El 90% de los consumidores está dispuesto a ceder información personal a las empresas si, a cambio, obtiene descuentos y gana en comodidad al hacer sus compras. Además, el 72% señala que solo interactúa con los mensajes comerciales si estos son personalizados. De estos datos, constatados por SmarterHQ en su informe Privacy & Personalization, se desprende que una buena estrategia de marketing debe alejarse del one size fits all para acercarse a un nuevo paradigma basado en la creación de una experiencia única para cada usuario. Solo así es posible generar un verdadero customer engagement.

¿Cómo afrontar este reto, crucial no solo para el departamento de Marketing, sino para toda la organización? Con una herramienta muy potente: la hiperpersonalización.

Qué es la hiperpersonalización

La hiperpersonalización es una táctica de marketing data-driven que se basa en tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas y el machine learning para recabar y procesar los datos de los usuarios (tanto demográficos como comportamentales) en tiempo real; y aplicar toda esta información a la ultrapersonalización de las interacciones entre marca e individuo.

La hiperpersonalización favorece el customer engagement al hacer que el usuario se sienta especial en su trato con la marca. A las personas no nos gusta ser consideradas como un número más. Reaccionamos de manera más positiva en los entornos donde se tienen en cuenta nuestras particularidades. En el caso del marketing digital, esto pasa por ofrecer publicidad, productos o contenidos estrechamente relacionados con las necesidades de cada individuo.

Marcos Gómez, Digital Marketing Manager en Labelium

Hiperpersonalización vs. tácticas de personalización tradicional

La personalización en marketing digital no es nada nuevo. Estamos acostumbrados a recibir correos electrónicos que citan nuestro nombre en el asunto; o a que los e-commerces nos recuerden los productos que hemos consultado durante la sesión de navegación. Entonces, ¿en qué medida supone la hiperpersonalización un avance respecto a estas aplicaciones tradicionales? La novedad de este enfoque reside en dos factores:

  1. La granularidad de los datos que se manejan. Los sistemas no solo tienen en cuenta el qué, sino también el cuándo y el dónde. Así, apoyados en tecnología machine learning, extraen conclusiones acerca de los intereses del usuario que aplican de forma muy efectiva en la construcción de los mensajes.
  2. El potencial para fomentar la omnicanalidad en la experiencia de compra. La hiperpersonalización se basa en la integración de datos de todas las interacciones usuario-marca, en cualquier tipo de dispositivo y de canal, online y offline. Esto ayuda a mejorar el servicio al cliente, reconociendo sus hábitos e historial independientemente de si el engagement se produce en la tienda física, en el e-commerce, en la app móvil o en las redes sociales.

¿Cómo ayuda la hiperpersonalización a alcanzar los objetivos de negocio?

Incorporar la hiperpersonalización multiplica la eficacia de las estrategias de marketing digital, puesto que:

  • Simplifica el itinerario de conversión, reduciendo el número de pasos necesarios para rellenar una solicitud de información o adquirir un producto.
  • Incrementa la tasa de conversión, como resultado del acortamiento del proceso anterior y del mayor engagement que esto despierta en los usuarios.
  • Facilita el trabajo al departamento comercial, al hacer que los leads lleguen a la fase BOFU mejor informados y con una percepción más favorable de la marca.
  • Reduce la tasa de devoluciones, facilitando recomendaciones con más posibilidades de encajar con las características del cliente, lo que contribuye a que la toma de la decisión de compra esté bien fundada.

En su estudio Trends of Personalization, Researchscape International presenta un ranking con los principales beneficios que aporta la hiperpersonalización a la hora de alcanzar los objetivos del negocio, en opinión de los profesionales del marketing digital. Entre ellos, destacan:

  • Un mayor engagement por parte de los visitantes (55%).
  • Una mejora en la experiencia del usuario (55%).
  • La consecución de un mayor número de leads y de clientes (46%).
  • Una percepción más positiva de la marca por parte de su público (39%).
  • Un crecimiento en los beneficios del e-commerce (27%).
  • Una fidelización más eficaz y un aumento del lifetime value de los clientes (25%).  

Hiperpersonalización: ejemplos de uso

Lo ideal es que la hiperpersonalización se convierta en la columna vertebral de todas las acciones de marketing de la empresa. No obstante, y volviendo a la encuesta de SmarterHQ, las aplicaciones de la hiperpersonalización más valoradas por los consumidores son:

  1. Descuentos especiales en los productos deseados, comunicados vía web o vía email.
  2. Novedades relacionadas con productos o marcas de su interés vía web, correo electrónico o anuncios.
  3. Sugerencias de productos seleccionadas en función del histórico de compra previo, servidas en la web o por email.
  4. Avisos de que pueden estarse agotando las existencias de un producto… y de que es hora de hacer un nuevo pedido.
  5. Recordatorios del abandono de un carrito, vía web y correo electrónico.

Hiperpersonalización en e-commerce

El poder de la hiperpersonalización de los mensajes dentro de un e-commerce se basa en la combinación de datos sobre las características del usuario, su comportamiento y sus preferencias de compra anteriores.

Es posible adaptar el contenido de la web, activar workflows de emails o ultrapersonalizar anuncios de display por parte de un e-commerce en función de las marcas que cada usuario ha consultado, las tallas que ha seleccionado, el tiempo que ha pasado navegando, las búsquedas internas que ha hecho, el gasto medio por pedido o, incluso, su inclinación hacia ciertos colores.

Marcos Gómez, Digital Marketing Manager en Labelium

Hiperpersonalización en servicios de contenido en streaming

La hiperpersonalización es clave en las plataformas de contenidos audiovisuales en streaming. Spotify, Netflix y otros deben su éxito al machine learning y a la capacidad de adaptar sus sugerencias de consumo a los gustos de los suscriptores, infiriendo cuáles son sus artistas favoritos y sus géneros o estilos preferidos.

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