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)?
