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El uso de datos para personalizar campañas de marketing no es ninguna novedad, pero la hiperpersonalización ayuda realmente a las marcas a usar los datos de maneras mucho más innovadoras a las que estamos acostumbrados. Cuando se trata de personalizar campañas, los datos se combinan con el machine learning para ofrecer a los clientes mensajes perfectamente segmentados en cada paso del customer journey, adaptándose constantemente a las necesidades cambiantes del target específico.
Este enfoque de ofertas personalizadas requiere una comprensión profunda del cliente, que va más allá de la recopilación de datos básicos tales como la tasa de conversión o la tasa de abandono del carrito. Transmitir el mensaje correcto significa comprender por qué un cliente toma una decisión en un momento determinado del customer journey, y cómo estas interacciones tienen un porqué.
En 2015, el uso de ad blockers aumentó en un 41% a nivel mundial, en comparación con el año anterior. En aquel entonces, esta tendencia le costó al mercado alrededor de 21.8 mil millones de dólares en visualizaciones de anuncios. Según un informe de investigación de Teads, los anuncios intrusivos (como por ejemplo los anuncios que hacen que se colapse la página de inicio, los banners que no se pueden cerrar o los que aparecen en pop up delante de la página que se está viendo) fueron la principal razón para que los consumidores instalaran un bloqueador de anuncios. En concreto, el uso de ad blockers en España tiene como último dato oficial el publicado por IAB Spain en abril de 2019, cuando se determinó que se había elevado hasta el 26% el número de usuarios que los empleaban.
Los usuarios están enviando una señal clara. La industria publicitaria necesita crear anuncios y experiencias que sean menos intrusivas. Una campaña de retargeting correctamente implementada puede ser relevante sin ser intrusiva. ¿Cómo se crean anuncios relevantes? Mediante la orientación basada en la ubicación geográfica, los hábitos de navegación online, la información demográfica y el contexto de los usuarios. Cuanto más relevantes sean los anuncios, menos probable es que los consumidores los bloqueen. Actualmente, solo uno de cada cinco clientes en el mundo considera que las empresas con la que hace negocios, personalizan su experiencia en función de sus necesidades, preferencias e interacciones anteriores. Esto significa que hay mucho margen para que las empresas se diferencien y tengan más personalidad.
Para atraer y fidelizar clientes hay que ofrecer experiencias personalizadas. Además, esto puede representar también un aumento significativo de los ingresos. En lugar de centrarse solo en comportamientos de compra y preferencias o en la información básica (como la dirección del domicilio o el número de hijos), la personalización ofrece experiencias muy relevantes, que se centran en las necesidades del cliente en un momento determinado. También tienen en cuenta el contexto dinámico en el que los consumidores toman sus decisiones de compra.
Esta personalización de las experiencias del usuario se puede lograr a través de un análisis predictivo, con inteligencia artificial. Este tipo de tecnologías permite a las empresas recabar nuevos insights de los consumidores. Además, los avances digitales abren la puerta a nuevos servicios y puntos de contacto, que ayudan a satisfacer las circunstancias cambiantes del cliente en tiempo real.
La implementación de la tecnología deep learning, una forma de analizar e identificar con mayor precisión las necesidades de los consumidores mediante el uso de algoritmos y modelos de datos, permite un retargeting hiperpersonalizado y de gran efectividad, orientado al consumidor. La orientación basada en algoritmos deep learning permite lanzar ofertas rápidas y personalizadas para cada usuario único, logrando como resultado campañas que solo ofrecen recomendaciones relevantes. Esto produce experiencias menos frustrantes para el usuario y una mayor efectividad para los anunciantes.
Usando la inteligencia artificial, se puede enviar automáticamente la oferta correcta de una manera adecuada. Debido a que las experiencias hiperrelevantes requieren una buena comprensión de cada cliente, es imprescindible contar con datos sólidos. El deep learning ayuda a los retargeters a analizar más allá que simplemente el comportamiento básico de un usuario, centrándose también en cuánto tiempo los usuarios visualizan determinados productos, con qué frecuencia visitan ciertos e-commerce e incluso el orden de las páginas que han visitado dentro de la propia web.
Con esta información, la tecnología puede determinar con precisión el comportamiento del usuario online y predecir cuáles serán sus intenciones. Utilizando grandes cantidades de datos históricos, la tecnología de retargeting puede adivinar en qué productos están más interesados... los usuarios y qué buscarán en el futuro. Esta información ayuda a decidir qué anuncios u ofertas deben mostrarse. Los algoritmos de deep learning ayudan a analizar ofertas y determinar cómo de interesantes son para un usuario específico. El algoritmo también facilita la determinación de qué contenido o anuncio debe mostrarse. Los retailers ya no tienen que simplemente "probar", tendrán evidencia y actuarán de acuerdo con los datos.
El comportamiento del usuario es un panorama dinámico que cambia todo el tiempo. Los algoritmos avanzados pueden adaptar y aprender cómo rastrear estos movimientos y llegar a conclusiones inteligentes. De esta manera, se puede crear un perfil de comportamiento en tiempo real que no solo se basa en lo que hace el cliente en el e-commerce, sino en cómo responde a las ofertas. Y esta es la información que puede llevar sus anuncios "personalizados" a anuncios hiperpersonalizados modernos impulsados ??por deep learning.
