¿Qué es la Hiperpersonalización de IA? Ventajas, Estudios de Caso y Preocupaciones Éticas

Hiperpersonalización de IA Ventajas, Estudios de Caso y Preocupaciones Éticas.

Durante décadas, los especialistas en marketing han estado investigando las mejores estrategias para crear campañas de marketing efectivas que se mantengan al día con las preferencias cambiantes de los consumidores. La hiperpersonalización impulsada por IA es una adición reciente al arsenal de un especialista en marketing.

Las estrategias de marketing tradicionales se basan en la segmentación amplia de los consumidores, lo cual es beneficioso para llegar a grupos más grandes. Pero este enfoque no es óptimo para comprender las necesidades individuales.

Los especialistas en marketing también han experimentado con éxito con técnicas de personalización basadas en datos históricos de los consumidores. Se estima que los ingresos generados a nivel mundial por el software de personalización y optimización de la experiencia del cliente superarán los $11.6 mil millones para 2026.

Pero esto no es suficiente.

Las necesidades de los consumidores modernos están en constante evolución. Esperan que las marcas comprendan sus deseos y necesidades, y los anticipen y superen. Por lo tanto, se requiere un enfoque más preciso adaptado a las necesidades individuales.

Hoy en día, los especialistas en marketing pueden utilizar técnicas basadas en IA y aprendizaje automático para llevar sus estrategias de marketing al siguiente nivel a través de la hiperpersonalización. Discutámoslo en detalle.

¿Qué es la hiperpersonalización impulsada por IA?

La hiperpersonalización impulsada por IA es una forma avanzada de estrategia de marketing personalizado que utiliza datos en tiempo real y mapas de viaje individuales junto con IA, análisis de big data y automatización para ofrecer contenido, productos o servicios altamente contextualizados y adaptados a los usuarios correctos en el momento adecuado a través de los canales correctos.

Los datos en tiempo real del cliente son fundamentales en la hiperpersonalización, ya que la IA utiliza esta información para aprender comportamientos, predecir acciones de los usuarios y satisfacer sus necesidades y preferencias. Esto también es un diferenciador crítico entre la hiperpersonalización y la personalización: la profundidad y el momento de los datos utilizados.

Mientras que la personalización utiliza datos históricos como el historial de compras de los clientes, la hiperpersonalización utiliza datos en tiempo real extraídos a lo largo del viaje del cliente para aprender su comportamiento y necesidades. Por ejemplo, un viaje del cliente impulsado por la hiperpersonalización se dirigiría a cada cliente con publicidad personalizada, páginas de destino únicas, recomendaciones de productos adaptadas y precios o promociones dinámicas basadas en sus datos geográficos, visitas anteriores, hábitos de navegación e historial de compras.

La mecánica de la hiperpersonalización impulsada por IA

La hiperpersonalización utilizando IA comienza desde la recopilación de datos y termina en experiencias de usuario altamente adaptadas. Veamos una breve descripción general de los pasos relevantes.

1. Recopilación de datos

No hay IA sin datos. En este paso, se recopilan datos del cliente de diversas fuentes, como:

  • Patrones de navegación
  • Historial de transacciones
  • Dispositivo preferido
  • Actividad en redes sociales
  • Datos geográficos
  • Demografía
  • Clientes con preferencias similares
  • Bases de datos de clientes existentes
  • Dispositivos de IoT y más

2. Análisis de datos

Los algoritmos de IA y aprendizaje automático analizan los datos recopilados para identificar patrones y tendencias. Dependiendo del problema, el análisis de datos del cliente puede ser:

  • Descriptivo (¿qué está sucediendo?)
  • Diagnóstico (¿por qué ocurrió?)
  • Predictivo (¿qué podría suceder en el futuro?)
  • Prescriptivo (¿qué debemos hacer al respecto?)

Este paso es significativo ya que extrae información accionable de los datos brutos y ayuda a comprender a cada cliente.

3. Predicción y recomendación

Basándose en el análisis de datos, los modelos de IA y aprendizaje automático pueden predecir el comportamiento del cliente. Esto podría implicar anticipar los intereses u objeciones potenciales de un cliente, lo que permite a las empresas satisfacer proactivamente las preferencias específicas del cliente y ofrecer contenido, ofertas y experiencias personalizadas en tiempo real. Por ejemplo, Starbucks genera 400,000 variantes de correos electrónicos hiperpersonalizados cada semana a través de su motor de personalización en tiempo real, dirigido a las preferencias individuales de cada cliente.

Ventajas de la hiperpersonalización impulsada por IA

Mejora de la experiencia del cliente (CX) y el compromiso del cliente (CE)

Cuando los clientes ven contenido/productos/servicios adaptados a sus necesidades, se crea una experiencia íntima y se mejora la satisfacción del cliente. Según una investigación de McKinsey, el 71% de los clientes esperan una experiencia personalizada y el 76% se siente decepcionado cuando no la obtienen.

La hiperpersonalización, por lo tanto, elimina experiencias genéricas y las reemplaza con interacciones que se sienten personalizadas y únicas para cada cliente, lo que lleva a un mayor compromiso. El mayor nivel de compromiso aumenta la probabilidad de conversión y promete lealtad a largo plazo del cliente.

Aumento de ventas y ingresos

Una experiencia de compra o contenido más relevante significa que los clientes tienen más probabilidades de encontrar productos o contenido que les encanten y comprarlos, lo que impulsa directamente las ventas y los ingresos. Un asombroso 97% de los profesionales del marketing informan que los esfuerzos de personalización tienen un impacto positivo en los resultados comerciales. Y una estrategia de personalización bien ejecutada puede ofrecer un retorno de la inversión de 5-8 veces en el gasto en marketing. Por lo tanto, al hacer que el viaje del cliente sea más íntimo, la hiperpersonalización mejora las tasas de conversión y aumenta el valor promedio del pedido.

Estudios de caso destacados de hiperpersonalización utilizando IA

Estudio de caso 1: Industria del comercio electrónico (Amazon)

Amazon es un ejemplo destacado de hiperpersonalización en la industria del comercio electrónico. En 2022, las ventas de Amazon alcanzaron los $469.8 mil millones, un aumento del 22% con respecto a 2021. La compañía utiliza un sofisticado motor de recomendación basado en IA que analiza los datos individuales de los clientes, incluidos;

  • Compras anteriores
  • Demografía del cliente
  • Consulta de búsqueda
  • Productos en el carrito de compras
  • Productos que se agregaron al carrito pero no se hicieron clic
  • Monto promedio gastado

Amazon analiza estos datos para crear recomendaciones de productos personalizadas y enviar correos electrónicos altamente contextualizados a cada uno de sus compradores. Como resultado, su motor de recomendación genera una saludable tasa de conversión del 35% basada en la personalización.

Estudio de caso 2: Industria del entretenimiento (Netflix)

Netflix ha revolucionado la industria del entretenimiento a través de su uso de la hiperpersonalización. El ex vicepresidente de innovación de productos de Netflix declaró en una entrevista que:

“Si un miembro en esta pequeña isla muestra interés por el anime, entonces podemos conectar a esa persona con la comunidad global de anime. Sabemos cuáles son las mejores películas y programas de televisión para las personas en esa comunidad en todo el mundo.”

Se informa que las recomendaciones personalizadas ahorran a Netflix más de $1 mil millones cada año. La compañía utiliza IA para analizar una amplia gama de puntos de datos de los clientes, que incluyen:

  • Historial de visualización
  • Calificaciones dadas a diferentes programas o películas
  • Hora del día en la que un usuario ve cierto contenido

Al analizar grandes cantidades de datos altamente contextualizados, Netflix sugiere contenido hiperpersonalizado según las preferencias del usuario. Como resultado, el 80% de las horas de contenido que se ven en Netflix provienen del sistema de recomendación, mientras que el 20% proviene de búsquedas. Esto mejora la experiencia y el compromiso del cliente y reduce la tasa de abandono.

Preocupaciones e implicaciones éticas de la hiperpersonalización con IA

Aunque los beneficios de la hiperpersonalización son tremendos, también existen preocupaciones y implicaciones éticas cruciales que deben tenerse en cuenta:

Problemas de privacidad

Los usuarios pueden sentirse incómodos al saber que cada clic, compra o interacción se está rastreando y analizando, incluso si el seguimiento tiene la intención de mejorar la experiencia del usuario. En septiembre de 2021, Netflix enfrentó una multa de $190,000 impuesta por la Comisión de Protección de Información Personal (PIPC) de Corea del Sur. Según los informes, Netflix violó su Ley de Protección de Información Personal (PIPA) al realizar la recopilación ilegal de información personal de los usuarios.

Manipulación del consumidor

La hiperpersonalización podría llevar a un aumento de la manipulación del consumidor. Con el conocimiento de las preferencias y comportamientos individuales, las empresas pueden influir en la toma de decisiones en gran medida, planteando cuestiones éticas sobre la autonomía y el consentimiento. Cuando las empresas saben dónde te encuentras, qué has comprado y tus gustos y disgustos, están caminando en una cuerda floja entre lo interesante y lo espeluznante, con una alta probabilidad de entrar en el territorio espeluznante.

En conclusión, la hiperpersonalización, impulsada por IA y ML, ya ha traído avances significativos a varias industrias. Sin embargo, su potencial aún no se ha aprovechado por completo. Por ejemplo, la hiperpersonalización podría traducirse en medicina personalizada, con tratamientos y estrategias preventivas adaptados al perfil genético y al estilo de vida de cada paciente. Sin embargo, estas oportunidades también tienen importantes implicaciones éticas y desafíos que deben abordarse.

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