Modelos computacionales en marketing y en gestión empresarial

En el mundo real existen muchos ejemplos de sistemas complejos tales como los sociales (las personas tienen una tendencia natural a formar grupos: familias, círculos de amigos, grupos profesionales o religiosos, ciudades, naciones, etc.), los empresariales/económicos (compañías, clientes, etc.) y los biológicos (p.ej. redes metabólicas). Dado el importante papel que desempeñan los sistemas complejos en nuestro entorno, su comprensión, cuantificación, predicción y eventualmente su control han adquirido una importancia capital, convirtiéndose en uno de los principales desafíos científicos intelectuales del siglo XXI.

En el campo de la Economía, estos fenómenos complejos se pueden modelizar a través de distintos tipos de modelos de simulación: modelos clásicos econométricos, modelos de dinámica de sistemas y modelos basados en técnicas de inteligencia artificial (IA) como los de simulación social realizada con modelos basados en agentes (agent-based modeling, ABM), entre otros. Estos modelos permiten extraer conocimiento que ayuda a comprender cómo las relaciones entre los clientes, las marcas y los medios de comunicación impulsan toda la dinámica del mercado. En lugar de pensar en grandes ideas y probarlas en el mercado, podemos probarlas ejecutando experimentos en un mercado virtual y aprender de esas simulaciones preguntando continuamente “qué pasaría si” (escenarios “what-if”) a un costo insignificante. Además, los profesionales de marketing pueden estudiar cómo el “boca a oreja” (“word-of-mouth”) y las influencias sociales viajan en una red de consumidores, pudiendo así probar los efectos de las campañas publicitarias y las estrategias de marketing en la difusión de innovación a nivel macro.

De este modo, el uso de ABMs y otras tecnologías de IA pueden mejorar los procesos de marketing y de gestión empresarial proporcionando conocimiento novedoso a los responsables y apoyando la toma de decisiones a una escala sin precedentes. Nuestro principal objetivo en esta línea de investigación es explotar el uso de técnicas de IA/inteligencia computacional (en concreto ABM, análisis de redes sociales, algoritmos de machine learning interpretables y no interpretables, algoritmos avanzados de optimización y búsqueda, y marcos de representación del conocimiento y razonamiento posibilísticos y probabilísticos) para diseñar modelos realistas de problemas de marketing/gestión empresarial, desarrollar tareas de extracción de conocimiento a partir de datos de estos dominios y ayudar al experto en la toma de decisiones asociada. En particular, varios de nuestros desarrollos de investigación están siendo aplicados en mercado a través de una alianza tecnológica con la consultora de marketing R0D Brand Consultants en el producto comercial Zio Analytics, que incorpora nuestras soluciones de IA para branding estratégico y modelado de comportamiento del consumidor en mercados virtuales.

Contacto: Óscar Cordón García

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  Nombre Email Área Cat.
Bermejo Nievas, Enrique enrique.bermejoVE6SOetH.@decsai.ugr.es Inteligencia Computacional DaSCI, Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Casillas Barranquero, Jorge casillas@decsai.ugrIYREB5E_.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Chica Serrano, Manuel manuelchica@gmni5YGwwTo.ugr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor - Ramón y Cajal
Cordón García, Óscar ocordon@decsai.uxq7XsFtQbwBgr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Damas Arroyo, Sergio sdamas@ugr.8Nr4W0g8FUJ7es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Giráldez Crú, Jesús jgiraldez@ugrqn7wZ9.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor - Juan de la Cierva
López Herrera, Antonio Gabriel lopez-herrera@decsai.ugrAmbWBUomd.es Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Melero Rus, Francisco Javier fjmelero@ubgMPzkEA2gr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI, Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
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