¿Por qué compramos? La neurociencia y la IA buscan descifrar al consumidor

En un entorno donde las empresas acumulan cada vez más información sobre sus clientes, una pregunta sigue siendo fundamental: ¿por qué las personas toman las decisiones que toman?

Para Sergio Bravo, neuropsicólogo y director de arte especializado en análisis del comportamiento del consumidor, la respuesta no está únicamente en los datos tradicionales, sino también en aquello que ocurre antes de que esos datos aparezcan: las emociones.

Bravo, director de Marketing y Desarrollo en TicoSoft, compartió estas claves durante su exposición en el Marketing Tech Summit 2026 de Connecta B2B, junto al CEO y fundador de TicoSoft, el pasado 22 de septiembre.

Es creador del modelo de Análisis de Emociones Multinivel y cofundador de Feel&Metrics, un software de medición multiemocional predictiva que integra inteligencia artificial para analizar el comportamiento de las audiencias y anticipar, según plantea su metodología, posibles respuestas de los consumidores.

Su propuesta parte de una premisa: comprender al consumidor exige ir más allá de lo que dice explícitamente.

Durante su trayectoria como neuropsicólogo clínico e investigador del comportamiento humano, Bravo trasladó al ámbito empresarial una pregunta que ya se había planteado en su experiencia profesional: ¿por qué las personas hacen lo que hacen?

Según explica, las emociones desempeñan un papel central en la toma de decisiones. Sin embargo, muchas estrategias de comunicación y marketing se construyen a partir de comportamientos observables sin necesariamente explicar las razones que existen detrás de ellos.

Una misma conducta puede responder a motivaciones diferentes. Dos personas pueden afirmar que no compran determinado producto porque es caro, pero detrás de esa respuesta pueden existir razones distintas: miedo a arrepentirse, una mala experiencia con un vendedor o la necesidad de comparar mejor sus beneficios.

Para una marca, identificar esas diferencias puede cambiar la manera de plantear una estrategia.

Uno de los conceptos centrales de la propuesta de Bravo es que no todas las personas procesan una decisión de la misma manera.

Durante su presentación, plantea el ejemplo de tres consumidores que no compran un producto por su precio. Aunque aparentemente tienen el mismo comportamiento, las razones pueden ser diferentes: uno puede sentir miedo de realizar la compra; otro puede necesitar una mayor vinculación emocional; y un tercero puede requerir más información para calcular y comparar.

“Somos tres personas que no compramos por precio”, explica. Lo que cambia es la lógica emocional que existe detrás de esa decisión.

Desde esta perspectiva, segmentar únicamente mediante variables tradicionales no necesariamente permite comprender todas las razones que intervienen en una decisión de compra.

Para explicar esta idea, Bravo recuerda una experiencia de su etapa clínica. Dos niños, uno de nueve años y otro de cuatro, querían un mismo carrito de bomberos. Cuando el mayor finalmente se lo prestó al pequeño, este lo tomó, lo miró y lo tiró.

La experiencia llevó a Bravo a reflexionar sobre la diferencia entre querer un objeto y querer lo que ese objeto representa.

Trasladado al marketing, el ejemplo plantea una cuestión: ¿las personas compran realmente un producto o compran la experiencia y la emoción asociada a él?

Para Bravo, esta segunda dimensión permite explicar parte del comportamiento de consumo. Un automóvil, por ejemplo, puede cumplir una función práctica, pero también estar asociado con una experiencia, una percepción o una emoción.

De millones de datos a decisiones

Las empresas disponen actualmente de grandes volúmenes de información. Sin embargo, Bravo identifica un problema: tener más datos no necesariamente significa comprender mejor al consumidor.

“Estoy harto de tantos datos. Tengo millones de datos, pero ¿qué hago con esos datos?”, cuenta que le dicen algunos de sus clientes.

La propuesta de Feel&Metrics busca trabajar sobre esa dificultad. Según explica Bravo, la herramienta combina inteligencia artificial con medición multiemocional predictiva para analizar el universo digital de una persona y encontrar patrones que permitan comprender mejor las razones detrás de determinados comportamientos.

El objetivo es pasar de saber qué hace un consumidor a intentar comprender por qué lo hace.

En el caso de un banco, por ejemplo, los datos tradicionales pueden mostrar dónde vive una persona, cuánto gasta, qué compra o qué productos utiliza. La metodología busca añadir otra capa de información: por qué compra, por qué no lo hace, qué elementos pueden generar confianza y qué comunicación puede resultar relevante.

Tecnología y conocimiento humano

Para Bravo, la inteligencia artificial representa una herramienta de enorme potencial, pero no debería desplazar la comprensión del comportamiento humano.

Su visión combina tecnología y conocimiento humano. “La tecnología va a ir sola”, plantea. El desafío consiste, desde su perspectiva, en conseguir que el crecimiento tecnológico vaya acompañado de una mayor capacidad para comprender a las personas.

Su enfoque reúne neurociencia, creatividad e inteligencia artificial para transformar el conocimiento sobre las audiencias en estrategias empresariales.

En un mercado donde los datos son cada vez más abundantes, la pregunta puede estar dejando de ser cuántos datos tiene una empresa y pasar a ser qué entiende realmente de ellos.

Porque detrás de cada clic, cada compra, cada rechazo y cada decisión existe una persona. Y, para Sergio Bravo, comprender esa dimensión humana constituye uno de los grandes desafíos de la tecnología aplicada al marketing.