Las experiencias personalizadas con los consumidores son fundamentales para construir percepciones sólidas sobre el valor de una marca, lo que puede llevar a niveles de awareness, satisfacción y NPS muy altos, generando así un impacto significativo en los ingresos de cualquier compañía. La personalización, facilitada por herramientas de inteligencia artificial, se presenta como una segunda tendencia en marketing, ayudando a profundizar en aspectos de personalización avanzada, lo que se convierte en una motivación clave para iniciar planes de transformación en la forma de hacer marketing a corto plazo. Según un estudio de SalesForce, el 80% de los consumidores están más propensos a comprar productos que les son ofrecidos de manera personalizada, y, a su vez, los clientes leales generan un 52% más de ingresos en comparación con nuevos clientes. En este contexto, la necesidad de cambio es inminente.
Predictibilidad y personalización: una teoría en evolución
Hace 20 años, en las aulas universitarias, catedráticos expertos en investigación de comunicación enseñaban teorías que en ese momento solo podían hacerse realidad en la imaginación. Una de estas teorías era el concepto de “agenda setting”, descrito en 1954 por el famoso investigador norteamericano Wilbur Schramm, quien definió la capacidad de elección que tenemos las personas sobre nuestra propia agenda mediática, en función de nuestros intereses pasados. Anteriormente, esta capacidad estaba limitada por la cantidad de contenidos disponibles en los medios que nos rodeaban; sin embargo, en la era digital actual, no existen límites, lo que ha convertido esta teoría en una realidad palpable.
Un ejemplo concreto de esta personalización es Spotify, que utiliza machine learning para mostrar anticipadamente una lista de sugerencias de contenido basada en nuestros gustos y elecciones pasadas, personalizando así la experiencia del usuario de manera predictiva. ¿Cómo logra esto técnicamente? La predictibilidad fue descrita por Google y Hubspot como el uso de data analítica para prever cuál podría ser el comportamiento futuro del usuario frente a un estímulo. Este proceso se compone de cinco etapas: recolección de datos, preparación y análisis, modelamiento predictivo y generación de insights.
Por otro lado, es clave tener en cuenta ciertos conceptos, tales como: el cliente en el centro, la fiabilidad y calidad de los prospectos, la necesidad de hacerlo en tiempo real y la consistencia en todos los canales, tanto online como offline. Ambos cometidos, junto con la integración de datos, son factores críticos para el éxito.
Estrategias para la recolección de datos
Considerando las técnicas que ayudan a anunciantes y agencias a recolectar la mayor cantidad posible de sus prospectos y clientes, es necesario establecer siete pilares sobre los cuales toda estrategia debería basarse:
1. Recolección de datos: Es fundamental contar con un sistema robusto para la recolección de datos.
2. Multicanalidad: La capacidad de interactuar con los consumidores a través de múltiples canales es esencial.
3. SEO: La optimización para motores de búsqueda es una oportunidad para obtener resultados a largo plazo.
4. Growth hacking: Estrategias innovadoras para el crecimiento rápido y efectivo.
5. Analítica digital: La medición y análisis de datos digitales es crucial para la toma de decisiones.
6. Foco en 1st party data: Priorizar los datos de primera mano es vital para la personalización.
7. Mindset experimental: Adoptar un enfoque experimental permite adaptarse rápidamente a las necesidades del mercado.
La asignación de prioridades dependerá de cada compañía, que deberá analizar sus necesidades y planificar un roadmap ágil de transformación, centrado en el consumidor, que, tomando como base la multicanalidad, otorgue experiencias únicas a través de la creatividad y el canal de ventas en todas las comunicaciones en general. Es fundamental que las marcas se animen a dar un gran salto, fomentando experiencias significativas y memorables para sus consumidores. La autora de este análisis es la Head of Analytics, Data Science and Marketing at Havas Perú.
