Hiperpersonalización: Impulsando CX
La era de la experiencia está transformando el mundo de los negocios, con empresas como Amazon, Netflix y Sephora a la cabeza de la oferta de experiencias verdaderamente hiperpersonalizadas.
Los clientes modernos esperan cada vez más experiencias personalizadas, y las empresas que no ofrecen CX personalizadas corren el riesgo de perder clientes e ingresos. La hiperpersonalización es una de las formas en que las organizaciones evitan estos riesgos.
El compromiso del cliente es vital, y el público compara ahora las interacciones con cada marca para encontrar las mejores experiencias disponibles. Teniendo en cuenta estas exigencias, la hiperpersonalización puede ser la solución ideal para crear experiencias centradas en el usuario.
La hiperpersonalización se ha convertido en un factor diferenciador de las empresas de éxito. Pero, ¿en qué consiste exactamente? ¿Cuáles son sus ventajas? ¿Y qué se necesita, en cuanto a tecnología e infraestructura, para que funcione en su empresa?
Sigue leyendo para descubrir todo lo anterior, además de 5 ejemplos de éxito de empresas que han puesto en práctica la hiperpersonalización.
¿Qué es la hiperpersonalización?
La hiperpersonalización es el proceso de utilizar IA y datos en tiempo real para crear productos y contenidos para los compradores.
Es una experiencia personalizada del viaje de compra que consiste en ofertas y soluciones altamente adherentes a las necesidades de los clientes, fortaleciendo la relación y asegurando la lealtad del cliente a través de experiencias positivas.
La importancia de dar prioridad al cliente fue destacada por el CEO de Amazon, Jeff Bezos, al afirmar:
«Vemos a nuestros clientes como invitados a una fiesta, y nosotros somos los anfitriones. Nuestro trabajo diario es hacer que cada aspecto importante de la experiencia de cliente sea un poco mejor.»
Con la hiperpersonalización, los clientes son tratados como individuos, con sus gustos y preferencias analizados por las marcas y los retailers para ofrecer una experiencia de cliente única y diferente para cada comprador.
La magia está en hacer que el cliente tenga una percepción individualizada de una solución que resuelva eficazmente sus necesidades/deseos, reduciendo al máximo la «fricción» del viaje.
Hiperpersonalización frente a personalización tradicional:
Los factores cruciales que separan la hiperpersonalización de la personalización tradicional son el viaje de descubrimiento del producto y las interacciones del sitio web individualizadas para cada cliente.
Con la personalización tradicional, los consumidores reciben recomendaciones de productos más generales, ya que utiliza información personal y transaccional para hacer afirmaciones sobre el cliente basadas en sus características.
Con la hiperpersonalización, en lugar de limitarse a recibir recomendaciones generales de productos, los clientes obtienen una experiencia más sensible al contexto, basada en cómo interactúan con la marca.
La hiperpersonalización evoluciona la segmentación de la audiencia, lo que permite que sea eficiente, personalizable y sujeta a modificaciones en tiempo real para responder mejor a las peticiones de los clientes.
Es más compleja y evoluciona los datos de comportamiento y en tiempo real, como el comportamiento de navegación, el comportamiento dentro de la aplicación y los datos de compromiso, para interpretar la intención del consumidor, lo que se traduce en una comunicación más contextualizada y, en última instancia, en una conversión superior.
Las ventajas de la hiperpersonalización
Cuando se hace bien, la hiperpersonalización ofrece recorridos del cliente fluidos y sin fricciones que deleitan a los compradores y aumentan las conversiones.
El impacto que puede tener la hiperpersonalización fue puesto de manifiesto por Evergage al compartir que:
«El 86% de las empresas afirman haber visto un aumento medible en los resultados de negocio gracias a la hiperpersonalización».
Los beneficios de la hiper-personalización son amplios y de gran alcance, pero aquí están algunas de las ventajas clave:
Proporcionar contenido personalizado:
El ejemplo más clásico u obvio, pero la hiperpersonalización se ha convertido en un argumento de venta para muchas marcas en la era digital, donde tienen opciones aparentemente infinitas.
Al ofrecer contenido personalizado, las empresas pueden apelar a los consumidores a un nivel más personal, lo que conduce a una mayor lealtad y satisfacción.
La idea es que el público nunca tenga que filtrarse entre masas de contenido que no le interesan, para recibir sólo la información más personalizada y relevante.
Ofrecer un mayor compromiso del cliente:
El contenido hiperpersonalizado crea un nivel de compromiso que nunca antes había sido posible.
Piense en recibir mensajes personalizados de su marca favorita en su teléfono o en entrar en una tienda y que ya conozcan todas tus preferencias para crear una experiencia personalizada en la tienda.
Este es el nivel de compromiso que crea fidelidad y retención de clientes.
Impulsar el crecimiento:
La hiperpersonalización ayuda a las empresas a captar nuevos clientes y hacer crecer sus negocios.
Una forma de personalizar el contenido es utilizar los datos para crear anuncios dirigidos a productos similares a los que el usuario ya ha mostrado interés o anuncios adaptados a los datos demográficos específicos del usuario.
La hiperpersonalización también puede mejorar los sitios web; imaginemos que un usuario ha visitado un sitio varias veces pero nunca ha realizado una compra. Los sitios pueden mostrar ofertas específicas o recomendaciones personalizadas para animar al usuario a realizar la compra.
Mejorar la fidelidad del cliente:
Con la hiperpersonalización, las empresas pueden crear vínculos con sus clientes, lo que conduce a relaciones a largo plazo.
Al aprovechar los datos y la inteligencia artificial, las empresas pueden ofrecer contenidos y recomendaciones personalizados a usuarios individuales para fortalecer las relaciones con los clientes e impulsar las conversiones.
Cómo funciona la hiperpersonalización en la experiencia de cliente (CX)
La hiperpersonalización crea experiencias únicas y personalizadas para cada usuario.
Cuanto más relevantes sean sus ofertas y contenidos, más valor proporcionará a la persona, lo que hace maravillas para el marketing boca a boca y la repetición de negocios.
La hiperpersonalización lleva CX al «siguiente nivel» aprovechando la tecnología mediante la personalización a escala para adaptar profundamente las experiencias individuales de los clientes en función de sus acciones.
Piense en ello como un haz de seguimiento que se centra en comportamientos específicos para llegar a los clientes de formas nuevas y más relevantes con el fin de adaptar experiencias individualizadas para cada cliente.
¿Qué se necesita para ofrecer hiperpersonalización?
Cuando se trata de ofrecer hiperpersonalización, los datos mandan. Los datos de los clientes deben recopilarse para comprender las necesidades individuales.
Mediante el uso de datos e IA, se puede ofrecer una experiencia de usuario hiperpersonalizada que mejorará el compromiso del cliente y las conversiones. El proceso de hiperpersonalización solo funcionará si su empresa invierte en recopilar y procesar datos.
Inteligencia de datos: el motor de la hiperpersonalización
La magia se produce cuando los algoritmos de automatización de decisiones se nutren de procesos, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, para escanear la base de datos y encontrar el encaje entre la información recopilada y los perfiles de consumo para crear hipersegmentaciones.
Esta automatización del proceso de decisión consigue cruzar datos de diferentes fuentes, considerando muchas variables. Esta complejidad garantizará que su empresa pueda adaptar las estrategias de marketing y ventas para comprender esta evolución de las expectativas de los consumidores.
Pero, ¿en qué consiste exactamente este proceso?
Los 5 pasos de la hiperpersonalización
Evaluación de la calidad de los datos
Los criterios de calidad de los datos sirven para saber si los datos utilizados para intentar realizar un análisis o generar una solución se ajustan a la realidad. Aquí vemos si la información está actualizada, si ha sufrido alguna transformación previa que pueda influir en los resultados, y si la información es útil para abordar el problema o no, etc. La clave aquí es tener una visión clara de la calidad para evitar respuestas incorrectas y sesgadas.
Estrategia Big Data
Es común pensar en Big Data más sólo por esos grandes volúmenes de datos, pero cuando hablamos de Estrategia Big Data, va más allá; es crear una forma de tratar los datos que sea ampliable, robusta, que permita que la información necesaria llegue correctamente de quien tiene que llegar, y en el momento adecuado necesario.
Cuando hablamos de estrategia, tener robustez y un flujo de datos bien orquestado es especialmente necesario, o la empresa sólo podrá actuar con datos retrasados y perderá competitividad.
Análisis de clusters y segmentación de mercados
Una vez que se tiene acceso a los datos, es el momento de empezar a segmentar las poblaciones para ver qué tipo de patrón empieza a formarse y qué tipos de subpoblaciones están surgiendo para la segmentación de los públicos objetivo para una mayor asertividad de cuáles son los públicos objetivo más interesantes para una acción determinada. A partir de aquí, siempre que se haga correctamente, cada paso debería empezar a mostrar ganancias en el «viaje» de la hiperpersonalización.
IA, algoritmos y sistemas de recomendación
Una vez que los datos tienen la calidad necesaria y existe un flujo bien definido que puede alimentar y consumir modelos de aprendizaje automático, sólo entonces se pueden introducir eficazmente modelos de IA en una empresa. Cada modelo y recomendación de IA pasa por una degradación: se entrena con un conjunto de datos. Y a medida que pasa el tiempo y cambian los hábitos de compra y los momentos vitales de los clientes, el modelo tendrá pérdidas de rendimiento. Una vez que disponga de una estructura sólida para alimentar, consumir y analizar la respuesta de los modelos de aprendizaje automático, podrá detectar el momento más adecuado para reevaluar un modelo de aprendizaje automático y mantener así la herramienta al máximo.
Análisis en tiempo real
Todas las empresas se ven influidas de un modo u otro, y los cambios pueden producirse muy rápidamente. Hablamos aquí de estacionalidad, época del año, factores socioeconómicos y accidentes ambientales en la cadena de producción, por ejemplo.
Estar atento a cómo los factores externos impactan en las métricas y formas de comportamiento de la empresa es esencial para cualquier empresa que quiera tener una visión proactiva de su nicho de mercado.
Sin herramientas de análisis y monitorización en tiempo real para captar cambios repentinos en el comportamiento de los clientes, sólo es posible adoptar posturas reactivas que pueden debilitar la posición en el mercado.
5 Ejemplos de hiperpersonalización en diferentes sectores
Vale, basta de teoría; veamos las marcas que lideran el camino para cautivar a sus clientes y adelantarse a la competencia con cinco ejemplos de hiperpersonalización de cinco sectores diferentes.
1. Retail: Amazon
Qué hacen: Cuando un cliente entra en la página de inicio de Amazon, tiene la sensación de que ha sido diseñada para él. Esto se debe a un algoritmo basado en el análisis predictivo y el filtrado colaborativo basado en artículos. El filtrado colaborativo examina los artículos comprados por un usuario y los historiales de compra de otras personas que compraron el mismo producto para proporcionar información sobre los «productos más comprados juntos» en sus listados de productos.
Cómo van más allá: Amazon examina el historial de compras con los datos de navegación para establecer conexiones con lo que se está buscando y vincularlos a productos similares; por ejemplo, puede que estés pensando en comprar un pez y te envíen una recomendación para ver Buscando a Nemo.
El impacto: El motor de recomendaciones de Amazon es responsable del 35% de los ingresos totales.
2. Entretenimiento: Netflix
Qué hacen: El sistema de recomendaciones de Netflix es uno de los más sofisticados del planeta basado en inteligencia artificial.
Cómo van más allá: Rastrea muchas cosas para asegurarse de que entienden lo que quieres ver. Entre otras cosas, rastrea
- las interacciones con el servicio;
- la hora del día en que lo ves;
- cuánto tiempo ves;
- y los dispositivos en los que se ve Netflix.
El impacto: el 75% de los usuarios de Netflix ven contenidos a partir de las recomendaciones que se les ofrecen. Además, Netflix cree que podría perder más de 1.000 millones de dólares al año porque los abonados abandonarían su servicio si no fuera por su motor de recomendaciones.
3. Servicios financieros: Bank of Ireland
Qué hacen: El Banco de Irlanda está liderando el camino para cambiar la cara de la banca. Bank of Ireland aplica la ciencia de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la analítica.
Cómo van más allá: Conocido como el «Netflix de la banca», Bank of Ireland utiliza la tecnología para recomendar con precisión los productos y ofertas adecuados, en función de lo que está sucediendo en la vida de sus clientes.
El impacto: Liderar la innovación y llevar la banca en una nueva dirección parece estar dando sus frutos, ya que Bank of Ireland registró unos beneficios medios semestrales antes de impuestos de 419 millones de euros.
4. Salud y belleza: Sephora
Qué hacen: Esta marca de la industria cosmética ofrece experiencias cosméticas personalizadas para captar la atención de los usuarios offline y online y ofrecerles soluciones. Ofrecen un sitio web fácil de usar que recomienda productos en función del perfil del usuario y productos de belleza personalizados que satisfacen sus necesidades.
Cómo van más allá: Sephora Beauty Advisor (la plataforma digital de Sephora) permite a los usuarios buscar y comprar productos en función del tipo de piel, la edad y el sexo, y luego les envía otros nuevos para que los prueben. Además, hace lo clásico de recomendar productos similares basándose en las compras anteriores del usuario y en búsquedas específicas.
El impacto: Sephora está considerada una de las principales marcas minoristas de belleza a nivel mundial, y todo se debe a su enfoque personalizado. Con más de 2.700 tiendas en 35 países, su éxito es evidente.
5. Seguros: Allstate
Qué hacen: La aseguradora de automóviles ofrece seguros de coche personalizados mediante el programa telemático Amelia y una app móvil.
La aplicación supervisa el comportamiento al volante de los clientes y ofrece información después de cada trayecto. Los clientes también reciben incentivos por conducir de forma segura.
La interfaz de la aplicación permite a los clientes comprobar sus recompensas y su comportamiento al volante en los últimos 100 viajes. A continuación, se calcula la prima del cliente en función de factores como el exceso de velocidad, los frenazos bruscos y la duración del trayecto.
Cómo van más allá: El programa permite a los clientes pagar el seguro en función de los kilómetros recorridos. Así, la aplicación controla la distancia recorrida por el coche, y los conductores con poco kilometraje pueden ahorrar en el seguro. Además, aunque no tengas un seguro de Allstate, puedes participar en este programa.
El impacto: Allstate es ahora la segunda mayor compañía de seguros de Estados Unidos que cotiza en bolsa. Allstate tiene un índice de satisfacción del cliente de 832/1000, por encima de la media nacional.
Para saber más sobre cómo mejorar la experiencia del cliente, consulte nuestro ebook CX: Guía Completa. El cliente en primer lugar
