Perfil demográfico

Un perfil demográfico es una forma de análisis demográfico en la que se recopila información sobre un grupo para comprender mejor su composición o comportamientos, con el fin de proporcionar servicios más pertinentes.

En el ámbito empresarial, el perfil demográfico se utiliza habitualmente para aumentar la eficiencia del marketing. Esto se logra mediante el uso de datos recopilados para determinar cómo publicitar productos o servicios a públicos específicos e identificar deficiencias en la estrategia de marketing. ^{[ 1 ]} Al centrarse en un público específico, una empresa puede invertir de forma más eficiente sus recursos publicitarios para maximizar las ventas. ^{[ 2 ]} Esta táctica es más directa que simplemente publicitar bajo la premisa de que todos son consumidores potenciales; si bien esto puede ser cierto, no aprovecha el mayor retorno de inversión que puede generar un marketing más segmentado. ^{[ 3 ]}

La elaboración de perfiles demográficos tradicionales implica recopilar información sobre grandes grupos de personas para identificar tendencias comunes, ^{[ 4 ]} como cambios en el tamaño o la composición de la población a lo largo del tiempo. Estas tendencias se pueden identificar analizando datos obtenidos mediante encuestas, censos, información de compras en tiendas, registros, etc. ^{[ 2 ]} El análisis de esta información puede promover cambios en los servicios para un subconjunto de la población, como niños, ancianos o personas en edad laboral. ^{[ 1 ]} Los métodos más recientes de recopilación y uso de información para la elaboración de perfiles demográficos incluyen el muestreo dirigido, el muestreo por cuotas y el cribado puerta a puerta. ^{[ 5 ]}

Un perfil demográfico completo es una herramienta poderosa para el marketing. La información detallada sobre los clientes potenciales permite comprender mejor cómo venderles un producto. ^{[ 4 ]} El término "perfil demográfico" se utiliza a veces como eufemismo para el espionaje industrial . ^{[ 6 ]}

Históricamente, el censo ha sido la herramienta más importante para el seguimiento de datos demográficos como población, nacimientos, defunciones y estado civil. El censo de Estados Unidos se introdujo por primera vez en 1790 y se ha realizado cada 10 años desde entonces, de acuerdo con la ley constitucional. Si bien las preguntas del censo varían cada década, su objetivo es cuantificar características de los residentes dentro de sus fronteras, como estado civil, edad, sexo, raza, nivel educativo, situación laboral y lugar de residencia. Aunque el censo de Estados Unidos es la herramienta más utilizada para recopilar esta información, aún presenta deficiencias, como el sobreconteo y el subconteo, que han generado controversia en años anteriores. ^{[ 7 ]}

Los metadatos proporcionan un método moderno para construir perfiles demográficos. ^{[ 8 ]} Ciertos tipos de metadatos digitales se generan a partir del comportamiento en línea de un usuario, como los sitios web que visita con frecuencia, el tiempo que pasa en cada uno, las interacciones con el sitio web o el historial de compras, y con qué otros usuarios interactuó, y sirven como huella digital . La recopilación de metadatos es tan generalizada que las empresas registran la mayoría de los aspectos de la actividad en línea de un usuario. ^{[ 4 ]} Empresas como Google y Facebook obtienen enormes ganancias mediante la generación y el procesamiento de metadatos, que luego pueden usarse para publicidad dirigida . Este proceso impacta la experiencia en línea del usuario, por ejemplo, al seleccionar qué anuncios se muestran o qué sitios web se sugieren. ^{[ 8 ] [ 4 ]}

La recopilación de metadatos ha demostrado ser un tema controvertido, con preocupaciones expresadas sobre cómo y por qué las empresas guardan y utilizan información personal detallada. ^{[ 8 ]} Para evitar futuras leyes que limiten la recopilación de metadatos, las empresas deben actuar éticamente y tener en cuenta la privacidad de las personas al dirigirse a ellas con fines publicitarios. ^{[ 8 ]}

Un ejemplo de cómo esto podría convertirse en un problema lo presentan Ewing et al. (2013), quienes propusieron la idea de un programa de compras de realidad virtual. En este programa, un asistente virtual que conoce al comprador por su nombre le da la bienvenida y le sugiere una variedad de opciones de ropa adecuadas según sus compras anteriores. El comprador está encantado con la fluidez de esta experiencia de compra. Sin embargo, cuando intenta pagar con su tarjeta de crédito, el asistente virtual revela un conocimiento excesivamente detallado sobre la situación financiera del comprador, como su puntaje crediticio, historial de pagos y responsabilidad financiera. Este ejemplo resalta la necesidad de discreción en la cantidad de información que se recopila y cómo se utiliza. ^{[ 9 ]}

Fuente: CIA World Factbook ^{[ 10 ]}

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