¿Qué es la teoría del caos?
La teoría del caos es una forma matemática de tratar sistemas complejos. El nombre es engañoso, porque la teoría del caos realmente busca el orden en el caos. La teoría suele estar asociada con los campos de la física, la astronomía, la biología, la ingeniería o la sociología. Nació del estudio de los sistemas meteorológicos. Un hombre llamado Edward Lorenz hizo un modelo meteorológico, y un día lo ejecutó utilizando un cierto conjunto de parámetros para crear un patrón meteorológico en particular. Más tarde quiso ejecutarlo de nuevo, pero engañó un poco, y comenzó la simulación a mitad de camino introduciendo valores redondeados de la ejecución anterior. El resultado fue completamente diferente.
Los sistemas complejos, como el movimiento de los planetas, hicieron que los científicos pensaran en cómo resolver sistemas no lineales. No todos los sistemas se pueden describir mediante una suma de sus partes.
Hay un vídeo que veo de vez en cuando, que me hace pensar sobre como el caos está presente de manera natural en casi cualquier fenómeno de la naturaleza.
¡Por lo general, requiere un superordenador y para una empresa de marketing, un científico de datos! El campo del marketing tiene que encontrar un patrón en su propio caos, por lo que la teoría del caos es bastante aplicable.
A medida que el mundo se vuelve más complejo, el campo del marketing se ocupa de más públicos objetivo, más vías para llegar a ellos, conjuntos de datos en crecimiento, embudos de marketing complicados, fidelización de clientes y así sucesivamente. La complejidad crece día a día. El marketing ya no es simplemente colgar un folleto en la tienda de comestibles local. El marketing es un sistema complejo de mensajería dirigido a ciertos consumidores, en ciertos momentos, de ciertas maneras, en ciertos dispositivos, con el mensaje adecuado para su etapa del ciclo de compra.
Las campañas de marketing son sistemas caóticos
Considere el complejo plan de marketing para el lanzamiento de un producto. Cada compra de medios tiene una función y se pone en marcha para obtener un cierto número de impresiones, clics, compras o un conjunto de otros indicadores clave de rendimiento. Sumar esos KPI individualmente, como si hubieras ejecutado cada uno por sí mismo, para cada pieza de los medios de cada canal (TV, radio, prensa, búsqueda de pago, redes sociales, banners en línea, etc.) no mostrará el posible éxito de toda la campaña. Eso haría de esto un problema lineal. Otras variables, como el número de impresiones antes de las conversiones, el cambio de mensajes a través del embudo y la forma en que los medios trabajan juntos en general, conducen a resultados que son diferentes de una suma de lo que cada medio podría hacer por sí solo. El marketing es un problema no lineal. ¡Bienvenido a la teoría del caos!
Teoría del caos en el marketing predictivo
La idea del marketing predictivo existe desde hace unos años. Los datos se han vuelto lo suficientemente fuertes como para que los profesionales del marketing puedan buscar históricamente construir relaciones entre lo que un consumidor ha hecho y lo que es más probable que hagan a continuación. Los ejemplos simples incluyen personas que investigan los nombres de los bebés antes de comprar pañales, o personas que buscan un agente de bienes raíces antes de buscar un agente de préstamos.
Por supuesto, hay relaciones más complejas en las que la IA puede ayudar a los vendedores modernos a llegar a la audiencia con más probabilidades de convertirse en función de las innumerables señales que se observan. Este tipo de innovación está detrás de campañas como la visualización inteligente en Google y las campañas similares basadas en conversiones en Facebook.
Sin embargo, esto se basa completamente en el comportamiento histórico. Este tipo de marketing supone que el futuro va a ser como el presente. No hay una contabilidad de lo que vendrá que pueda cambiar el camino en el que se encuentra un consumidor.
Incluso predecir el resultado de una campaña multicanal supone una línea de base constante, lo cual es imposible. ¿Y si la IA pudiera avanzar hasta el punto de predecir el futuro incluso de los sistemas caóticos? Entonces, en lugar de basar el éxito de un plan en datos históricos, el éxito previsto podría incluir fluctuaciones futuras.
Cuando se utiliza el aprendizaje automático para predecir el resultado de un sistema caótico, las ecuaciones que describen el sistema no se conocen realmente, lo que puede ser aterrador. Todo lo que se necesita son los datos. Hay ciertos problemas en los que el hombre encuentra la mejor respuesta reconociendo que una máquina puede encontrar un mejor modelado para llegar a una respuesta que nuestras formas históricas de confianza.
Aprendizaje automático como herramienta para predecir el caos
Un equipo de la Universidad de Maryland dirigido por el teórico del caos Edward Ott ha demostrado que el aprendizaje automático es una herramienta poderosa para predecir el caos. Los resultados reportados en Physical Review Letters y Chaos cubren la predicción del futuro de los sistemas caóticos hacia horizontes lejanos. Los efectos de esto en la humanidad podrían ser de gran alcance. Por supuesto, hay aplicaciones básicas como las predicciones meteorológicas. Pero, ¿qué pasa con la búsqueda de signos tempranos de un accidente cerebrovascular, patrones de tráfico, la propagación de una pandemia, la deriva continental o el cambio climático?
Los planes de marketing complejos son sistemas caóticos. Con múltiples entradas, variables y resultados potenciales, predecir lo que sucederá una vez que todo se lance es difícil de hacer. Todos los profesionales del marketing quieren prometer a sus clientes que el plan en vigor es el mejor que podría haberse creado y expresar el ROI exacto. ¿Y si eso fuera posible? ¿Qué pasaría si, en lugar de confiar en viejas ecuaciones para calcular los resultados, los profesionales del marketing trabajaran con el aprendizaje automático para utilizar los datos para predecir el resultado más probable?
No solo se podría ejecutar la combinación más óptima de canal, asignación de fondos, mensajería y segmentación, sino que casi se podrían prometer resultados.
Espero que te haya resultado de interés esta breve entrada sobre un tema que en muchas ocasiones nos planteamos cuando vemos los resultados de las campañas que realizamos en nuestra empresa y que vemos que relacionan el marketing y la teoría del caos. ¡Hasta la próxima!
