ANÁLISIS

La irracionalidad predecible a la hora de elegir un plato en un restaurante y su valor

Que la irracionalidad sea predecible es un consuelo: la podemos controlar y contrarrestar como consumidores y anticipar como vendedores.

Menú con tecnología iPad. Foto. Archivo El País
La economía del comportamiento juega al elegir. Foto: Archivo El País

El premio Nobel de Economía 2017, Richard H. Thaler, ha desarrollado su trabajo sobre comprender cómo las personas toman decisiones económicas. Específicamente Thaler profundizó sus trabajos sobre la racionalidad limitada, las preferencias sociales y la falta de autocontrol, en las decisiones que toman los agentes (las empresas y nosotros). En sus trabajos, Thaler demostró cómo estos estados psicológicos humanos afectan sistemáticamente a las decisiones que tomamos en la economía individual, así como a los mercados exteriores.

Por su parte, Reinhard Selten, Nobel de Economía en 1994 (compartido con John Nash y John Harsanyi), sostenía que las decisiones económicas de los agentes son, con información parcial, en situaciones en las que no existe certidumbre y donde los agentes desconocen los objetivos de los demás jugadores.

También Daniel Kahneman trabajó sobre la toma de decisiones en momentos de riesgo e incertidumbre. Su trabajo le permitió ganar el Nobel de Economía en el 2002, teniendo la característica de que era la primera vez que lo ganaba un “no economista”, un psicólogo.

Un ejemplo claro de la economía del comportamiento es el “efecto señuelo”: es el de incluir un plato muy caro en la carta de un restaurante; puede que nadie lo pida, pero es muy probable que varias personas se decidan por el que le sigue en precio, que también es caro en términos relativos.

Ahora, imagínese que se encuentra en uno de los “centros de investigación empírica” sobre el comportamiento de las personas a la hora de tomar decisiones sobre consumo: los supermercados o grandes retailers.

Estos “centros de investigación” son grandes generadores de datos, de información, de entendimiento del comportamiento individual y grupal. Hace unos años con seleccionar muestras parciales, o desarrollando experimentos específicos, se podía comprender el comportamiento de los agentes.

Pero hoy con la cantidad de datos transaccionales, con información que surge de las pantallas de las cámaras del supermercado, de los datos que surgen de los sensores, de los datos que surgen de las etiquetas inteligentes, el volumen de información permite acceder a insights de valor para las personas y para las empresas (tanto el supermercado como para los proveedores del mismo).

Por este motivo, los proyectos de data science, requieren profesionales versados en economía conductual, con capacidad para comprender de qué manera perciben las personas los problemas a los que se enfrentan, cómo usan la información y analizan los datos para desarrollar soluciones así como ideas, y finalmente conocimiento.

Como ha mencionado Dan Ariely, profesor de la Universidad de Duke, no sólo cometemos errores de manera habitual a la hora de tomar decisiones, sino que cometemos siempre los mismos.

El hecho de que nuestra irracionalidad sea predecible es un consuelo, pues si es predecible la podemos controlar y contrarrestar como consumidores y anticipar como vendedores.

El advance data analytics y la inteligencia artificial aplicada permiten comprender el comportamiento de las personas. Esto es fundamental al momento de entender como optimizar y generar valor en el negocio del retail.

¿Quién compra? ¿Cuándo compra? ¿Qué productos compra? ¿En qué momentos compra? ¿Por qué compra unos productos y no otros? ¿Está pagando la disposición a pagar? Son todas preguntas que se pueden contestar con data science, utilizando a toda la población del supermercado, reduciendo al mínimo el error muestral.

Llama la atención entonces por qué las escuelas de negocios enseñan marketing, operaciones, finanzas, recursos humanos, gestión de la innovación, e incluso materias como auditoría, sin considerar al data science como herramienta fundamental.

El data science no es una moda, es utilizar datos para entender comportamientos, algo que existe hace mucho tiempo en empresas que desean ser competitivas estructuralmente.

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