Redes Neuronales Artificiales en el Marketing

Autor: Verónica E.

El cerebro humano opera basado en redes neuronales biológicas muy complejas. Este mecanismo  fue la inspiración para generar las llamadas redes neuronales artificiales. Estas redes son modelos matemáticos entrenados para aprender y resolver problemas complejos. En el mundo del marketing, la aplicación que ha tenido el uso de redes neuronales artificiales ha sido extremadamente valiosa.

Palabras clave: cerebro, redes neuronales artificiales, marketing.

Los científicos en computación se han inspirado en el cerebro humano para el desarrollo de redes neuronales artificiales. En 1943 los científicos Warren S. McCulloch y Walter Pitts, crearon el primer modelo conceptual de una red artificial. En su artículo, “Un cálculo de las inminentes ideas de la actividad del sistema nervioso”, describen el concepto de una neurona como una célula inmersa en una red de células que recibe entradas, procesa esas entradas y genera salidas.

Las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos que pueden ser entrenados para aprender relaciones entre un conjunto de datos de entrada y un conjunto de datos de salida.

Una red neuronal artificial es un sistema “conexionista” computacional. En los sistemas computacionales tradicionales se describe un procedimiento, el programa comienza con una línea de código, se ejecuta y va a la siguiente, seguida de instrucciones en una forma lineal. Una red neuronal artificial no sigue una ruta lineal, más bien la información es procesada de forma colectiva, a través de una red de nodos (los nodos son las neuronas). Una de las habilidades de esta red neuronal es “aprender”, siendo así un sistema complejo que se adapta el entorno, lo que significa que puede cambiar su estructura interna basada en la información fluye a través de ella.

La capacidad de las redes neuronales como clasificadores ha sido demostrada teóricamente y con múltiples aplicaciones en diversas disciplinas.

Son muchas las empresas que actualmente hacen uso de las redes neuronales artificiales para diferentes aplicaciones, por ejemplo, se utiliza para predecir el comportamiento del consumidor, identificar tendencias o detectar un problema cuando un sistema no está operando adecuadamente.

En el marketing, los usos son variados, por ejemplo:

Análisis predictivo

El análisis predictivo tiene relación con la predicción de las probabilidades y tendencias futuras y es útil para el reconocimiento de patrones. Al aprender a reconocer tendencias y comportamientos actuales y pasados de los usuarios, las redes neuronales artificiales pueden realizar predicciones sobre resultados futuros relacionados a los comportamientos del consumidor.

Segmentación de mercados

El comportamiento de compra del cliente depende de diversos factores resultado del mundo complejo en el que vive, donde inciden características muy específicas como su nivel socioeconómico, zona geográfica, la familia, amigos, sus gustos, relaciones sociales, emociones, entre otros. Las redes neuronales se pueden utilizar de forma exitosa para segmentar al público objetivo en grupos diversos según sus características de afinidad.

Pronóstico de ventas

Realizar pronósticos basados en datos históricos de una empresa es de gran utilidad para optimizar el buen funcionamiento de la misma. Los conocimientos extraídos sobre las predicciones de venta pueden ayudar a la empresa a tomar mejores decisiones y aumentar sus ingresos. Las redes neuronales al ser entrenadas con datos históricos pueden utilizarse para predecir ventas futuras y demanda de productos.

Las redes neuronales artificiales, modelos matemáticos que emulan el funcionamiento biológico de nuestro cerebro, permiten aproximarnos de una forma más certera al estudio del comportamiento del consumidor basado en patrones.

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Bonifacio M. Alfredo S.M. (2007) Redes Neuronales y Sistemas Borrosos. Editorial Alfaomega. Ciudad de México.

Kim and Ahn (2009). A New Perspective for Neural Networks: Application to a Marketing Management Problem. Journal of Information Science and Engineering, 25 (2009), pp. 1605-1616

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