«Los behavioral data ayudan a comprender cómo los clientes toman decisiones y cómo interactúan con los productos y servicios»
David Arroyo Fernández es economista especializado en digitalización y comportamiento, un conocimiento que aplica desde hace 25 años en Liberbank IT (Grupo Unicaja) donde ha contribuido a su transformación digital. Su interés en la disciplina de Behavioral Economics se ve reflejado en su labor docente en la Universidad Rey Juan Carlos, y a partir de este año, en la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR), donde impartirá la asignatura ‘Aplicaciones de la Ciencia de Datos en la toma de decisiones en Economía’.
¿Cómo ha impactado la Ciencia de Datos en el campo de la Economía en los últimos años?
La Ciencia de Datos tiene un impacto significativo en diversas disciplinas, incluida la Economía, ya que mejora tanto la capacidad cuantitativa como cualitativa para obtener información y conocimiento a partir de datos en bruto. Antes, los indicadores económicos se basaban en datos dispersos y difíciles de reunir, lo que dificultaba llegar a conclusiones sólidas. Sin embargo, la Ciencia de Datos ha simplificado este proceso al emplear Matemáticas, Estadística, Econometría, Cálculo, Álgebra y tecnología avanzada en el almacenamiento y procesamiento de datos. Gracias a estos avances y a la globalización, hemos experimentado un avance espectacular en la capacidad descriptiva y predictiva de los datos. Esta ciencia nos permite describir y analizar los datos de manera efectiva, lo que facilita la obtención de conclusiones e inferencias significativas. Además, nos brinda la habilidad de realizar predicciones y pronósticos sobre eventos futuros, algo que históricamente ha sido un desafío para los economistas.
La Ciencia de Datos nos brinda la habilidad de realizar predicciones y pronósticos sobre eventos futuros, algo que históricamente ha sido un desafío para los economistas.
David Arroyo Fernández
¿Por qué es tan difícil hacer predicciones?
Vivimos en un mundo convulso y dinámico, donde constantemente suceden eventos que afectan al panorama económico. Estamos rodeados de variables, tanto endógenas como exógenas, lo que hace que sea difícil manejar y predecir los cambios. Y es esencial poder hacerlo para anticiparnos, por ejemplo, a situaciones como la guerra de Ucrania, que afecta a los precios de los alimentos y a la capacidad adquisitiva de la ciudadanía. Y la Economía debe ser capaz de mover y ajustar estas variables de manera efectiva. Por eso, para lograr una mayor capacidad predictiva, la Ciencia de Datos se convierte en una herramienta fundamental que nos permite mejorar en este ámbito y estar preparados para los desafíos futuros.
En el ámbito de la Economía y la Ciencia de Datos, el análisis de los behavioral data ha ganado relevancia. ¿Podrías explicar qué son y cómo se utilizan para comprender el comportamiento de las personas?
Los behavioral data son datos recopilados de manera pasiva, a menudo sin que nos demos cuenta. Es información que dejamos a nuestro paso. Ayudan a comprender cómo los clientes toman decisiones y cómo interactúan con los productos y servicios. El análisis del customer journey, es decir, el proceso de compra de un cliente muestra un patrón general, ya que se supone que todos somos racionales y seguimos un comportamiento similar. Sin embargo, estos patrones a menudo difieren de la realidad debido a factores conductuales. Aquí es donde ganan relevancia los behavioral data, que justifican por qué un cliente sigue ciertos pasos en su proceso de compra. Por ejemplo, cuando nos sentimos presionados a comprar más papel higiénico debido a la amenaza de escasez o catástrofe. Son datos que se desvían del comportamiento habitual. Las empresas se esfuerzan en identificarlos y enfocan sus esfuerzos en optimizar los puntos clave del proceso del cliente para evitar que abandonen la compra y finalmente adquieran el producto. Los behavioral data se obtienen, principalmente, a través del mundo online y la tecnología, como la interacción del cliente en una página web o su comportamiento con un dispositivo móvil.
Los behavioral data son datos recopilados de manera pasiva, a menudo sin que nos demos cuenta. Es información que dejamos a nuestro paso. Ayudan a comprender cómo los clientes toman decisiones y cómo interactúan con los productos y servicios.
David Arroyo Fernández
¿Qué métodos o técnicas analíticas son más efectivas para extraer información relevante sobre el comportamiento humano?
Existen diversas herramientas que nos permiten obtener datos conductuales desde diferentes perspectivas. Por un lado, es posible recopilar datos a través de proyectos de investigación cuantitativos y cualitativos mediante encuestas y formularios, lo que nos brinda una visión científica y amplia del comportamiento de los clientes. Por otro lado, desde una perspectiva más conductual y neuroeconómica, podemos utilizar instrumentos como el eye-tracking y el encefalograma para asociar datos comportamentales con las partes del cerebro que reaccionan ante ciertas conductas. Estos datos conductuales van más allá de ser simples indicadores. Con herramientas adecuadas, como el mapa de calor en una página web o el mapeo de la actividad de la amígdala en situaciones de peligro o rechazo ante un producto, es posible comprender mejor las interacciones de los clientes en sus procesos de compra y cómo ciertas situaciones provocan determinadas reacciones emocionales. La Neurociencia nos brinda la posibilidad de investigar en profundidad las áreas del cerebro asociadas con estos comportamientos, lo que resulta muy valioso para entender las motivaciones y decisiones de los clientes de manera más completa.
¿Cómo puede una empresa usar los behavioral data?
La visualización de datos es un aspecto crucial en el campo de la Ciencia de Datos, especialmente cuando se trata de detectar valores atípicos en las muestras. Tras recolectar los datos, se procesan. Y, en ocasiones, se encuentran datos que se desvían significativamente de las medidas de dispersión básicas, es decir, datos que se encuentran muy por encima o por debajo de la media, la moda, la mediana o la varianza. Eso sí; también puede haber datos mal codificados, lo que los convierte en valores atípicos. Es fascinante observar cómo el comportamiento humano también influye en la aparición de estos valores atípicos. Por ejemplo, una reacción emocional impulsada por un sentimiento de recompensa o un sesgo cognitivo puede justificar la aparición de estos valores atípicos en los datos. Aquí radica el valor principal de la Ciencia de Datos, ya que permite relacionar estos valores atípicos con las reacciones emocionales y los comportamientos que los justifican. Es un nexo de unión poderoso que conecta ambas disciplinas. Además, gracias a las grandes cantidades de datos que el big data incorpora y al uso eficiente de lenguajes de programación como Python, es posible aprovechar esta información de manera más eficaz y rápida. Ayuda mucho a la labor de un científico de datos.
En ocasiones, se encuentran datos que se desvían significativamente de las medidas de dispersión básicas, es decir, datos que se encuentran muy por encima o por debajo de la media, la moda, la mediana o la varianza. Es fascinante observar cómo el comportamiento humano también influye en la aparición de estos valores atípicos.
David Arroyo Fernández
¿Conoces algún ejemplo destacado en el que los behavioral data hayan tenido un impacto significativo en la toma de decisiones?
Hace muchos años, participé en un proyecto de tarjetas de débito donde se registraban las compras realizadas por los usuarios en un determinado periodo de tiempo. Los indicadores y datos presentaban un cierto comportamiento lineal en cuanto a las compras, pero mostraban un patrón llamativo en su conducta. Había un grupo grande que, de repente, incrementaba el volumen de compras diarias y después, volvían a la normalidad. A los 7 días, aparecía, una vez más, un aumento en su actividad y, a continuación, presentaban otra vez un comportamiento lineal. En muchos casos, estos valores atípicos de compras estaban justificados por eventos relacionados con la Selección Española de Fútbol. Si la ganaba el partido, se producía un aumento promedio de tres operaciones más. Esto involucraba emociones y behavioral data que la Ciencia de Datos por sí sola no podía justificar. Aquí es donde entra en juego la Economía Conductual.
¿Qué puede aportar aquí la disciplina de Behavioral Economics?
La combinación del sistema 1 y 2, junto con los sesgos cognitivos y heurísticos, enriquece el análisis de datos de manera más profunda. Como especialista en Neuroeconomía, habría intentado mapear cómo el núcleo accumbens reacciona ante una recompensa o cómo la amígdala se activa ante la victoria de un partido de la Selección Española, si los usuarios nos hubieran permitido colocar dispositivos en sus cabezas. Las Ciencias del Comportamiento y la Neurociencia aportan un valor invaluable a los datos en bruto, aunque lograrlo es un ejercicio complejo. Sin embargo, con los avances en tecnología y las habilidades cada vez más especializadas de los científicos de datos, se está avanzando hacia una foto completa y profunda de análisis comportamental. Esta evolución nos permitirá desentrañar aspectos que antes resultaban complejos y justificar muchas situaciones que anteriormente nos parecían difíciles de entender. La sinergia entre la parte comportamental y la Neurociencia, junto con la potencia de la Ciencia de Datos, nos llevará a un nuevo nivel de comprensión del comportamiento humano y nos permitirá tomar decisiones más informadas y efectivas.