Los consumidores pasan cada vez más tiempo en Internet. Según encuestas recientes, el tiempo medio diario dedicado al consumo de medios digitales oscila entre seis y dieciséis horas. Y cuando se trata de compras en línea, la pandemia de COVID-19 ha acelerado el comercio electrónico, y muchos consumidores indican que continuarán comprando en línea.

Las empresas toman nota. Siete de cada diez consejos de administración han acelerado sus iniciativas comerciales digitales, dice Gartner, y casi la mitad planea cambiar su modelo comercial debido a la pandemia. Para impulsar el crecimiento, las empresas deberán comprender mejor y llegar a sus clientes más valiosos: aquellos que se involucran más en línea y están dispuestos a pagar por contenido y servicios que satisfagan sus necesidades. El desarrollo de ofertas personalizadas para capturar el tiempo y los gastos de los consumidores en línea será fundamental.

La personalización en sí misma no es un concepto nuevo. Nike ofreció su programa NikeID (ahora Nike By You) que permite a los clientes personalizar sus zapatos y ropa deportiva desde 1999, por ejemplo. Lo que es diferente es la facilidad tecnológica para hacerlo. La rápida difusión de la inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático proporciona herramientas ampliamente accesibles. Las interacciones digitales generan una gran cantidad de datos. Y los consumidores están cada vez más dispuestos a intercambiar sus datos personales para obtener beneficios prácticos, como interacciones altamente personalizadas. Las empresas ahora pueden aprovechar y analizar los datos de sus clientes en tiempo real para desarrollar interacciones personalizadas como nunca antes.

Hiperpersonalización: como Netflix

Para llevar a cabo una personalización adecuada en la era digital, las empresas utilizan medios tanto explícitos como implícitos para perfilar a sus clientes. Tomemos el ejemplo de Netflix, reconocida como la primera empresa en ofrecer un alto nivel de personalización en entretenimiento multimedia a través de la ciencia de datos. Netflix aprovecha el análisis de datos para el éxito empresarial de dos formas importantes. El primero es su capacidad para ofrecer un sistema de recomendación personalizado a sus suscriptores para mantenerlos comprometidos. El segundo es usar datos para construir su estrategia de contenido.

Las calificaciones de los clientes de Netflix de sus películas o programas de televisión (datos explícitos) alimentan su sistema de recomendación, que la compañía hizo famoso en 2006 al lanzar el Premio Netflix, un concurso que ofrece $ 1 millón a cualquiera que pueda obtener una mejora del 10% en comparación con su precio. propio algoritmo en ese momento. Sin embargo, mientras que las calificaciones explícitas de los usuarios continúan desempeñando un papel en el sistema de recomendación de Netflix, Netflix reconoce que «la señal implícita es más fuerte». Esto significa que Netflix tiene la capacidad de rastrear cuándo los usuarios inician, detienen, rebobinan, avanzan videos y también puede identificar la hora del día, la ubicación y el dispositivo en el que se encuentra la transmisión. A través del análisis de datos implícitos, como el comportamiento de visualización, Netflix tiene como objetivo vincular a los espectadores con los programas que les gustaría ver en función del estado de ánimo o la hora del día.

Además de recomendar material preexistente a sus suscriptores, Netflix también utiliza datos implícitos para desarrollar contenido original. Su producción insignia, Castillo de cartas, se basó en el análisis de los datos que Netflix ya tenía sobre las preferencias de visualización de los consumidores. En particular, la compañía tomó en cuenta información como calificaciones, historial de visualización de consumidores, productores y actores que le gustaban y pudo establecer una comprensión profunda de los tipos de perfil de su audiencia. Después de triangular a los espectadores que vieron la producción original de la BBC. Castillo de cartas, también disfrutó viendo películas protagonizadas por Kevin Spacey y películas dirigidas por David Fincher, Netflix dio luz verde.

La estrategia de Netflix de utilizar sus datos para ayudar a guiar las decisiones de programación ha dado sus frutos. En 2013, Castillo de cartas ganó tres premios Emmy y disfrutó de un fuerte crecimiento en el número de suscriptores. Netflix ha replicado esta estrategia con La corona, un drama histórico que representa el reinado de la reina Isabel II que se lanzó en 2016. Andy Harris, director ejecutivo de Left Bank Pictures, que produjo La corona contó cómo Netflix ya había analizado los datos de la audiencia y estaba listo para seguir adelante con el concepto, antes de poder ofrecérselo.

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Utilizando datos en tiempo real e inteligencia artificial, Netflix desarrolla experiencias altamente personalizadas para sus suscriptores. Conocido popularmente como «hiperpersonalización», este método avanzado de marketing está en el radar del marketing pionero, según la consultora Accenture. El acceso regular a los datos de los clientes es una condición esencial para llevar a cabo la hiperpersonalización.

En cuanto a la mecánica, es importante construir primero una estrategia de personalización identificando las necesidades del cliente y desarrollando caminos personales. Una vez que se desarrolla la estrategia, la implementación requiere encontrar los datos, la tecnología y la arquitectura correctos.

Pero quizás el tema más importante a tener en cuenta es la pérdida de privacidad. La personalización implica recopilar más datos del cliente, con o sin su consentimiento. Incluso cuando el usuario acepta ceder sus datos, existe una pérdida de confidencialidad. Las empresas deben considerar si esta pérdida de privacidad del usuario es necesaria para lograr sus objetivos comerciales. ¿Cuántos y qué tipo de datos se necesitan realmente? La confidencialidad y la personalización son una escala de compromisos que deben considerarse cuidadosamente y comunicarse de manera transparente.

El marketing tradicional se está volviendo cada vez más obsoleto a medida que las marcas digitales, basadas en datos y directas al consumidor ingresan al mercado. En este espacio de marketing digital cada vez más competitivo, la hiperpersonalización es una forma posible de que las empresas reduzcan el ruido y proporcionen a los clientes exactamente lo que buscan.