El proceso de compra de los clientes está cambiando de forma radical. Antes, la mayoría de usuarios buscaban información en Google, leían blogs, comparaban en foros o veían vídeos en YouTube antes de decidirse. Hoy, cada vez más, ese mismo recorrido lo hacen dentro de “cajas negras” como los chats de inteligencia artificial (ChatGPT, Perplexity, etc.).
Este giro supone un problema para las empresas: pierden visibilidad sobre cómo se comportan sus potenciales clientes, ya que las herramientas de analítica tradicionales no pueden seguir estas interacciones.
¿Por qué las empresas se han quedado “a ciegas”?
Cuando un usuario investiga dentro de un chat de IA, la empresa no tiene acceso a lo que se pregunta, cómo se compara un producto o qué respuesta influye más en la decisión de compra. Esto limita la capacidad de ajustar mensajes, detectar objeciones o medir el impacto real del marketing.
Para recuperar parte de esa visibilidad, el sector está desarrollando nuevas herramientas basadas en dos fuentes de datos muy distintas.
¿Qué son los datos de laboratorio?
Los datos de laboratorio (o sintéticos) son simulaciones creadas por la propia empresa. Consisten en inventar preguntas y lanzarlas a un modelo de IA para ver cómo responde sobre una marca o producto.
Este tipo de datos ayuda a dibujar un mapa teórico de lo que podría pasar: qué respuestas ofrece la IA, cómo presenta la información y qué referencias menciona.
El problema es que no reflejan el comportamiento real de los usuarios, sino solo una hipótesis de lo que podría suceder.
¿Qué son los datos de campo?
Por otro lado, los datos de campo provienen de usuarios reales y anónimos. La principal fuente es el clickstream, es decir, el registro de los clics que hacen las personas mientras navegan.
Estos datos permiten ver qué consultas generan interés real, qué enlaces reciben más clics y qué contenidos acaban influyendo en la decisión de compra. Son, en definitiva, la prueba que muestra qué está funcionando en la práctica.
¿Por qué no basta con un solo tipo de datos?
Los datos de laboratorio son como un mapa idealizado: enseñan por dónde podrían ir las cosas, pero no confirman nada.
Los datos de campo son la prueba de la verdad, pero por sí solos no dan contexto ni explican qué podría pasar en escenarios nuevos.
Por eso, ninguno de los dos es suficiente en solitario. La clave está en usar ambos de forma complementaria.
¿Cómo combinar datos de laboratorio y de campo en marketing?
La estrategia más eficaz es sencilla en concepto:
- Diseñar un plan con los datos de laboratorio. Sirven para marcar hipótesis y anticipar escenarios.
- Validar y ajustar con los datos reales. El clickstream confirma qué funciona y qué no.
- Analizar la brecha entre lo esperado y lo real. Ahí es donde se encuentran los aprendizajes más valiosos.
Este enfoque permite no solo mejorar la precisión del marketing, sino también adaptarse a un entorno donde gran parte del viaje del cliente ocurre fuera de nuestra vista.
El nuevo reto al que nos enfrentamos
La forma en la que los usuarios investigan y deciden está cambiando con la inteligencia artificial. Las empresas que quieran seguir siendo competitivas deben aprender a moverse entre lo que creen que va a ocurrir y lo que realmente sucede.
En este nuevo escenario, los datos de laboratorio ofrecen el mapa y los datos de campo la brújula. Y como en cualquier viaje, necesitas ambos para llegar a buen puerto.