Juan Manuel Ríos P.
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Durante muchos años se utilizaron criterios tradicionales de marketing para segmentar. Se segmentó de acuerdo a la edad de los clientes, su nivel socioeconómico, género, ubicación geográfica, etc. La hiperpersonalización se realiza a través de la utilización de inteligencia artificial (IA) y datos que se generan en tiempo real, tratando a cada cliente como único. Se fundamenta en el contexto, es decir, se sabe quien és el cliente, y que está haciendo en este momento, qué tipo dispositivo está utilizando, y que puede requerir en este momento.
¿Cómo se hace la hiperpersonalización?
Se recomienda utilizar un flujo de cuatro etapas:
- Recopilación de datos (Big Data): Comience integrando datos de diversas fuentes, como compras previas en la web, interacciones en redes sociales, transacciones pasadas a través de otras vías e información interna que se tenga del cliente.
- Unificación en un CDP (Customer Data Platform): Se debe generar una fuente única de la verdad. En ese sentido, el CDP conecta datos dispersos para generar un perfil 360 grados del cliente.
- Análisis Predictivo con IA: Algoritmos de Machine Learning analizan patrones, con el objetivo de predecir qué producto o servicio, o contenido tiene mayor probabilidad de generar intercambios y una conversión.
- Ejecución Omnicanal: El sistema activa un mensaje, dependiendo del tipo de interacción (digital o física) con una oferta específica para el usuario que interactúe en ese momento.
Herramientas Esenciales
Para implementar una estrategia de hiperpersonalización con éxito, es necesario estructurar un ecosistema que permita la fluidez de los datos en tiempo real.
Dependiendo del tamaño de la operación, tipo de la interacción (digital o física), y los objetivos, estas son algunas de las herramientas líderes en el mercado:
1. Plataformas de Datos (CDP)
Antes de personalizar, es necesario unificar la identidad del cliente. Estas plataformas recogen datos de tu web, redes sociales y CRM para crear un perfil único.
- Segment (de Twilio): Es una excelente plataforma para recopilar y limpiar datos de usuarios, desde cualquier fuente y enviarlos a herramientas de marketing.
- Salesforce Data Cloud: Ideal para empresas que ya utilizan el ecosistema de Salesforce y buscan unificar grandes volúmenes de datos. Si ya usa Salesforce, esta es la opción lógica. Dispone de la IA (Einstein) que permite generar segmentos y acciones automáticas usando lenguaje natural.
2. Motores de IA y Automatización
- Dynamic Yield: Es una herramienta especializada en personalizar la experiencia web en tiempo real. Esta herramienta está diseñada para modificar el contenido de un sitio, de acuerdo al perfil de quien lo visita.
- Mutiny: Es una herramienta diseñada para B2B, personaliza la web según la empresa o el sector del visitante, es ideal si está trabajando en adquisición de clientes corporativos.
- Braze: Es una plataforma de customer engagement que permite y facilita el envío de mensajes hiperpersonalizados, en el momento de la interacción del cliente.
- HubSpot (con IA Hub): Permite crear contenido dinámico en landing pages y correos basado en el comportamiento registrado en el CRM. En este aspecto, se pueden mencionar otras plataformas de CRM que automatizan y facilitan las transacciones a través de la utilización del modelo RFM.
- Insider One: Tiene capacidad para predecir el "Next Best Action". Si un usuario abandona el carrito, la herramienta decide si enviarle un WhatsApp, un correo o un descuento push basándose en qué canal tiene más probabilidad de éxito.
3. Herramientas de Análisis de Comportamiento
- Amplitude: Es una herramienta que facilita la creación de clusters de comportamiento individual, a través del conocimiento de la manera cómo navegan los usuarios.
- Diferencia clave: En el enfoque tradicional, un mensaje personalizado dice: "Hola, Juan", mientras que a través de la hiperpersonalización dice: "Hola, Juan, veo que estás cerca de nuestra tienda y que ayer estuviste viendo estas botas en tu celular; si entras ahora, tienes un 10% de descuento".
4. Análisis y Predicción: Entendiendo el "Por Qué"
- Amplitude: No solo mide qué sucedió, sino que utiliza IA conversacional para que pueda preguntarle: "¿Por qué bajó la retención en los usuarios que usan Android?" y le da la respuesta analizando patrones de comportamiento.
- Pecan AI: Es una plataforma de analítica predictiva que te permite crear modelos de propensión de compra o riesgo de abandono (Churn) sin necesidad de ser un científico de datos.
Apenas estamos comenzando a hablar y hacer hiperpersonalización, falta aún crear experiencias y mejorar procesos y herramientas, lo cierto es que, el sueño del personal de marketing de hace 30 años atrás o más, se ha hecho realidad: trabajar persona a persona de manera precisa.
