Métodos aplicables:

Modelos de toma de decisiones y heurísticas (Prospect Theory, Modelos de utilidad esperada).

Experimentos de comportamiento y pruebas A/B para evaluar el impacto de intervenciones.

Análisis de sesgos cognitivos y nudging (marcos de decisión, anclaje, default options).

Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar reacciones en redes sociales o encuestas de satisfacción.

Modelos de choice modeling (Logit multinomial, modelos de elección discreta).

Ejemplo de aplicación:

Optimización de estrategias de pricing y descuentos mediante experimentos que evalúan la sensibilidad al precio y percepción de valor.

Diseño de políticas públicas más efectivas, como incentivos para el ahorro energético basados en la comparación social.

Mejora en la adopción de beneficios corporativos, aplicando estrategias de nudging para aumentar la inscripción en programas de bienestar.

Aumento en la conversión de clientes en e-commerce, ajustando el diseño y presentación de productos en función de sesgos cognitivos.

Este enfoque permite a empresas y administraciones diseñar estrategias más eficaces basadas en cómo realmente se comportan las personas, en lugar de suposiciones racionales.