Investigación de Mercados: evolución 

La irrupción del big data, las redes sociales, y del resto de avances tecnológicos de los últimos años, han causado un gran impacto en los métodos tradicionales de investigación de mercados. Así, en poco tiempo se ha pasado de la tradicional encuestación en persona o a través del teléfono, a que la mayoría de los estudios se lleven a cabo online, con un gran peso de las comunidades y de los paneles propietarios [GRIT Report 2019].

Lo anterior también redunda en una democratización de estos estudios gracias a la disminución de su coste, así como en la demanda de disponer de resultados de forma ágil, lo que permite tomar decisiones de negocio en tiempo real.

Por otra parte, la aparición de un gran número de metodologías emergentes hace que, lo que hasta ahora constituía parte de la Investigación de Mercados, empiece a afrontarse de otras maneras. Entre estas metodologías está la netnografía (o etnografía digital, basada en el análisis de las percepciones, los comportamientos sociales y las interacciones que muestran los internautas en un período de tiempo), el análisis de textos y de sentimiento, el análisis del big data… y detrás de todo ello, la Inteligencia Artificial (IA).

Así, por ejemplo, la IA se usa en los sistemas de recomendación de Amazon (la gente que compró el producto A también compró el producto B y el producto C), en las plataformas de TV en streaming para mostrar contenidos a los usuarios en función de las preferencias de otros usuarios con gustos similares, o en las predicciones de compra y actitudes frente a las marcas que ofrece IBM a través de Watson.

Si bien la aparición de todas estas metodologías puede hacer pensar que la Investigación de Mercados tiene los días contados, en Deloitte la vemos como una oportunidad, utilizándolas de manera complementaria a los métodos cuantitativos y cualitativos tradicionales. Nuestra experiencia dentro del campo de la Inteligencia Artificial nos permite aplicar estas técnicas para obtener mucha información de forma muy rápida, evitando hacer preguntas que ya no son necesarias. De esta manera podemos centrarnos en análisis más profundos y de mayor valor añadido que resulten relevantes para nuestros clientes.