Durante décadas, los especialistas en marketing han estado investigando las mejores estrategias para crear campañas de marketing efectivas y mantenerse al día con las preferencias cambiantes de los consumidores. La hiperpersonalización de IA es una adición reciente al arsenal de un especialista en marketing.
Las estrategias de marketing tradicionales se basan en la segmentación amplia de los consumidores, lo cual es beneficioso para llegar a grupos más grandes. Pero este enfoque no es óptimo para comprender las necesidades individuales.
Los especialistas en marketing también han experimentado con éxito técnicas de personalización basadas en datos históricos de los consumidores. Se estima que los ingresos generados a nivel mundial por el software de personalización y optimización de la experiencia del cliente superarán los 11.6 mil millones de dólares para 2026.
Pero esto no es suficiente.
Las necesidades de los consumidores modernos están en constante evolución. Esperan que las marcas comprendan sus deseos y necesidades, y las anticipen y superen. Por lo tanto, se requiere un enfoque más preciso adaptado a las necesidades individuales.
Hoy en día, los especialistas en marketing pueden utilizar técnicas basadas en IA y aprendizaje automático impulsadas por datos para llevar sus estrategias de marketing al siguiente nivel, a través de la hiperpersonalización. Vamos a discutirlo en detalle.
Qué es la hiperpersonalización de la IA
La hiperpersonalización de IA o la hiperpersonalización impulsada por IA es una forma avanzada de estrategia de marketing personalizado que utiliza datos en tiempo real y mapas de viaje individuales junto con IA, análisis de big data y automatización para ofrecer contenido, productos o servicios altamente contextualizados y adaptados a los usuarios adecuados en el momento adecuado a través de los canales adecuados.
Los datos de los clientes en tiempo real son fundamentales en la hiperpersonalización, ya que la IA utiliza esta información para aprender comportamientos, predecir acciones de los usuarios y satisfacer sus necesidades y preferencias. Esto también es un diferenciador crítico entre la hiperpersonalización y la personalización: la profundidad y el momento de los datos utilizados.
Mientras que la personalización utiliza datos históricos como el historial de compras de los clientes, la hiperpersonalización utiliza datos en tiempo real extraídos a lo largo del viaje del cliente para aprender su comportamiento y necesidades. Por ejemplo, un viaje del cliente impulsado por la hiperpersonalización se dirigiría a cada cliente con publicidad personalizada, páginas de destino únicas, recomendaciones de productos adaptadas y precios o promociones dinámicas basadas en sus datos geográficos, visitas anteriores, hábitos de navegación e historial de compras.
Mecanismos de la hiperpersonalización de la IA
La hiperpersonalización utilizando IA comienza desde la recopilación de datos y termina en experiencias de usuario altamente personalizadas. Veamos una breve descripción de los pasos relevantes.
- Recopilación de datos No hay IA sin datos. En este paso, se recopilan datos de los clientes de diversas fuentes, como:
- Patrones de navegación
- Historial de transacciones
- Dispositivo preferido
- Actividad en redes sociales
- Datos geográficos
- Datos demográficos
- Clientes con preferencias similares
- Bases de datos de clientes existentes
- Dispositivos IoT y más
- Análisis de datos Los algoritmos de IA y ML analizan los datos recopilados para identificar patrones y tendencias. Dependiendo del problema, el análisis de datos de los clientes puede ser:
- Descriptivo (¿qué está sucediendo?)
- Diagnóstico (¿por qué sucedió?)
- Predictivo (¿qué podría suceder en el futuro?)
- Prescriptivo (¿qué debemos hacer al respecto?)
Este paso es importante ya que extrae información accionable de los datos en bruto y ayuda a comprender a cada cliente.
- Predicción y recomendación Basándose en el análisis de datos, los modelos de IA y ML pueden predecir el comportamiento del cliente. Esto podría implicar anticipar los intereses o posibles objeciones de un cliente, lo que permite a las empresas satisfacer las preferencias específicas del cliente de manera proactiva y ofrecer contenido, ofertas y experiencias personalizadas en tiempo real. Por ejemplo, Starbucks genera 400,000 variantes de correos electrónicos hiperpersonalizados cada semana a través de su motor de personalización en tiempo real, dirigido a las preferencias individuales de cada cliente.
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Ventajas de la hiperpersonalización de la IA
Experiencia del cliente mejorada (CX) y compromiso del cliente (CE) mejorado
Cuando los clientes ven contenido/productos/servicios adaptados a sus necesidades, se crea una experiencia íntima y se mejora la satisfacción del cliente. Según una investigación de McKinsey, el 71% de los clientes esperan una experiencia personalizada y el 76% se sienten decepcionados cuando no la obtienen.
La hiperpersonalización, por lo tanto, elimina las experiencias genéricas y las reemplaza con interacciones que se sienten personalizadas y únicas para cada cliente, lo que conduce a un mayor compromiso. El nivel elevado de compromiso aumenta la probabilidad de conversión y promete una lealtad a largo plazo por parte de los clientes.
Aumento de ventas y ingresos Una experiencia de compra o contenido más relevante significa que los clientes tienen más probabilidades de encontrar productos o contenido que les encanten y realizar compras, lo que aumenta directamente las ventas y los ingresos. Un sorprendente 97% de los especialistas en marketing informan que los esfuerzos de personalización impactan positivamente en los resultados comerciales. Y una estrategia de personalización bien ejecutada puede ofrecer un retorno de la inversión (ROI) de marketing de 5 a 8 veces. Por lo tanto, al hacer que el viaje del cliente sea más íntimo, la hiperpersonalización mejora las tasas de conversión y aumenta el valor promedio de los pedidos.
Casos de estudio prominentes de hiperpersonalización utilizando IA
Estudio de caso 1: Industria del comercio electrónico (Amazon) Amazon es un ejemplo destacado de hiperpersonalización en la industria del comercio electrónico. En 2022, las ventas de Amazon alcanzaron los 469.8 mil millones de dólares, un aumento del 22% respecto a 2021. La empresa utiliza un sofisticado motor de recomendaciones basado en IA que analiza los datos individuales de los clientes, incluyendo:
- Compras anteriores
- Datos demográficos del cliente
- Consultas de búsqueda
- Artículos en el carrito de compras
- Artículos que se agregaron al carrito pero no se compraron
- Monto promedio de gasto
Amazon analiza estos datos para crear recomendaciones personalizadas de productos y enviar correos electrónicos altamente contextualizados a cada uno de sus compradores. Como resultado, su motor de recomendaciones genera una saludable tasa de conversión del 35% basada en la personalización.
Estudio de caso 2: Industria del entretenimiento (Netflix) Netflix ha revolucionado la industria del entretenimiento a través de su uso de la hiperpersonalización. El ex vicepresidente de innovación de productos de Netflix ha declarado en una entrevista que:
«Si un miembro en esta pequeña isla expresa interés por el anime, entonces podemos relacionar a esa persona con la comunidad global de anime. Sabemos cuáles son las mejores películas y programas de televisión para las personas en el mundo en esa comunidad».
Según informes, las recomendaciones personalizadas ahorran a Netflix más de mil millones de dólares cada año. La empresa utiliza IA para analizar una amplia variedad de puntos de datos de los clientes, incluyendo:
- Historial de visualización
- Calificaciones dadas a diferentes programas o películas
- Hora del día en que un usuario ve cierto contenido
Al analizar grandes cantidades de datos altamente contextualizados, Netflix sugiere contenido hiperpersonalizado según las preferencias del usuario. Como resultado, el 80% de las horas de contenido visualizado en Netflix proviene del sistema de recomendaciones, mientras que el 20% proviene de búsquedas. Esto mejora la experiencia y el compromiso del cliente y reduce la tasa de cancelación.
Preocupaciones e implicaciones éticas de la hiperpersonalización con IA
Si bien los beneficios de la hiperpersonalización son enormes, también existen preocupaciones y implicaciones éticas cruciales que deben tenerse en cuenta:
- Problemas de privacidad: Los usuarios pueden sentirse incómodos de que cada clic, compra o interacción sea rastreado y analizado, incluso si el seguimiento tiene la intención de mejorar la experiencia del usuario. En septiembre de 2021, Netflix enfrentó una multa de 190,000 dólares impuesta por la Comisión de Protección de Información Personal (PIPC, por sus siglas en inglés) de Corea del Sur. Según informes, Netflix violó su Ley de Protección de Información Personal (PIPA, por sus siglas en inglés) al participar en la recopilación ilegal de información personal de los usuarios.
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Manipulación del consumidor
La hiperpersonalización podría llevar a un aumento en la manipulación del consumidor. Con el conocimiento de las preferencias y comportamientos individuales, las empresas pueden influir en la toma de decisiones en gran medida, lo que plantea cuestiones éticas sobre la autonomía y el consentimiento. Cuando las empresas saben dónde te encuentras, qué has comprado y tus gustos y disgustos, están caminando por una cuerda floja entre lo interesante y lo espeluznante, con una alta probabilidad de entrar en el ámbito espeluznante.
En conclusión, la hiperpersonalización, impulsada por la IA y el ML, ya ha traído avances significativos a diversas industrias. Sin embargo, su potencial todavía no se ha realizado por completo. Por ejemplo, la hiperpersonalización podría traducirse en medicina personalizada, con tratamientos y estrategias preventivas adaptadas al perfil genético y al estilo de vida de cada paciente. Sin embargo, estas oportunidades también tienen importantes implicaciones éticas y desafíos que deben abordarse.
