El auge de los datos sintéticos en el marketing: el futuro de la investigación de mercados y las decisiones

por Ethan Hanson

Explore cómo los datos sintéticos en marketing están revolucionando la investigación y la estrategia de mercado con una privacidad mejorada, rentabilidad e información innovadora.

Lo esencial:

• Beneficios de privacidad mejorados. Los datos sintéticos garantizan la privacidad y el cumplimiento normativo al tiempo que reducen los costes, lo que los hace ideales para industrias sensibles.
• Información rentable. Los datos sintéticos permiten una investigación de mercado expansiva y rentable y la optimización de la estrategia sin comprometer la calidad de los datos.
• Herramientas de marketing innovadoras. Los datos sintéticos impulsan la innovación en marketing a través de una segmentación precisa, pruebas A/B efectivas y creación de contenido dinámico.

Los datos sintéticos están emergiendo como una herramienta transformadora, especialmente en la investigación de mercados. Esta información generada artificialmente imita los datos del mundo real mientras mantiene sus propiedades estadísticas, sin revelar ningún detalle confidencial o sensible, una característica que es especialmente beneficiosa para las empresas emergentes emergentes.

Los datos sintéticos no son nuevos en la industria. Se ha utilizado en modelos de simulación durante años. Por ejemplo, se ha aplicado en pruebas de seguridad de vehículos, capacitación médica, entrenamiento de vuelo aeroespacial, ejercicios militares, modelado financiero y aplicaciones de ingeniería, donde las empresas pueden lograr precisión dentro del uno por ciento de los puntos de referencia de la industria.

Este artículo explorará los pros y los contras de los datos sintéticos en el marketing. Por ejemplo, los escépticos se preguntan si los datos sintéticos pueden capturar los cambios de tendencia del mercado en tiempo real, dadas las preferencias de consumo en constante evolución, los comportamientos de gasto y las fluctuaciones del hipermercado. Por otro lado, los defensores de este enfoque innovador argumentan que ofrece varias ventajas, incluida una mayor privacidad de los datos, costos reducidos y la capacidad de crear grandes conjuntos de datos para un análisis sólido.

Usos prácticos de los datos sintéticos en el marketing

A medida que los beneficios de los datos sintéticos se hacen cada vez más evidentes, sus aplicaciones en marketing e investigación de mercados se están expandiendo. Las empresas están encontrando formas innovadoras de aprovechar los datos sintéticos para impulsar decisiones más informadas y mejorar varios aspectos de sus operaciones.

Comencemos con algunos ejemplos que ilustran cómo se están utilizando los datos sintéticos para revolucionar diferentes áreas del marketing y la interacción con el cliente:

1. Optimización de las estrategias de precios y comprensión del comportamiento de los clientes

Los datos sintéticos pueden simular las interacciones y los comportamientos de los clientes, lo que ayuda a las empresas a optimizar las estrategias de precios y obtener información más detallada sobre las preferencias de los clientes. Esto es particularmente útil cuando los datos del mundo real son escasos o incompletos, ya que permite a las empresas experimentar y adaptarse a los cambios del mercado con un riesgo mínimo.

2. Mejorar la automatización del marketing

Al generar conjuntos de datos sintéticos que imitan patrones del mundo real, las empresas pueden mejorar significativamente sus sistemas de automatización de marketing. Esto conduce a una orientación más precisa y una mayor personalización de los esfuerzos de marketing, lo que en última instancia resulta en campañas más efectivas que resuenan con los consumidores.

3. Ejecución de pruebas A/B y escenarios de previsión

Los profesionales del marketing pueden utilizar datos sintéticos para realizar pruebas A/B y pronosticar los resultados de diferentes estrategias. Este enfoque permite probar hipótesis y refinar estrategias sin el riesgo asociado con el uso de datos confidenciales o limitados del mundo real.

4. Creación de perfiles de consumidores realistas

Los datos sintéticos se han utilizado para generar perfiles de consumidores realistas para la segmentación y la orientación del mercado. Esto es especialmente valioso cuando se expande a nuevos segmentos de audiencia, ya que permite a los especialistas en marketing simular y analizar el comportamiento de nuevos clientes potenciales, tomando decisiones basadas en datos con confianza.

5. Entrenamiento de modelos de IA

Estos datos también se utilizan para entrenar modelos de IA para diversas aplicaciones de marketing, como la detección de productos falsificados o la generación de contenido de marketing. Dado que estos datos se pueden generar teniendo en cuenta la preservación de la privacidad, se reduce el riesgo de violaciones de datos al tiempo que se garantiza que los modelos de IA estén bien preparados para las aplicaciones del mundo real.

6. Generación de contenido dinámico

Los datos sintéticos en marketing se pueden emplear para generar contenido personalizado para las redes sociales y otras plataformas. Esto permite experiencias de consumo más personalizadas y atractivas, lo que permite a las marcas conectarse con su audiencia de una manera más significativa.

7. Investigación de mercado y perspectivas de los consumidores

Los datos sintéticos revolucionan la investigación de mercado al ofrecer una alternativa más rápida y rentable a los métodos tradicionales como las encuestas y las entrevistas. Al generar grandes conjuntos de datos que preservan la privacidad y que imitan los comportamientos del mundo real, las empresas pueden realizar análisis y pruebas exhaustivos sin las limitaciones de los datos limitados o sesgados. Este enfoque permite una comprensión más profunda de las tendencias y preferencias de los consumidores, lo que permite una toma de decisiones más informada.

Las aplicaciones prácticas de los datos sintéticos en el marketing demuestran claramente su potencial para transformar diversos procesos empresariales. Desde la optimización de las estrategias de precios hasta la mejora de la participación del cliente a través de la generación dinámica de contenido, los datos sintéticos están revolucionando la forma en que las empresas abordan la investigación de mercado y el desarrollo de estrategias. Sin embargo, si bien estos ejemplos ponen de relieve los importantes beneficios de los datos sintéticos, es igualmente importante considerar las implicaciones más amplias de su uso.

Al igual que con cualquier herramienta innovadora, los datos sintéticos vienen con su propio conjunto de ventajas y desafíos. Para proporcionar una perspectiva equilibrada, profundicemos en los pros y los contras clave de integrar datos sintéticos en los esfuerzos de marketing e investigación de mercado.

Ventajas de usar datos sintéticos

• Preservación de la privacidad: Uno de los beneficios más significativos de los datos sintéticos es su capacidad para replicar las propiedades estadísticas de los datos reales sin exponer información confidencial. Esto lo hace particularmente valioso para las industrias que priorizan la privacidad, como las finanzas y la atención médica.
• Cumplimiento normativo: Los datos sintéticos en marketing ayudan a las empresas a navegar por las restricciones regulatorias asociadas con los datos reales. Al evitar el uso de datos personales reales, las empresas pueden compartir información e innovar más libremente sin entrar en conflicto con las leyes de privacidad.
• Eficiencia de costos y tiempo: La generación de datos sintéticos suele ser más rápida y rentable que la recopilación de datos del mundo real. Esto permite a las organizaciones obtener información y tomar decisiones más rápidamente, acelerando su tiempo de comercialización y reduciendo los gastos operativos.
• Aumento de datos: Cuando los datos reales son limitados, los datos sintéticos se pueden utilizar para aumentar los conjuntos de datos, creando entradas más completas para entrenar modelos de IA. Esto no solo mejora la precisión de estos modelos, sino que también amplía su aplicabilidad en diferentes escenarios.
• Simulación y pruebas: Los datos sintéticos permiten la simulación de condiciones que aún no se han encontrado en el mundo real, lo que permite realizar pruebas exhaustivas de escenarios sin las limitaciones de los datos del mundo real. Esta capacidad es particularmente útil para modelos de prueba de estrés o para explorar situaciones hipotéticas.
• Mitigación de sesgos: Los sesgos controlados pueden introducirse deliberadamente en conjuntos de datos sintéticos para ayudar a identificar y mitigar los sesgos no deseados en los modelos de IA. Este enfoque proactivo apoya el desarrollo de sistemas más equitativos y confiables.

Contras de usar datos sintéticos

• Preocupaciones de confiabilidad: Un desafío importante con los datos sintéticos es garantizar que representen con precisión las condiciones del mundo real. Si no se gestiona con cuidado, esto puede dar lugar a falsos conocimientos y a una toma de decisiones errónea, lo que puede perjudicar al negocio.
• Problemas de sesgo y variabilidad: Los datos sintéticos pueden heredar sesgos de los conjuntos de datos originales utilizados para generarlos. Además, podría carecer de la variabilidad necesaria para un análisis exhaustivo, lo que podría limitar su utilidad en ciertos contextos.
• Dependencia del modelo: La calidad de los datos sintéticos depende en gran medida de los modelos y conjuntos de datos reales utilizados en su creación. Si estos elementos subyacentes son defectuosos o incompletos, los datos sintéticos reflejarán esos problemas, lo que reducirá su fiabilidad.
• Representación de valores atípicos: Es posible que los datos sintéticos no capturen los valores atípicos que suelen estar presentes en los datos reales. Estos valores atípicos pueden ser críticos para ciertos tipos de análisis, como la evaluación de riesgos o la detección de fraudes, lo que hace que su ausencia sea un inconveniente potencial.
• Escepticismo del consumidor: Puede haber escepticismo entre los consumidores y las partes interesadas con respecto a la credibilidad de los datos sintéticos. Esto es especialmente relevante cuando se utilizan datos sintéticos en los procesos de toma de decisiones o en el desarrollo de productos, donde la confianza en la precisión de los datos es primordial.
• Complejidad en la generación: La creación de datos sintéticos que sean tan fiables como los datos reales puede ser un proceso complejo que requiere conocimientos y habilidades especializados. Esta complejidad puede ser una barrera para algunas organizaciones, especialmente aquellas que no cuentan con equipos dedicados a la ciencia de datos.

Mirando hacia el futuro: Adopción de datos sintéticos en marketing

Los datos sintéticos están llamados a desempeñar un papel cada vez más vital en el futuro del marketing y la investigación de mercado. Su capacidad para replicar datos del mundo real al tiempo que preserva la privacidad y reduce los costos lo convierte en una herramienta atractiva para las empresas que buscan innovar en un mundo basado en datos. Sin embargo, no está exento de desafíos. Los problemas relacionados con la fiabilidad, el sesgo y la confianza del consumidor deben abordarse con cuidado para aprovechar plenamente los beneficios de los datos sintéticos.

A medida que las organizaciones exploran el potencial de los datos sintéticos en el marketing, es esencial un enfoque equilibrado, uno que aproveche sus fortalezas y aborde sus limitaciones. Al hacerlo, las empresas pueden aprovechar el poder de los datos sintéticos para obtener información más profunda, optimizar sus estrategias y, en última instancia, impulsar el crecimiento en un mercado cada vez más competitivo. A medida que la tecnología y las metodologías que rodean a los datos sintéticos continúan evolucionando, su papel en la configuración del futuro del marketing y la investigación de mercado se expandirá, ofreciendo nuevas oportunidades para aquellos listos para adoptarlos con precaución y cuidado.

Sobre el autor

Ethan Hanson es un consumado líder de marketing y gestión, que actualmente se desempeña como Director Senior de Estrategia de Experiencia en Merkle. En este puesto, desarrolla y ejecuta la visión estratégica de las marcas líderes del sector que aprovechan los datos, la psicología y las estrategias empresariales para impulsar el crecimiento de los ingresos.

Fuente: https://www.cmswire.com/digital-marketing/the-rise-of-synthetic-data-in-marketing-the-future-of-market-research-and-strategic-decisions/