Introducción
La hiperpersonalización en el comercio electrónico se refiere al enfoque de ofrecer experiencias y servicios personalizados en tiempo real a cada consumidor o comprador de un negocio digital. Va más allá de la personalización tradicional, ya que implica conocer en profundidad las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes para superar sus expectativas.
La importancia de la hiperpersonalización en el comercio electrónico radica en la capacidad de las empresas para brindar experiencias únicas y relevantes a cada cliente. Al adaptar el contenido, los productos y los mensajes de marketing a las preferencias individuales de los consumidores, se aumenta la posibilidad de conversión y se fortalece la relación con los clientes existentes.
En el mercado hispano, latinoamericano y mexicano, la hiperpersonalización también ha ganado relevancia. Según un estudio de Stripe, en México, el 40% de los usuarios prefieren las tarjetas bancarias tradicionales como método de pago, mientras que el 15% opta por las carteras digitales y el 16% elige las transferencias electrónicas a través del móvil (Stripe, Inc, 2022). Estas preferencias demuestran la necesidad de ofrecer opciones de pago personalizadas para satisfacer las demandas de los consumidores.
Además, la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO) señala que el 43% de los mexicanos realiza compras a través de plataformas de mensajería instantánea como WhatsApp (Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO), 2023). Esto destaca la importancia de la hiperpersonalización en el comercio conversacional, donde los chatbots y los sistemas de mensajería se utilizan para interactuar con los clientes de manera personalizada y en tiempo real.
De esta manera, la hiperpersonalización es esencial en el comercio electrónico, ya que permite a las empresas ofrecer experiencias personalizadas y relevantes a cada cliente. En el mercado hispano, latinoamericano y mexicano, la hiperpersonalización se ha vuelto aún más relevante debido a las preferencias de pago y al uso de plataformas de mensajería instantánea como WhatsApp.
La hiperpersonalización en los medios de compra
La hiperpersonalización está presente en los medios de compra como WhatsApp, Amazon y Mercado Libre a través de diferentes estrategias y características. A continuación, se detallan algunos ejemplos:
- WhatsApp: Siendo un servicio utilizado por el 92.2% de los mexicanos (STATISTA COMPANY FACTSHEET, 2023), WhatsApp se ha convertido en una plataforma popular para el comercio conversacional. Las empresas pueden utilizar chatbots y asistentes virtuales para interactuar con los clientes de manera personalizada y en tiempo real. Estos chatbots pueden proporcionar recomendaciones de productos, responder preguntas frecuentes y facilitar el proceso de compra. Además, WhatsApp permite enviar mensajes personalizados y notificaciones relevantes basadas en el historial de compras y preferencias del usuario.
- Amazon: Amazon es conocido por su enfoque altamente personalizado en la experiencia de compra. Utiliza algoritmos avanzados de recomendación que analizan el historial de compras, las búsquedas anteriores y el comportamiento de navegación de los usuarios para ofrecer productos relevantes y sugerencias personalizadas. Además, Amazon utiliza técnicas de segmentación de audiencia para enviar correos electrónicos y notificaciones push con ofertas y promociones específicas para cada cliente. También ofrece opciones de personalización en la configuración de la cuenta, como preferencias de envío y métodos de pago guardados.
- Mercado Libre: Como uno de los principales marketplaces de América Latina, Mercado Libre también utiliza la hiperpersonalización para mejorar la experiencia de compra. A través del análisis de datos, Mercado Libre muestra anuncios y recomendaciones de productos basados en el historial de compras y las preferencias del usuario. Además, ofrece opciones de personalización en la configuración de la cuenta, como notificaciones personalizadas y preferencias de envío. También utiliza técnicas de segmentación de audiencia para enviar correos electrónicos y mensajes promocionales adaptados a los intereses de cada usuario.
Estos ejemplos demuestran cómo la hiperpersonalización está presente en los medios de compra como WhatsApp, Amazon y Mercado Libre, permitiendo a las empresas ofrecer experiencias de compra más relevantes y personalizadas para cada cliente.
Actualmente podemos encontrar ejemplos muy populares de cómo los sitios web y aplicaciones ofrecen contenido personalizado basado en los hábitos de compra de los usuarios:
- Amazon: Amazon utiliza algoritmos avanzados de recomendación que analizan el historial de compras, las búsquedas anteriores y el comportamiento de navegación de los usuarios para ofrecer productos relevantes y sugerencias personalizadas. Esto se refleja en la sección “Productos recomendados para ti” en la página de inicio de Amazon, donde se muestran productos relacionados con las compras anteriores del usuario.
- Netflix: Netflix utiliza la hiperpersonalización para ofrecer recomendaciones de películas y series basadas en el historial de visualización y las preferencias del usuario. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los patrones de visualización y ofrecer contenido relevante en la sección “Recomendaciones para ti”.
- Spotify: Spotify utiliza la hiperpersonalización para ofrecer listas de reproducción y recomendaciones de música basadas en los gustos musicales del usuario. Analiza el historial de reproducción, las listas de reproducción guardadas y las canciones favoritas para crear listas de reproducción personalizadas como “Descubrimiento semanal” y “Daily Mix”.
Estos ejemplos demuestran cómo los sitios web y aplicaciones utilizan la hiperpersonalización para ofrecer contenido personalizado basado en los hábitos de compra y preferencias de los usuarios.
Anuncios personalizados
Actualmente, se está generando un cambio en el paradigma publicitario, lo cual implica que hay una tendencia actual de ofrecer anuncios personalizados en el comercio en línea.
Realizar todo esto implica recopilar una amplia cantidad de datos sobre los consumidores, como su información demográfica, historial de compras, intereses y preferencias.
Con los datos recopilados del público, los comerciantes pueden dividir a la audiencia en segmentos más pequeños y crear anuncios dirigidos que aborden los intereses específicos de cada grupo.
La tecnología, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, juega un papel fundamental en este proceso, ya que permite automatizar la selección de anuncios y entregarlos a cada cliente en el momento y canal adecuados. Esto garantiza que el contenido sea relevante y oportuno, lo que aumenta las posibilidades de éxito.
¿Cómo lograrlo?
Estamos presenciando un cambio en el paradigma publicitario, donde los comerciantes en línea se esfuerzan por ofrecer anuncios personalizados que realmente impacten. Lograr esto requiere una serie de enfoques.
En primer lugar, los comerciantes deben realizar una extensa recuperación de datos para obtener más información sobre los aspectos del consumidor, como la información demográfica, el historial de compras, los intereses y las preferencias.
Una vez que se recopilan los datos, es esencial dividir la audiencia en segmentos más pequeños. Al agrupar a los clientes con características y comportamientos similares, se pueden crear anuncios dirigidos que aborden sus intereses específicos. Esto permite a los comerciantes enviar mensajes relevantes a cada grupo, en lugar de enviar anuncios genéricos.
Uso de tecnología como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para automatizar el proceso de selección de anuncios
El uso de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial permite automatizar el proceso de selección de anuncios. Estas tecnologías analizan los datos recopilados sobre los consumidores, como su información demográfica, historial de compras, intereses y preferencias, y utilizan algoritmos para identificar patrones y tendencias.
Con base en estos análisis, el sistema puede determinar qué anuncios son más relevantes para cada segmento de audiencia y en qué momento y canal deben ser entregados. Esto permite una selección más precisa y eficiente de los anuncios, aumentando las posibilidades de éxito al dirigirse a los intereses específicos de cada grupo de consumidores.
Aprovechando la hiperpersonalización
La hiperpersonalización en el comercio electrónico implica conocer las necesidades y preferencias de los consumidores para superar sus expectativas. Esto implica que los usuarios pueden beneficiarse al recibir anuncios que se ajusten a sus intereses y evitar contenido no deseado que no sea relevante para ellos.
La hiperpersonalización en el marketing se centra en crear una experiencia de cliente más individualista. Maximiza el uso de todos los datos recopilados en tiempo real y permite que esos datos sean utilizados por las empresas para brindarle a los clientes productos, servicios y contenido más relevantes para ellos.
Sin embargo, a veces la publicidad puede ser demasiado intrusiva, para lo cual, una de las acciones que es posible realizar de manera preventiva para evitar las comunicaciones comerciales no deseadas es inscribirse en una lista de exclusión publicitaria.
En países como España, existen sitios web para este propósito, como por ejemplo, “Lista Robinson”, mientras que en México existe el “Registro Público para Evitar Publicidad (REPEP)”.
Los anuncios relevantes se crean mediante la orientación basada en la ubicación geográfica, los hábitos de navegación online, la información demográfica y el contexto de los usuarios. Esta información se obtiene a través de un conjunto de archivos conocidos como cookies, los cuales se descargan a los dispositivos conforme se realiza la navegación en Internet o se utilizan aplicaciones conectadas a este.
En años recientes se han generado leyes para la protección de la información de los usuarios, lo que implica que es necesario en muchas ocasiones aceptar las políticas de los sitios web y aplicaciones que recopilan información para brindar mejores opciones publicitarias a los usuarios, quedando finalmente en manos de estos últimos la decisión de aceptar o negar el que sus datos sean utilizados para estos fines.
Sin embargo, también el aceptar el brindar nuestra información de manera privada, ayuda en gran medida a que la publicidad que nos aparezca corresponda mejor a nuestras necesidades y gustos, basados en todos los datos demográficos y geográficos proporcionados.
Utilizando la hiperpersonalización para vender más
Los vendedores pueden aprovechar la hiperpersonalización para llegar a más clientes potenciales al utilizar herramientas ofrecidas por distintos medios para mejorar la eficiencia de las inversiones en publicidad.
Al conocer mejor a los consumidores a través de la recopilación de datos, los vendedores pueden segmentar la audiencia en grupos más pequeños y crear anuncios personalizados que se ajusten a los intereses y preferencias de cada grupo. Esto permite enviar mensajes relevantes a cada segmento, lo que aumenta las posibilidades de captar la atención de los clientes potenciales y generar conversiones.
Además, el uso de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial permite automatizar el proceso de selección de anuncios, lo que mejora la eficiencia de las inversiones en publicidad. Estas tecnologías analizan los datos recopilados sobre los consumidores y utilizan algoritmos para identificar patrones y tendencias.
Con base en estos análisis, el sistema puede determinar qué anuncios son más relevantes para cada segmento de audiencia y en qué momento y canal deben ser entregados. Esto garantiza que los anuncios se dirijan de manera precisa y oportuna a los clientes potenciales, maximizando el impacto de las inversiones en publicidad.
Referencias
- Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO). (9 de Febrero de 2023). Estudio sobre Venta Online en México – 2023 | AMVO. Recuperado el 31 de Julio de 2023, de La Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO) impulsa el ecosistema del comercio electrónico y la economía digital en México: https://www.amvo.org.mx/estudios/estudio-sobre-venta-online-en-mexico-2023/
- STATISTA COMPANY FACTSHEET. (1 de Febrero de 2023). Redes sociales más populares en México | Statista. Recuperado el 31 de Julio de 2023, de Statista: el portal de estadísticas para datos de mercado, investigaciones de mercado y estudios de mercado: https://es.statista.com/estadisticas/1035031/mexico-porcentaje-de-usuarios-por-red-social/
- Stripe, Inc. (4 de Octubre de 2022). Stripe | Guía sobre métodos de pago. Recuperado el 31 de Julio de 2023, de Stripe | Plataforma de procesamiento de pagos por Internet: https://stripe.com/es-mx/guides/payment-methods-guide