¿Y si las empresas pudieran saber cómo reaccionarán sus clientes antes de lanzar un producto, cambiar sus precios o invertir en una campaña de marketing? Lo que hasta hace poco parecía ciencia ficción empieza a convertirse en una posibilidad real gracias a la inteligencia artificial. Un equipo de investigación de La Salle – Universitat Ramon Llull, liderado por la doctora Montserrat Peñarroya ha desarrollado y validado científicamente un modelo de Digital Twin of a Customer (DToC), o gemelo digital de un cliente, basado en inteligencia artificial generativa.
La investigación demuestra que es posible construir representaciones digitales de segmentos de consumidores capaces de reproducir patrones de decisión similares a los observados en personas reales y utilizarlos para explorar escenarios antes de comprometer recursos económicos. «La gran revolución de la inteligencia artificial no será automatizar tareas. Será permitir que las empresas ensayen decisiones antes de ejecutarlas», explica Montserrat Peñarroya.
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Del ensayo y error a la simulación
Durante décadas, las organizaciones han aprendido después de actuar. Lanzaban campañas de marketing y observaban los resultados, modificaban precios y esperaban la reacción del mercado o desarrollaban nuevos productos sin saber si existía una demanda suficiente.
La inteligencia artificial está empezando a alterar esta lógica. Por primera vez, las empresas disponen de herramientas capaces de representar digitalmente determinados comportamientos humanos y utilizar estas simulaciones para explorar diferentes escenarios antes de tomar decisiones reales.
No se trata de adivinar el futuro ni de predecir exactamente qué hará cada consumidor. El objetivo es comprender mejor cómo distintos tipos de clientes evalúan alternativas, reaccionan ante diferentes propuestas de valor y toman decisiones de compra.
Digital Twin of a Customer
Un Digital Twin of a Customer es una representación digital de un segmento de consumidores diseñada para reproducir patrones de comportamiento similares a los que se producen en el mercado real. Su principal utilidad consiste en permitir a las organizaciones probar diferentes escenarios antes de invertir recursos.
Entre otras aplicaciones, esta tecnología permite evaluar campañas comerciales antes de lanzarlas, probar nuevas propuestas de valor, analizar estrategias de captación de clientes, explorar distintos posicionamientos de mercado, o identificar riesgos que pasarían desapercibidos en procesos de planificación tradicionales.
En algunos proyectos donde ya se utilizan metodologías de simulación basadas en inteligencia artificial, las organizaciones han observado reducciones del coste de adquisición de clientes de hasta un 50%, al descartar previamente estrategias poco eficaces y concentrar recursos en las opciones con mayor potencial.
La prueba final
Para validar el modelo, el equipo de investigación diseñó un experimento controlado con 105 participantes. Los investigadores expusieron a los participantes a distintas versiones de una misma propuesta comercial, combinando diferentes niveles de persuasión y facilidad de uso. A partir de sus respuestas identificaron tres patrones recurrentes de comportamiento: los Convencidos, los Observadores Racionales y los No Compradores Desconectados. Posteriormente, estos perfiles fueron utilizados para construir los correspondientes gemelos digitales mediante inteligencia artificial generativa.
El siguiente paso consistió en exponer a los clientes virtuales a los mismos estímulos que habían recibido las personas reales y comparar sus respuestas. Los resultados muestran que los modelos fueron capaces de reproducir con notable consistencia los patrones de evaluación observados en los grupos reales, especialmente en variables relacionadas con el interés, la intención de compra y la valoración comparativa de distintas propuestas.
Esta capacidad de experimentar antes de actuar forma parte de una transformación más amplia que algunos investigadores comienzan a denominar Digital Twin Economy: una nueva etapa en la que empresas, organizaciones y territorios incorporarán sistemas de simulación para complementar la toma de decisiones.
