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Cómo lograr una verdadera personalización 1 a 1

Posted by Alejandro Durán

10/2/17 6:10 PM

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En un mundo ideal, podríamos obtener toda la información de un contacto: no sólo procesar de forma instantánea todo acerca de ellos, dónde viven, qué han comprado, qué tipo de imágenes llaman más su atención… Sabríamos exactamente qué acción los puede convertir en compradores.

Pero la realidad es distinta: vivimos en un mundo de información incompleta.

Un ejemplo de ello son las visitas a un sitio web. De las primeras se desprende sólo algunos datos: de dónde proceden, en qué página aterrizaron y si han hecho compras o no.

Eso deja un amplio margen de incertidumbre. Pero, a mayor cantidad de visitas, se obtiene más información. Del milésimo visitante, en tanto, es posible saber y aprender mucho más y se puede llegar a conclusiones más confiables.

Hacer frente a la incertidumbre tomando buenas decisiones hace la diferencia entre una marca y otra, porque la certeza rara vez se garantiza. La buena noticia es que la arquitectura de personalización adecuada puede manejar un mundo en constante cambio, sin necesidad de drenar la incertidumbre de nuestras interacciones.

La segmentación está limitada

La optimización que todos conocemos en el mundo digital no es otra cosa que buscar maneras de mejorar una experiencia que es uniforme, es decir, que es igual para todos.

Pensando en aumentar la conversión, se intenta una o más alternativas. Se evalúa qué tan bien funcionan distintas experiencias elaboradas para ese amplio universo y se elige la que muestra un mejor desempeño.

El problema de este enfoque es que asume que todo el mundo cumple con el perfil promedio de ese universo. Intentar enriquecer una experiencia colectiva, necesariamente redundará en una mejora para algunas personas, pero en empeoramiento para otras.

En cuestión de poco tiempo se llega a un punto en que los rendimientos comienzan a decrecer.

La reflexión que se impone en un caso así es: "Si estoy perjudicando a Juan para mejorar la experiencia de Pedro, entonces debería pensar en trabajar en estos diferentes miembros de la población por separado". Llamamos a eso segmentación.

Este intento por reenfocar nuestra estrategia, que comienza con sólo un par de personas, pronto se verá enfrentado a decenas o cientos de segmentos. Y se termina cayendo exactamente en lo mismo otra vez: mejorar para el promedio.

Cada segmento en el que se trabaja es tan intensivo en materia de recursos como lo que se estaba haciendo para toda la audiencia. De hecho, en realidad lo es aun más, porque hay que invertir tiempo y trabajo a descubrir los segmentos, priorizarlos y construir las infraestructuras que permitan entregar diversos contenidos a diferentes personas.

Su beneficio potencial se limita a la mejora incremental al promedio para cada uno de estos segmentos.

La paradoja de la personalización

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Es en este punto que la segmentación se debilita. La gestión aumenta linealmente. Si se tiene tres segmentos, se hace tres veces el trabajo, pero no se puede obtener tres veces el retorno, porque, si bien se trata de grupos más pequeños, sigue siendo la misma cantidad de individuos.

Mito de la personalización 1 a 1

Muchos abordan la personalización con un enfoque de segmentación defectuoso, creando un "segmento de uno". Imagínese que está ofreciendo helado a un estadio repleto de aficionados. Este modelo de "segmento de uno" defectuoso implicaría disponer de un sabor de helado para cada persona. Evidentemente esto no es escalable cuando hablamos de personalización de experiencias en todas las interacciones de sitios web, consultas móviles o comunicaciones por email.

La verdadera personalización de 1 a 1 es diferente, pues se refiere a decisiones individuales, no a la construcción de experiencias únicas.

En lugar de tener miles de sabores de helado, al gusto de cada persona, se trata de decidir, dentro el abanico de opciones disponibles, cuál ofrecer a una persona específica.

Siguiendo esta analogía, basta con tener una docena de sabores para elegir, pero saber cuál atraerá más a cada persona en esa audiencia. La magia está la construcción de un modelo flexible que nos permita tomar una decisión completamente única para cada individuo, incluso cuando lo que sabemos sobre ellos varía mucho.

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Hay que dar un giro significativo a lo que entendemos por personalización como segmento de uno. Es absolutamente imperativo desechar aquella antigua y errada interpretación, si queremos llevar la personalización a escala.

Personalización 1 a 1

Cuando se piensa en experiencias que respondan a acciones, se requiere una solución capaz de identificar al cliente como un individuo y de desencadenar el envío de un mensaje en cuestión de segundos, siempre tomando en cuenta la totalidad de sus compras y su historial de comportamiento.

La personalización 1 a 1 debe utilizar todo el conocimiento adquirido para ofrecer interacciones significativas a cada individuo, en cualquier momento y a través de todos los puntos de contacto.

En una arquitectura de personalización tradicional, los analistas recopilan datos, procesan por lotes y desarrollan modelos que generan reglas a través de flujos de trabajo (workflows). Estas reglas se aplican entonces a las interacciones con el cliente.

Las reglas proporcionan mejoras incrementales sobre las elecciones aleatorias, pero el modelo es estático.

Es la gran debilidad de los modelos de marketing automation. Para proporcionar mejoras continuas, el proceso debe repetirse una y otra vez, lo cual es laborioso e implica un tiempo de retraso.

Machine learning

La verdadera personalización 1 a 1 cambia todo eso. En este modelo, la recopilación de datos es constante y los modelos se actualizan y aplican estas actualizaciones en forma dinámica, sin retrasos, utilizando técnicas avanzadas de Machine learning.

Se toma decisiones 1 a 1 basadas en el contexto. Éste tiene muchos vectores diferentes, como la ubicación o los datos demográficos, el comportamiento de navegación anterior, el comportamiento de compra, el dispositivo y el canal utilizados, el historial de la campaña, etc.

 La personalización 1 a 1 detiene el perpetuo ciclo de recopilar, analizar, aprender. Ya no necesitamos clasificar a los individuos en segmentos predefinidos y defectuosos. En su lugar, exploramos cómo cada elemento del contexto influye en la decisión de un consumidor y luego aplicamos ese aprendizaje a la combinación única de factores conocidos para cada individuo.

Se debe considerar los atributos contextuales como si fueran los genes de una secuencia de ADN. Si bien hay un conjunto definido de genes aplicables a todos los seres humanos, cada individuo tiene una combinación única.

La combinación única de valores específicos de cada persona sobre estos atributos se convierte en su huella digital. Ante una nueva visita, individual, podemos basarnos en ese perfil que tiene en cuenta todo lo que hemos aprendido acerca de esos atributos y su relación entre ellos, para tomar una decisión para esa persona específica.

En MasterBase® pensamos en individuos, no en segmentos.

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Cómo lograr una verdadera personalizacion 1:1

Topics: Inteligencia Artificial, Conductuales, Machine Learning

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