Crowdlearning

Crowdlearning o cómo entender a tus clientes sin preguntas

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Actualizado 27 | 03 | 2018 07:00

Crowdlearning

¿Se puede aprovechar lo que sabe la multitud sin hacer preguntas? Los investigadores saben que hacer tales observaciones a partir de nuestros datos puede ser mucho más informativo que interactuar directamente con nosotros.

Esto es «crowdlearning» (o crowdsourced learning): utilizar los grandes volúmenes de datos que damos o que están disponibles (nuestra actividad en línea, nuestras ubicaciones, los datos biográficos en registros, etc.) para aprender o entender algo nuevo. Este concepto se define, pues, como el aprendizaje de las multitudes o al servicio de las multitudes (“crowd” significa colaboración en masa y «learning» aprendizaje).

El crowdlearning se puede utilizar para predecir qué productos nuevos se necesitarán en el mercado y qué servicios querrán los clientes, mucho antes de que se produzcan. Las empresas expertas en comprender la intersección de los datos y el comportamiento humano pueden saber cuánto tiempo pasan sus clientes en diversos sitios web, qué desencadena sus decisiones y qué medios consumirán en el contexto de acontecimientos de la vida, como el matrimonio, mudarse a un nuevo hogar o empezar a trabajar.

Un mundo de oportunidades espera a las compañías que piden a sus clientes que opten por compartir su información: por ejemplo, combinar los datos de un cliente con su ubicación y el pronóstico meteorológico antes de un temporal de invierno y enviarle un recordatorio personalizado para que se  abastezca de productos esenciales: conservas, agua, pan, ropa de abrigo, etc.

Nuestros datos pasivos también se pueden usar para predecir qué colores, formas y diseños van a primar. Watson de IBM usó datos de la Semana de la Moda de Nueva York, junto con los atributos humanos de cientos de fotos (cómo los modelos se movieron por las pasarelas con diversas indumentarias, por ejemplo) para realizar predicciones de tendencias de ropa para el otoño de 2017. El mismo sistema podría ser utilizado para anticipar nuevas formas y estilos para tecnología de consumo, utensilios de cocina, muebles, etc.

A medida que haya más dispositivos conectados, los empresarios tendrán acceso a más datos, lo que les permitirá pronosticar las necesidades y los deseos de los clientes en el futuro. Por ejemplo, los «CubeSats» de Planet Labs, satélites en miniatura que pueden registrar y enviar datos visuales casi en tiempo real a la Tierra, ayudarán a las empresas a tener una idea de cómo las personas se desplazan por ciudades, aeropuertos y puertos marítimos.

En los próximos años, se comenzarán a ver paneles que ayudarán a extraer información y a aprender de la multitud. No se necesitará ser un investigador científico para ver el futuro en todos esos datos. Y lo que se puede hacer con toda esa información, y cómo aplicarlos a un negocio para estar al tanto con los cambios que se acercan, es un proyecto en el que se puede empezar a pensar ya hoy.


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