¿Qué es la hiperpersonalización de la IA? Ventajas, estudios de casos y preocupaciones éticas

Durante décadas, los especialistas en marketing han estado investigando las mejores estrategias para crear campañas de marketing efectivas para mantenerse al día con las preferencias de los consumidores en constante evolución. La hiperpersonalización de la IA es una adición reciente al arsenal de un vendedor.

Las estrategias de marketing tradicionales se basan en una amplia segmentación de consumidores que es beneficiosa para llegar a grupos más grandes. Pero este enfoque es subóptimo para comprender las necesidades individuales.

Los especialistas en marketing también han experimentado con éxito con técnicas de personalización basadas en datos históricos de consumidores. Una estimación sugiere que los ingresos mundiales generados por el software de optimización y personalización de la experiencia del cliente exceder $ 11.6 mil millones por 2026.

Pero esto no es suficiente.

Las necesidades de los consumidores modernos están en constante evolución. Esperan que las marcas comprendan sus deseos y necesidades, que se anticipen y los superen. Por lo tanto, se requiere un enfoque más preciso adaptado a las necesidades individuales.

Hoy en día, los especialistas en marketing pueden utilizar técnicas basadas en datos basadas en IA y ML para llevar sus estrategias de marketing al siguiente nivel, a través de la hiperpersonalización. Vamos a discutirlo en detalle.

¿Qué es la hiperpersonalización de la IA?

La hiperpersonalización de IA o la hiperpersonalización impulsada por IA es una forma avanzada de estrategia de marketing personalizada que utiliza datos en tiempo real y mapas de viaje individuales junto con IA, análisis de big data y automatización para ofrecer contenido, productos o servicios altamente contextualizados y personalizados a la derecha. usuarios en el momento adecuado a través de los canales adecuados.

Los datos de los clientes en tiempo real son parte integral de la hiperpersonalización, ya que la IA utiliza esta información para aprender comportamientos, predecir las acciones de los usuarios y satisfacer sus necesidades y preferencias. Este es también un diferenciador crítico entre la hiperpersonalización y la personalización: la profundidad y el momento de los datos utilizados.

Mientras que la personalización utiliza datos históricos, como el historial de compras de los clientes, la hiperpersonalización utiliza datos en tiempo real extraídos a lo largo del viaje del cliente para conocer su comportamiento y necesidades. Por ejemplo, un viaje del cliente impulsado por la hiperpersonalización apuntaría a cada cliente con publicidad personalizada, páginas de destino únicas, recomendaciones de productos personalizadas y precios dinámicos o promociones basadas en sus datos geográficos, visitas anteriores, hábitos de navegación e historial de compras.

La mecánica de la hiperpersonalización de la IA

La hiperpersonalización con IA comienza con la recopilación de datos y termina en experiencias de usuario altamente personalizadas. Veamos una breve descripción de los pasos relevantes.

1. Recopilación de datos

No hay IA sin datos. En este paso, los datos del cliente se recopilan de varias fuentes, como:

• Patrones de navegación
• Historial de transacciones
• dispositivo preferido
• Actividad de las redes sociales
• Datos geográficos
• Demografía
• Clientes con preferencias similares
• Bases de datos de clientes existentes
• Dispositivos IoT y más

2. Análisis de los datos

Los algoritmos de IA y ML analizan los datos recopilados para identificar patrones y tendencias. Dependiendo del problema, el análisis de datos del cliente puede ser:

• Descriptivo (¿qué está pasando?)
• Diagnóstico (¿por qué sucedió?)
• Predictivo (¿qué podría pasar en el futuro?)
• Prescriptivo (¿qué debemos hacer al respecto?)

Este paso es importante, ya que extrae información procesable de los datos sin procesar y ayuda a comprender a cada cliente.

3. Predicción y recomendación

Según el análisis de datos, los modelos AI y ML pueden predecir el comportamiento del cliente. Esto podría implicar anticipar los intereses de un cliente o sus posibles objeciones, lo que permite a las empresas atender las preferencias específicas del cliente de manera proactiva y ofrecer contenido, ofertas y experiencias personalizados en tiempo real. Por ejemplo, Starbucks genera 400,000 variantes de emails hiperpersonalizados cada semana a través de su motor de personalización en tiempo real, dirigido a las preferencias individuales de los clientes.

Ventajas de la hiperpersonalización impulsada por IA

Experiencia del cliente mejorada (CX) y participación del cliente (CE)

Cuando los clientes ven el contenido, los productos o los servicios adaptados a sus necesidades, crean una experiencia íntima y mejoran la satisfacción del cliente. De acuerdo a Investigación de McKinsey, el 71 % de los clientes espera una experiencia personalizada y el 76 % se siente decepcionado cuando no la recibe.

La hiperpersonalización, por lo tanto, elimina las experiencias genéricas y las reemplaza con interacciones que se sienten personalizadas y únicas para cada cliente, lo que lleva a un mayor compromiso. El mayor nivel de compromiso aumenta la probabilidad de conversión y promete la lealtad del cliente a largo plazo.

Aumento de ventas e ingresos

Una experiencia de compra o contenido más relevante significa que es más probable que los clientes encuentren productos o contenido que aman y compren, lo que aumenta directamente las ventas y los ingresos. Una grandisima 97% de los especialistas en marketing informan que los esfuerzos de personalización tienen un impacto positivo en los resultados comerciales. Y una estrategia de personalización bien ejecutada puede ofrecer 5-8x retorno de la inversión en gastos de marketing. Por lo tanto, al hacer que el viaje del cliente sea más íntimo, la hiperpersonalización mejora las tasas de conversión y aumenta el valor promedio de los pedidos.

Estudios de casos destacados de hiperpersonalización mediante IA

Estudio de caso 1: Industria del comercio electrónico (Amazon)

Amazon es un excelente ejemplo de hiperpersonalización en la industria del comercio electrónico. En 2022, las ventas de Amazon alcanzó $ 469.8 mil millones, un aumento del 22 % desde 2021. La empresa utiliza un sofisticado Motor de recomendaciones basado en IA que analiza datos de clientes individuales, incluidos;

• Compras pasadas
• Demografía del cliente
• Consulta de busqueda
• Artículos en el carrito de compras
• Elementos que se desprotegieron pero no se hizo clic
• Cantidad de gasto promedio

Amazon analiza estos datos para crear recomendaciones de productos personalizadas y enviar correos electrónicos altamente contextualizados a cada uno de sus compradores. Como resultado, su motor de recomendaciones genera un saludable Porcentaje de conversiones 35% basado en la personalización.

Estudio de caso 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 ha dijo en una entrevista que:

“Si un miembro en esta pequeña isla expresa interés por el anime, entonces podemos asignar a esa persona a la comunidad mundial de anime. Sabemos cuáles son las mejores películas y programas de televisión para las personas del mundo en esa comunidad”.

Según se informa, las recomendaciones personalizadas salvan a Netflix más de $ 1 billones todos los años. La empresa utiliza IA para analizar una amplia gama de puntos de datos de clientes, que incluyen:

• Ver historial
• Calificaciones otorgadas a diferentes programas o películas.
• Hora del día en que un usuario ve cierto contenido

Al analizar grandes cantidades de datos altamente contextualizados, Netflix sugiere contenido hiperpersonalizado de acuerdo con las preferencias del usuario. Como resultado, 80% de las horas de contenido vistas en Netflix provienen del sistema de recomendación, mientras que el 20% proviene de búsquedas. Esto mejora la experiencia y el compromiso del cliente y reduce la tasa de abandono.

Preocupaciones e implicaciones éticas de la hiperpersonalización de la IA

Si bien los beneficios de la hiperpersonalización son tremendos, también hay preocupaciones cruciales y implicaciones éticas a considerar:

Problemas de privacidad

Los usuarios pueden sentirse incómodos de que cada clic, compra o interacción sea rastreada y analizada, incluso si el seguimiento pretende mejorar la experiencia del usuario. En septiembre de 2021, Netflix enfrentó una multa de $190,000 impuestos por la Comisión de Protección de Información Personal (PIPC) de Corea del Sur. Según se informa, 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. Con el conocimiento de las preferencias y comportamientos individuales, las empresas pueden influir en gran medida en la toma de decisiones, planteando cuestiones éticas sobre la autonomía y el consentimiento. Cuando las empresas saben dónde se encuentra, qué compró y sus gustos y aversiones, están en la cuerda floja entre fresco y espeluznante – con una alta probabilidad de entrar en el reino espeluznante.

En conclusión, la hiperpersonalización, impulsada por AI y ML, ya ha traído avances significativos a varias industrias. Sin embargo, su potencial aún no se ha materializado por completo. Por ejemplo, la hiperpersonalización podría traducirse en Medicina personalizada, con tratamientos y estrategias preventivas adaptadas a la estructura genética y el estilo de vida de un paciente individual. Sin embargo, estas oportunidades también tienen importantes implicaciones éticas y desafíos que deben abordarse.

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