Publicado: 5 de agosto de 2024
Colaboradores: Molly Hayes, Amanda Downie
La personalización con IA se refiere al uso de la inteligencia artificial (IA) para adaptar los mensajes, las recomendaciones de productos y los servicios a los usuarios individuales. Al analizar los datos y aprender del comportamiento de los usuarios, las herramientas con IA pueden crear resultados altamente personalizados que mejoran las experiencias de los clientes y aumentan el compromiso con el cliente.
Los recientes avances en la tecnología de IA, como la IA generativa, han mejorado las prácticas de marketing al generar experiencias personalizadas casi en tiempo real. Estos avances están marcando el comienzo de una era de hiperpersonalización omnicanal: una experiencia del cliente personalizada y fluida en todas las plataformas que responde inmediatamente al comportamiento del cliente.
A medida que la personalización con IA se ha vuelto más matizada y potente, los consumidores esperan estas experiencias personalizadas. Un informe reciente del Institute for Business Value de IBM reveló que a tres de cada cinco consumidores les gustaría utilizar aplicaciones de IA mientras compran. Y, según la consultora McKinsey, el 71 % de los consumidores espera que las empresas ofrezcan contenidos personalizados. El 67 % de esos clientes afirman sentirse frustrados cuando sus interacciones con las empresas no se adaptan a sus necesidades.1 También se ha demostrado que la personalización impulsa la expansión. El mismo informe reveló que las organizaciones de rápido crecimiento obtienen un 40 % más de ingresos de la personalización que sus contrapartes de crecimiento más lento.
En el panorama actual, la personalización con IA se utiliza en todos los sectores para crear recomendaciones de productos relevantes y experiencias contextualmente adecuadas a escala. Estas tácticas se aplican tanto si un usuario objetivo es un solo comprador en línea, un especialista en compras en una organización de empresa a empresa (B2B) o un empleado que recibe comunicaciones personalizadas.
Algunas aplicaciones específicas del sector para la personalización con IA incluyen:
Comercio electrónico: en el comercio electrónico, la IA genera recomendaciones basadas en el historial de navegación y compras, sugiriendo productos según las preferencias y necesidades específicas del usuario. También puede producir correos electrónicos personalizados u otros mensajes para los consumidores, lo que facilita las campañas de marketing personalizadas.
Entretenimiento: las sugerencias de contenido personalizado en los servicios de streaming suelen estar impulsadas por la personalización con IA. Estos motores de recomendación muestran listas de reproducción, películas u otros contenidos adaptados a las preferencias individuales.
Formación y educación: los sistemas de aprendizaje adaptativo, ya sea en el lugar de trabajo o en otro sitio, ofrecen contenidos y recursos educativos a medida. Gracias a la IA, proporcionan feedback personalizado y seguimiento de los progresos.
Finanzas: la personalización con IA ofrece asesoramiento financiero personalizado y recomendaciones de inversión basadas en los objetivos del usuario y las condiciones más amplias del mercado.
Marketing: la personalización con IA impulsa varias estrategias de marketing, incluidas las campañas personalizadas de marketing por correo electrónico o los anuncios en línea dirigidos a grupos de consumidores específicos.
Las herramientas de IA pueden interactuar con los consumidores en cada punto de contacto del recorrido del cliente, desde navegar por un mercado en línea hasta recibir mensajes de seguimiento sobre un producto o servicio.
Implementada de manera efectiva, la personalización con IA tiene un impacto significativo en los ingresos. Una encuesta a cientos de CEO líderes del Institute for Business Value de IBM descubrió que las organizaciones que priorizan la experiencia del cliente (CX) podían ver tres veces más crecimiento de ingresos que sus pares. El 86 % de esos líderes consideraban que la personalización era una parte esencial de sus campañas de CX.
Algunos de los principales beneficios de la personalización con IA incluyen:
Las experiencias personalizadas repercuten positivamente en la satisfacción y la fidelidad de los clientes, proporcionando una experiencia digital contextualmente adecuada y que probablemente dé lugar a relaciones positivas con una marca.
La personalización del contenido mantiene a los usuarios interesados durante más tiempo al proporcionarles la información que probablemente necesiten.
Las recomendaciones relevantes aumentan la probabilidad de una compra, lo que lleva a un mayor número de ventas.
Con la IA, las organizaciones utilizan la automatización para crear un gran número de campañas de marketing, recomendaciones de productos o experiencias de servicio al cliente, liberando recursos para implementarlos en otras áreas. Algunos estudios han sugerido que un programa de personalización reduce los costes de adquisición de clientes hasta en un 50 %.2
Ofrecer experiencias personalizadas basadas en las preferencias del cliente puede suponer una importante ventaja competitiva. Algunas marcas dependen en gran medida de la personalización con IA para su modelo de negocio fundamental, como las empresas de suscripción que ofrecen productos seleccionados a sus clientes.
A medida que la personalización con IA muestra datos granulares sobre los usuarios de una organización, la tecnología se puede utilizar para obtener información sobre el comportamiento actual y futuro de los clientes, lo que permite una toma de decisiones más informada. Con datos detallados sobre los usuarios, las empresas también obtienen información valiosa sobre sus clientes más valiosos, lo que les permite iterar de forma inteligente y avanzar con rapidez.
La personalización impulsada por IA suele implementar alguna combinación de machine learning (ML), procesamiento del lenguaje natural (PLN) e IA generativa. En general, el proceso funciona recopilando datos de los clientes sobre el comportamiento, las preferencias y las interacciones del usuario, junto con datos contextuales como la ubicación, la hora del día y el dispositivo utilizado. A menudo, esta recopilación de datos implica fusionar datos de la organización con conjuntos de datos de terceros.
A continuación, estos datos se analizan mediante algoritmos de IA, que identifican patrones y tendencias en el comportamiento de los usuarios. Por lo general, la IA también agrupará a los usuarios en segmentos basados en características y comportamientos similares en un proceso conocido como segmentación de la audiencia. Al analizar estos segmentos y los comportamientos de los usuarios, la IA recomienda productos, servicios o contenido que se ajusten a las preferencias y la demografía de los usuarios. También puede mostrar contenido específico en un sitio web o aplicación a diferentes usuarios en función de sus perfiles únicos.
A medida que la IA sigue "aprendiendo" de los usuarios a lo largo del tiempo, optimiza aún más su proceso de personalización, adaptándose continuamente para refinar sus recomendaciones y respuestas.
La personalización con IA mejora la participación del usuario al proporcionar recomendaciones específicas y ofrecer contenido único basado en las preferencias y necesidades de un individuo. Algunas aplicaciones clave de personalización con IA incluyen:
La IA analiza los datos de los usuarios, incluido el historial de navegación, las interacciones en las redes sociales, los patrones de compra y las preferencias para sugerir productos que se ajusten a los gustos individuales. Esta técnica se utiliza ampliamente en plataformas de comercio electrónico como Amazon y Netflix, lo que ayuda a aumentar las ventas y mejorar la experiencia del cliente mostrando los artículos más relevantes. Cuantos más datos tenga una IA a lo largo del recorrido del cliente, por ejemplo, los artículos comprados o vistos durante determinadas épocas del año, más refinadas y precisas serán sus recomendaciones.
Los chatbots y asistentes virtuales con IA proporcionan interacciones personalizadas en lenguaje conversacional al "leer" y comprender las consultas de los usuarios y, a continuación, ofrecer respuestas personalizadas. Estos chatbots pueden gestionar el servicio de atención al cliente, ofrecer recomendaciones de productos y ayudar en la resolución de problemas, creando una experiencia de usuario más eficiente y personalizada. Disponibles a todas horas del día, estos chatbots también recopilan información valiosa sobre los patrones de compra y los hábitos de interacción de los consumidores, lo que impulsa la eficiencia.
La personalización de contenido implica el uso de IA para enviar correos electrónicos, artículos, descripciones de productos, videos, mensajes de texto u otros medios personalizados a los usuarios en función de sus intereses y comportamiento. Gracias a la personalización de contenidos, las organizaciones pueden ofrecer activos atractivos y de alta calidad que resuenen entre el público objetivo, al tiempo que ahorran tiempo y recursos.
La IA mejora la publicidad dirigida analizando los datos de los usuarios para publicar anuncios que tengan más probabilidades de interesar a un individuo en particular. Esto aumenta la eficacia de las campañas de marketing y reduce el desperdicio en las campañas publicitarias al llegar al público adecuado con el mensaje adecuado.
La fijación dinámica de precios es una estrategia impulsada por la IA en la que los precios se ajustan en tiempo real en función de diversos factores como la demanda, la oferta, el comportamiento de los consumidores y las condiciones del mercado. Aunque históricamente lo utilizaban con mayor frecuencia las organizaciones de hostelería y viajes, la fijación dinámica de precios se utiliza ahora en varios sectores para optimizar los precios con el fin de maximizar los ingresos y ofrecer tarifas más bajas a los consumidores durante los períodos de menor actividad.
La personalización predictiva utiliza la IA para anticiparse a las necesidades y preferencias de los usuarios antes de que las expresen explícitamente. Al analizar los datos históricos, la IA puede predecir qué productos o contenidos podrían interesar a un usuario a continuación, mejorando la experiencia general del usuario. Por ejemplo, Starbucks puso en marcha un programa de personalización predictiva impulsado por algoritmos de machine learning que ofrecía bebidas específicas a los usuarios de la aplicación en función de su historial de compras. Las predicciones sobre lo que pedirían los consumidores en función de la hora del día o del clima también se integraron en el sistema de gestión de inventario de la marca.
La IA generativa y otros avances en las tecnologías de IA han tenido un profundo impacto en la práctica y la implementación de la personalización en entornos comerciales y en el mundo empresarial. Cada vez más, las tecnologías de IA tienen la capacidad de crear contenidos específicos para usuarios individuales o de prever las necesidades de los clientes. Algunos avances recientes en la personalización con IA incluyen:
La hiperpersonalización avanza en la práctica de la personalización mediante el uso de datos en tiempo real e IA para ofrecer experiencias altamente personalizadas. Mientras que la segmentación agrupa a los clientes, este proceso permite a las organizaciones hablar directamente con los consumidores individuales. Esto puede incluir recomendaciones de productos en tiempo real, contenido dinámico del sitio web que responde a la navegación del usuario y campañas de marketing personalizadas que se adaptan en función de las interacciones del usuario. Con un amplio conocimiento de los consumidores individuales y de cómo interactúan con una empresa, las organizaciones son capaces de ofrecer información contextualmente relevante en el canal correcto en el momento adecuado.
La personalización omnicanal, o personalización sin canales, garantiza una experiencia coherente y personalizada en todos los puntos de contacto con el cliente, incluidos sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales y compras en tienda. La IA puede integrar datos de múltiples canales para crear un recorrido del usuario fluido y coherente: Por ejemplo, el minorista de belleza Sephora ha sido eficaz en su estrategia de personalización omnicanal ofreciendo una aplicación complementaria que ayuda a los consumidores a encontrar artículos. La aplicación unifica puntos de datos como compras anteriores y marcas probadas en el mostrador de la tienda.
La IA generativa puede crear textos de marketing, artículos e incluso activos creativos basados en las preferencias y el comportamiento del usuario. Esto permite a las marcas producir un gran volumen de contenido relevante de manera eficiente y crear mucho más contenido basado en preferencias individuales que en el pasado. Por ejemplo, la IA generativa podría crear anuncios específicos para un consumidor individual en función de la hora del día o de lo cerca que esté un usuario de la aplicación de una tienda en particular.
Aunque muchos casos de uso de la personalización con IA se aplican al marketing externo, también se implementan tácticas similares internamente. La personalización impulsada por IA en RR. HH. ayuda a identificar y fomentar el talento adaptando los programas de formación, los planes de desarrollo profesional y las estrategias de participación de los empleados a usuarios específicos. Esto garantiza que los empleados reciban el apoyo adecuado y las oportunidades de crecimiento, lo que se traduce en una mayor retención de empleados y satisfacción laboral. Los agentes virtuales y los asistentes virtuales también proporcionan comunicaciones personalizadas a los empleados relacionadas con su responsabilidad diaria, lo que reduce los errores y aumenta la eficiencia.
Los esfuerzos de personalización están transformando la forma en que las empresas interactúan con los clientes y los empleados, pero las campañas escalables y exitosas tienden a comenzar con una sólida base de datos y una auditoría rutinaria de las prácticas internas.
Estas son algunas de las prácticas recomendadas comunes para implementar la personalización con IA:
Los sistemas de IA eficaces y ágiles se basan en una sólida base de datos. La captura y limpieza de estos datos, tanto internos como de terceros, suele requerir una inversión significativa.
Esto también podría significar contratar ingenieros y adquirir la potencia de cálculo necesaria para alojar un sistema de IA.
Aunque los consumidores de hoy en día anhelan la personalización, el usuario medio sigue preocupado por la protección de los datos. Los programas eficaces de personalización con IA se esfuerzan por proporcionar a los consumidores información que puedan utilizar, sin extraer innecesariamente datos personales que podrían sentirse incómodos compartiendo.
Un buen gobierno de datos también puede requerir que la organización implemente protocolos de seguridad sólidos para proteger los datos de las infracciones.
El uso de una IA para personalizar la experiencia del usuario normalmente requiere una comunicación clara en la que los usuarios estén informados de cómo se utilizan sus datos.
Unas expectativas claras sobre el uso y la gestión de los datos también pueden garantizar que los modelos de IA se entrenen con datos diversos para evitar los sesgos y la discriminación.
Las organizaciones suelen obtener mejores resultados cuando auditan cuidadosamente el modelo utilizado para entrenar y ajustar su sistema de IA de personalización. Al elegir un modelo de IA que se adapte bien a los casos de negocio y las tareas de personalización, las marcas pueden facilitar productos con un mejor rendimiento. Los modelos exitosos también suelen actualizarse regularmente y volver a entrenarse con nuevos datos para mejorar la precisión.
Las campañas exitosas suelen implicar una planificación significativa antes del entrenamiento de un sistema de IA. Crear una hoja de ruta para alinear las estrategias de personalización con los objetivos empresariales generales puede ayudar a garantizar que el producto final impulse el crecimiento y la rentabilidad.
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IBM Cloud Pak for Data proporciona un conjunto modular de componentes de software integrados para el análisis, la organización y la gestión de datos, así como la capacidad de crear y desplegar sofisticadas soluciones de personalización. Con Cloud Pak for Data, su organización puede recopilar, analizar y operacionalizar datos para la personalización con IA.
Utilizamos IBM Consulting Advantage, nuestra plataforma de compromiso con IA, que sobrealimenta nuestra experiencia con agentes, asistentes y activos de IA generativa creados específicamente para ofrecer soluciones personalizadas a escala, a la vez que se obtiene un tiempo de creación de valor más rápido para los clientes.
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Notas a pie de página
1 The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying (enlace externo a ibm.com). McKinsey. 12 de noviembre de 2021.
2 What is personalization? (enlace externo a ibm.com). McKinsey. 30 de mayo de 2023.