Cómo predecir la demanda del cliente con Inteligencia Artificial (y de datos)

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17 de junio | Por Juan Merodio

Cuando hablamos de predecir cuántas personas comprarán un producto o servicio, la mayoría de las empresas se enfoca en los datos visibles: unidades vendidas, tráfico web, conversiones o reservas confirmadas. Pero esto, en términos prácticos, es como intentar resolver un rompecabezas con la mitad de las piezas.

¿Dónde está el resto? En esa demanda que nunca se materializa, en los clientes potenciales que muestran interés, comparan… y desaparecen. Pero ¿y si pudieras entender también a los que no compran? ¿Y si pudieras modelar esa demanda invisible para tomar decisiones más precisas?

Gracias a un avance desarrollado por un equipo de la Universidad Estatal de Washington, esto ya es posible. Han creado un modelo predictivo de inteligencia artificial que permite estimar no solo la demanda visible, sino también la oculta. Y este cambio de paradigma puede ayudarte a tomar mejores decisiones de negocio, desde el inventario hasta la estrategia de precios.

 

¿Qué es la demanda invisible y por qué es tan relevante?

La mayoría de los modelos de predicción en negocios se construyen sobre datos históricos: cuántas unidades vendimos el mes pasado, cuántas personas completaron la compra en nuestra web, cuántas reservas se cerraron. Pero lo que no vemos (y no medimos) también importa.

Pongamos un ejemplo sencillo: imagina que tienes una heladería. Sabes que ayer vendiste 100 cucuruchos. Pero lo que no sabes es cuántas personas se acercaron, miraron los sabores… y decidieron irse. ¿Por qué? ¿Precio? ¿Esperas largas? ¿No encontraron su sabor favorito?

Esos “no compradores” representan una demanda latente, es decir, interés que no se convierte en acción. No conocerla es perder oportunidades de mejora y, por tanto, de ventas.

En el mundo digital esto se multiplica. ¿Cuántas personas abandonan el carrito en tu ecommerce? ¿Cuántos usuarios visitan tu web pero no hacen clic en nada? Esa información parcial tiene un valor estratégico tremendo si sabes cómo interpretarla.

 

El modelo matemático que permite reconstruir lo que no ves

Aquí es donde entra en juego la innovación desarrollada por el profesor Xinchang Wang y su equipo. Este grupo de investigadores ha diseñado un modelo que permite inferir la demanda completa, no solo la registrada, usando algoritmos avanzados de optimización.

La base de su modelo es un algoritmo llamado sequential minorization-maximization, que, en términos simples, busca la mejor predicción posible a partir de datos parciales. ¿El resultado? Una única respuesta optimizada que reduce la incertidumbre en lugar de dar múltiples escenarios vagos.

Este enfoque es un salto cualitativo respecto a los métodos tradicionales, que se basan en proyecciones lineales y suposiciones generales del mercado.

 

Lo importante no es solo lo que pasó… sino lo que pudo haber pasado

Este nuevo modelo invita a hacer algo que muchas empresas aún no hacen: mirar más allá de los datos visibles. No se trata de adivinar, sino de entender patrones ocultos y anticipar comportamientos.

Por ejemplo:

• Si sabes que un 60% de los usuarios abandona tu página justo en el momento de seleccionar el método de pago, puedes inferir un problema específico (confianza, fricción, medios limitados…).
• Si detectas que hay más búsquedas que compras en ciertos productos, puedes rediseñar tu pricing o trabajar en las descripciones de producto.

Este tipo de predicción avanzada permite a las empresas operar de forma más inteligente y menos reactiva.

 

Aplicaciones reales en distintos sectores

Este modelo no se queda en la teoría. Se ha probado con datos reales del sector aeronáutico, pero es aplicable a múltiples industrias. Aquí van 4 ejemplos de uso reales y prácticos:

1. Turismo y aerolíneas

Las compañías aéreas pueden usar este modelo para estimar no solo cuántos pasajeros compran un vuelo, sino cuántos lo buscaron y no lo adquirieron. Esto permite ajustar rutas, promociones y precios dinámicamente.

Ejemplo real: Delta Airlines ya utiliza modelos predictivos similares para anticipar la demanda en rutas estacionales y ajustar su capacidad en tiempo real, lo que les permite reducir costes y maximizar beneficios.

 

2. Hotelería

En la industria hotelera, entender cuántos usuarios visitaron la web para ver habitaciones, pero no reservaron, puede dar pistas valiosas sobre pricing, competencia, o la necesidad de ofrecer beneficios adicionales.

Ejemplo real: Booking.com analiza millones de comportamientos diarios para ajustar automáticamente el orden de los hoteles en función de la probabilidad de conversión, optimizando así el retorno para los hoteles asociados.

 

3. Retail y supermercados

Muchos supermercados saben lo que se vende, pero no lo que el cliente quiso comprar y no encontró. Este modelo permite entender qué productos deberían estar en stock y cómo adaptar la estrategia de surtido.

Ejemplo real: Walmart usa inteligencia artificial para anticipar demandas locales y ajustar su inventario por tienda, reduciendo roturas de stock y maximizando la rotación.

 

4. E-commerce

En el comercio online, los carritos abandonados representan un comportamiento de compra truncado. Este modelo permite estimar el interés real, identificar puntos de fricción y recuperar parte de esas ventas potenciales.

Ejemplo real: Amazon analiza sistemáticamente los productos abandonados en el carrito para lanzar promociones personalizadas o redirigir tráfico a productos similares, incrementando la conversión en hasta un 20%.

 

 

Ventajas competitivas de aplicar este modelo

• Mejora la precisión en la planificación: Puedes ajustar producción, stock o personal con base en una estimación más realista.
• Reduce costes operativos: Al evitar sobreproducción o falta de stock.
• Optimiza precios en tiempo real: Permite aplicar técnicas de pricing dinámico con mayor eficacia.
• Incrementa la conversión: Al entender qué detiene al cliente en el proceso de compra.
• Genera una experiencia más personalizada: Al conocer mejor los intereses, incluso si no se convierten en acciones visibles.

 

Predecir no es adivinar: es usar la tecnología con inteligencia

Es importante entender que esto no es una bola de cristal, sino una forma avanzada de aprovechar los datos que ya tienes, incluso los que parecen incompletos. Las decisiones más acertadas nacen de saber interpretar lo que no está a simple vista.

La estrategia empresarial del futuro se basa en datos, sí, pero también en leer entre líneas. En entender lo que no pasó… pero podría haber pasado.

Este tipo de modelos son una ventaja competitiva clara, especialmente para empresas que quieren adaptarse al comportamiento cambiante del consumidor y tomar decisiones más ágiles y acertadas.

 

 

¿Cómo puedes aplicarlo en tu negocio hoy mismo?

1. Audita tu embudo de ventas: Identifica los puntos donde los usuarios abandonan sin convertir.
2. Usa herramientas de análisis del comportamiento: Como Hotjar, Google Analytics 4 o FullStory.
3. Integra modelos de predicción: Puedes apoyarte en plataformas con inteligencia predictiva como Salesforce Einstein o usar herramientas de machine learning en Google Cloud.
4. Toma decisiones basadas en patrones, no en supuestos: Ajusta tu inventario, campañas de marketing o pricing en base a la demanda completa, no solo la visible.

 

Preguntas Frecuentes (FAQs)

1. ¿Este modelo solo sirve para grandes empresas?

No. Cualquier negocio, incluso un ecommerce pequeño, puede beneficiarse al entender mejor a sus usuarios y predecir comportamientos no evidentes.

2. ¿Es necesario tener muchos datos para aplicar este modelo?

Cuantos más datos, mejor. Pero incluso con un volumen medio puedes empezar a obtener insights valiosos si los analizas con el enfoque adecuado.

3. ¿Se necesita un equipo técnico para implementar esto?

Depende del nivel de personalización que busques. Hay soluciones en el mercado listas para usar, y otras que requieren un equipo de data science para adaptar el modelo a tus necesidades.

4. ¿Qué diferencia este modelo de una analítica web tradicional?

La analítica tradicional te dice lo que pasó. Este modelo te ayuda a entender lo que no pasó… pero pudo haber pasado. Y eso es lo que te da ventaja.

5. ¿Puede esto ayudarme a reducir los carritos abandonados?

Sí. Al entender los patrones que llevan a abandonar el carrito, puedes rediseñar la experiencia de compra y recuperar ventas que antes dabas por perdidas.

 

Conclusión

En un entorno donde los datos son el nuevo oro, la capacidad de interpretar la demanda invisible es una de las habilidades clave para cualquier empresa que quiera crecer de forma sostenible.

La buena noticia es que ya no necesitas adivinar. Hoy puedes predecir con precisión. Y eso, en un mercado tan competitivo, marca la diferencia entre sobrevivir y liderar.

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