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

Durante décadas, los marketeros 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 IA es una reciente incorporación al arsenal de un marketero.

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

Los marketeros también han experimentado con éxito con técnicas de personalización basadas en datos históricos de los consumidores. Una estimación sugiere que los ingresos mundiales generados por software de personalización y optimización de experiencias del cliente superarán los $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 entiendan sus deseos y necesidades, las anticipen y las superen. Por lo tanto, se requiere un enfoque más preciso adaptado a las necesidades individuales.

Hoy en día, los marketeros pueden utilizar técnicas de datos impulsadas por IA y ML para llevar sus estrategias de marketing al siguiente nivel, a través de la hiperpersonalización. Analicémoslo en detalle.

¿Qué es la hiperpersonalización de 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 entregar contenido, productos o servicios altamente contextualizados y personalizados a los usuarios adecuados en el momento adecuado a través de los canales adecuados.

Los datos del cliente en tiempo real son fundamentales en la hiperpersonalización, ya que la IA utiliza esta información para aprender comportamientos, predecir acciones del usuario y atender a sus necesidades y preferencias. Esto también es 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 aprender su comportamiento y necesidades. Por ejemplo, un viaje del cliente impulsado por la hiperpersonalización dirigiría a cada cliente con publicidad personalizada, páginas de aterrizaje únicas, recomendaciones de productos personalizados y precios o promociones dinámicos basados en sus datos geográficos, visitas anteriores, hábitos de navegación y historial de compras.

La mecánica de la hiperpersonalización de IA

La hiperpersonalización utilizando IA comienza con la recolección de datos y termina en experiencias de usuario altamente personalizadas. Analicemos una visión general de los pasos relevantes.

1. Recolección de datos

No hay IA sin datos. En este paso, se recopila datos del cliente de diversas fuentes, como:

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

2. Análisis de 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 sucediendo?)
• Diagnóstico (¿por qué sucedió?)
• Predictivo (¿qué podría suceder en el futuro?)
• Prescriptivo (¿qué debemos hacer al respecto?)

Este paso es significativo, ya que extrae conocimientos aprovechables de los datos brutos y ayuda a entender a cada cliente.

3. Predicción y recomendación

Basado en el análisis de datos, los modelos de IA y ML pueden predecir el comportamiento del cliente. Esto podría involucrar anticipar los intereses o posibles objeciones del cliente, lo que permite a las empresas servir las preferencias específicas del cliente de manera proactiva y entregar contenido, ofertas y experiencias personalizadas en tiempo real. Por ejemplo, Starbucks genera 400,000 variantes de correos electrónicos hiperpersonalizados cada semana a través de su motor de personalización en tiempo real, dirigido a las preferencias individuales de cada cliente.

Ventajas de la hiperpersonalización impulsada por IA

Experiencia del cliente (CX) y compromiso del cliente (CE) mejorados

Cuando los clientes ven el contenido/productos/servicios adaptados a sus necesidades, crea una experiencia íntima y mejora la satisfacción del cliente. Según investigación de McKinsey, el 71% de los clientes espera una experiencia personalizada, y el 76% se siente decepcionado cuando no la obtiene.

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 conduce a un mayor compromiso. El nivel aumentado de compromiso aumenta la probabilidad de conversión y promete lealtad del cliente a largo plazo.

Mayores ventas y ingresos

Una experiencia de compra o contenido más relevante significa que los clientes son más propensos a encontrar productos o contenido que les guste y comprar, lo que aumenta directamente las ventas y los ingresos. Un asombroso 97% de los marketeros informan que los esfuerzos de personalización tienen un impacto positivo en los resultados comerciales. Y una estrategia de personalización bien ejecutada puede entregar 5-8 veces de retorno sobre 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 del pedido.

Estudios de caso prominentes de hiperpersonalización utilizando IA

Caso de estudio 1: Industria del comercio electrónico (Amazon)

Amazon es un ejemplo principal de hiperpersonalización en la industria del comercio electrónico. En 2022, las ventas de Amazon alcanzaron $469.8 mil millones, un aumento del 22% con respecto a 2021. La empresa utiliza un sofisticado motor de recomendación basado en IA que analiza los datos individuales del cliente, incluyendo;

• Compras anteriores
• Demografía del cliente
• Consulta de búsqueda
• Artículos en el carrito de compras
• Artículos que se visualizaron pero no se hicieron clic
• Cantidad promedio de gasto

Amazon analiza estos datos para crear recomendaciones de productos personalizados y enviar correos electrónicos altamente contextualizados a cada uno de sus compradores. Como resultado, su motor de recomendación genera una saludable tasa de conversión del 35% basada en la personalización.

Caso de estudio 2: Industria del entretenimiento (Netflix)

Netflix ha revolucionado la industria del entretenimiento a través de su uso de la hiperpersonalización. El ex vicepresidente de innovación de productos de Netflix ha declarado en una entrevista que:

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

Según informes, las recomendaciones personalizadas ahorran a Netflix más de $1 mil millones cada año. La empresa utiliza IA para analizar una amplia gama de puntos de datos del cliente, incluyendo:

• Historial de visualización
• Calificaciones otorgadas a diferentes programas o películas
• Hora del día en que un usuario ve cierto contenido

Al analizar vastas cantidades de datos altamente contextualizados, Netflix sugiere contenido hiperpersonalizado según la preferencia 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 y implicaciones éticas de la hiperpersonalización de IA

Si bien los beneficios de la hiperpersonalización son enormes, también existen preocupaciones y implicaciones éticas cruciales que considerar:

Problemas de privacidad

Los usuarios pueden sentirse incómodos de que se estén rastreando y analizando cada clic, compra o interacción, incluso si el rastreo pretende mejorar la experiencia del usuario. En septiembre de 2021, Netflix enfrentó una multa de $190,000 impuesta por la Comisión de Protección de la Información Personal (PIPC) de Corea del Sur. Según informes, Netflix violó su Ley de Protección de la Información Personal (PIPA) al participar en la recopilación ilegal de información personal de los usuarios.

Manipulación del consumidor

La hiperpersonalización podría llevar a un aumento en la manipulación del consumidor. Con el conocimiento de las preferencias y comportamientos individuales, las empresas pueden influir en la toma de decisiones en un alto grado, planteando preguntas éticas sobre la autonomía y el consentimiento. Cuando las empresas saben dónde estás, qué compraste y tus gustos y disgustos, están caminando sobre una delgada línea entre genial y espeluznante – con una alta probabilidad de entrar en el reino espeluznante.

En conclusión, la hiperpersonalización, impulsada por IA y ML, ya ha traído avances significativos a diversas industrias. Sin embargo, su potencial aún no se ha actualizado por completo. Por ejemplo, la hiperpersonalización podría traducirse en medicina personalizada, con tratamientos y estrategias preventivas adaptadas a la constitución genética y el estilo de vida de cada paciente. Sin embargo, estas oportunidades también tienen importantes implicaciones y desafíos éticos que deben abordarse.

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