En el escenario actual, donde captar la atención es un reto cada vez mayor para las marcas y ya no alcanza con crear mensajes innovadores y que impacten, comunicarnos de forma única con nuestros consumidores, poniendo el foco en sus intereses y necesidades de forma individualizada, es fundamental. ¿Cómo se logra?

Desde la mirada de Daniel Pasetto, CRM, Loyalty & Digital Sr. Manager de Raizen Argentina, cada vez es más importante plantear y trabajar en la personalización de la comunicación porque no solo permite optimizar budget, con mejoras sustanciales en tasas de OR, CTR y CAC, sino que también es una herramienta clave para rentabilizar nuestro negocio.

“La personalización hoy es un must que debe tener toda organización para monetizar mejor su base de clientes”, asegura. Hoy en día, sigue, “tanto las nuevas generaciones como generaciones más adultas se volvieron muy demandantes de experiencias. El consumidor valida y está dispuesto a pagar más por una experiencia superadora, que lo acerque a cada marca y para poder lograr esto, no solo hace falta personalizar el mensaje, sino también conocer en profundidad a cada cliente. Saber quién es, qué compra, con qué frecuencia o por qué compra eso”.

Pablo Verdenelli, CEO de Seenka, por su parte, coincide en que, más allá de los límites que marca la privacidad, los usuarios tienen muchas opciones, son más exigentes y están más ansiosos, por lo que esperan que las marcas se conecten mucho mejor y más rápido para dar su elección y fidelidad.

“Las marcas que logren hablarle simple a cada uno de sus clientes en el momento y lugar correcto son las que van a ganar la carrera”, asegura. “Es clave conectar en el momento y lugar preciso. Los mensajes fuera de contexto o alejados de las realidades de los usuarios, en vez de ayudarnos a vender más, nos alejan de la preferencia. Se vuelve ‘ruido’”.

Según Pasetto, estos son los beneficios de la personalización:

• Permite mejorar la tasa de retención de nuestros usuarios. Una estrategia personalizada hace que nuestros usuarios se sientan escuchados e identificados con la marca. Conocerlos, escucharlos e impactarlos con lo que desean ver, mejorar nuestro relacionamiento con ellos y genera un vínculo mucho más cercano con cada uno.
• Optimización de presupuesto. Trabajar en segmentaciones y en personalización de nuestra comunicación nos hace ser mucho más efectivos a la hora de generar un impacto con el mensaje. Las tasas de OR, de CTR son mucho mejores, y el CAC baja considerablemente cuando trabajas bajo estas premisas.
• Mejorar el comportamiento de compra cada usuario. Personalizar el mensaje no solo hace más cercana nuestra relación con el usuario, sino que también genera una rentabilidad mayor. Para aumentar la monetización de nuestra base, es clave trabajar de forma segmentada y personalizada.

En el caso de Raízen, dice el ejecutivo, “a través de esta personalización mejoramos la performance o comportamientos de compra de nuestros usuarios. Aumentamos los litros por compra, hacemos cross selling, upselling de producto”.

Herramientas a tener en cuenta

Si bien hay diversos tipos de herramientas, las más utilizadas son las plataformas de gestión de campañas, que ofrecen inteligencia avanzada a escala para que pueda crear mensajes personalizados basados ​​en los intereses y preferencias individuales de los usuarios y ellas combinadas con un buen DMP (data management platform) permiten entender mejor cómo los diferentes perfiles de público se comportan a lo largo del funnel  de conversión y cómo poder impactarlo en cada canal que cuenta la compañía (cross media).

En este sentido, Pasetto comparte: “Hace tiempo que estamos trabajando fuerte en mejorar la tasa de retención de nuestros usuarios y para ellos implementamos dos tipos de herramientas, que combinadas, nos permiten segmentar para luego personalizar y modificar el comportamiento de compra”.

“Implementamos una herramienta de RFM para medir la monetización de cada usuario y la combinamos con una clusterización de nuestra base en donde identificamos diversas categorías de clientes, para luego entrar en detalles de cada uno y tener información puntual del comportamiento de compra de cada usuario”, detalla. “A esto le sumamos la incorporación de diversos algoritmos de predicción de comportamiento, para poder anticiparnos e impactar a nuestros clientes y así modificar su comportamiento de compra. Todo esto lo integramos con nuestro sender, al cual le cargamos varios journeys personalizados para cada tipo y cluster de usuario, así cada comunicación que reciben tiene la personalización adecuada a cada uno”.

Por otro lado, para el ejecutivo de Seenka el primer paso es ordenar en un momento y lugar los datos o huellas que tengo para conocer mejor a mi cliente. “Puede ser una estructura de BI como Big Query, Tableau, Looker, Power BI o idealmente la incorporación de un CDP que normalice mi análisis y mis fuentes de datos”, detalla. “Lo importante es entender que no alcanza con los datos internos que puedo recopilar, sino que necesitamos integrar el 360 de los estímulos que afectan a las decisiones de compra o lealtad, como los estímulos de la competencia, de las noticias, de los canales, de las redes, etc. Desde Seenka consideramos que se necesitan alrededor de 20 a 30 datasets dinámicos, combinando propios y de contexto, para entender con un % de confianza medio el mensaje y momento correcto”.

Luego, el ejecutivo de Raizen agrega: “Todo lo referido a inteligencia artificial y a los algoritmos de predicción son claves para ejecutar campañas personalizadas a escala. Sin tener encendidas estas tecnologías, la posibilidad de escalar es muy complicada y sin escala, la personalización pierde mucho impacto. Hoy algoritmos de predicción nos permiten identificar posibles comportamientos de usuarios y alterarlos con comunicación personalizada para ellos. En nuestro caso, los que más utilizamos son los algoritmos de predicción de churn y de resurrection de usuarios”.

Verdenelli complementa que la IA es un gran acelerador del proceso de análisis y activación. “Con millones de datapoints en nuestras bases, sin el uso de modelos de IA tardaríamos semanas en entender las correlaciones de intereses, acciones y perfiles con la oportunidad de la oferta o la compra. Se proyecta que para el año 2025, la IA manejará el 95% de las experiencias de cliente, y el 15% de las interacciones mundiales en servicio al cliente serán impulsadas por esta tecnología”.

De hecho, “en Seenka usamos IA para casi todos nuestros procesos de construcción de datasets, tanto en el monitoreo, como en el análisis y activación. Estos últimos meses, estamos incorporando nuevos modelos de IA, para encontrar oportunidades de marketing en real time para nuestros clientes”.

Un futuro “personalizado”

Desde la mirada de Pasetto, la personalización cada vez tomará más relevancia en las organizaciones y tenderá a convertirse en un core de cada negocio. “Aquellas organizaciones que no se suban a esta ola, difícilmente puedan ofrecer una propuesta de valor superadora para sus usuarios, que cada vez son más demandantes de experiencias”.

El gran desafío que ve el ejecutivo estará en cómo se preparan las organizaciones para afrontarlo. “La madurez organizacional en el procesamiento y el análisis de los datos es clave para luego crecer y escalar en la personalización”, asegura. “Hoy son pocas las compañías que escalaron en hiper segmentación y personalización de mensajes, pero todos vamos hacia ello. No solo tenemos que conocer al detalle a nuestros clientes para luego impactarlos, sino que también tenemos que identificar cuál será su próximo paso, predecir su comportamiento es clave y creo que es el futuro de la monetización de bases”.

Por último, el responsable de Seenka expresa: “Esperamos que evolucione a mejores productos y servicios que generen más valor para cada consumidor. Eso va a generar más clientes leales y recomendadores. Por otro lado, si nos pasamos del límite, y terminamos siendo invasores o intrusos de la privacidad, seguramente esa personalización se vuelva en contra”.

Desde la inteligencia artificial generativa haciendo contenido personalizado a los modelos de datos predictivos en adelante, lo que seguramente sobren en cada equipo de marketing sean datos, herramientas y tecnologías para personalizar. “El desafío mayor, creemos desde Seenka, va a estar en la habilidad de poner esos datos a trabajar para acercarnos de forma simple y genuina a quienes nos pueden elegir como clientes”, sentencia.