Simularea comportamentului consumatorului prin sisteme AI multi-agent

În era digitală a e-commerce-ului, a reclamei personalizate în timp real și a prețurilor dinamice, strategiile de marketing trebuie să fie nu doar eficiente, ci și adaptabile. În acest context, simularea comportamentului consumatorului devine un instrument esențial pentru testarea anticipată a campaniilor, înainte de implementarea lor în lumea reală.

În acest articol vom prezenta un studiu intitulat LLM-Based Multi-Agent System for Simulating and Analyzing Marketing and Consumer Behavior care oferă o abordare inovatoare, bazată pe modele lingvistice mari (LLM) și pe sisteme multi-agent, pentru a modela în mod realist deciziile de cumpărare și interacțiunile sociale ale consumatorilor.

În loc să se bazeze pe metode tradiționale precum analiza datelor de vânzări, interviurile sau testele A/B, această metodologie utilizează agenți generativi care simulează comportamente complexe, adaptabile și sociale, fără a fi supuși unor reguli predefinite. Această abordare nu doar că reduce riscurile campaniilor nereușite, ci oferă și o înțelegere mai profundă a dinamicii de grup, a formării obiceiurilor și a răspândirii informațiilor prin „cuvântul de la gură” – fenomene esențiale în marketingul contemporan.

1. Simularea comportamentului consumatorului: de la reguli predefinite la agenți AI

În trecut, simularea comportamentului consumatorului se baza în principal pe modele bazate pe reguli (rule-based agent-based models – ABMs), care, deși utile în anumite contexte, au limitări semnificative. Aceste modele presupun că subiecții (consumatorii) urmează anumite reguli fixe – de exemplu, „dacă prețul scade cu 20%, cumpără 30% mai mult” – fără a ține cont de complexitatea reală a deciziilor umane.

În contrast, noua abordare propusă în studiu utilizează agenți generativi alimentați de LLM-uri (Large Language Models), care pot simula gândirea internă, planificarea zilnică, interacțiunile sociale și evoluția comportamentului în timp. Acești agenți nu sunt programati să urmeze o anumită traiectorie, ci își construiesc propriile decizii pe baza unor prompturi structurate, a contextului actual și a memoriei personale.

Un exemplu concret este planificarea zilnică a unui agent: acesta nu doar că decide unde va merge, ci și cum va simți (energie, foame, stres), ce va spune în conversații și cum va reacționa la o ofertă de reducere.

Simularea comportamentului consumatoriulor este posibil datorită integrării LLM-urilor într-un mediu sandbox, unde fiecare agent trăiește o viață virtuală. Agenții pot „discuta” între ei, pot decide să meargă la un anumit restaurant din cauza unui prieten, pot evita locurile aglomerate sau pot alege o cafenea mai liniștită pentru o pauză. Toate aceste comportamente apar spontan, fără a fi scrise în cod, ci rezultat al interacțiunii dintre modelul lingvistic și contextul dinamic al simulării.

De asemenea, agenții sunt dotați cu o memorie personală care le permite să rețină evenimente anterioare – cum ar fi o promovare anterioară, o conversație cu un prieten sau o experiență negativă într-un magazin. Această memorie influențează deciziile viitoare, ceea ce creează o dinamică care reflectă foarte bine comportamentul real al consumatorilor în lumea reală. Acest lucru este esențial pentru a înțelege cum se formează loialitatea față de un brand sau cum se răspândește o tendință prin rețele sociale.

2.Simularea interacțiunilor în timp real

Unul dintre cele mai semnificative avantaje ale acestui sistem este capacitatea sa de a simula interacțiuni în timp real, fără a necesita o programare secvențială. Agenții acționează simultan într-un mediu virtual – un „oraș” digital – unde se deplasează, se întâlnesc, discută și decid. Această abordare, numită sandbox environment, permite o interacțiune organică, asemănătoare cu cea din lumea reală. De exemplu, un agent poate întâlni un prieten într-o cafenea, discuta despre o ofertă de reducere și decide să meargă acolo, chiar dacă nu era planificat inițial.

Procesul de interacțiune este gestionat printr-un sistem de tracker de locație thread-safe, care asigură că doi agenți nu pot ocupa același spațiu simultan și că nu apar conflicte de date. Mecanismul funcționează astfel: agentul solicită un „lock” pentru deplasare, actualizează poziția în spațiul comun, înregistrează evenimentele în memorie și eliberează lock-ul. Această metodologie previne erorile de concurență și permite simularea unui număr mare de agenți în același timp, fără a bloca sistemul.

În plus, sistemul permite interacțiuni conversaționale integrate prin LLM. Fiecare agent primește un prompt centralizat care îi oferă informații despre starea sa actuală (locatie, energie, bani), istoricul emoțional și conexiunile sociale. Aceasta permite o sincronizare a planificării și a comportamentului în timp real. De exemplu, dacă un agent promite să mănânce cu un prieten, sistemul va „reține” această promisiune și va transforma aceasta într-o acțiune planificată la momentul potrivit. Această abordare reflectă cum oamenii își organizează viața în funcție de relațiile sociale, nu doar de nevoile materiale.

3. Analiza strategiilor de reduceri și dinamica de grup

Studiul a testat o scenă de marketing bazată pe reduceri de preț, în care două tipuri de locații – un restaurant și o cafenea – au fost supuse unei campanii de promovare. Rezultatele au arătat că reducerea de preț a avut un efect clar asupra comportamentului de cumpărare, dar nu a dus la o creștere generală a cheltuielilor. În schimb, a provocat o relocare a consumatorilor între furnizori – un efect de substituție – unde clienții au trecut de la un magazin la altul, fără a crește volumul total de consum.

De exemplu, după promovarea restaurantului, cota sa de piață a fluctuat între 17% și 37% în perioada post-promoție (zilele 5–6), menținând o prezență mai mare decât înainte de campanie. Aceasta demonstrează că promovările temporare pot schimba distribuția clienților, dar nu întotdeauna cresc cererea totală – un fenomen bine cunoscut în literatura de marketing, unde studiile clasice arată că reducerile „concentrează” cumpărăturile într-un interval scurt, fără a crea o creștere durabilă a cererii.

În același timp, s-au observat comportamente emergente interesante: unii agenți au dezvoltat loialitate puternică față de anumite locații (ex: Kevin, Rebecca, Sophie), revenind consecutiv în același restaurant. Alții au explorat opțiuni multiple înainte de a forma un obicei. Unele agenți au ales un restaurant local, nu din cauza prețului, ci din cauza preferințelor sociale – „Lisa preferă cafeneaua locală”. Aceste varietăți de comportament – explorator, rutinier, diversitățe căutător – reflectă în mod realist strategiile de decizie ale consumatorilor din lumea reală.

4. Limitări și recomandări pentru îmbunătățirea simulării

Deși sistemul oferă o precizie semnificativă, există și provocări. Una dintre cele mai mari sunt halucinațiile LLM-urilor – adică tendința modelului de a genera răspunsuri neconforme cu contextul, chiar dacă prompturile sunt detaliate. De exemplu, un agent poate planifica să „cumpere un smoothie”, deși acest produs nu există în meniu. Deși DeepSeek-V3 a arătat o stabilitate relativă, alte modele precum Llama2 au avut tendința de a diverge sub aceleași condiții.

Pentru a reduce aceste erori, studiul sugerează mai multe soluții: verificarea entităților (ex: verificarea dacă un produs există într-un magazin), utilizarea unui grup de modele sau combinarea logicii simbolice (reguli fixe) cu generativitatea LLM. Aceste metode pot îmbunătăți fiabilitatea simulării fără a pierde flexibilitatea.

În plus, studiul a evidențiat și probleme legate de reprezentarea demografică. Agenții vârstnici sau copii au prezentat comportamente neadevărate – un copil de 7 ani a cerut cafea, iar un bătrân nu a menționat preocupări legate de sănătate sau tehnologie. Aceste deficiențe arată că modelarea „personalității” trebuie să fie mai fină și mai contextuală, integrând nu doar date, ci și trăsături psihologice și sociale reale.

5. Concluzie: o platformă scalabilă și sigură pentru testarea strategiilor de marketing

Studiul demonstrează că sistemele multi-agent bazate pe LLM reprezintă un pas major înainte în modelarea comportamentului consumatorului. Prin combinarea inteligentei artificiale generative cu simulări dinamice în timp real, aceste sisteme oferă o platformă scalabilă, sigură și de înaltă precizie pentru testarea strategiilor de marketing înainte de implementare. Ele reduc dependența de analize post-event, care sunt costisitoare și întârziate, și permit o înțelegere profundă a fenomenelor sociale precum formarea obiceiurilor, răspândirea informațiilor prin rețele și comportamentul de grup.

În viitor, această abordare poate fi extinsă pentru a modela campanii virale pe social media, strategii de preț dinamic, sau impactul promovărilor pe baza de personalizare. Cu o îmbunătățire continuă a robusteții LLM-urilor și a modelării personalității, aceste simulări vor deveni o parte esențială a procesului de luare a deciziilor în marketing, oferind o „școală de testare” virtuală pentru companii de orice dimensiune.