Los profesionales del marketing han buscado durante décadas las claves para desarrollar campañas de marketing eficientes que se adapten a las cambiantes preferencias de los consumidores. La hiperpersonalización en inteligencia artificial se presenta como una novedosa arma a su disposición.
Las estrategias de marketing convencionales se fundamentan en una amplia segmentación de consumidores, lo cual resulta beneficioso para abarcar grandes grupos. Sin embargo, este enfoque falla a la hora de entender las necesidades individuales.[automatic_youtube_gallery type="search" search="¿Qué implica la hiperpersonalización de la IA? Beneficios, ejemplos prácticos y dilemas éticos" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
Los expertos en marketing también han experimentado con éxito con técnicas de personalización que se basan en datos históricos de los consumidores. Según las estimaciones, en 2026 los ingresos globales generados por el software de optimización y personalización de la experiencia del cliente rondarán los 11.600 millones de dólares.
No obstante, esto no es suficiente.
Las necesidades de los consumidores de hoy evolucionan constantemente. Esperan que las marcas entiendan y se adelanten a sus deseos y necesidades. Por ello, es necesario un enfoque que sea más preciso y ajustado a las necesidades individuales.
Hoy en día, los expertos en marketing pueden emplear técnicas basadas en inteligencia artificial y machine learning para llevar sus estrategias de marketing a un nuevo nivel: mediante la hiperpersonalización. Vamos a examinarlo en profundidad.
¿Qué significa la hiperpersonalización en inteligencia artificial?
La hiperpersonalización con inteligencia artificial, o hiperpersonalización impulsada por IA, es una estrategia de marketing avanzada que se sirve de datos en tiempo real y mapas individuales de comportamiento del consumidor junto con IA, análisis de big data y automatización. Su objetivo es ofrecer contenido, productos o servicios altamente personalizados y pertinentes a los usuarios adecuados, en el momento preciso y a través de los canales preferidos por los mismos.
Los datos en tiempo real de los clientes son esenciales para la hiperpersonalización, ya que la IA utiliza estos datos para aprender sobre los comportamientos de los usuarios, predecir sus acciones y atender a sus necesidades y preferencias. Este es también un diferenciador crucial entre hiperpersonalización y personalización: la profundidad y la puntualidad de los datos empleados.
Mientras que la personalización se basa en datos históricos, como las compras anteriores de los clientes, la hiperpersonalización recurre a datos en tiempo real recopilados a lo largo de toda la experiencia del cliente para entender su comportamiento y necesidades. Por ejemplo, un recorrido del cliente impulsado por la hiperpersonalización se dirigiría a cada cliente con publicidad personalizada, páginas de inicio únicas, recomendaciones de productos personalizadas y precios o promociones dinámicas basadas en sus datos geográficos, visitas anteriores, hábitos de navegación e historial de compras.
La dinámica de la hiperpersonalización en inteligencia artificial
La hiperpersonalización a través de la IA empieza con la recopilación de datos y finaliza en experiencias de usuario altamente personalizadas. Echemos un vistazo a una descripción general de los pasos relevantes.
1. Recopilación de datos
No puede haber IA sin datos. En esta fase, los datos de los clientes se recogen de diversas fuentes, tales como:
- Hábitos de navegación
- Historial de transacciones
- Dispositivo preferido
- Actividad en las redes sociales
- Datos geográficos
- Información demográfica
- Clientes con preferencias análogas
- Bases de datos de clientes existentes
- Dispositivos del internet de las cosas (IoT) y más
2. Análisis de datos
Los algoritmos de IA y machine learning analizan los datos recolectados para identificar patrones y tendencias. Dependiendo del problema, el análisis de datos del cliente puede ser:
- Descriptivo (¿qué está sucediendo?)
- Diagnóstico (¿por qué está sucediendo?)
- Predictivo (¿qué podría pasar en el futuro?)
- Prescriptivo (¿qué deberíamos hacer al respecto?)
Esta fase es esencial porque extrae información valiosa de los datos brutos y ayuda a entender a cada cliente de forma individual.
3. Predicción y recomendación
A partir del análisis de los datos, los modelos de IA y ML pueden predecir el comportamiento del cliente. Esto podría involucrar anticipar los intereses o posibles objeciones de un cliente, lo cual permite a las empresas atender proactivamente las preferencias específicas del cliente y ofrecer contenido, ofertas y experiencias personalizadas en tiempo real. Por ejemplo, Starbucks genera 400.000 versiones de correos electrónicos hiperpersonalizados cada semana a través de su motor de personalización en tiempo real, dirigido a las preferencias individuales de los clientes.
Beneficios de la hiperpersonalización impulsada por inteligencia artificial
Mejora de la experiencia del cliente (CX) y del compromiso del cliente (CE)
Cuando los clientes se encuentran con contenido/productos/servicios que se adaptan a sus necesidades, se genera una experiencia más cercana y se incrementa la satisfacción del cliente. Un estudio de McKinsey indica que el 71% de los consumidores espera una experiencia personalizada y el 76% se siente decepcionado cuando no la obtiene.
Así, la hiperpersonalización reemplaza las experiencias genéricas por interacciones que se sienten personalizadas y únicas para cada cliente, lo cual resulta en un mayor compromiso. Este mayor nivel de compromiso incrementa la probabilidad de conversión y asegura la lealtad del cliente a largo plazo.
Incremento de ventas e ingresos
Una experiencia de compra o de contenido más relevante significa que es más probable que los clientes encuentren productos o contenidos que les gusten y que adquieran, lo cual incrementa directamente las ventas y los ingresos. Un abrumador 97% de los expertos en marketing reportan que los esfuerzos de personalización tienen un impacto positivo en los resultados comerciales. Además, una estrategia de personalización bien ejecutada puede proporcionar un retorno de inversión de 5-8x en gasto en marketing. Por tanto, al hacer el recorrido del cliente más personal, la hiperpersonalización mejora las tasas de conversión y aumenta el valor promedio de los pedidos.
Destacados estudios de casos de hiperpersonalización mediante el uso de inteligencia artificial
Caso de éxito #1: Industria del comercio electrónico (Amazon)
Amazon es un magnífico ejemplo de hiperpersonalización en la industria del comercio electrónico. En 2022, las ventas de Amazon alcanzaron los 469.800 millones de dólares, un aumento del 22% con respecto al año anterior. La empresa emplea un sofisticado motor de recomendación basado en inteligencia artificial que analiza los datos de los clientes individuales, entre los que se incluyen:
- Compras pasadas
- Datos demográficos del cliente
- Búsquedas realizadas
- Artículos en el carro de la compra
- Artículos que se retiraron pero en los que no se hizo clic
- Gasto medio por cliente
Amazon analiza estos datos para crear recomendaciones de productos personalizadas y enviar correos electrónicos sumamente pertinentes a cada uno de sus compradores. Como resultado, su motor de recomendaciones obtiene una saludable tasa de conversión del 35% en base a la personalización.
Caso de éxito #2: Industria del entretenimiento (Netflix)
Netflix ha revolucionado la industria del entretenimiento mediante el uso de la hiperpersonalización. El ex vicepresidente de innovación de productos de Netflix afirmó en una entrevista que:
“Si un miembro de esta pequeña isla expresa interés por el anime, entonces podremos mapear a esa persona en la comunidad mundial del anime. Sabemos cuáles son las mejores películas y programas de televisión para las personas del mundo en esa comunidad”.
Según los informes, las recomendaciones personalizadas ahorran a Netflix más de mil millones de dólares cada año. La empresa utiliza IA para analizar una amplia gama de puntos de datos de los clientes, que engloban:
- Historial de visualizaciones
- Calificaciones dadas a diferentes programas o películas
- Hora del día en que un usuario ve determinado contenido
Al analizar grandes cantidades de datos altamente contextualizados, Netflix propone contenido hiperpersonalizado basándose en las preferencias del usuario. Como resultado, el 80% de las horas de contenido visualizadas en Netflix provienen del sistema de recomendación, mientras que el 20% provienen de búsquedas. Esto mejora la experiencia y el compromiso del cliente y reduce la tasa de abandono.
Preocupaciones e implicaciones éticas de la hiperpersonalización en inteligencia artificial
Aunque los beneficios de la hiperpersonalización son colosales, también existen graves preocupaciones e implicaciones éticas que deben tenerse en cuenta:
Problemas de privacidad
Los usuarios pueden sentirse incómodos al saber que cada uno de sus clics, compras o interacciones es rastreado y analizado, incluso si el objetivo de ese seguimiento es mejorar su experiencia de usuario. En septiembre de 2021, Netflix tuvo que afrontar una multa de $190,000 impuesta por la Comisión de Protección de Información Personal (PIPC) de Corea del Sur. Se informó que Netflix violó su Ley de Protección de Información Personal (PIPA) al participar en la recopilación ilegal de información personal de los usuarios.
Manipulación del consumidor
La hiperpersonalización podría conducir a una mayor manipulación del consumidor. Al conocer las preferencias y comportamientos individuales, las empresas pueden influir enormemente en las decisiones de los consumidores, lo que plantea cuestiones éticas sobre la autonomía y el consentimiento. Cuando las empresas saben dónde se encuentra usted, qué compró, qué le gusta y qué no le gusta, están caminando sobre una cuerda floja entre lo cool y lo espeluznante – con una gran probabilidad de acabar en el territorio espeluznante.
En conclusión, la hiperpersonalización, impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ya ha proporcionado avances significativos en diversas industrias. Sin embargo, su potencial aún no se ha aprovechado completamente. Por ejemplo, la hiperpersonalización podría traducirse en medicina personalizada, con tratamientos y estrateg