En un mundo en el que los consumidores son cada vez más exigentes, la personalización se ha convertido en una cuestión crucial para las empresas minoristas. Para tener éxito en sus iniciativas de personalización, las empresas deben adoptar una estrategia "orientada al cliente". Esto implica recopilar datos para identificar personas, posicionar ofertas adecuadas en los canales más relevantes y aplicar una potente estrategia de contenidos en todos los canales. Los programas de fidelización también desempeñarán un papel importante en la personalización de las ofertas.
Inversión necesaria en tecnología
Omnichannel Las empresas necesitan invertir en tecnologías y herramientas para aplicar una estrategia eficaz.
Construir una visión del cliente de 360
Los minoristas disponen de gran cantidad de datos de sus clientes, que recopilan cuando éstos crean una cuenta en línea o se adhieren a un programa de fidelización omnicanal. Estos datos les pertenecen. Los clientes interactúan constantemente con las empresas de nuevas formas y a través de distintos canales. En cada interacción dejan retazos de información, datos que les pertenecen.
Cookies de terceros y datos de propiedad
Los datos relativos al comportamiento en línea, conocidos como cookies de terceros, son más sensibles. Estas cookies, depositadas por sitios de terceros, permiten rastrear la navegación de un sitio a otro. Se refieren a todos los datos vinculados a las campañas en línea, en particular a las campañas de retargeting. Con el fin de las cookies de terceros a partir de 2024, los minoristas deben concentrarse ahora en los datos de los clientes que poseen.
La importancia de las Plataformas de Datos de Clientes (CDP)
Para optimizar el uso de los datos, las Plataformas de Datos de Clientes (CDP ) se están convirtiendo en esenciales para la personalización. Reúnen todos los datos recogidos offline y online. La CDP integra un repositorio único de clientes, lo que permite crear una base de datos de clientes. Es más que un simple repositorio. Las plataformas de datos de clientes son herramientas centrales de conocimiento del cliente. Procesan, unifican y enriquecen los datos en tiempo real, haciéndolos accesibles y utilizables. Como resultado, los minoristas obtienen un conocimiento muy detallado de sus clientes y pueden crear segmentos dinámicos.
Recopilar y unificar datos
Muchos de los sistemas utilizados, como el correo electrónico, la analítica, el CRM (Customer Relationship Management), el comercio electrónico y las redes sociales, funcionan en silos y no vinculan los datos entre sí. Es difícil obtener una imagen completa, lo que complica el análisis. Una plataforma de datos de clientes elimina estas barreras conectando todas las herramientas utilizadas por los expertos en marketing y actuando como fuente única de datos de clientes propios. Este proceso es continuo. La plataforma de datos de clientes ingiere nuevos datos en tiempo real procedentes de diversas fuentes, manteniendo un historial actualizado y en constante evolución de las interacciones con los clientes.
Conocimiento muy detallado del cliente
Para recopilar los datos de los clientes e integrarlos en la plataforma de datos de clientes, es esencial identificar todos los puntos de contacto y las fuentes de recopilación de datos. Las plataformas digitales de los minoristas (caja, sitio web, servicio de atención al cliente, CRM, etc.) recopilan estos datos y los distribuyen a la plataforma de datos de clientes. Es en esta fase cuando se construye la visión de 360° del cliente, tras la unificación, el tratamiento y la depuración de los datos. Una de las principales ventajas de este sistema es la posibilidad de supervisar y analizar una base de clientes y elaborar informes personalizados mediante visualización de datos, actualizados en tiempo real.
Sin embargo, la herramienta CDP no permite personalizar los contenidos. Los datos recopilados y analizados se redistribuyen a herramientas de activación como CRM, herramientas de automatización de marketing, soluciones para clientes, herramientas de personalización web (CMS o pruebas A/B), campañas digitales y NPS.
¿Y la IA en la personalización?
La inteligencia artificial (IA) es un motor clave de la personalización. Permite a las empresas crear experiencias únicas, adaptadas a cada cliente, y optimizar las interacciones en todos los canales. Mediante algoritmos avanzados y el análisis de grandes cantidades de datos, la IA perfecciona las estrategias de personalización, haciendo que las recomendaciones, ofertas y servicios sean más precisos y receptivos. Spotify personaliza sus listas de reproducción y sugerencias musicales basándose en el historial de escucha, las preferencias de los usuarios y las tendencias mundiales.
La IA procesa volúmenes masivos de datos de clientes en tiempo real. Analiza datos complejos como el comportamiento de navegación, el historial de compras, las interacciones en redes sociales e incluso datos contextuales como la ubicación o el tiempo. Esto permite conocer en profundidad las preferencias y necesidades de los clientes. La segmentación se vuelve mucho más refinada que los enfoques tradicionales. Al analizar múltiples criterios (comportamentales, demográficos, transaccionales), la IA crea segmentos ultraprecisos y dinámicos, lo que permite a las marcas y a los minoristas personalizar su enfoque de marketing para cada subgrupo, o incluso para cada individuo.
Predicciones y recomendaciones personalizadas
Los algoritmos de aprendizaje automático predicen qué productos o servicios pueden interesar a un cliente concreto, basándose en comportamientos anteriores y perfiles similares.
Plataformas como Netflix y Amazon utilizan estos algoritmos para ofrecer recomendaciones ultrapersonalizadas en tiempo real. Cuanto más interactúa un cliente con la plataforma, más precisas se vuelven las recomendaciones. Las relaciones con los clientes también están mejorando gracias a los chatbots y asistentes virtuales, impulsados por la IA. Las conversaciones pueden personalizarse analizando las consultas de los clientes y ofreciéndoles respuestas adaptadas a sus necesidades específicas. Aprenden de interacciones anteriores para ofrecer respuestas más pertinentes, mejorando proactivamente la experiencia del cliente. Gracias a la IA, las campañas de marketing se pueden hiperpersonalizar de forma totalmente automática. Por ejemplo, los correos electrónicos o las notificaciones push pueden activarse automáticamente en función del comportamiento individual de un usuario (abandono de la cesta, visita a una página específica del producto, etc.). La IA también ajusta el contenido de los mensajes según las preferencias o el ciclo de vida del cliente. Algunos sistemas de IA ajustan los precios en función de la demanda, los hábitos de compra y la competencia, creando un precio personalizado para cada cliente o segmento de clientes. Esto maximiza las conversiones y aumenta los márgenes.
La IA beneficia inicialmente al cliente personalizando contenidos y ofertas. Pero también es una poderosa herramienta para anticipar las necesidades y el comportamiento de los consumidores. Mediante modelos predictivos, la IA anticipa las necesidades futuras del cliente. Por ejemplo, una IA podría predecir que un cliente que ha comprado un cochecito podría interesarse pronto por productos infantiles (sillas de coche, juguetes, etc.), y proponerle recomendaciones u ofertas proactivas.
Al ofrecer experiencias personalizadas, pertinentes y proactivas, las empresas refuerzan su relación con los clientes, lo que puede traducirse en una mayor fidelidad y un aumento de las tasas de conversión. En resumen, la personalización es un aspecto clave del viaje del cliente que los consumidores esperan. Reciben un gran número de mensajes y ofertas. Para destacar entre la multitud, los minoristas deben poner en marcha una estrategia centrada en el cliente y recopilar sus datos para satisfacer sus expectativas. Gracias a los avances de la inteligencia artificial, ahora es posible ir aún más lejos anticipándose a las necesidades futuras de los clientes.
