La industria de la cosmética es uno de los sectores empresariales más competitivos que existe actualmente. Diversas empresas de alta envergadura dominan actualmente el mercado y se preocupan constantemente por mantenerse relevante en dicho mercado a toda costa. Sin embargo, la industria de la belleza y cosmética es muy volátil gracias a la existencia de las redes sociales y las famosas tendencias. En este contexto se podría decir que la industria evoluciona constantemente en torno a las tendencias de consumo que tiene el público y, por ello, todas las empresas en el mercado tienen que hacer frente a las tendencias o, incluso, adelantarse a ellas. Por ello, un derivado de la inteligencia artificial llamado machine learning (ML) se ha posicionado como una de las herramientas más útiles para esta industria, ya que es capaz de predecir tendencias, cambios en la demanda y ayuda a optimizar cambios en la cadena de suministros.
Es importante tener en cuenta que partimos de una estrategia denominada como marketing predictivo, modelo que según Murillo (2024, p. 71)
«Funciona con análisis predictivo, analizando los datos en busca de patrones de comportamiento y tendencias del mercado para predecir los resultados de marketing y prepararse mejor para las oportunidades y amenazas. Para favorecer esta predictividad, las empresas deben crear un sistema de datos […] y, a menudo, tecnologías de aprendizaje automático, que les permita generar inteligencia.»
Es decir, se podría decir que la inteligencia artificial aplicada al modelo de marketing predictivo puede ser de gran ayuda debido a su capacidad para tratar con grandes volúmenes de información a través del famoso machine learning.
De esta forma, el modelo ML trata los datos que se obtengan de los usuarios para crear un historial e identificar patrones de consumo o conducta y así sugerir nuevas (posibles) tendencias, y puede tener diversos enfoques.
Por ejemplo, la IA puede analizar los historiales de compra de los clientes para identificar los productos preferidos de la marca, incluso puede analizar las reseñas de los mismos para saber cuáles son los ingredientes con mayor aceptación de la marca.
Además, eso puede ayudar a optimizar la cadena de suministro o el inventario de la compañía, ya que se predice la demanda de cada producto, evitando la sobreproducción de uno o la escasez de otro.
Por otro lado, en relación a las redes sociales, la IA detecta patrones de conversación entre los usuarios, lo que, a su vez, podría llegar a ser una nueva tendencia. Phipps (citado en García et al, 2025, p. 2019) confirma que:
«Al aplicar algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y técnicas de aprendizaje supervisado, las empresas pueden analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, como comentarios de clientes en redes sociales o reseñas de productos, para comprender mejor la percepción del público sobre su marca y productos.»
Gracias a esto, las empresas pueden verse beneficiadas con una mayor precisión a la hora de tomar decisiones y teniendo una idea de la aceptación, o del rechazo, de algún cambio o en cuanto al lanzamiento de nuevos productos. Por otro lado, resulta una herramienta muy útil para optimizar el inventario y reducir los desperdicios, ya que si se sabe con mayor precisión lo que se va a vender más, resulta mucho más fácil tener una producción sostenible. Además, las futuras campañas de marketing pueden tener un impacto más profundo con la audiencia, ya que la IA puede ayudar a detectar aquellos puntos que más le interesa al público, llevando a tener una publicidad mucho más efectiva basada en datos reales.
En conclusión, Cuadros (2023, p. 7) sugiere que:
«La IA puede mejorar significativamente la precisión de las predicciones y optimizar la segmentación de clientes. Los hallazgos sugieren que la adopción de técnicas de IA no solo beneficia a las empresas al aumentar su eficiencia en el análisis de datos, sino que también les permite anticiparse a las tendencias del mercado.»
Por ello, la inteligencia artificial aplicada al marketing predictivo resulta un tema tan interesante y, ya que las tendencias de consumo (estrechamente relacionadas con las redes sociales) influyen constantemente en la industria cosmética, es importante que las empresas estén al tanto de las ventajas que pueden suponer herramientas como estas.
Referencias
- Murillo-Andrade, A. D., & Vizuete-Muñoz, J. M. (2024). El Impacto de la IA en el Marketing de Contenidos dentro del Contexto del Marketing 5.0. Revista de investigación SIGMA, 11(01). El Impacto de la IA en el Marketing de Contenidos dentro del Contexto del Marketing 5.0
- García, A. J. C. G., Cevallos Basurto, N. A. C. B., Zambrano Cevillano, A. N. Z. C., Morales Ponce, V. L. M. P., & Universidad Alas Peruanas. (2025). TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING APLICADAS A LA INTERPRETACIÓN DE DATOS DE MERCADO. Ciencia y Desarrollo, 28(1), 218. https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&opi=89978449&url=https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9604365.pdf&ved=2ahUKEwic6tKArMGLAxWtSKQEHQofHUUQFnoECBYQAQ&usg=AOvVaw36JynI6Ml9JdC3g5MNiiAz
- Cuadros, Y. N. V. (2023). El rol de la inteligencia artificial en la estadística predictiva para la investigación de mercado.: The role of artificial intelligence in predictive statistics for market research. Revista Multidisciplinar de Estudios Generales, 2(1), 10-19. https://revistareg.com/index.php/1/article/view/30
