Una visita guiada por los datos y la inteligencia artificial

(Victor Martínez de Albéniz, IESE Business School (Universidad de Navarra)) El recorrido que seguimos cada vez que visitamos un museo, un zoológico, una tienda o una página web no es fruto del azar. Normalmente ha sido planificado para ofrecernos la mejor experiencia de usuario posible (en tiempos de espera, interés o movilidad) en un intento de retenernos y fidelizarnos como clientes.

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¿Cómo mejorar ese diseño, superando incluso las expectativas? Utilizando los datos (que el propio cliente genera en cada una de sus visitas) y la inteligencia artificial. Con estas herramientas, las organizaciones pueden modificar el comportamiento del cliente, optimizar su tiempo de visita, reducir la congestión de los espacios (reales o virtuales) y aumentar sus ventas.

Las lecciones de un museo

Esa es la conclusión a la que hemos llegado tras probar con éxito nuestro modelo predictivo del comportamiento de usuario en el Museo Van Gogh de Ámsterdam.

Para ello, usamos los datos registrados por las guías multimedia de la pinacoteca en 2019. En concreto, hicimos una selección aleatoria de las decisiones de los visitantes durante un total de 25 000 recorridos. Alimentado con esos datos, nuestro modelo matemático predijo correctamente el 63 % de los recorridos realizados por los visitantes en los dos meses siguientes.

Pero nuestro algoritmo no solo fue capaz de predecir la probabilidad de que un visitante fuera a un lugar concreto. Lo más interesante es que nos permitió simular su comportamiento mediante pequeños cambios en el diseño de la experiencia.

Primero, alteramos el orden de aparición de la obra Boulevard de Clichy en el menú de preferencias de la guía. La pintura seguía en su sitio, pero la guía la destacaba como una visita imprescindible. Este experimento aumentó el visionado del cuadro del 30 % al 80 %.

A continuación, descartamos tres cuadros situados al final de la primera planta y, en su lugar, destacamos otros tres al principio. Queríamos observar si con este cambio conseguíamos reducir la intensidad y el cansancio acumulados en la parte final de esta planta. Lo logramos y el resultado fue que un 20 % más de usuarios alargaron su visita: al no cansarse en la primera planta, ascendían a las superiores, menos visitadas.

En suma, el análisis de los datos generados en el museo nos reveló las dinámicas de los visitantes y los puntos débiles de su experiencia. Gracias a nuestras intervenciones, mejoramos significativamente la experiencia de usuario y, con ella, el número de cuadros vistos, contribuyendo así a la misión social del museo.

Jugar con las variables

Al igual que hicimos nosotros, empresas e instituciones pueden gestionar activamente la experiencia de usuario con el fin de mejorar su diseño. Se trata de explorar qué intervenciones serían eficaces para sus intereses y los de sus clientes o usuarios.

Para empezar, hay que tener en cuenta que el recorrido del cliente se ve afectado por una serie de variables específicas de cada espacio. No serán las mismas en unos grandes almacenes que en un museo, un zoo o un aeropuerto, por ejemplo.

De nuevo, los datos permiten identificar esas variables. En nuestro caso, mostraron que el visitante del Museo Van Gogh elegía sucesivamente qué obras iba a ver valorando:

  1. Su interés.

  2. La distancia entre una y otra.

  3. La duración de la visita.

  4. Las aglomeraciones.

El paso final es introducir cambios en el diseño de la experiencia, realizar simulaciones, y medir el impacto de esos cambios. Se trataría de usar un gemelo digital que reproduce virtualmente el comportamiento del espacio físico real. Obviamente, los cambios a priorizar varían en función del objetivo de cada organización.

De lo intuitivo a lo cuantitativo

El diseño de experiencias no es algo nuevo, pero históricamente se ha venido haciendo de forma intuitiva. Para comprender el impacto real de nuestras decisiones es necesario diseñar y gestionar las experiencias de manera activa, precisa y cuantitativa. Y eso pasa, inevitablemente, por usar los datos.

Victor Martínez de Albéniz, Profesor de IESE en operaciones, información y tecnología, IESE Business School (Universidad de Navarra)

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.

The Conversation

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