Tiempo de lectura 7 minutos
Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
La personalización no es solo una palabra de moda, es una necesidad. A medida que aumentan las expectativas de los clientes en cuanto a experiencias personalizadas, las marcas deben encontrar formas innovadoras de atraer a su público. Una de las estrategias más eficaces para impulsar la participación de los clientes y aumentar el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) es optimizar los niveles de «generosidad» (por ejemplo, promociones, descuentos, recompensas).
Para captar realmente a los clientes y maximizar el impacto de sus promociones, es esencial que las marcas adopten un proceso de personalización estructurado o un modelo de madurez de la personalización. Así es como funciona:
Estas son las cuatro etapas de la personalización:
La base de cualquier estrategia de personalización exitosa comienza con la segmentación. Al categorizar a los clientes en función de sus comportamientos y características únicas, las marcas pueden comprender mejor y abordar las necesidades específicas de los diferentes segmentos de clientes. Este enfoque «comenzar con el cliente» garantiza que las interacciones sean relevantes y resonantes. Además, ayuda a las marcas a adoptar una mentalidad centrada en el cliente, en la que cada acción de marketing comienza con el cliente en lugar de con una idea de producto o campaña.
Después de crear múltiples segmentos y planificar campañas específicas, los clientes pueden optar a varias ofertas simultáneamente (por ejemplo, una campaña de cumpleaños, una campaña de bienvenida y una campaña de riesgo de abandono). Aquí es donde la toma de decisiones basada en la inteligencia artificial se vuelve esencial, seleccionando de forma inteligente las mejores campañas para cada cliente con el fin de mejorar su experiencia y maximizar su valor de vida útil (LTV) en función de sus preferencias, patrones de interacción y rendimiento histórico de estas campañas con clientes similares. Este enfoque garantiza que cada cliente reciba las ofertas más relevantes, mejorando su experiencia general.
A medida que la personalización se profundiza y los datos de los clientes aumentan, la gestión de estas complejidades se vuelve cada vez más difícil. La toma de decisiones basada en la IA es crucial para ampliar los esfuerzos de personalización, ya que permite a las marcas transmitir el mensaje adecuado a la persona adecuada en el momento adecuado.
Dentro de cualquier campaña, seleccionar la oferta o promoción más atractiva para cada cliente y elegir el canal ideal para transmitirla son pasos cruciales. Mediante el uso de la toma de decisiones basada en la IA, las marcas pueden ir más allá de las pruebas A/B tradicionales (en las que se determina una variante como «ganadora» y se implementa para toda la audiencia, ignorando a los muchos clientes que prefieren otra cosa) y pasar a la optimización continua, garantizando que cada persona reciba la oferta más relevante, adaptada a sus preferencias y entregada a través de su canal preferido. Además, la optimización continua impulsada por la IA se adaptará a la estacionalidad o a los cambios en las preferencias de los clientes y en la gama de productos, lo que reducirá la necesidad de realizar pruebas repetidas manualmente.
Consideremos, por ejemplo, la posibilidad de experimentar con diferentes niveles de descuento. La IA puede seleccionar dinámicamente el nivel de descuento óptimo para cada cliente, mejorando su experiencia al ofrecerle el incentivo adecuado sin aplicar descuentos excesivos a aquellos que podrían comprar de todos modos. Este enfoque no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también aumenta la rentabilidad al preservar los márgenes, garantizando que cada interacción resulte generosa pero estratégicamente sólida.
Por último, para personalizar verdaderamente la experiencia, es necesario ajustar el contenido de la campaña. Esto incluye el uso de etiquetas de personalización, lenguaje condicional y contenido personalizado dinámico en tiempo real o recomendaciones basadas en IA. Estos elementos garantizan que cada interacción se sienta única y adaptada al individuo, lo que mejora el compromiso y la satisfacción.
Con una base sólida de personalización, la optimización de la generosidad (promoción) se vuelve alcanzable. La personalización permite a los profesionales del marketing ajustar el nivel de generosidad (como bonificaciones, promociones o incentivos) que se ofrece a cada cliente en función de sus comportamientos específicos, sus preferencias y su valor previsto a lo largo de su vida. Al aprovechar el análisis avanzado de datos y la IA, las marcas pueden optimizar automáticamente estas ofertas a lo largo del tiempo, asegurándose de que satisfacen las necesidades cambiantes de cada individuo y mejorando los márgenes de beneficio al hacerlo.
Por ejemplo, pensemos en un cliente que es muy activo durante la temporada de compras navideñas, pero menos después. La optimización basada en la inteligencia artificial puede detectar estos cambios en el compromiso y ajustar el nivel de descuento para ese cliente a lo largo del tiempo, de modo que se mantenga en un nivel determinado durante las fiestas y aumente automáticamente después de las fiestas, para incentivar al cliente a seguir activo. Este enfoque no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también impulsa una mayor lealtad y rentabilidad, creando una situación beneficiosa tanto para el cliente como para la marca.
Para obtener más información sobre la optimización de la generosidad, lea cómo OptiPromo mejora los sistemas promocionales mediante la automatización de recompensas personalizadas y basadas en el comportamiento, impulsadas por datos, y cómo permite a los profesionales del marketing ofrecer promociones que aumentan el compromiso y la fidelidad, al tiempo que optimizan la generosidad (el gasto en promoción).
Si bien es esencial optimizar la generosidad, es igualmente importante mantener la coherencia en todos los canales de comunicación. Un cliente nunca debe experimentar una desconexión entre la oferta que recibe en un correo electrónico y la oferta que encuentra al hacer clic en un sitio web. Al coordinar todos los mensajes desde una única herramienta, los profesionales del marketing pueden garantizar un «mensaje simétrico» en el que los clientes reciben mensajes coherentes y coordinados en todos los canales y plataformas. Esto refuerza la experiencia de marca y mejora la retención.
Los cuatro niveles de personalización proporcionan la base para una optimización eficaz de la generosidad, lo que a su vez puede aumentar significativamente el valor del ciclo de vida del cliente y mejorar los márgenes de beneficio. Al optimizar continuamente las ofertas y mantener mensajes simétricos en todos los canales, las marcas pueden ofrecer experiencias personalizadas que no solo satisfacen a los clientes, sino que también impulsan la lealtad a largo plazo y el éxito empresarial.
Para obtener más información, solicite una demostración.
Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
En este informe exclusivo de Forrester, descubra cómo los profesionales del marketing global utilizan la inteligencia artificial y el marketing sin posiciones para optimizar los flujos de trabajo y aumentar la relevancia.
Shai Frank es vicepresidente sénior de Producto y director general para América en Optimove. Desde sus inicios en 2018, Shai ha desempeñado un papel fundamental en la configuración de la visión, la estrategia y la hoja de ruta de la cartera de productos de Optimove. Bajo su liderazgo, el departamento de producto está diseñando y ofreciendo soluciones de marketing innovadoras orientadas al cliente que han sido fundamentales para elevar el éxito de los clientes de Optimove.
Shai aporta una gran experiencia de casi 20 años en liderazgo y gestión de productos en diversos sectores. Es licenciado en Ingeniería Industrial y tiene un MBA por la Universidad de Tel Aviv en Israel.
