Personalización, predictibilidad y el futuro de las métricas

Las experiencias personalizadas con los consumidores son capaces de construir fuertes percepciones de propuesta de valor de una marca para llevar los niveles de awareness, satisfacción y NPS a lo más alto posible, generando así impacto en los ingresos de cualquier compañía. Además de la personalización, y gracias a herramientas de Inteligencia artificial, la predictibilidad, como segunda tendencia de marketing, ayuda a profundizar en aspectos de personalización avanzada siendo esta la mejor motivación para iniciar planes de transformación en la forma de hacer marketing a corto plazo.

Según SalesForce, el 80% de los consumidores son más propensos a comprar a una marca que ofrece experiencias personalizadas, y a su vez, los clientes leales generan un 52% más de ingresos en comparación con los nuevos clientes. En este sentido, la necesidad de este cambio es inminente.

Hace 20 años, en las aulas universitarias, catedráticos expertos en investigación de marketing y comunicación enseñaban teorías que en ese momento solo podían hacerse realidad en la imaginación. Una de ellas curiosamente era el concepto de “agenda setting”, descrita en 1954 por el famoso investigador norteamericano Wilbur Schramm, como “la capacidad de elección que tenemos las personas sobre nuestra propia agenda de medios, en función a intereses y experiencias pasadas.” Antes, la capacidad se veía limitada al acceso y a la cantidad de contenidos y medios que nos rodeaban, sin embargo, hoy gracias a la era digital, no existen límites y es así como esta teoría se volvió una realidad.

Un ejemplo concreto es Spotify, que utiliza machine learning para mostrar, anticipadamente, una lista de sugerencias de contenido constituida en función a nuestros gustos y elecciones pasadas de modo que personaliza la experiencia por medio de contenido predictivo.

¿Cómo se logra esto técnicamente? La predictibilidad fue descripta por Google y Hubspot como “la capacidad de usar data y analítica para saber cuál podría ser el futuro comportamiento de un usuario frente a un estímulo”. Lograrlo se compone de 5 etapas: recolección de datos, preparación de datos, análisis, modelamiento predictivo y generación de insights. Por su parte, la clave para lograr la personalización es tener en cuenta ciertos conceptos tales como: el cliente en el centro, data fiable y de calidad sobre el cliente o prospecto, hacerlo en tiempo real, y consistencia en todos los canales, tanto on como offline. En este sentido, para lograr ambos cometidos, la recolección e integración de datos es un factor clave del éxito.

Considerando que la personalización y predictibilidad son dos técnicas que ayudan a anunciantes y agencias a recolectar la mayor calidad de data posible sobre sus prospectos y clientes, es necesario tener en cuenta los 7 pilares en los cuales toda estrategia de marketing debería basarse:

1. Recolección e integración de data: El primer paso para garantizar la obtención de data fiable y necesaria es la recolección e integración de datos en entornos digitales seguros y bajo la mirada de procesos automatizados. Este es el principal habilitador para agilizar decisiones contundentes en el crecimiento de los KPI’s digitales.
2. Multicanalidad: Ampliar la mirada a la totalidad de los canales de marketing para lograr crecimiento a corto plazo. El crecimiento orgánico y los medios propios son los más apropiados para pensar en capitalización.
3. SEO como oportunidad con resultados a corto plazo: Teniendo en cuenta el crecimiento orgánico a través de una robusta estrategia SEO, los resultados de un mes a otro son sorprendentes. Además, se trata de un canal con tasas de conversión superiores, en tanto las acciones sean personalizadas en función al estadio del funnel de conversión principalmente.
4. Growth: Es muy importante crear más oportunidades de recolección de data de prospectos y clientes a través del diseño de experiencias multicanal con contenido de valor en el momento preciso mediante el uso de metodologías de Growth hacking & Analítica Digital.
5. Foco en 1st party data: Enriquecer la información de la 1st party (bases de datos actuales) con detalles más específicos que permitan personalizar y predecir. Otro factor de éxito es la comunicación clara y transparente hacia las personas de tal modo que entiendan el motivo y el propósito por los cuales se les solicitan datos privados.
6. Content or nothing: Las métricas creativas juegan un rol importante en la contribución de una campaña. En ese sentido, es necesario tomar en cuenta las características del medio y buyer persona. Las campañas cobrarán sentido en la medida en que sean muy personalizadas y significativas a la vez.
7. Mindset experimental: Establecer e inspirar a los equipos y stakeholders con frameworks ágiles de experimentación constante basados en metodología científica que tome como base el análisis de data para la generación de insights e hipótesis que den pie a ideas colaborativas para iniciativas de alto impacto y menos esfuerzo.

Dependerá de la asignación de prioridades de cada compañía analizar necesidades y planificar un roadmap ágil de transformación, consumer centric, que, por medio de la personalización, predictibilidad y tomando como base la integración de datos multicanal, otorgue experiencias únicas a través de los medios, la creatividad, el canal de ventas y todas las comunicaciones de marca en general. Es necesario que todas las marcas se animen a dar este gran salto, fomentando un marketing significativo para construir marcas memorables.

La autora es Head of Analytics, Data Science and Growth Marketing at Havas Perú