--- title: Ciencia de datos e investigación aplicada | Machine learning description: Machine learning | Machine learning - big data - inteligencia artificial - minería de datos - analytics --- Posts about # Machine learning ## [IA con sentido: datos que construyen valor de marca](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/ia-con-sentido-datos-que-construyen-valor-de-marca) Posted by [Lucie Poisson](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/author/lucie-poisson) | 13/11/2025 02:00:00 PM La IA el Machine Learning y el Big Data pueden generar ventajas competitivas solo si se combinan... [ CONTINUE READING ](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/ia-con-sentido-datos-que-construyen-valor-de-marca) ## [Machine Learning e inferencia: el sesgo del muestreo no probabilístico](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/machine-learning-e-inferencia-el-sesgo-del-muestreo-no-probabilístico) Posted by [Lucie Poisson](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/author/lucie-poisson) | 13/11/2025 09:00:04 AM *Vivimos una paradoja en la investigación de mercados y el big data: recogemos datos más rápido que...* [ CONTINUE READING ](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/machine-learning-e-inferencia-el-sesgo-del-muestreo-no-probabilístico) ## [Estrategias de marketing precisas con segmentación innovadora](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/estrategias-de-marketing-precisas-con-segmentación-innovadora) Posted by [Lucie Poisson](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/author/lucie-poisson) | 28/04/2025 02:50:28 PM *Sinnetic colaboró con un destacado retailer en México, desarrollando un modelo de segmentación para...* [ CONTINUE READING ](https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/estrategias-de-marketing-precisas-con-segmentación-innovadora) ### Grow your business more quickly with our solutions for inbound and ecommerce Discover a new digital growth model that attracts visitors, converts them into leads, transforms them into customers and then follows them in the after-sales phase, managed with traditional trade methods or with ecommerce. TAKE AN APPOINTMENT [![WhatsApp](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6b/WhatsApp.svg) ](https://wa.me/573180242831) ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "articleBody" : "La IA el Machine Learning y el Big Data pueden generar ventajas competitivas solo si se combinan con investigación de mercados y conocimiento experto, por sí sola no construye marcas. Los datos sin contexto tampoco lo hacen y la experiencia sin tecnología se queda corta ante la velocidad del mercado. En SINNETIC, creemos que la ventaja nace cuando datos históricos, inteligencia artificial y conocimiento experto se combinan con equipos capaces de traducir complejidad en decisiones accionables. ¿Qué se necesita para crear insights de marca con IA? Datos ricos y acumulados No se parte de cero. En SINNETIC trabajamos con el sistema CIDO, que acumula +1 millón de datapoints de comportamiento en categorías como alimentos, bebidas, finanzas y farma en LATAM. Estos datos permiten realizar análisis avanzados, desde modelos de datos predictivos hasta pronósticos de la demanda o análisis de comportamiento del consumidor, utilizando metodologías de Shopper Analytics y Brand Equity Modelamiento avanzado Usamos Big Data y Machine Learning para identificar patrones, realizar text mining, entender señales débiles y anticipar disrupciones con precisión. Expertise real en marcas Nuestros expertos no solo analizan KPIs: entienden los mecanismos de construcción de marca en mercados complejos como México y Colombia. Aplican Behavioral Sciences y técnicas de Etnografía para comprender motivaciones profundas del consumidor, fortaleciendo el Brand Equity y la innovación de producto. 💡Nuestro estudio “Brand Equity Maturity Monitor – BEMM 2024” muestra que las marcas percibidas como satisfactoras de necesidades y tendenciosas tienen el doble de probabilidad de crecer. ¿Cómo se combina todo esto? Con IA entrenada en contexto local. En SINNETIC desarrollamos soluciones propias que combinan datos, IA y experiencia: CIDO: Detecta cambios reales de tendencia / +1 millón de datapoints. Cada modelo de IA se entrena bajo principios de Business Intelligence (BI), asegurando una gestión de precios (pricing) y una planeación de la demanda más precisa. CI360: Evalúa el impacto publicitario en ventas y recordación / Base de campañas en LATAM AdPpt: Predice el potencial de adopción de nuevos lanzamientos: +3,000 pruebas de concepto KaiA: Asistente de IA que responde en lenguaje natural: Motor de NLP sobre nuestros modelo Estas herramientas permiten a los equipos de marketing anticiparse, corregir el rumbo y lanzar con precisión. El nuevo perfil: traductores entre IA y estrategia de marca. Ya no basta con tener científicos de datos. Tampoco alcanza con ser marketero senior. Lo que hoy necesitan las empresas son traductores de datos: personas capaces de entender cómo entrenar modelos, validar patrones y conectar hallazgos con decisiones comerciales. Estos perfiles integran conocimiento en data science, people analytics y Customer Lifetime Value, conectando la estrategia de marca con resultados de negocio. En SINNETIC formamos equipos híbridos donde conviven: Psicólogos del consumidor 🧠 Científicos de datos 👨💻 Estrategas de marca con visión comercial 📈 Caso real: cómo KaiA democratizó el análisis en una empresa de alimentos. Una multinacional de cereales en México enfrentaba un cuello de botella: equipos con exceso de datos y poco tiempo para analizarlos. Al implementar KaiA, su asistente de IA conversacional, ahora +100 usuarios en 40 mercados acceden a insights sin depender de analistas técnicos. El dato dejó de ser exclusivo del área de BI. Hoy cualquier área puede obtener respuestas en segundos y actuar con rapidez. Este caso demuestra cómo la combinación de Big Data e IA conversacional (Natural Language Processing) acelera el análisis y la toma de decisiones en ecosistemas e-commerce. Reflexión final. No es la IA. Tampoco es solo el dato. Es la madurez analítica la que define qué tan rápido una organización puede transformar datos en decisiones estratégicas. La diferencia real la hacen los equipos que saben traducir información en decisiones comerciales, apoyados por tecnología con contexto.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Lucie Poisson", "sameAs" : "", "url" : "https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/author/lucie-poisson" }, "dateModified" : "13/11/2025", "datePublished" : "13/11/2025", "headline" : "IA con sentido: datos que construyen valor de marca", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 400, "url" : "https://www.sinnetic.com/hubfs/imagen%20anaquel%20planometry%20v2-Nov-13-2025-05-14-03-0426-PM.png", "width" : 750 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/ia-con-sentido-datos-que-construyen-valor-de-marca", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://f.hubspotusercontent00.net/hubfs/8862358/web/logo-sinnetic--slogan-web.png" }, "name" : "SINNETIC LATAM", "url" : "blog.sinnetic.com" } } ``` ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "articleBody" : "Vivimos una paradoja en la investigación de mercados y el big data: recogemos datos más rápido que nunca gracias a herramientas de machine learning y analítica avanzada, pero muchas veces no podemos decir nada con certeza. ¿Por qué? Porque seguimos atrapados en una idea vieja: “Como no usamos una muestra probabilística, no podemos inferir”. Eso fue cierto… hace décadas. Hoy hay métodos modernos y robustos que permiten hacer inferencia aún con muestreo no probabilístico (como encuestas online, CRM, paneles). Pero aquí viene el problema real 👇 Pensamiento estadístico en peligro En el boom de los cursos cortos de ciencia de datos y analítica predictiva, muchos profesionales se forman en técnicas de machine learning sin comprender los fundamentos inferenciales. Y esto es grave. 🎯 Porque una investigación de mercados sin pensamiento estadístico no es neutra: Puede llevar a conclusiones equivocadas. Puede hacerte tomar malas decisiones de negocio. Y sí: puede arrastrar tu estudio del anonimato al desprestigio. Entonces... ¿cómo inferir con muestreo no probabilístico? Hay herramientas estadísticas desarrolladas en las últimas dos décadas que permiten corregir el sesgo de selección. No son milagrosas, pero son poderosas si se usan bien: 1. Postestratificación: Ajustando con lo que sí sabemos. Este método consiste en reponderar la muestra según proporciones conocidas de la población (edad, sexo, región, etc.). ✅ Pros: Fácil de aplicar con buena información auxiliar. Corrige parcialmente el sesgo. ⚠️ Contras: Solo funciona si las variables que usas explican bien el sesgo de selección. No corrige si hay diferencias ocultas entre muestra y población. 💡 Útil cuando tienes buenos datos del censo o registros confiables. 2. Raking o calibración: Ajustar sin sobreajustar. Similar a la postestratificación, pero ajusta iterativamente múltiples variables para que la muestra refleje la población. ✅ Pros: Flexible con muchas variables. Se usa en grandes encuestas internacionales. ⚠️ Contras: Puede producir pesos extremos. Requiere software o rutina especializada. 💡 Ideal si trabajas con varias fuentes auxiliares y quieres precisión sin modelos complejos. 3. Modelos de propensión de inclusión: ¿Quién responde y por qué? Aquí se estima la probabilidad de que una persona esté en la muestra, usando variables observadas. Luego se corrige el sesgo con pesos inversos a esa probabilidad. ✅ Pros: Permite ajustar por múltiples variables. Acerca la lógica del diseño observacional a la causalidad. ⚠️ Contras: Supone que capturaste todas las variables relevantes para la selección (difícil). Pueden surgir pesos extremos si las probabilidades son muy pequeñas. 💡Perfecto cuando tienes información auxiliar rica y quieres un ajuste más técnico.🔮 Modelo de resultado Modelar directamente el resultado (por ejemplo, intención de compra) según características. ✔️ Útil si conoces bien el fenómeno. ⚠️ Pero... cuidado con pensar que un buen R² es sinónimo de inferencia válida. 4. Modelos de resultado: Predecir lo que no observamos. En vez de ajustar la selección, este enfoque modela directamente el valor esperado del resultado (como una media o proporción) dado un conjunto de variables. ✅ Pros: Útil cuando conoces bien el fenómeno (comportamiento del consumidor, por ejemplo). Puedes usar machine learning para mejorar precisión. ⚠️ Contras: Si el modelo está mal especificado, los resultados se distorsionan. No captura la incertidumbre por selección no aleatoria. 💡 Ideal si tienes experiencia modelando y buen histórico de datos. 5. Estimadores doblemente robustos: Dos caminos, una meta. Combinan el modelo de propensión y el de resultado. Lo poderoso: basta con que uno de los dos modelos esté bien especificado para que la estimación sea válida. ✅ Pros: Mucho más resistente al error de especificación. Ampliamente usado en epidemiología y economía aplicada. ⚠️ Contras: Requiere más trabajo técnico y validación. La implementación puede ser más sofisticada. 💡 Recomendado cuando el estudio es crítico y se justifica una inversión analítica mayor. Una encuesta online no es excusa para una inferencia floja. La calidad de una investigación no depende del tamaño de muestra ni del algoritmo que uses. Depende de si entendiste cómo tus datos llegaron ahí y qué suposiciones estás haciendo para generalizar. 👉 Y eso no se enseña en 12 horas de curso online. Lo que hace falta: más estadística, menos moda. Necesitamos volver a poner el pensamiento estadístico en el centro del proceso de investigación de mercados y la analítica de datos. Hoy, integrar técnicas de big data, behavioral sciences y modelos predictivos sólidos es clave para generar conocimiento válido y ético.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Lucie Poisson", "sameAs" : "", "url" : "https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/author/lucie-poisson" }, "dateModified" : "13/11/2025", "datePublished" : "13/11/2025", "headline" : "Machine Learning e inferencia: el sesgo del muestreo no probabilístico", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 400, "url" : "https://www.sinnetic.com/hubfs/imagen%20anaquel%20planometry%20v2-Nov-12-2025-06-10-18-9660-PM.png", "width" : 750 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/machine-learning-e-inferencia-el-sesgo-del-muestreo-no-probabilístico", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://f.hubspotusercontent00.net/hubfs/8862358/web/logo-sinnetic--slogan-web.png" }, "name" : "SINNETIC LATAM", "url" : "blog.sinnetic.com" } } ``` ```json { "@context" : "http://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "articleBody" : "Sinnetic colaboró con un destacado retailer en México, desarrollando un modelo de segmentación para optimizar estrategias de marketing personalizadas. La diferenciación clave reside en que la segmentación se fundamenta en el comportamiento de compra y las necesidades psicológicas de los clientes, trascendiendo el análisis exclusivo de las transacciones con tarjetas de crédito. El proyecto involucró a expertos de diversas áreas, incluyendo investigadores cuantitativos y cualitativos tradicionales, especialistas en machine learning e inteligencia artificial por parte de Sinnetic, así como a los equipos de tarjetas de crédito, datos y marketing del retailer. El distribuidor se orientaba hacia una transformación organizacional importante La estrategia global del retailer se orientaba hacia la transformación en una organización impulsada por datos y centrada en el cliente. Un componente esencial de esta estrategia era establecer la segmentación de clientes como el núcleo de sus operaciones, lo que facilitaría una comprensión profunda de cada cliente, tanto a nivel individual como de comprador, identificando patrones de transacción y optimizando la comunicación de marketing y las promociones dirigidas. Sinnetic ya había realizado previamente un estudio clásico de Uso y Actitudes (U&A) con segmentación de compradores para el cliente, lo cual había resultado útil para la organización. En dicho estudio, se emplearon algoritmos genéticos para derivar segmentos de usuarios, así como un algoritmo para clasificar a participantes en futuras investigaciones. Desafío 1: Replicar una segmentación clásica de estudio tradicional en la base de datos de tarjeta habientes del cliente. Integramos algoritmos cuantitativos, machine learning y modelos predictivos. El retailer buscaba utilizar la segmentación para implementar estrategias de marketing personalizadas dirigidas a los usuarios de su tarjeta de crédito. Esto implicó la necesidad de migrar de una segmentación basada en la investigación de mercado tradicional de compradores generales a una segmentación robusta de los titulares de tarjetas de crédito de la tienda. Para abordar este desafío, se recurrió al análisis predictivo avanzado y al aprendizaje automático. Los segmentos de los titulares de tarjetas de crédito se extrapolaron mediante una primera etapa de muestreo de datos transaccionales y la realización de encuestas de forma estratificada y multietapas. Con la información transaccional y construyó un modelo predictivo y una vez que el modelo demostró estabilidad, se aplicó a toda la base de datos y se les asignó un arquetipo predicho con un alto nivel de confianza, permitiendo la clasificación del 100% de los usuarios. Adicionalmente, se desarrolló una herramienta analítica para examinar el patrón de transacciones de cada grupo, la tendencia histórica por categoría y las ventas predictivas por segmento, lo que facilitó la generación de recomendaciones de ventas cruzadas. El cliente recibió el código final que le permite replicar esa segmentación en sus bases internas y realizar la analítica pertinente. Desafío 2: Profundización en las Características Sociales y Psicológicas de cada grupo La organización también expresó el deseo de profundizar en las características sociales y psicológicas de cada segmento de clientes. Esto requirió dar vida a estos segmentos, haciéndolos comprensibles y relevantes para todos los departamentos dentro del retailer. Para lograrlo, se implementaron enfoques cualitativos y antropológicos. Reclutamos gracias al algoritmo creado inicialmente para la clasificación de los segmentos, y desarrollamos entrevistas en casa y en tienda con participantes de cada segmento. Resultó una presentación completa integrando información cualitativa y cuantitativa desde comportamiento y transacciones, así como la entrega de videos ilustrativos para cada grupo. Resultados finales Actualmente, el modelo desarrollado es utilizado por el departamento de marketing y datos del cliente, así como por sus agencias de publicidad y medios. Como resultado, todas las campañas creativas y promocionales se dirigen ahora a los segmentos identificados. El retailer ha experimentado una mejora significativa en la calidad del tráfico hacia sus campañas y un aumento en la tasa de conversión. Este caso de éxito subraya la importancia de la colaboración multidisciplinaria y la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático, complementadas con una comprensión profunda de los aspectos psicológicos y sociales de los consumidores, para lograr una segmentación de clientes efectiva y estrategias de marketing personalizadas en el sector retail.", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Lucie Poisson", "sameAs" : "", "url" : "https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/author/lucie-poisson" }, "dateModified" : "28/04/2025", "datePublished" : "28/04/2025", "headline" : "Estrategias de marketing precisas con segmentación innovadora", "image" : { "@type" : "ImageObject", "height" : 400, "url" : "https://www.sinnetic.com/hubfs/Portada%20Blog%20Caso%20de%20%C3%A9xito%20sector%20retail-2.png", "width" : 750 }, "mainEntityOfPage" : "https://blog.sinnetic.com/es-mx/cognitive_services/estrategias-de-marketing-precisas-con-segmentación-innovadora", "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://f.hubspotusercontent00.net/hubfs/8862358/web/logo-sinnetic--slogan-web.png" }, "name" : "SINNETIC LATAM", "url" : "blog.sinnetic.com" } } ```