Cómo anticipar nuevas tendencias del mercado y adaptarse con confianza

En Mastercard, nos enfocamos en ayudar a las empresas a ver lo que viene — antes de que suceda. Nuestros equipos convierten los datos de gasto del consumidor y las señales económicas en casi tiempo real en una guía práctica que los líderes pueden utilizar de inmediato. Con plataformas como SpendingPulse™, las organizaciones pueden profundizar en lo que sucede en su sector o región y detectar cambios a medida que se desarrollan. Nuestras soluciones de asesoría económica, incluido Macro360, ayudan a los ejecutivos a comprender el panorama general y convertir esas perspectivas en decisiones más inteligentes. Y con herramientas como la previsión y planificación de escenarios, impulsadas por IA y modelos estadísticos, las empresas pueden planificar con mayor confianza y precisión. Los resultados hablan por sí solos: las empresas que utilizan estas soluciones han visto promociones más sólidas y un retorno de inversión positivo durante tres años.

Una idea errónea es que la IA puede resolver todo por sí sola. La IA es una herramienta increíblemente útil, pero una buena previsión necesita estructura. Es importante comenzar con señales que tengan sentido económico. Para la demanda del consumidor, utilizamos medidas como los gastos de consumo personal. La IA puede acelerar el trabajo, pero los economistas y científicos de datos aún deben elegir los insumos correctos y protegerse contra patrones espurios.

La mayoría de los clientes quieren ver más allá de sus cuatro paredes. Una cadena de restaurantes conoce sus propias tiendas. No sabe cómo le va a la categoría más amplia en esa área comercial. Usamos datos de gasto agregados y anonimizados para dar ese contexto. Pueden ver si el tráfico en el área aumenta o disminuye, qué cocinas están ganando tracción y cómo difieren los cambios de precio según la ubicación.

A partir de ahí, las acciones son concretas: pueden decidir dónde abrir o cerrar, ajustar los precios por región o cambiar el marketing hacia audiencias objetivo. En resumen, pueden usar el gasto por categoría y región para evaluar el desempeño y tomar decisiones que se alineen con lo que los clientes están haciendo realmente en este momento.

En Mastercard, aconsejamos que las empresas comiencen por encontrar fuentes de datos confiables y recopilen información en un cronograma repetible. Segundo, crea una capa analítica que depure y combine esos números en modelos —estas son las herramientas basadas en matemáticas que explican o predicen resultados—. Tercero, aplica casos de uso concretos. Estas son preguntas de negocio específicas, como «¿dónde abrir el próximo local?», que los modelos pueden ayudar a responder.

La mayoría de las organizaciones siguen un camino similar, pero no reflexionan lo suficiente sobre cómo el equipo impulsa la eficiencia, pasando directamente de la recopilación de datos a la toma de decisiones. Para evitar este descuido, los equipos pueden usar la IA para acortar lo que de otro modo sería una cadena ardua y reducir los pasos manuales entre los datos y una decisión. Si estás invirtiendo en datos y análisis, es importante preguntarse si ese costo conduce constantemente a mejores decisiones. En muchos casos, todavía hay más jugo que exprimir, más valor que capturar de los mismos insumos.

Además, conecta las piezas dispares. Centraliza tu estrategia de datos y tu estrategia de análisis. Asegúrate de que tu equipo sepa qué recopilas y por qué, además de cómo lo analizas y quién lo utiliza. Asegúrate de que la mano izquierda se comunique con la derecha y haz que la transición del análisis a la acción sea clara y rápida.

A medida que las empresas hoy miran hacia su nueva fase de crecimiento, la ventaja más inteligente bien podría ser saber qué es lo que viene.