LDM: De meses de investigación a minutos de evidencia con audiencias sintéticas

¿Qué pasaría si una marca pudiera anticipar la respuesta del mercado antes de invertir en producción, medios o desarrollo de producto? Bajo esa premisa, LDM, encabezada por Israel Santiago, presidente de la agencia, anunció una alianza con Deepsona para incorporar audiencias sintéticas a sus procesos de marketing.

La tecnología permite simular en minutos cómo reaccionarían miles de perfiles ante campañas, mensajes, precios o conceptos de producto, con el objetivo de reducir incertidumbre y utilizar la IA no solo para crear más rápido, sino para tomar mejores decisiones.

Pese a la cantidad de información disponible, muchas decisiones de marketing terminan pasando por la interpretación individual de los responsables de marca, con sus experiencias, sesgos y puntos ciegos. Es precisamente en ese último paso donde LDM y Deepsona buscan incorporar una nueva capa de validación antes de que una decisión se convierta en inversión.

La tecnología detrás de la alianza se basa en las llamadas audiencias sintéticas: simulaciones de miles de personas construidas a partir de rasgos demográficos, de comportamiento y psicográficos, que permiten anticipar cómo podría reaccionar un mercado ante un anuncio, un mensaje, un precio o un concepto de producto.

La diferencia frente a la investigación tradicional no está en reemplazarla, sino en complementar el proceso posterior. En lugar de utilizar únicamente estadísticas, estudios y transcripciones para inferir comportamientos, la simulación permite probar receptividad, apertura y reacción frente a distintos escenarios en minutos, en lugar de semanas.

“Hoy un director de marketing hace inmersiones, corre focus groups, lee estudios cuantitativos y cualitativos. Tiene toda la información. Pero al final la decisión sale de su interpretación personal de todo eso, y con esa interpretación se comprometen millones en medios y producción. Con audiencias sintéticas, ese último paso deja de depender del gut feeling de una persona: puedes simular el comportamiento del mercado antes de invertir y decidir más rápido y con una dirección más certera”, comentó Israel Santiago, presidente de LDM.

El rango de aplicación abarca distintas decisiones de marketing antes de su ejecución: qué mensaje utilizar, cómo debe verse un empaque, qué precio puede generar resistencia, qué campaña priorizar o qué oportunidad vale la pena explorar. Para LDM, el valor no está en generar más piezas con IA, sino en llegar al momento de decidir con mayor evidencia.

“La riqueza está en simular muchos tipos de decisiones de marketing, no solo un anuncio. El valor es llegar al mercado con rumbo, no con veinte opciones del mismo peso”, señaló Jean-Matthieu Grappe, CEO de Deepsona.

Según Deepsona, sus simulaciones han alcanzado entre 74% y 90% de alineación predictiva frente a resultados reales de campaña, contrastados con datos de YouGov y GWI. La compañía aclara que no se trata de una certeza absoluta, sino de un direccional que busca complementar el criterio humano con información simulada a escala.

De esta manera, la decisión sigue estando en manos de los equipos de marketing, pero puede apoyarse en la respuesta simulada de miles de perfiles antes de comprometer recursos en producción, medios o desarrollo.

A partir de esta experiencia, LDM comparte cinco recomendaciones para que las empresas pasen de utilizar la IA únicamente para generar contenido a emplearla como herramienta para tomar mejores decisiones de marketing:

1. Prueba antes de invertir: convierte la intuición en un primer direccional

Antes de comprometer presupuesto en producción, medios o una campaña, las empresas pueden poner a prueba distintos escenarios y detectar cuáles tienen mayor potencial. La clave no es predecir el resultado con certeza, sino reducir la incertidumbre antes de gastar.

2. No produzcas 20 opciones: identifica cuál vale la pena llevar al mercado

Comparar creatividades, mensajes, precios o propuestas permite detectar cuáles deben avanzar y cuáles pueden descartarse. Así, la IA no genera más ruido, sino que ayuda a priorizar.

3. Usa la IA para responder preguntas de negocio, no solo para generar contenido

Generar un copy o una imagen puede ahorrar tiempo, pero el valor estratégico aparece cuando la tecnología ayuda a responder qué mensaje genera mayor confianza, qué segmento responde mejor, qué objeciones aparecen o qué precio se percibe como demasiado alto.

Pasar de “crear más rápido” a “decidir mejor” es donde la IA puede adquirir un mayor valor para los equipos de marketing.

4. Haz que el research trabaje antes, durante y después de una campaña

El research no tiene que limitarse a un estudio anual. Los direccionales pueden utilizarse en cada sprint, pitch, lanzamiento o campaña para filtrar opciones, orientar la investigación cualitativa, fortalecer un plan de medios y posteriormente contrastar las hipótesis con los resultados reales.

La IA puede acelerar el aprendizaje; el mercado sigue siendo quien finalmente lo valida.

5. Mide el valor de la IA por el presupuesto y el tiempo que ayuda a proteger

La pregunta para un CEO o CMO no debería ser únicamente cuánto contenido puede producir con IA, sino qué decisiones puede tomar mejor antes de comprometer recursos.

Si una herramienta permite descartar una mala idea antes de producir una pieza, priorizar una creatividad antes de invertir en medios o llegar a un pitch con mayor evidencia, su valor deja de ser únicamente tecnológico y comienza a traducirse en impacto para el negocio.

En un mercado donde cada decisión de marketing implica mayor inversión, velocidad y presión por resultados, el reto ya no es solo acceder a más información, sino reducir la incertidumbre antes de actuar.

Las audiencias sintéticas abren la posibilidad de pasar de investigar únicamente para entender lo que ocurrió a simular para explorar lo que podría ocurrir. Para LDM y Deepsona, el objetivo no es sustituir el criterio humano ni la investigación tradicional, sino ofrecer a los equipos de marketing una nueva capa de evidencia para decidir con mayor velocidad, precisión y dirección.

En la era de la inteligencia artificial, la ventaja puede no estar únicamente en producir más, sino en saber qué vale la pena hacer antes de invertir.

Por:
Israel Santiago
Presidente
LDM

PRODU no se responsabiliza de las opiniones emitidas en este espacio, que corresponden al autor de la nota