Hiper-personalización: guía para vender más gracias a los datos

Recibimos entre 3.000 y 5.000 impactos publicitarios a diario, sobretodo a través de canales digitales. Por este motivo, hoy en día, resulta más difícil que nunca conseguir destacar y generar clientes… En este contexto, la hiper-personalización es cada vez más relevante y factor clave para recomendar contenido de valor y generar una mayor tasa de conversión. ¿Quieres saber cómo aplicarla paso a paso?

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Más allá de la personalización

La personalización es mucho más que una moda pasajera. Cada vez hay más empresas que están adaptando sus estrategias hacia la personalización, dejando atrás las viejas tácticas genéricas del marketing tradicional. Para lograr este nivel de personalización a través de los datos, usamos técnicas como el Machine Learning; una aplicación de la inteligencia artificial (AI) en la que, los diferentes sistemas pueden aprender de los datos, identificando patrones y haciendo predicciones con una mínima intervención humana. 

Cada vez más, los clientes esperan comunicaciones personalizadas y productos adaptados a sus preferencias individuales. Aunque determinar el nivel y el tipo de personalización supondrá el gran reto para las empresas. No sirve con simplemente personalizar el nombre de un correo electrónico, por ejemplo. 

Resulta muy complicado lograr un nivel de satisfacción relevante en cuanto a la personalización que reciben los usuarios, ya que debemos ofrecer valor, conseguir una venta y que no parezca invasivo, ya que fácilmente podemos generar rechazo. 

La hiper-personalización pretende ayudar a las empresas a mejorar la conexión que se genera con sus usuarios, llevando la personalización a otro nivel.

Uno de los conceptos clave y que al mismo tiempo está experimentando una mayor transformación es el de la segmentación. Gracias a las nuevas tecnologías podemos recopilar y analizar datos a mayor escala que nos permiten identificar y caracterizar a nuestros usuarios de forma individual. Esto es sumamente importante porque podemos tener en cuenta datos de comportamiento, yendo mucho más allá de los datos sociodemográficos. Si conocemos estos comportamientos podemos anticipar las diferentes acciones que pueda tener el usuario y aumentar las posibilidades de éxito de nuestras campañas y/o acciones.

Gracias a la optimización y al conocimiento del usuario, las empresas pueden ponerse en contacto directo con un usuario y ofrecerle un producto/servicio hecho a medida, a través de una experiencia personalizada. En este contexto, aparece la hiper-personalización cuyos retos son por un lado satisfacer esta necesidad de reconocimiento individual que tiene el usuario y por otro lado el reto de que las empresas orienten sus estrategias a este tipo de comunicación con los usuarios. 

Qué es la hiper-personalización

La hiper-personalización combina en tiempo real los datos de comportamiento de los usuarios, de esta forma puede recomendar, por ejemplo, productos similares en función de su historial de navegación o de uso. Por ejemplo, un usuario de Netflix recibe recomendaciones basadas en las series y/o películas que ya ha visto o ha mostrado interés en ver. 

Para poder llegar a este nivel, es imprescindible que las empresas cuenten con la tecnología y las estructuras necesarias y al mismo tiempo un conocimiento profundo de sus productos y usuarios para poder diseñar estas conexiones.

Partiendo del conocimiento de los usuarios y a través de los datos que se generan de sus interacciones, el Machine Learning define unos modelos que nos van a permitir ofrecer una mejor experiencia de usuario, ya que esta estará totalmente personalizada.

Cómo aplicar la hiper-personalización

Recopilación de datos

Para poder personalizar nuestros productos es imprescindible recopilar los datos correctos. Se suele decir que una personalización es tan buena como los datos que logras colectar. Para ello es imprescindible que la recopilación de los datos sea orientada al usuario, y así nos permita crear confianza con nuestros usuarios.

Debemos explicar al usuario porque ve cierto tipo de contenido. “Te mostramos esto porqué has mostrado interés en esto parecido”. Igualmente resulta muy importante dar libertad al usuario y que sea este quien nos diga lo que quiere, ya sea a través de la personalización de su perfil de usuario o validando sus interacciones por ejemplo. 

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Para empezar hazlo simple

Se puede empezar por personalizaciones simples, por ejemplo segmentar por género o edad, mostrando un tipo de imagen o mensaje en función de estos parámetros.

Lo importante en este primer punto es ser capaces de medir el impacto que estos pequeños cambios pueden tener e ir aprendiendo paso a paso; si no nunca sabremos el motivo de lo que está ocurriendo en nuestro producto o servicio porque tendremos demasiadas variables a tener en cuenta y será imposible aislarlas. A continuación se puede definir un segundo nivel de personalización como por ejemplo la frecuencia de compra y ya tendremos una personalización un poco más avanzada.

Es el momento de medir los resultados de las primeras acciones llevadas a cabo. En función de estos resultados podremos ir iterando nuestras capas de personalización incluyendo datos de otras fuentes como redes sociales, correo electrónico, etc…

Hasta llegar a incorporar los datos de compra por ejemplo: Quién compra qué productos, cuando los compra, etc… En este punto sabremos género, edad, canal, hábitos de compra, etc… Y las recomendaciones que podremos hacer a un perfil así serán muchísimo más personalizadas que simplemente conociendo su país por ejemplo. 

Herramientas de automatización

Realizar personalización de forma manual es una tarea prácticamente imposible, por lo que deberás usar algún tipo de plataforma para poder automatizar este tipo de tareas. Igualmente, una herramienta de este estilo nos ayudará mucho a la hora de analizar los datos y generar reportes útiles. Con este tipo de herramientas, es más sencillo llegar a personalizar según el contexto de uso, es decir que un mensaje cambie en tiempo real; identificando donde un usuario interactúa con nuestro producto, para por ejemplo modificar el mensaje que ve en función de la variable que decidamos.  

No olvides nunca el contexto

La personalización no estará completa sin un contexto. En experiencia de usuario, el contexto es uno de los elementos imprescindibles, ya que influye de forma muy fuerte en lo que experimenta un usuario. Ocurre lo mismo con la personalización, ya que dependerá totalmente del contexto de uso de un producto si un mensaje será bien recibido o no.

La hiper-personalización trata de adaptar un producto o servicio a una experiencia que ocurre en un contexto específico; es decir la hiper-contextualización. En realidad, nuestros usuarios están en un constante cambio, nunca tienen el mismo estado de ánimo ni los mismos patrones de consumo, variando mucho en función de la hora del día, del lugar, etc…

Las 3 V’s del BIG DATA

Es imprescindible valerse de una gran cantidad de datos relevantes, gracias al Big Data, y de alta calidad para ofrecer una personalización adecuada, y tratándose de hiper-personalización todavía mucho más, necesitando un volumen de datos más detallado y diverso. 

• Volumen: Necesitamos un gran volumen de datos ya que nos permite encontrar más correlaciones estadísticas. 
• Variedad: Necesitamos variedad y diversidad de datos para poder ofrecer una personalización lo más profunda y adaptada posible. 
• Velocidad: Necesitas recopilar los datos de forma rápida, para poder realizar análisis en tiempo real y de forma continuada. 

Limitaciones de la hiper-personalización

Existen dos limitaciones principales de la hiper-personalización. Lo que nos puede llevar a pensar que quizá un uso mucho más generalizado de la hiper-personalización podría ser algo difícil de lograr:

• Uso de datos personales: Existen leyes muy necesarias que limitan el uso de datos personales, sin estos datos la experiencia personalizada podría no ser completa.
• Proceso de datos: Capacidad limitada que tenemos para poder procesar y sobretodo entender tanta cantidad de datos y modelos de datos, puede hacer que nos perdamos entre tanta información… 

Los usuarios han cambiado

Nuestros usuarios cada vez son más activos y multifacéticos, sus hábitos de comportamiento han cambiado totalmente y ya no son tan predecibles. Por este motivo ya no nos sirven los modelos de segmentación que se usaban en el marketing del siglo pasado. Cada vez más existe una demanda de soluciones y servicios a medida y que las experiencia sean únicas y personalizadas, esta será la única forma de llegar a las emociones de nuestros usuarios; a través de un diálogo entre el producto y el usuario, de esta forma conseguiremos una experiencia memorable.

UX & Hiper-personalización: Una experiencia de usuario única

Debemos involucrar al usuario en el momento del diseño de nuestro producto. Tenerlo presente en este momento nos ayudará a ofrecer propuestas de valor pensadas desde nuestros usuarios lo que nos permitirá tener mayores probabilidades de éxito. A través de los procesos de co-creación, y mediante la comunicación directa con nuestros usuarios; entendiendo sus requisitos por adelantado y definiendo su “Journey” a través de nuestro producto realmente estaremos definiendo el punto de partida básico para cualquier futura estrategia de hiper-personalización. 

Una vez nuestro usuario ya esté usando nuestro producto deberemos: 

• Ofrecer un camino no personalizado, el usuario tiene el derecho de elegir su propio camino.
• Permitir a los usuarios que sepan cómo, dónde y porqué utilizamos sus datos. 
• Ayudar a los usuarios a navegar por la gran cantidad de información que existe. 

Conclusión

Es evidente que el uso de los datos tiene mucho potencial, pero por si solos no tienen ningún sentido ni valor. Resulta imprescindible orientar la hiper-personalización a brindar una experiencia de usuario adecuada, desde la definición del producto hasta la forma de utilizar los datos para personalizar cualquier experiencia, sólo así estaremos alineados con lo que realmente espera nuestro usuario, que es la forma de mejorar la tasa de conversión.

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