El mundo del marketing es tan complejo y cambiante, que requiere de audacia y coraje tomar nuevos senderos que nos lleven a resolver las dudas de nuestros clientes de manera más objetiva y con resultados más confiables. Es decir, sin riesgo no hay innovación .
Ya sabemos que el mercado está conformado por un conjunto de variables aleatorias (también conocido como procesos estocásticos) cuyo estado o valor es muy difícil de conocer o predecir en un momento dado. Tomemos como ejemplo el siguiente:
Una persona entra a un almacén con la idea de comprar un perfume -sin saber qué perfume comprar. La decisión sobre cuál será el perfume indicado para él/ella está moldeada por factores inconscientes, que van desde la paleta cromática que utiliza el almacén para realizar publicidad, hasta el tipo de atención que recibió por parte del vendedor de perfumes de una marca determinada.
Al analizar el ejemplo anterior, podríamos pensar: ¿Pero, y qué tiene que ver el color del almacén con la decisión sobre qué pefume comprar? Ahí es donde entra en juego la variable aleatoria: el driver de compra. Cada persona tiene un motivo principal al momento de decidir qué comprar; para algunos es la marca, la calidad de los ingredientes, el servicio al cliente y hasta el empaque del producto. Y casi siempre, estos paradigmas de compra se ven afectados por el entorno: la cultura, la economía, y la tecnología.
En efecto, si el comportamiento de la sociedad cambia, por más mínimo que sea este cambio, los esfuerzos de marketing de las empresas deben también cambiar y avanzar de manera acorde si se quiere mantener una posición líder en el mercado.
Conociendo el concepto de Marketing Científico
Para mantener vanguardia, es necesario estudiar e incorporar los nuevos métodos y paradigmas de la data science y del comportamiento humano a los estudios de mercado. A esto se le conoce como Marketing Científico o Scientific Marketing.
Como sabemos, tradicionalmente las estrategias de marketing se basan principalmente en el juicio de los empresarios o de los directores de marketing; en algunas ocasiones se realizan investigaciones de mercado en la que se definen objetivos específicos sobre qué se espera descubrir, y se hacen preguntas o entrevistas al público para concluir sobre los resultados.
En consecuencia, la elaboración de estrategias de marketing tradicionales se llega a basar -algunas veces- en principios subjetivos, además de resultados con algún tipo de sesgo o tienden a ser malinterpretados.
La aplicación del marketing científico es la solución a este problema, ya que las estrategias de marketing que genera vienen de la conclusión de un análisis cuantitativo profundo del mercado.
Debido a que cualquier aplicación del marketing científico debe seguir el método científico (observación, inducción, hipótesis, experimentación, demostración y teoría) el resultado final del análisis de mercado no es un resumen de datos o respuestas a una encuesta, es un principio científico basado en observaciones objetivas que pueden convertirte en conocimiento valioso para la toma de decisiones.
Aplicaciones del Marketing Científico.
Algunas de las técnicas científicas más utilizadas para el análisis de datos son:
1. Clustering
Es una técnica de minería de datos (data mining) dentro de la disciplina de Inteligencia Artificial que identifica de forma automática agrupaciones o clústeres de elementos de acuerdo a una medida de similitud entre ellos.
Aplicación en marketing: Permite identificar personas con hábitos de compras similares.
2. Redes Neuronales
Aplicación en Marketing: Permite identificar relaciones entre consumidor-producto y los principales drivers de compra.
Si bien este es un proceso que tomará tiempo, ya que obligará a que las empresas dedicadas al estudio del mercado tomen una visión más científica respecto al tema, existe un área de crecimiento muy grande, ya que toda la información que se genera hoy en día puede resumirse en ecuaciones y algoritmos que respondan a preguntas y necesesidades fundamentales del consumidor. Dejando con ello veracidad y confiabilidad en los resultados y menos costos para la empresa.
‘No puede impedirse que sople el viento. Pero pueden construirse molinos.’ .
Lecturas Recomendadas:
[1] V. Granville. (2016, 4 de Julio). 40 Techniques Used by Data Scientists. Available: https://www.datasciencecentral.com
[2] A. Seave. (2014, 9 de Abril). 10 Truths About Scientific Marketing. Available: https://www.forbes.com