Introducción: ¿Qué quiere decir estudio de demanda en 2025?
Tradicionalmente, un estudio de demanda se definía como un trabajo de investigación enfocado en recopilar datos del mercado para entender qué desean los potenciales consumidores y así obtener información objetiva que ayude a vender mejor. Esto suele lograrse principalmente a través de encuestas directas, preguntando a la gente por su intención de compra: por ejemplo, “¿Comprarías este producto en el próximo mes?” o “¿Cuánto estarías dispuesto a pagar?”.
Sin embargo, en 2025 ya no basta con preguntar la intención de compra. El entorno del consumidor es más complejo, dinámico y saturado de información que nunca, por lo que los estudios de demanda actuales requieren enfoques híbridos y más sofisticados para realmente entender y anticipar el comportamiento del mercado.
Más allá de la intención de compra: una necesidad de cambio
Como ya veníamos diciendo en el artículo sobre Realidad Virtual para evaluar promociones, a menudo existe una brecha entre lo que los consumidores dicen que harán y lo que realmente hacen. En un estudio que hicimos hace unos años descubrimos que las intenciones declaradas no siempre se reflejan en comportamientos de compra reales. Por ejemplo, un consumidor puede afirmar en una encuesta que está interesado en adquirir un producto eco-friendly, pero a la hora de la verdad sus hábitos de compra no cambian debido a precio, conveniencia u otros factores. Este gap entre intención y acción dificulta confiar únicamente en preguntas directas sobre compra futura.
Además, el volumen de datos disponible sobre los consumidores se ha disparado. En 2025, estamos inmersos en un océano de datos: redes sociales, historiales de compra en línea, sensores de dispositivos conectados, etc., y el desafío ya no es solo recopilar datos, sino interpretarlos inteligentemente. Como señalan los expertos, hoy “ya no se trata solo de entender quién compra, sino por qué lo hace”, profundizando en motivaciones, valores y factores emocionales detrás de cada decisión. Esto exige métodos de investigación más profundos que complementen la encuesta tradicional.
En respuesta a estas realidades, los estudios de demanda adoptan enfoques híbridos, combinando técnicas clásicas de investigación de mercados con nuevas herramientas impulsadas por tecnología. A continuación, exploramos tres de los enfoques más destacados que están redefiniendo los estudios de demanda a día de hoy: el análisis predictivo, la escucha social y la simulación de escenarios.
Análisis predictivo: anticipando la demanda con datos e IA
Una de las grandes revoluciones en la investigación de mercados recientes es el uso del análisis predictivo para entender y prever la demanda. El análisis predictivo utiliza inteligencia artificial (IA), big data y machine learning para examinar datos históricos y actuales, detectar patrones ocultos y proyectar comportamientos futuros.
En otras palabras, permite responder con datos a la pregunta fundamental: “¿qué es probable que ocurra?” en términos de comportamiento del consumidor y demanda de productos.
Para las empresas y equipos de investigación de mercados, esto significa pasar de un enfoque meramente reactivo a uno proactivo. Por ejemplo, en lugar de esperar a ver cómo se venden ciertos productos, una marca puede analizar tendencias históricas de ventas junto con variables externas (estacionalidad, menciones en redes, clima económico) y predecir la demanda futura con mayor precisión.
Veamos un caso…
Una plataforma de comercio electrónico en 2025 puede anticipar que cierto grupo demográfico incrementará su demanda de productos sostenibles en los próximos meses, basándose en patrones de compras previas y señales emergentes en los datos. Este tipo de información permite a la empresa ajustar su estrategia (stock, marketing, precios) antes de que ocurra el pico de demanda, ganando ventaja competitiva.
Las herramientas de IA se han vuelto fundamentales en investigación de mercados, al punto de que 3 de cada 4 profesionales las utilizan regularmente para predecir tendencias y analizar datos más rápido. Gracias a ello, identificar cambios en las preferencias del consumidor o señales tempranas de un cambio de demanda es más rápido y preciso que nunca. El análisis predictivo, apoyado por IA, reduce los tiempos de investigación y complementa los métodos tradicionales al ofrecer información basada en comportamiento real, no solo en lo que la gente dice en una encuesta.
Escucha social: la voz del consumidor en vivo
En un mundo hiperdigitalizado, los consumidores expresan sus opiniones, necesidades y frustraciones constantemente en redes sociales, foros, blogs y otros canales online. La escucha social consiste en monitorear esas conversaciones para extraer información sobre la demanda y la percepción de mercado en tiempo real.
Hoy en día los consumidores comunican sus preferencias más que nunca a través de las redes, y las empresas disponen de herramientas dedicadas para seguir ese pulso. Las plataformas de escucha social permiten monitorear menciones de marcas o productos, seguir de cerca la actividad de competidores y entender el sentimiento (positivo, negativo, neutral) de los clientes en torno a temas relevantes.
La importancia de la escucha social radica en que brinda acceso a lo que el consumidor realmente dice espontáneamente, fuera del entorno controlado de una encuesta. Por ejemplo, analizando miles de tuits o publicaciones, una compañía puede detectar tempranamente que surgen quejas recurrentes sobre cierto atributo de producto, o que una nueva necesidad está emergiendo en un segmento de consumidores. Estas señales, captadas del ruido de las redes, ofrecen información valiosa para ajustar la oferta o la comunicación antes de que la competencia lo haga. Además, escuchar activamente al mercado digital ayuda a descubrir tendencias de consumo incipientes y a identificar gustos cambiantes de las nuevas generaciones.
Combinación de escucha social y encuestas
La escucha social complementa perfectamente los métodos tradicionales como las encuestas para obtener una visión de 360° del mercado. Por un lado, las encuestas estructuradas aportan datos cuantitativos y comparables; por otro, la escucha en redes aporta contexto y profundidad cualitativa, revelando el por qué detrás de las cifras. Por ejemplo, mientras una encuesta puede indicar que la intención de compra de un producto ha bajado un 10%, el análisis de conversaciones en línea puede revelar que esa caída se debe a comentarios negativos sobre la calidad percibida. Juntos, ambos enfoques ofrecen una imagen más rica y accionable de la demanda real.
Simulación de escenarios: preparando estrategias ante futuros posibles
En lugar de predecir un único resultado, la simulación de escenarios explora múltiples “¿qué pasaría si…?”: ¿Qué pasaría si entra un nuevo competidor agresivo al mercado? ¿Y si cambia la regulación o las preferencias del consumidor se inclinan masivamente hacia cierta tendencia? Al modelar estos escenarios alternativos con datos, podemos medir riesgos y oportunidades de manera proactiva, fortaleciendo la planificación estratégica.
En el contexto de un estudio de demanda, la simulación de escenarios resulta sumamente útil para anticipar cambios bruscos o situaciones poco familiares. Una empresa de bienes de consumo podría simular cómo se comportaría la demanda de sus productos si ocurriera una recesión económica el próximo año, o si una nueva tecnología disruptiva cambiara los gustos del público. Dichas simulaciones ayudan a responder preguntas como: ¿cuál sería la demanda potencial en el peor caso? ¿y en el mejor caso?
El estudio de demanda se ha reinventado
Como ya hemos visto, un estudio de demanda ya no es aquel ejercicio simple de encuestar a los consumidores sobre sus intenciones de compra y proyectar linealmente esos resultados. Se ha convertido en un proceso multidimensional que combina lo mejor de la investigación tradicional con la potencia de la analítica de datos moderna:
- Se siguen considerando las opiniones directas del consumidor (encuestas, entrevistas), pero se enriquecen con datos de comportamiento real: compras efectivas, comentarios en redes, reviews en línea, etc.
- Se apalancan modelos predictivos para anticipar cambios, en lugar de solo reaccionar a ellos, ganando agilidad en la toma de decisiones.
- Se incorpora la voz espontánea del mercado mediante la escucha social, para asegurarse de no perder tendencias emergentes ni señales débiles que podrían marcar la diferencia.
- Se prueban escenarios hipotéticos con simulación, de modo que las estrategias comerciales y de marketing estén preparadas para diversos futuros, aumentando la resiliencia de la empresa.
El resultado de este enfoque híbrido es un entendimiento de la demanda mucho más rico, ágil y accionable. En vez de obtener solo una foto estática de la intención de compra en un momento dado, las empresas obtienen un video dinámico de cómo la demanda puede desarrollarse y por qué, pudiendo así conectar de forma más genuina con las necesidades del consumidor y adelantarse a sus expectativas.
En Adimen apostamos por metodologías híbridas que no solo miden lo que la gente dice, sino que descubren lo que realmente hace, siente y valora. Porque entender la demanda hoy no es solo cuestión de preguntar: es cuestión de conectar datos, emociones y contexto.
