Una nueva línea de investigación sugiere que la computación cuántica, combinada con nuevas técnicas matemáticas, podría anticipar con gran precisión decisiones que los consumidores no han tomado todavía. Se ha analizado hasta qué punto estos modelos pueden mejorar la predicción del abandono de clientes y los resultados apuntan a un cambio de paradigma.
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¿Cómo es esto posible? Un estudio científico muestra cómo los modelos cuánticos mejoran la predicción del abandono de clientes de comercio electrónico.
Un problema clave para las empresas
El comportamiento de los consumidores está lleno de matices. No responde a patrones simples sino que cambia con el tiempo, depende del contexto y combina factores económicos, psicológicos y situacionales.
A diferencia de la cancelación, el abandono rara vez es explícito y suele producirse de forma gradual: menos visitas, menos compras, más intervalos entre las interacciones.
Saber cuándo un cliente va a dejar de comprar -el llamado churn o tasa de cancelación- es uno de los grandes retos del marketing actual. No sólo por la pérdida directa de ingresos para las empresas, sino porque resulta mucho más caro captar nuevos clientes que retener los que ya se tienen.
Más allá de la IA tradicional
Los modelos de machine learning han mejorado mucho en los últimos años, pero tienen dificultades para captar en toda su dimensión la complejidad del proceso de compra.
Aquí es donde entra la computación cuántica. A diferencia de los ordenadores clásicos, que trabajan con bits (0 o 1), los sistemas cuánticos utilizan cúbits, capaces de representar múltiples estados simultáneamente.
Esto permite modelizar relaciones mucho más ricas entre variables y explorar estructuras de datos que antes resultaban inabordables.
El enfoque: geometría, entropía y cuántica
Una investigación propuso un nuevo método que combina computación cuántica con herramientas matemáticas avanzadas: la optimización geométrica-entropía cuántica. Este enfoque se basa en tres ideas principales:
• Representar a los clientes en espacios de alta dimensión, donde sus patrones de comportamiento se describen con mayor precisión. En lugar de usar pocos datos, el modelo utiliza muchos a la vez. Así se obtiene una visión más completa del comportamiento de cada persona. Por ejemplo, no sólo analiza cuánto gasta sino que también observa cada cuánto compra, cuándo fue su última compra y cómo ha cambiado su actividad. Esto permite distinguir entre alguien que reduce sus compras y alguien que se mantiene estable.
• Utilizar geometría avanzada para entender cómo se relacionan estos patrones entre sí. El modelo compara a los clientes para identificar comportamientos similares. Esto ayuda a detectar patrones comunes. Por ejemplo, puede observar que algunos clientes compran cada vez menos durante varias semanas antes de abandonar. Si otro cliente empieza a comportarse igual, el modelo lo detecta.
• Incorporar medidas de entropía que estabilizan el modelo y evitan predicciones erráticas. El modelo incorpora un sistema que hace las predicciones más estables. Así evita reaccionar ante cambios pequeños o puntuales. Por ejemplo, si un cliente no compra durante unos días el modelo no asume que se irá. Solo detecta riesgo si ese cambio se mantiene en el tiempo.
En conjunto, esto permite detectar señales mucho más sutiles de cambio en el comportamiento del consumidor.
La prueba: datos reales de clientes
Para comprobar si este enfoque funciona, se realizó otro estudio empírico con datos reales de comercio electrónico: miles de clientes y más de un millón de transacciones. Los resultados muestran que el modelo cuántico mejora de forma consistente la capacidad de predicción respecto a métodos tradicionales y a otros enfoques más simples.
En la práctica, esto significa que puede identificar mejor qué clientes están a punto de abandonar, incluso cuando las señales son débiles o aparentemente invisibles. Dicho de otra forma: permite detectar el problema antes de que sea evidente.
Tecnología avanzada, intuiciones humanas y límites éticos
Este tipo de modelos no sólo mejora la predicción, sino que cambia la lógica del marketing. Permite, por ejemplo, intervenir en el momento preciso con ofertas personalizadas, priorizar a los clientes con mayor riesgo real, optimizar campañas de fidelización o simular cómo reaccionarán los consumidores ante diferentes decisiones de compra.
Así, el marketing dejaría de reaccionar a lo que ya ha pasado para anticiparse a lo que está a punto de suceder. Curiosamente, incluso con modelos tan sofisticados, las variables que mejor explican el abandono siguen siendo bastante intuitivas.
El tiempo desde la última compra, la frecuencia o el nivel de gasto siguen siendo claves. La diferencia es que ahora podemos analizarlas en contextos mucho más complejos y detectar patrones que antes pasaban desapercibidos. La tecnología no sustituye la comprensión del consumidor: la amplifica.
A pesar de los avances, la computación cuántica todavía está en desarrollo y muchas de estas aplicaciones se implementan en entornos experimentales o simulados.
Además, surge una cuestión inevitable: ¿hasta qué punto es aceptable anticipar las decisiones de los individuos antes de que estos las tomen? El uso de datos personales, la privacidad y la influencia sobre el comportamiento del consumidor plantean retos éticos que deben abordarse en paralelo al desarrollo tecnológico.
Un cambio de fondo
La computación cuántica ya no es sólo una promesa lejana sino una herramienta que puede mejorar problemas reales, por ejemplo en el marketing.
El cambio más importante, sin embargo, es conceptual. Si durante décadas el objetivo había sido entender al consumidor, ahora se puede empezar a anticiparlo. Y eso redefine la relación entre empresas y personas: más personalizada, más predictiva y también más compleja.
(Fuente: The Conversation / varios / redacción propia)