Personalización, una clave de la competitividad

Cuando usted recibe un correo electrónico con información no relevante es fácil llamarlo spam. Cuando este email responde a sus necesidades es mercadeo, y del bueno. La diferencia radica en la personalización, pero, aunque suene fácil decirlo, su implementación es otra cosa.

La personalización no es algo nuevo. En 2018, estudios de mercadeo encontraron que el 80% de los consumidores son más propensos a comprar una marca que ofrece experiencias personalizadas. O, aún más dramático, el 63% de los compradores afirma que dejará de adquirir marcas que no la usen.

Aunque la filosofía de los servicios personalizados se viene practicando de forma informal desde hace siglos, su introducción oficial al mundo del mercadeo viene desde los ochenta gracias al concepto de Marketing relacional de servicios propuesto por el profesor Leonard Berry.

Para algunos, la personalización deriva de otra práctica conocida: la segmentación, y es que ambos buscan incrementar las ventas mientras reducen los costos del mercadeo. Pero la diferencia radica en las escalas. La segmentación usa estadísticas demográficas, geográficas y de grandes grupos de consumo, mientras que la personalización busca al individuo.

Datos, divino tesoro

Resumiendo, podemos decir que la personalización es el conjunto de estrategias que nos permiten ofrecer un portafolio de productos y servicios diferenciados para cada persona, y esto repercute directamente en su cercanía y fidelidad con las marcas.

Y hablamos de beneficios inmensos. Según McKinsey, la personalización puede generar globalmente un valor estimado entre 1.7 y 3 billones de dólares, pero para alcanzarla es necesario no solo tener buenas herramientas tecnológicas, sino también una buena estrategia que se base en las 4D, que son: Data, Decisioning, Design y Distribution.

Con Data nos referimos a la creación de una plataforma que gestione, agrupe y unifique los datos de los clientes de forma clara y sencilla. Con Decisioning, se trata de implementar soluciones de analítica e Inteligencia Artificial que detecten los patrones y preferencias de consumo de los usuarios.

La parte que corresponde a Design hace referencia a la forma en que se exponen y dividen la inmensa cantidad de datos en segmentos más pequeños y flexibles. Y, por último, Distribution es crear una estrategia omnicanal para comunicarse con los clientes y reaccionar a sus demandas.

Inteligencia Artificial y personalización

Aunque los grandes modelos del lenguaje (LLM), como ChatGPT, se están robando el show mediático en este momento, la Inteligencia Artificial viene siendo usada desde hace años como una herramienta de mercadeo para personalizar experiencias de compra.

Tome por ejemplo Amazon o Netflix, dos gigantes famosos por sus sistemas de recomendaciones de productos basados en Inteligencia Artificial. O los sistemas de Chatbots usados por los grandes bancos que ofrecen información y productos personalizados.

Porque la personalización ya no es el futuro, es el presente, demandada por nuevas generaciones de nativos digitales que consumen productos como un servicio, a su medida y en el momento en que prefieran. En otras palabras, trate a los clientes como usted espera ser atendido, como un individuo.

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