Introducción: 4 aplicaciones de los modelos econométricos y predictivos en investigación de mercados

Vivimos rodeados de datos. Datos que hablan de lo que compramos, de lo que dejamos de comprar, de cómo nos comportamos como consumidores. Pero tener datos no es lo mismo que tener conocimiento. En el competitivo entorno empresarial actual, la investigación de mercados se apoya cada vez más en métodos cuantitativos avanzados para entender a los consumidores y anticipar tendencias. Dos herramientas fundamentales en este campo son los modelos econométricos y los modelos predictivos. Estos modelos permiten analizar datos masivos y obtener pronósticos que respaldan las decisiones de marketing y estrategia. En este artículo te contamos en que se diferencian y las 4 aplicaciones de los modelos econométricos y predictivos en investigación de mercados.

Modelos econométricos vs modelos predictivos

¿Qué es un modelo econométrico?

Un modelo econométrico es esencialmente una representación matemática de la realidad económica, basada en teoría económica y estimada con datos. En otras palabras, relaciona variables (por ejemplo, precio, ingreso, gasto) para analizar fenómenos económicos y hacer predicciones cuantitativas. A diferencia de otros enfoques estadísticos, los modelos econométricos parten de hipótesis teóricas sobre cómo se comportan las variables, otorgándoles un fuerte poder explicativo.

Al estar anclados en la teoría económica, los modelos econométricos no solo predicen, sino que explican el porqué de las relaciones, lo cual es muy útil para entender causas y efectos en el mercado. Podría evaluar cómo el nivel de ingresos de los consumidores influye en la demanda de un producto, apoyándose en fundamentos económicos (ley de demanda, elasticidades, etc.) para estructurar la relación.

¿Qué es un modelo predictivo?

Por su parte, un modelo predictivo es cualquier modelo estadístico o de machine learning diseñado principalmente para predecir resultados futuros a partir de datos históricos y actuales. Estos modelos se enfocan en encontrar patrones en los datos (muchas veces grandes volúmenes de información) y extrapolarlos para pronosticar comportamientos o tendencias por venir.

Pueden incluir desde métodos tradicionales (regresiones, series de tiempo) hasta algoritmos avanzados de inteligencia artificial (árboles de decisión, bosques aleatorios, redes neuronales, etc.), aplicados en contextos muy diversos. Por ejemplo, un modelo predictivo puede anticipar cuántos clientes comprarán un producto el próximo mes, detectar la probabilidad de que un cliente abandone un servicio (churn) o incluso predecir tendencias macroeconómicas a corto plazo, todo ello analizando datos existentes.

¿Y en qué se diferencian los modelos econométricos y predictivos?

Si bien ambos tipos de modelos buscan aprovechar datos para anticipar comportamientos, existen diferencias importantes en su enfoque:

• Los modelos econométricos se basan en teorías económicas predefinidas, mientras que los modelos predictivos se guían principalmente por los datos y el rendimiento predictivo. La diferencia más notable es que los modelos econométricos parten de una base teórica económica; es decir, se formulan a partir de hipótesis sobre cómo se relacionan las variables según principios económicos. En cambio, muchos modelos predictivos (especialmente aquellos basados en machine learning) son guiados por los datos: priorizan el ajuste y la detección de patrones, a veces sin una teoría subyacente explícita. Esto significa que un econometrista típicamente especifica primero un modelo según la teoría (por ejemplo, “las ventas dependen del precio, ingreso y gasto publicitario”) y luego lo calibra con datos, mientras que un científico de datos podría probar múltiples algoritmos predictivos para ver cuál ofrece la mejor predicción, sin estar tan atado a un modelo teórico preconcebido.
• Los modelos econométricos buscan explicar relaciones causales y probar teorías, mientras que los modelos predictivos priorizan la precisión en la predicción, aunque sean menos interpretables. Relacionado con lo anterior, los modelos econométricos suelen buscar explicar relaciones causales (e.g., cómo influye una variable en otra, controlando el resto) y medir efectos bajo el supuesto ceteris paribus (otros factores constantes). Por ello son útiles para inferir causas y probar teorías (¿qué pasa con las ventas si sube el precio un 5%?). Los modelos predictivos, en cambio, ponen más énfasis en la precisión de la predicción que en la interpretabilidad. Un modelo de machine learning puede procesar decenas de variables y detectar interacciones complejas para afinar el pronóstico, aunque el resultado sea una “caja negra” difícil de explicar. En la práctica, ambas aproximaciones confluyen: un modelo econométrico puede usarse para predecir, y un modelo predictivo puede dar información valiosa sobre variables importantes, pero la intención original difiere.

¿Qué aportan estos modelos a la investigación de mercados?

Más allá de la teoría, los modelos econométricos y predictivos tienen un impacto muy concreto en el día a día de la investigación de mercados. Permiten dejar atrás el análisis meramente descriptivo para dar paso a una investigación que anticipa comportamientos, evalúa escenarios y ayuda a tomar decisiones con mayor fundamento.

Estas son algunas de sus aplicaciones más frecuentes:

Aplicación de los modelos econométricos:

• Análisis de eficacia publicitaria: ¿Qué parte del incremento de ventas se debe a la campaña de televisión? ¿Qué peso ha tenido el canal digital? Con modelos econométricos se pueden cuantificar estos efectos y optimizar la inversión publicitaria.

• Modelado de sensibilidad al precio: Entender cómo reacciona la demanda ante cambios en el precio (elasticidad) es clave para definir políticas de pricing más rentables.

Aplicación de los modelos predictivos:

• Segmentación avanzada: A través de modelos predictivos como el clustering o las técnicas de scoring, se identifican segmentos de clientes con comportamientos similares, permitiendo personalizar la oferta o los mensajes.

• Previsión de demanda: Saber cuántos productos se venderán el próximo mes, en qué regiones o canales, permite ajustar producción, logística y estrategia comercial.

Dos ejemplos reales…

Medición del impacto de una campaña de marketing (econométrico)

Una empresa quiere saber si su última campaña digital realmente ha impulsado las ventas. Con un modelo econométrico puede aislar el efecto de la campaña controlando por otras variables: promociones simultáneas, estacionalidad, precios, canales de distribución…

Así obtiene una respuesta clara: cuánto han crecido las ventas atribuibles a la campaña, y qué retorno ha tenido cada euro invertido. Además, puede usar esa información para predecir el impacto de futuras acciones y optimizar el mix de medios.

Predicción de la demanda de un nuevo producto (predictivo)

Imagina una marca de gran consumo que va a lanzar una nueva bebida al mercado. Tiene datos históricos de lanzamientos anteriores, estudios de concepto, información de campañas y de contexto económico.

Con un modelo predictivo, puede estimar cuánta demanda tendrá ese nuevo producto durante los tres primeros meses. Esto le permite producir lo justo, afinar el presupuesto de comunicación y prever posibles escenarios según cambie el precio o el canal. En este caso, el modelo se nutre de datos reales para proyectar con mayor seguridad.

Del dato al conocimiento, y del conocimiento a la acción

Los modelos econométricos y predictivos no son una moda. Son herramientas reales, con aplicaciones concretas, que permiten transformar los datos en conocimiento estratégico.

En un entorno donde los mercados cambian rápido y las decisiones tienen que ser ágiles, contar con estos modelos puede marcar la diferencia entre una estrategia eficaz y una que va a ciegas.

Porque en investigación de mercados, entender el pasado está bien. Pero anticiparse al futuro es lo que realmente te pone por delante.

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