Rodrigo Soto Moreno

Prendió su computadora y espero la llegada del tradicional sonido de encendido, para confirmar que el equipo estaba arrancando y en proceso de estar disponible. Al ver el reciente fondo de pantalla que había establecido, tomó el “ratón” y dio clic en el cliente de twitter, escribiendo su usuario y contraseña.

Posteriormente, Víctor, abrió un software que él había programado y validando su persona en el mismo, con el fin de detectar tendencias en las preferencias de los usuarios de twitter y así definir patrones de comportamiento económicos. Había pasado años elaborando su algoritmo y ahora esperaba que su algoritmo rindiera los frutos esperados.

El software no lo hacía todo, pues Víctor tenía que alimentar algunos datos, por lo que se puso a trabajar en ello a la brevedad, incorporando hábitos de consumo de los consumidores, compras recientes, crecimiento de la economía en la localidad, tipo de cambio del peso contra el dólar, inventario en la bodega, clientes recurrentes, clientes nuevos, entre muchas otras variables, pero sobre todo el estado de ánimo de los mismos; tenía poco tiempo para ver y analizar los resultados. Terminó de vaciar la información y dio otro clic en “enter”, para que rápidamente empezaran a salir gráficas y distribuciones, para que Víctor analizase los datos. Era claro ahora y efectivamente funcionada, todo cuadraba a la perfección, los seguidores de su tienda de artesanías en twitter, de sus fans de la misma en Facebook contra el positivismo y el auge económico entre ellos, que le daba un 20% extra a lo correlacionado con la acción a la compra de un 67% de los seguidores en twitter y de un 51% de los amigos en Facebook.

Fue entonces que tomó el celular y mandó un mensaje por “whatsapp” a uno de sus socios, diciéndole que adquiriera el doble del pedido con su proveedor para la tienda. Su socio respondió que si estaba seguro, porque el precio era elevado y el riesgo de quedarse con inventario se incrementaba. Víctor contestó escribiendo que el precio de esos productos iría a la alza gracias al alta demanda que iban a tener esas piezas. Su socio confió en él y se realizó la operación.

A las pocas semanas en que Víctor tomó esas decisiones estratégicas para la venta, sus expectativas fueron superadas, pero de forma positiva pues las ventas se dispararon y todas las piezas de artesanía que había adquirido “volaron” a manos de los consumidores. El software, ligado a las redes sociales, funcionaba y ahora, por increíble que pareciera, él era capaz de predecir el mercado.

Esto es lo que se busca en el mercado de las redes sociales, la persona que pueda desmenuzarlas para analizarlas, obteniendo datos estadísticos claros en relación a tendencias de un particular grupo de individuos hacia una marca, producto o servicio en particular, estará conquistando el sueño de todo mercadologo: saber lo que los consumidores van a adquirir.

The Economist en su artículo “Can twitter predict the future?”, se habla de que las empresas están apostándole a la minería de datos en las redes sociales para conocer los estados de ánimo de los consumidores para que al cruzarlos con otras variables de sus hábitos, puedan hacer predicciones en cuanto a las compras que van a realizar y las decisiones de mercado que van a tomar.

Lo anterior no es nuevo, pues en el artículo de The Economist, se no dice que en 2009 Hal Varian, jefe económico de Google, habló sobre la certeza que se tiene cuando se observa que los consumidores buscaron autos y vacaciones fueron precedente a la adquisición de esos productos y servicios, aumentando las ventas de los mismos.

También se remarca, en el mismo escrito, que cuando los usuarios de internet buscan temas relacionados al empleo, esto se traduce en que existe o está a punto de existir un marcado desempleo en determinada zona o localidad. Además de que las menciones de los candidatos políticos en twitter, se han reflejado y correlacionado con los resultados electorales.

Algo de lo más sorprendente, es que el doctor Johan Bollen de la Universidad de Indiana, se ha encontrado que cuando se compara el sentir o estado de ánimo de los ciudadanos norteamericanos contra las acciones del índice Dow Jones, se han establecido tendencias y parámetros. Por ejemplo, en su momento Jones observó que los estadounidenses estaban con elevada ansiedad, situación que repercutió en la caída de diversas acciones en ese mercado.

En la actualidad el doctor Bollen ha desarrollado un algoritmo que se publicó en el Journal of Computational Science y se encuentra ayudando a diversas firmas de la bolsa, para determinar en qué acciones es momento de invertir en ellas.

Para conquistar el sueño de todo mercadólogo, es necesario considerar que aunque nos apoyemos en software computacional, las computadoras todavía no tienen esa sensibilidad humana para detectar cuando algunas tendencias o datos se encuentran viciados o son atípicos, por lo que no se deben considerar en la muestra. Además de que al analizar las redes sociales e ir sobre el estado de ánimo de ciertos consumidores correlacionado a su decisión y acción a comprar, las computadoras pueden caer en errores típicos al basarse solamente en casos irónicos que no son parte de una distribución normal.

Es cierto que la minería de datos en las redes sociales es un activo muy valioso que deben considerar las compañías en la actualidad, pues por primera vez tenemos información de primera mano proveniente de los consumidores y aunado esto a un buen algoritmo computacional y analizado con varios buenos ojos y mentes humanas, es posible que se pueda prever el futuro del mercado. Los que lo logren tendrán en sus manos uno de los intangibles más valiosos en materia de mercadotecnia. Por lo pronto hay que esperar.