¿Cómo Sabe Target que una Adolescente esta Embarazada, incluso antes que su Padre?

Un padre enfurecido en Minnesota (EE. UU.) confrontó al gerente de una tienda Target, indignado porque su hija adolescente estaba recibiendo cupones para ropa de bebé y cunas. Creía que la tienda estaba fomentando un comportamiento inapropiado, ya que su hija todavía estaba en la escuela secundaria. Sin embargo, la historia dio un giro cuando el padre descubrió más tarde que su hija estaba, efectivamente, embarazada. Existen diferentes versiones de esta historia, algunas sugieren que la anécdota fue exagerada. No obstante, este caso se utiliza ampliamente como ejemplo para demostrar cómo corporaciones como Target van más allá de las simples relaciones transaccionales con los clientes, prediciendo el comportamiento individual de sus clientes, generando incluso algunas preocupaciones éticas en el proceso.

Los negocios de hoy dependen cada vez más de la información para comprender mejor el comportamiento del cliente y, consecuentemente, mejorar sus estrategias de marketing. Target es probablemente una de las primeras corporaciones en aplicar el análisis de información con fines de marketing. En efecto, una de las innovaciones más destacadas de Target fue la creación de modelos predictivos para anticipar eventos importantes de la vida, como el embarazo.

A principios de la década de 2000, Target contrató a Andrew Pole, un estadístico, para desarrollar algoritmos que pudieran predecir, en base a sus hábitos de compra, cuándo una mujer estaba embarazada. Para entonces, Target ya sabía que el embarazo, especialmente durante el segundo trimestre, marca un período en el que los nuevos padres realizan compras significativas, desde muebles para bebés hasta pañales y ropa. Target pensaba que, si ellos podían establecer una relación con los nuevos padres durante el embarazo, tenían el potencial de captar la lealtad del cliente inmediatamente, lo que conduciría a un aumento de las ventas después del nacimiento. Target estaba especialmente interesado en identificar a las mujeres en su segundo trimestre de embarazo, ya que tenían la mayor probabilidad de convertirse en clientes leales a largo plazo.

El primer paso en la predicción del embarazo por parte de Target consistió en analizar los datos históricos de compras. Andrew Pole y su equipo examinaron un vasto archivo de registros de transacciones para identificar patrones en el comportamiento de compra de las mujeres que se habían inscrito en los eventos de bienvenida al bebe (baby shower) de Target. Al analizar meticulosamente los hábitos de compra de estas mujeres antes del parto, el equipo pudo identificar signos tempranos de embarazo. El equipo descubrió que varios productos clave eran fuertes indicadores de embarazo. Por ejemplo, las mujeres en su segundo trimestre a menudo compraban loción sin perfume, suplementos de calcio, magnesio y zinc, junto con grandes cantidades hisopos de algodón. Estas eran compras sutiles y cotidianas que, individualmente, podrían no significar mucho, pero cuando se agrupaban, formaban un patrón que sugería que la compradora probablemente estaba embarazada.

Mas adelante, en base a patrones de compra identificados y aplicando principios algorítmicos, el equipo de Pole pudo asignar a cada compradora un "puntaje de predicción de embarazo" basado en su historial de compras. Una vez que se identificaba un puntaje alto, arriba del 80 por ciento, Target comenzaba a enviar a esas clientes cupones para productos relacionados con bebés.

Como era de esperarse, el incidente de predicción del embarazo por parte de Target desató una ola de críticas sobre la violación de la privacidad del consumidor y la responsabilidad corporativa. Sin embargo, en el mercado de hoy, los consumidores a menudo no son conscientes de cuántos datos están compartiendo con los negocios. Hoy, algo tan aparentemente inofensivo como ingresar a un sitio web, abrir un correo electrónico o comprar una marca particular de producto puede ser un indicador de cambios más grandes y personales en la vida. Aunque empresas como Target pueden utilizar esta información para ofrecer ofertas de marketing más personalizadas, la práctica cruza hacia un territorio incómodo cuando se vuelve demasiado predictiva o invasiva.

La capacidad de Target para predecir embarazos basados en el comportamiento de compra es un ejemplo sorprendente de cómo las empresas pueden utilizar los datos para tomar decisiones comerciales, pero también sirve como una advertencia sobre potenciales excesos, sobre todo en terminos de privacidad. Si bien la base de datos y el análisis predictivo ofrece herramientas poderosas para comprender el comportamiento del cliente, también conlleva preocupaciones éticas y de privacidad que deben gestionarse cuidadosamente. Hace más de 20 años Target demostró como se puede predecir el comportamiento del consumidor, se imagina lo que las Corporaciones pueden hacer hoy con tecnologías más desarrolladas como la inteligencia artificial (IA)?