¿La teoría de la sabiduría de las multitudes puede ayudarte a anticipar las preferencias del público? Una investigación muestra que permite hacer predicciones bastante precisas sobre sus gustos si se dan las condiciones adecuadas.
Satisfacer las necesidades de los clientes en tiempo real ya es un imperativo para las empresas en la economía digital. Pero quizás en breve esto no sea suficiente. Para competir con éxito, muchas compañías necesitarán saber qué quieren los consumidores incluso antes que ellos mismos.
Los avances tecnológicos y en el análisis de datos ya lo han hecho posible. Por ejemplo, Amazon y Netflix utilizan los datos que recopilan de sus usuarios para proponerles otros productos. Estos algoritmos se basan en informes sobre cuánto les ha gustado a los clientes aquello que han consumido.
El profesor del IESE Johannes Müller-Trede, Shoham Choshen-Hillel, Meir Barneron e Ilan Yaniv han investigado las probabilidades de éxito de estos algoritmos a partir de predicciones sobre cuánto le gustaría a un cliente una propuesta específica.
La teoría de la sabiduría de las multitudes sostiene que la estimación media de un grupo suele ser más acertada que la de una sola persona. Esta mejora en la precisión ya se ha comprobado a la hora de predecir datos objetivos (por ejemplo, cuánto recaudará una película en taquilla). Pero los autores de la investigación han demostrado que también se puede aplicar para predecir los gustos (cuánto disfrutará un individuo de esa película).
Para analizar las predicciones referentes al gusto, los autores realizaron dos experimentos. En el primero, 108 participantes escucharon piezas musicales de numerosos géneros y luego calificaron cuánto les había agradado cada pieza y cuán familiarizados estaban con ella. En el segundo, los participantes vieron fragmentos de diversos cortometrajes y se les pidió que estimaran cuánto les gustarían los cortometrajes enteros. Una semana después, vieron los cortometrajes y calificaron cuánto les había gustado realmente cada uno. En ambos experimentos, la media de las predicciones y valoraciones de otros participantes permitía predecir con bastante acierto los gustos de un individuo en particular.
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EL AUTOR
Johannes Müller-Trede es doctor en Economía por la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona. Después de graduarse, trabajó durante varios años como investigador posdoctoral en la Rady School of Management en la University of California, San Diego.
En un trabajo reciente, ha estudiado cómo una persona puede aprender de los demás sobre las preferencias de uno mismo y cómo las experiencias de aprendizaje personal pueden ayudar a mejorar las decisiones de equipo. Su investigación se ha publicado en las principales revistas sobre gestión y psicología. Actualmente es profesor de Análisis de Decisiones en IESE Business School, España.
Artículo publicado en www.ieseinsight.com y reproducido previa autorización