El consumidor y su fuerza gravitatoria

Los sistemas de análisis de datos cuantitativos y cualitativos (big data) encaminan a que el consumidor sea una especie de pequeño planeta cuya fuerza de gravedad atrae a marcas que lo identifican como un prospecto interesante. Cada huella digital que la persona deja en sus consumos incremente esa gravedad.

Es fácil observar que en cada ocurrencia de compra o interés por algún producto de una forma u otra vamos dejando rastros digitales que lo evidencian. La visita a un website de la marca, hacer click en una de sus publicidades, seguirla en facebook, comprar en línea, buscar un producto en internet, y la lista de posibilidades de huellas digitales continúa en otras conductas comerciales menos evidentes como comprar un ticket de avión y viajar a un destino, o registrarse en un hotel en un país distante. 

Nuestras acciones en línea y el internet-de-las-cosas originan que nuestra conducta se convierte en información. Como bien lo señaló Andy Stalman en una conversación: la persona se va convirtiendo en el producto que las marcas buscan. Y así se cumple nuevamente la figura del pequeño planeta cuya fuerza gravitatoria atrae a los productos y servicios.

Es muy interesante analizar el  internet-de-las-cosas pero me parece aún más interesante observar que nuestras conductas son el insumo que le da sentido y energía de despliegue.

Un reciente artículo publicado en el Harvard Business Review afirma que los sistemas informáticos de procesamiento de datos cuantitativos capacitados para identificar variables relevantes y elaborar modelos son la realidad más avanzada y practicable de inteligencia artificial. Denominadas ”máquinas de aprendizaje” que, precisamente, aprenden nuestras acciones y decisiones.

El autor del artículo sostiene que en una compra programática de anuncios en la web, las computadoras deciden qué anuncios deben exhibirse en cuáles ubicaciones de los editores de medios. De este modo, para decidir qué publicidad colocar estos volúmenes masivos de anuncios digitales y el flujo interminable de datos de navegación son administrador por “máquinas de aprendizaje” y no por personas, para identificar con máxima precisión los anuncios con mayor probabilidad de recibir un click.

No intento presentar un gris futuro distópico de dominio de las marcas, de hecho lo descrito antes tiene aplicaciones muy positivas como en el campo de la salud, la educación, el urbanismo y más. 

Todo esto no es tan nuevo (J.L. Miraval, Gerente de Marketing de Ebiz me comenta que el leguaje Java fue creado a fines del siglo pasado, entre otras cosas, para programar e interactuar con electrodomésticos). Sólo pongo sobre la mesa la realidad de que el internet-de-las-cosas es un recolector de nuestra vida de consumo, que provee de información a máquinas de aprendizaje capaces de identificar nuestros patrones de acción y decisión.

Además, no perder de vista que el gran poder de procesamiento de las computadoras, este fenómeno es viable en gran medida debido a la naturaleza humana, por la cual las personas actuamos ordinariamente en patrones habituales, los cuales son congruentes con nuestros sistemas de creencias, percepciones y valoraciones. La repetición de estas dinámicas, y su registro cuantificable, pone de manifiesto modelos aprendibles.