Las empresas han acumulado, a lo largo de décadas, una gran cantidad de datos derivados de investigaciones de mercados, que incluyen:
Datos de comportamiento 📊: Información real sobre compras y uso de productos.
Insights actitudinales 💬: Datos obtenidos de encuestas y feedback que reflejan las percepciones y actitudes de los consumidores.
Datos transversales 🔀: Combinación de diversas fuentes (ventas, web, redes sociales) que ofrecen una visión integral del mercado.
Datos históricos de tendencias 📈: Registros de la evolución en comportamientos y preferencias a lo largo del tiempo.
Métricas de rendimiento publicitario 📣: Resultados de campañas y tests de anuncios realizados durante décadas.
Autores como Kotler & Keller (2016) y Malhotra (2010) destacan la importancia de analizar en profundidad estos datos para diseñar estrategias de marketing efectivas. La robustez de estos estudios permite alimentar modelos de IA generativa, extrayendo insights que no se obtienen con métodos tradicionales.
Con la IA generativa, las empresas transforman estos datos en procesos inteligentes. El proceso se articula en varias fases:
Recopilación y consolidación 🗄️:
Se integran datos de múltiples fuentes (estudios de mercado, encuestas, tests publicitarios, etc.) para crear una base amplia y rica en información específica de la marca.
Entrenamiento de modelos de IA 🧠:
Con estos datos, se entrenan modelos de IA capaces de identificar patrones complejos, detectar tendencias y predecir comportamientos. Este enfoque se apoya en avances descritos por Goodfellow et al. (2016) en redes neuronales profundas.
Evaluación y optimización 🚀:
Herramientas especializadas como FaktualIA & AdPpt AI permiten:
Innovación de productos 🍽️:
Con Factual AI se analizan alrededor de 1500 conceptos probados globalmente y se integran cerca de 1 millone de evaluaciones de consumidores, identificando rápidamente las ideas con mayor potencial.
Efectividad publicitaria 📺:
AdPpt AI procesa hasta 500mil respuestas de tests de anuncios acumulados durante tres décadas, permitiendo optimizar campañas a gran escala, mejorar ventas y cuota de mercado.
Toma de decisiones estratégicas 🎯:
Los insights generados permiten actuar con rapidez y precisión, ajustando estrategias de marketing y desarrollo de producto en función de tendencias emergentes y comportamientos específicos del consumidor. Este enfoque crea barreras de entrada para competidores que solo usan datos genéricos.
La siguiente tabla sintetiza cómo se integran los datos de investigación de mercados en procesos inteligentes para evaluar publicidad, conceptos y productos:
| Proceso de Evaluación | Fuente de Datos | Herramienta de IA | Objetivo/Resultado | Referencias |
|---|---|---|---|---|
| Evaluación de Publicidad 📺 | Datos transversales, tests de anuncios y respuestas de consumidores. | AdPpt AI | Optimizar campañas, mejorar ventas y cuota de mercado. | Informe BEMM 2024; Chaffey & Ellis-Chadwick (2019) |
| Innovación de Productos 🍽️ | Datos históricos, evaluaciones de conceptos y feedback actitudinal. | Factual AI | Identificar conceptos con alto potencial y acelerar lanzamientos (ej. Iceland Foods). | Informe BEMM 2024; Kotler & Keller (2016) |
| Insights del Consumidor 💬 | Encuestas, comportamiento de compra y retroalimentación directa. | Modelos de IA Generativa | Generar recomendaciones precisas para estrategias de marketing basadas en patrones de comportamiento. | Malhotra (2010); Goodfellow et al. (2016) |
Las empresas que han invertido en estudios de investigación de mercados poseen un capital de datos invaluable. Al combinar esta información con modelos de IA generativa, es posible construir procesos inteligentes que evalúan y optimizan la publicidad, el desarrollo de nuevos conceptos y la innovación en productos. Este enfoque no solo acelera la toma de decisiones y reduce costos, sino que también garantiza una ventaja competitiva sostenible, fundamentada en datos de alta calidad y insights accionables.