En el panorama competitivo actual, las empresas buscan constantemente mejorar los procesos, ganar eficiencia y reducir costos. En este contexto, los datos sintéticos ofrecen un nuevo enfoque para la investigación de mercados, especialmente en los test de productos. Estos datos están diseñados para replicar las tendencias y patrones de los datos reales, sin representar necesariamente a personas reales, lo que permite un proceso más ágil y rentable. Esta tecnología fue elegida para las pruebas de productos debido a los diversos costos involucrados en estos procesos: fabricación o adquisición de productos y prototipos, o modificación de los mismos para pruebas de productos.

Costos relacionados con la entrega de los productos a los participantes y la devolución o destrucción del embalaje vacío después de las pruebas. Costos de reclutamiento, especialmente para productos que necesitan investigar consumidores que son más difíciles de acceder, como los de las clases D y E, por ejemplo.

Pero, al fin y al cabo, ¿qué son los datos sintéticos? Aunque parezcan magia, se basan en las matemáticas.

Piense en los datos sintéticos como un “autocompletado inteligente” en una conversación. Imagina que estás escribiendo una frase en WhatsApp y el teléfono móvil te sugiere la siguiente palabra en función de tus conversaciones anteriores. No copia exactamente lo que ya has escrito, pero utiliza patrones de lo que sueles decir para sugerir algo similar y coherente.

Del mismo modo, en el contexto de los test de productos, los datos sintéticos funcionan de la siguiente manera: el modelo analiza toda la base de datos existente, como las pruebas de productos realizadas en Ipsos; El modelo aprende los patrones de comportamiento existentes; Y crea nuevos datos que son artificiales pero predictivos.

La calidad de los nuevos datos generados depende directamente de la calidad de los datos introducidos en el modelo. A lo largo de los años, Ipsos ha realizado una amplia gama de test de productos, proporcionando una base sólida para la creación precisa de datos sintéticos.

Aun así, necesitamos a los humanos

La experiencia con un producto es, por naturaleza, humana. La inteligencia artificial por sí sola no puede capturar los cinco sentidos, las emociones, las expectativas o el impacto del contexto que los consumidores experimentan al interactuar con un producto. Por lo tanto, el objetivo de la aplicación de datos sintéticos en las pruebas de productos no es reemplazar completamente la participación humana, sino más bien complementarla.

En la Figura 1 (ver galería) usuarios humanos de marcas aumentados con datos sintéticos de marca.

Ipsos llevó a cabo varios experimentos para determinar el número mínimo de encuestados humanos necesarios para probar productos junto con datos sintéticos, lo que garantiza resultados confiables. Utilizamos una base de 40.000 encuestados y 185 productos de su base de datos histórica, y se descubrió que una muestra de solo 50 encuestados humanos, cuando se combina con datos sintéticos, puede replicar con precisión los resultados de muestras más grandes.

Este experimento tenía un coeficiente de confianza de ,8 (y cuanto más cerca de 1,0, más fiables son los datos).

Adoptar una estrategia equilibrada que combine datos reales y sintéticos permite a las organizaciones innovar sin comprometer la integridad de los resultados.

Figura 2 (Ver galería). La exactitud de los datos sintéticos depende de las diferencias reales entre productos.

Y esta innovación es cada vez más necesaria. Según datos de Ipsos, el 75% de los conceptos evaluados a nivel mundial no se consideran lo suficientemente relevantes como para provocar un cambio en el comportamiento de los consumidores en relación con los productos que ya utilizan. Esto pone de manifiesto cómo las soluciones que aumentan la precisión y la relevancia de los test, como el uso de datos sintéticos, son clave para reducir el riesgo y mejorar la toma de decisiones. Además, el entusiasmo por la inteligencia artificial en América Latina —donde el 64% ve más beneficios que desventajas en su uso, por encima del promedio mundial del 55%— es terreno fértil para la adopción de estas tecnologías innovadoras en el desarrollo de productos.

Ventajas de los datos sintéticos en los test de productos

La aplicación de datos sintéticos tiene varios beneficios para los test de productos:

1. Eficiencia de costos: En lugar de involucrar a cientos de participantes, las empresas pueden comenzar con una pequeña muestra de, digamos, 50 participantes, y aumentar artificialmente ese número con datos sintéticos para crear un conjunto de datos estadísticamente sólido.

2. Velocidad en el proceso de investigación: La generación de datos sintéticos puede ser significativamente más rápida que la recopilación de datos reales, lo que acelera el proceso de prueba del producto y permite reacciones más rápidas a las demandas del mercado.

3. Flexibilidad analítica: Los datos sintéticos permiten análisis detallados, como lecturas de grupos específicos que son de difícil acceso, como las clases bajas que tienen un acceso más limitado a Internet.

Los datos sintéticos son una herramienta poderosa en la investigación de mercado contemporánea, ya que permiten realizar test de productos más ágiles y rentables. Representan una evolución significativa en la forma en que las empresas recopilan y analizan la información, lo que abre nuevas oportunidades para tomar decisiones basadas en datos que impulsen un crecimiento sostenible y exitoso. Sin embargo, su uso debe estar bien calibrado, asegurando que siempre se complementen, sin reemplazar nunca el juicio y la percepción humana.