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Los compradores no solo quieren un viaje del consumidor que se conecte sin problemas a través de los canales digitales y los puntos de contacto, sino que también exigen interacciones, ofertas y experiencias adaptadas con precisión.
Según el informe “Estado del cliente conectado” de Salesforce, alrededor del 80% de las personas ahora consideran que la experiencia general del consumidor es tan crucial como los productos o servicios de una empresa. Otro 66% espera que las empresas entiendan y satisfagan sus necesidades, y más de la mitad espera una personalización predictiva en lo que respecta a las ofertas.
En muchos sentidos, esto no es noticia. La investigación de Salesforce demuestra algo que muchos empresarios ya saben: la creación de conexiones uno a uno con los consumidores a través de la personalización predictiva se ha convertido en algo fundamental. Sin embargo, el mismo informe de Salesforce encontró que dos tercios de los consumidores creen que las empresas aún los tratan como engranajes en la rueda. La pregunta que los empresarios deben responder en este panorama competitivo moderno es cómo pueden evolucionar para mejorar la experiencia general del consumidor.
Cualquier empresa que se precie se esfuerza por comprender a su público objetivo y crear mensajes personalizados escalables, y por una buena razón. Los beneficios de mejorar la experiencia del consumidor están bien documentados. Según una encuesta realizada por KIBO, el 70% de las organizaciones que emplearon la personalización avanzada impulsada por IA disfrutaron de un ROI de al menos el 200%.
En la práctica, sin embargo, lograr este nivel de personalización en marketing digital no es tan fácil. Esto se debe a que la creación de experiencias verdaderamente personalizadas a escala requiere ir más allá de la segmentación de audiencia rudimentaria y la simple recopilación de datos. Con eso en mente, aquí te mostramos cómo aprovechar los datos para lograr una personalización predictiva:
Las empresas a menudo fallan en sus esfuerzos de personalización predictiva porque no hacen las preguntas correctas. Primero, pregúntate qué objetivos comerciales podrían ayudarte a lograr la personalización predictiva. Tus objetivos deben ser específicos y medibles.
Además, considera qué tipo de preguntas tienes sobre tus consumidores objetivo. Responder a estas consultas ayudará a tu equipo de marketing a identificar información procesable y casos de uso de personalización que tengan sentido para tu negocio. A continuación, pregúntate qué datos del consumidor se requieren para lograr estos objetivos. Esto podría ser el comportamiento del consumidor en canales de marketing específicos, la demografía de la audiencia o factores externos como las tendencias estacionales.
Las empresas han confiado durante mucho tiempo en los datos de terceros de las cookies de la página web para rastrear la actividad web de los consumidores y personalizar los anuncios y las ofertas de productos. Sin embargo, dado que Google planea eliminar las cookies de terceros para el próximo año, sería prudente planificar con anticipación y priorizar la recopilación de datos propios directamente de los consumidores. Con ese fin, mira tu tecnología actual y pregúntate: ¿A qué datos ya tengo acceso y cómo se etiquetan?
El hecho es que los datos demográficos por sí solos no te ayudarán a brindar la personalización en marketing digital que espera el 71% de los consumidores modernos, según McKinsey. Sí, los segmentos de audiencia siguen siendo importantes, pero cuando empleas solo la segmentación tradicional con datos históricos, encasillas a los consumidores.
El hecho de que alguien encaje en un segmento en particular al interactuar con tu página web este mes (o incluso hoy) no significa necesariamente que encajará en ese segmento cuando regrese dentro de un mes. Por lo tanto, para mejorar la experiencia general del consumidor, debes habilitar la segmentación dinámica de la audiencia.
Al hacerlo, permitirás que los consumidores entren y salgan de segmentos específicos en tiempo real, a medida que cambien sus contextos y sus preferencias. En última instancia, la segmentación dinámica de la audiencia se trata de conocer a los consumidores donde se encuentren en ese momento.
Una vez que hayas implementado la segmentación dinámica de la audiencia, puedes comenzar a mejorar la experiencia general del consumidor con mejores recomendaciones de productos y servicios basadas en numerosos factores contextuales, que van desde las tendencias de compra y búsqueda de los consumidores hasta la geolocalización, la temporada e incluso el clima.
¿Cómo se ve esto en la práctica? Imagina, por ejemplo, que tienes un negocio minorista de bebidas alcohólicas con una opción de «compra online, recoge en la tienda». A medida que un consumidor navega por tu selección online, puedes (y debes) optimizar las recomendaciones en función de los productos que están en stock en tu tienda física, si el consumidor prefiere licores o vino y según el tiempo que haga; nadie busca una cerveza helada durante una ventisca.
Los empresarios de hoy deben escuchar a los miembros de su público objetivo para tener éxito en la personalización predictiva. Atrás quedaron los días en que los consumidores esperaban que las marcas ofrecieran lo mínimo. Hoy en día, necesitas usar los datos del consumidor para mejorar la experiencia general del consumidor en todo momento.
