¿La computación cuántica permitirá a las empresas conocer, antes que los propios clientes, sus futuras decisiones de compra?

Imaginemos la situación: ha pasado mucho tiempo desde que compraste en una de tus tiendas online favoritas. No tomó una decisión consciente, simplemente dejó de entrar. Sin embargo, su comportamiento ya había hecho sonar la alarma en la empresa unas semanas antes. De hecho, es posible que lo hayan identificado como un comprador arriesgado mucho antes de que dejara de comprar.

¿Cómo es eso posible? Un estudio científico muestra cómo los modelos cuánticos mejoran la predicción de la rotación del comercio electrónico.

Una nueva línea de investigación sugiere que la computación cuántica, combinada con nuevas técnicas matemáticas, podría predecir con mayor precisión decisiones que los consumidores aún no han tomado. Hemos analizado hasta qué punto estos modelos pueden mejorar la predicción de la deserción y los resultados indican un cambio de paradigma.

Un problema clave para las empresas

El comportamiento del consumidor está lleno de matices. No responde a patrones simples, sino que cambia con el tiempo, depende del contexto y combina factores económicos, psicológicos y situacionales.

A diferencia de la cancelación, el abandono rara vez es explícito y suele ocurrir de forma gradual: menos visitas, menos compras, más intervalos entre interacciones.

Saber cuándo un cliente dejará de comprar (rotación) es uno de los grandes desafíos del marketing actual. No sólo por la pérdida directa de ingresos para las empresas, sino porque es mucho más caro captar nuevos clientes que mantener los que ya tienes.

Más allá de la inteligencia artificial tradicional

Los modelos de aprendizaje automático han mejorado mucho en los últimos años, pero les cuesta capturar toda la complejidad del proceso de compra.

Aquí es donde entra en juego la computación cuántica. A diferencia de los ordenadores clásicos, que trabajan con bits (0 o 1), los sistemas cuánticos utilizan qubits, capaces de representar múltiples estados simultáneamente.

Esto nos permite modelar relaciones mucho más ricas entre variables y explorar estructuras de datos que antes eran inaccesibles.

Enfoque: geometría, entropía y cuantificación.

En nuestra investigación, propusimos un nuevo método que combina la computación cuántica con herramientas matemáticas avanzadas: la optimización cuántica de entropía geométrica. Este enfoque se basa en tres ideas principales:

Representan a clientes en espacios de alta dimensión, donde sus patrones de comportamiento se describen con mayor precisión. En lugar de utilizar unos pocos datos, el modelo utiliza muchos datos a la vez. De esta forma, se obtiene una visión más completa del comportamiento de cada persona. Por ejemplo, no sólo analiza cuánto gasta, sino que también observa con qué frecuencia compra, cuándo fue la última vez que compró y cómo ha cambiado su actividad. Esto nos permite distinguir entre alguien que recorta sus compras y alguien que se mantiene estable.

Utilice geometría avanzada para comprender cómo se relacionan estos patrones entre sí. El modelo compara clientes para identificar comportamientos similares. Esto ayuda a descubrir patrones comunes. Por ejemplo, puede notar que algunos clientes compran cada vez menos durante algunas semanas antes de darse por vencidos. Si otro cliente empieza a comportarse de la misma manera, el modelo lo detecta.

Incluir medidas de entropía que estabilicen el modelo y eviten predicciones falsas. El modelo incluye un sistema que hace que las predicciones sean más estables. De esta forma evitas reaccionar ante cambios pequeños o puntuales. Por ejemplo, si un cliente no compra durante varios días, el modelo no asume que se irá. Sólo revela riesgo si ese cambio se mantiene en el tiempo.

En conjunto, esto permite detectar señales de cambio mucho más sutiles en el comportamiento del consumidor.

Prueba: datos reales de clientes

Para comprobar si este enfoque funciona, realizamos un estudio empírico utilizando datos reales de comercio electrónico: miles de clientes y más de un millón de transacciones.

Los resultados muestran que el modelo cuántico mejora consistentemente la capacidad de predicción en comparación con los métodos tradicionales y otros enfoques más simples.

En la práctica, esto significa que puede identificar mejor qué clientes abandonarán, incluso cuando las señales sean débiles o aparentemente invisibles.

En otras palabras: te permite detectar un problema antes de que se vuelva obvio.

Tecnología avanzada, intuición humana y límites éticos

Este tipo de modelo no sólo mejora la previsión, sino que también cambia la lógica del marketing. Permite, por ejemplo, intervenir en el momento adecuado con ofertas personalizadas, priorizar a los clientes con mayor riesgo real, optimizar campañas de fidelización o simular cómo reaccionarán los consumidores ante diferentes decisiones de compra.

Así el marketing dejaría de reaccionar a lo que ya pasó para predecir lo que sucederá.

Curiosamente, incluso con modelos tan sofisticados, las variables que mejor explican el desgaste siguen siendo bastante intuitivas.

El tiempo desde la última compra, la frecuencia o el nivel de gasto siguen siendo clave. La diferencia es que ahora podemos analizarlos en contextos mucho más complejos y descubrir patrones que antes pasaban desapercibidos. La tecnología no reemplaza la comprensión del consumidor: la mejora.

A pesar de los avances, la computación cuántica aún está en desarrollo y muchas de estas aplicaciones se implementan en entornos experimentales o simulados.

Además, surge la pregunta inevitable: ¿hasta qué punto es aceptable predecir las decisiones de un individuo antes de tomarlas? El uso de datos personales, la privacidad y la influencia en el comportamiento del consumidor representan desafíos éticos que deben abordarse en paralelo al desarrollo tecnológico.

Un cambio fundamental

La computación cuántica ya no es sólo una promesa lejana, sino una herramienta que puede mejorar problemas reales, por ejemplo en marketing.

El cambio más importante, sin embargo, es conceptual. Si durante décadas el objetivo era entender al consumidor, ahora podemos empezar a predecirlo. Y eso redefine la relación entre empresas y personas: más personalizada, más predictiva y más compleja.