Pañales, cervezas y big data

Se explica -sin saberse si es verdad o se trata de una fábula- que en un análisis que hizo Walmart de sus tarjetas de clientes cruzando los datos de millones de perfiles de compras, observaron un patrón de comportamiento (correlación y no causalidad) en las compras que hacían un perfil determinado de clientes -hombres jóvenes- un día en concreto -los viernes tarde al volver del trabajo-.

Al parecer los padres adquirían en la misma compra pañales y cervezas, lo primero para sus hijos menores y lo segundo para los progenitores.

Con esos resultados se dice que Walmart reordenó algunas estanterías del supermercado de tal manera que, como ya os podéis imaginar, al lado de los pañales se pusieron estanterías con cervezas, con lo que consiguió incrementar las ventas de la bebida en cuestión de manera muy notable.

Si volvemos al mantra en cuestión -la causalidad supone correlación pero la correlación no siempre supone causalidad-, y lo ponemos en relación con el caso Walmart, vemos que el supermercado no analizó ni investigó el porqué de la compra de ambos productos a la vez, sino que tuvo suficiente con el qué, es decir que la compra se llevaba a cabo por los padres los viernes tardes, ejemplo claro que la correlación no siempre significa causalidad.