Resumen: Simular la toma de decisiones del consumidor es vital para diseñar y evaluar estrategias de marketing antes de una costosa implementación en el mundo real. Sin embargo, los análisis posteriores al evento y los modelos basados en agentes (ABM) basados en reglas luchan por capturar la complejidad del comportamiento humano y la interacción social. Presentamos un marco de simulación de múltiples agentes impulsado por LLM que modela las decisiones de los consumidores y la dinámica social. Basado en avances recientes en la simulación de modelos de lenguaje grandes en un entorno sandbox, nuestro marco permite que los agentes generativos interactúen, expresen razonamientos internos, formen hábitos y tomen decisiones de compra sin reglas predefinidas. En un escenario de marketing de descuento de precios, el sistema ofrece resultados de prueba de estrategias procesables y revela patrones sociales emergentes más allá del alcance de los métodos convencionales. Este enfoque ofrece a los especialistas en marketing una herramienta escalable y de bajo riesgo para las pruebas previas a la implementación, lo que reduce la dependencia de evaluaciones posteriores al evento que requieren mucho tiempo y reduce el riesgo de campañas de bajo rendimiento.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 21 de octubre de 2025.
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