La misión del Grupo de Investigación GISDOR es proporcionar herramientas y soluciones con rigor científico para la toma de decisiones en la gestión y dirección del deporte. En base a ello, durante estos días hemos estado probando Data Analysis de ChatGPT, y han surgido sorpresas que pueden ayudar a los gestores a la toma de decisiones. ¿Es una herramienta para el análisis rápido de datos y la toma de decisiones?

Os contamos una de las pruebas que hemos hecho. Le preguntamos a la IA "soy gestor de una instalación deportiva y necesito mejorar los índices de retención. Este archivo tiene datos de exclientes. Me gustaría que analizaras la variable edad con las variables "no motivación", "falta de tiempo", "me aburre", "económicos" y "masificación" e hicieras un gráfico para visualizar los resultados. Los resultados tienen que ser en promedios”.

Posterior al análisis (tardó 1 minuto), la IA respondió:

"Para realizar el análisis solicitado, primero cargaré el archivo de datos de los exclientes de tu instalación deportiva. Luego, analizaré la relación entre la variable de edad y las variables "No motivación", "Falta de tiempo", "Me aburre", "Económicos" y "Masificación", calculando los promedios para cada grupo de edad. Finalmente, presentaré los resultados en un gráfico para facilitar la visualización de estos promedios.

Voy a comenzar cargando y analizando los datos ahora.

Aquí tienes el gráfico de calor que muestra los promedios de las razones de baja "No motivación", "Falta de tiempo", "Me aburre", "Económicos" y "Masificación" para cada grupo de edad de los exclientes de tu instalación deportiva. Cada celda del gráfico representa el promedio de cada motivo de baja en un grupo de edad específico.

Este análisis puede ayudarte a entender mejor las diferencias en las razones de baja entre los distintos grupos de edad y, potencialmente, a desarrollar estrategias de retención más enfocadas y efectivas para cada grupo”.

Posteriormente, le preguntamos: "incluye también ahora el género”, y su respuesta fue "El gráfico de calor ahora incluye la variable "Género" junto con "Edad" y muestra los promedios de las razones de baja "No motivación", "Falta de tiempo", "Me aburre", "Económicos" y "Masificación" para cada combinación de grupo de edad y género. Cada celda representa el promedio de cada motivo de baja para un grupo de edad y género específicos.

Esta visualización ampliada proporciona una comprensión más detallada de cómo las razones de baja varían no solo con la edad, sino también entre géneros, lo cual es crucial para desarrollar estrategias de retención más personalizadas y efectivas”.

Luego, volvimos a preguntar "Ahora, analiza las mismas razones de baja con la variable mes”, y la respuesta fue "El gráfico de calor presenta los promedios de las razones de baja "No motivación", "Falta de tiempo", "Me aburre", "Económicos" y "Masificación" para cada mes. Cada celda del gráfico representa el promedio de cada motivo de baja en un mes específico.

Este análisis puede ayudarte a entender cómo varían las razones de baja a lo largo del año, lo que es útil para identificar tendencias estacionales o períodos específicos en los que ciertas razones son más prevalentes. Esta información puede ser valiosa para ajustar las estrategias de retención y marketing de acuerdo con las necesidades y preocupaciones de los clientes en diferentes momentos del año”.

Finalmente, le preguntamos “En base a estos resultados, establece conclusiones e implicaciones prácticas para mejorar la fidelización de mis clientes”, y la respuesta fue:

"Basándonos en los análisis realizados, aquí tienes algunas conclusiones clave y sus implicaciones prácticas para mejorar la fidelización de clientes en tu instalación deportiva:

Variaciones Según la Edad y el Género:

Conclusión: Las razones de baja varían significativamente entre diferentes grupos de edad y géneros. Por ejemplo, la falta de motivación o el aburrimiento pueden ser más prevalentes en ciertos grupos.

Implicación Práctica: Desarrolla programas y actividades específicos para cada grupo demográfico. Por ejemplo, clases o retos que apunten a intereses particulares de cada grupo de edad o género.

Influencia de la Estacionalidad (Análisis por Mes):

Conclusión: Algunas razones de baja, como la falta de tiempo o aspectos económicos, pueden variar según el mes, lo que sugiere una influencia estacional.

Implicación Práctica: Implementa promociones o programas especiales durante los meses con mayor tasa de bajas. Por ejemplo, descuentos o actividades especiales durante los meses de verano o después de las vacaciones para mantener a los clientes comprometidos.

Razones Económicas y Masificación:

Conclusión: Los factores económicos y la masificación pueden ser motivos de preocupación para algunos clientes.

Implicación Práctica: Ofrece planes de membresía flexibles y escalonados para adaptarse a diferentes capacidades económicas. Considera también gestionar el flujo de clientes para evitar la sensación de masificación, posiblemente mediante la reserva de horarios o la expansión de las horas pico.

Interacción con el Personal:

Conclusión: La frecuencia de interacción con el personal tiene una relación con las razones de baja.

Implicación Práctica: Fomenta una mayor interacción y compromiso del personal con los clientes. El personal puede ofrecer apoyo, motivación y asesoramiento personalizado para aumentar la satisfacción del cliente.

Motivación y Aburrimiento:

Conclusión: La falta de motivación y el aburrimiento son razones comunes para la baja.

Implicación Práctica: Innova constantemente en las actividades ofrecidas. Incluye programas de recompensas, desafíos grupales o clases temáticas para mantener el interés y la motivación.

En resumen, la personalización de servicios, la adaptación a las necesidades específicas de diferentes grupos de clientes, la flexibilidad económica y la innovación constante en las actividades son clave para mejorar la retención de clientes. Además, la atención al factor estacional y un enfoque en la calidad del servicio y la interacción con el cliente pueden desempeñar un papel significativo en la fidelización”.

Y todo esto, en 5 minutos. 

Ahora bien, los análisis que realiza Data Analysis (de momento) son descriptivos, exploratorios, regresiones, o incluso clúster. La clave es tener buenos datos y utilizar indicadores y escalas de medición fiables y válidas. Para ello, en las próximas semanas vamos a ir informando de escalas de medición sencillas para que puedan implementarse en servicios deportivos. 

Seguiremos haciendo pruebas y analizando las fortalezas y debilidades de esta IA.

¿Una herramienta válida para analizar y tomar decisiones en la gestión del deporte?