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El reto de la personalización de contenidos

2 Marzo

El reto de la personalización de contenidos

Las técnicas de big data y la inteligencia artificial nos permiten recuperar la comunicación personalizada de antes. Durante las últimas décadas hemos perdido ese trato personalizado debido a la explosión del mundo digital. Esto ahora ha cambiado.

La comunicación híper-personalizada es el mayor reto de marketing para las empresas a día de hoy. Y más para los retailers y eCommerces.

Personalizar las promociones incrementa considerablemente las conversiones a venta.

Es muy habitual ver equipos de marketing que celebran un 4% de CTR. En realidad esto significa que para el 96% tu correo electrónico ha sido irrelevante. Esto es un resultado terrible. Las conversiones aumentan cuanto mayor es la relevancia del contenido que enviamos. Es el momento de empezar a cambiar el enfoque de la estrategia de marketing.

El esfuerzo de nuestras comunicaciones debe ser para enviar al cliente aquello que necesita. Nuestro foco debe ser siempre el cliente. Sólo así podremos aumentar los ingresos y la rentabilidad de una compañía. Es provable que tengas que cambiar drásticamente la estrategia de marketing de tu empresa, demasiado centrada en el producto y/o los canales y enfocarte en aquello realmente importante: los clientes.

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No pienses en el número de personalizaciones que deberías hacer, empieza a personalizar las campañas y las promociones, mide los resultados y sigue avanzando.

Para personalizar debes analizar los datos de los clientes. Con los modelos de inteligencia artificial puedes identificar aquellos clientes que aportan más valor a la empresa y sus propensiones de compra. Para empezar con el análisis predictivo debes seguir estos cuatro pasos:

  1. Cálculo de la rentabilidad de cada cliente con el Customer Lifetime Value (CLV).
  2. Scoring de CLV para la creación de tres niveles de rentabilidad.
  3. Clustering según la relación de los clientes con los productos para entender su propensión de compra.
  4. Clustering según la relación de los clientes según las marcas para entender sus preferencias.
  5. Clustering según el comportamiento, para dar un contexto a sus acciones.

¿Cómo hago la transición hacia una estrategia de marketing 100% orientada al cliente?

El marketing predictivo es una forma de ofrecer experiencias de cliente más relevantes y significativas, en cualquiera de los puntos de contacto, fidelizando mejor a los clientes e impulsando los ingresos generados.

Una forma rápida de identificar en qué punto estás es ver si el equipo de marketing destina más tiempo en desarrollar y gestionar las relaciones con los clientes o en desarrollar los distintos canales de venta. Si te encuentras en el segundo caso es el momento de empezar a cambiar. Estas deberían de ser tus prioridades:

  • Identificar los productos que tus clientes querrán en el futuro.
  • Hacer crecer el CLV de cada uno de los clientes para aumentar la rentabilidad de forma glorbal.
  • Transformar toda la organización bajo dos fundamentos: realmente el cliente al centro de todo y decisiones basadas en datos.
  • Personalizar las interacciones del cliente.
  • Alinear las comunicaciones que recibe cada cliente con su interés e intención de compra.

Es probable que dentro de la organización hayas escuchado 10.000 veces que el cliente debe estar al centro de todo. Si el departamento de marketing está organizado por canales y los puntos anteriores no están cubiertos han sido sólo palabras.

El análisis de los datos de cliente son el camino hacia una comunicación relevante

La base de datos de clientes es el activo digital más importante de las empresas y la información que se puede extraer es fundamental para el crecimiento del negocio.

El objetivo del análisis de datos de cliente es predecir el comportamiento individual de cada cliente y agruparlos de la forma más práctica, significativa y accionable posible. Gracias al big data y la inteligencia artificial detectarás:

  • Que un cliente está a punto de comprar un producto.
  • Que un cliente está a punto de no comprarnos nunca más.
  • Que un grupo de consumidores sólo compran con descuento.
  • Que un grupo de consumidores compran en los momentos de lanzamiento.
  • Que algunos clientes compran volúmenes altos pero también son altas su número de devoluciones.

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Los consumidores desean relaciones más próximas con las marcas

Este año es el de la personalización. El 70% de los consumidores europeos esperan que las marcas personalicen sus comunicaciones y/o promociones durante esta año 2020.

El canal mejor valorado para la personalización de contenidos es el correo electrónico, muy por encima de la página web, el uso de notificaciones push, los banners publicitarios o los anuncios en redes sociales.

" La verdadera fuerza del marketing con inteligencia artificial recae en la capacidad de hacer predicciones certeras acerca del comportamiento de los clientes aprendiendo de los datos recopilados en el pasado. "

Recomienda de forma proactiva aquellos productos que tus clientes desean comprar.

El análisis predictivo nos permite predecir cuando un cliente está a punto de comprar un producto, agrupar los consumidores con patrones de compra parecidos, identificar aquellos que sólo compran con una promoción... Existen 3 tipos de análisis predictivo: aprendizaje no supervisado (modelos de clustering), aprendizaje supervisado (modelos de propensión de compra) y aprendizaje profundo (utilizado en las recomendaciones).

Los modelos de aprendizaje no supervisado buscan patrones ocultos en los datos sin intentar predecir o calcular ningún resultado. Son ideales para crear grupos de clientes que comparten gustos o hábitos de consumo para comunicar con ellos de forma personalizada.

Los modelos de aprendizaje supervisado calculan predicciones de resultados gracias a los datos pasados utilizados como entrenamiento. Una predicción habitual es el Customer Lifetime Value de cada cliente o el próximo producto que comprará.

El aprendizaje profundo busca recomendar para cada cliente el mejor producto, promoción y contenido a mostrar. Se utiliza para la personalización de la experiencia de compra en tiempo real.

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