Tiempo de lectura 6 minutos
Mejor, más inteligente, más rápido: cómo la IA está transformando las CDP
Por qué es importante:
Los especialistas en marketing que lean esta publicación comprenderán por qué la mayoría de los programas de personalización fallan y un marco claro para solucionarlo. Verán por qué incluso los programas sofisticados terminan equivocándose con confianza sobre los clientes a los que intentan llegar. Y se irán con una escalera de cuatro peldaños para ascender desde las conjeturas a una experiencia de cliente genuinamente personalizada.
Puntos clave:
Vea a Ryan Johnson y Alana Yentis de Optimove presentar la Escalera de Personalización en Optimove Connect 2026:
Ryland Johnson, quien lidera el producto Optimove Personalize, no le gustan los gatos. Sin embargo, abrió esta sesión de Connect 2026 con una historia sobre comida para gatos.
Compró una bolsa. Él no tiene gato. Estaba cuidando el gato de otra persona. La semana siguiente, el minorista comenzó a recomendar juguetes para gatos. La semana después, almohadillas para orina. La semana siguiente, aceite para articulaciones para gatos.
El minorista había construido toda una vida para un gato geriátrico imaginario a partir de una única compra sin cereales. Y lo más interesante, dijo Ryland, no era que el minorista se equivocara. Era que el minorista se equivocaba con confianza.
Esa frase, “equivocado con confianza”, es el eje de la sesión. La mayor parte de la personalización en marketing hoy en día se equivoca con confianza acerca de la mayoría de las personas para las que intenta personalizar. No le faltan datos. Le falta la disciplina para obtener sus conclusiones peldaño a peldaño.
Aproximadamente el 70% de las empresas nunca superan el primer peldaño de la personalización... personas como la ficticia Sally, de 40 años, dos hijos, dos perros, a la que le gusta el pop de los 80. Todos hemos estado en una reunión donde se describía a Sally. Todos hemos asentido. Y todos hemos sabido en silencio que Sally no existe.
La esperanza es que el envío masivo de correos electrónicos sea lo suficientemente amplio como para que personas como Sally lo reciban. Esa es una estrategia viable. También es una estrategia equivocada con confianza.
Las empresas que superan las personas suelen saltar a lo que suena más avanzado... reglas de negocio, luego aprendizaje automático, a menudo sin demostrar nada en el camino. El resultado es familiar: una personalización más sofisticada que es, en un eje diferente, equivocada con confianza sobre más personas, más rápidamente.
Lo que esta sesión de Connect presentó es un enfoque diferente. No saltar a la cima de la escalera. Ganar cada peldaño.
Cada uno se gana el derecho de subir al siguiente.
Peldaño 1: Popular ahora. Empiece con lo que es realmente demostrable. Muestre a cada usuario el contenido que es genuinamente popular, ahora mismo, basado en la actividad real en el sitio. Todavía no hay suposiciones sobre el individuo. No hay personas inventadas. Solo la verdad de lo que funciona, servido a todos. Es la posición inicial más honesta, y la mayoría de los equipos la omiten porque les parece demasiado simple.
Peldaño 2: Personalización reactiva. Una vez que el contenido popular ha demostrado su valía, gane el derecho a ser específico. Reaccione a lo que el usuario individual realmente hizo. No reaccione a lo que se asumió sobre ellos. Aquí es también donde pertenecen las reglas de negocio, aplicadas de forma segura, sin crear el “factor bus” sobre el que Ryland advirtió (el riesgo de una lógica de negocio tan compleja que solo una o dos personas del equipo la entienden).
Peldaño 3: Personalización predictiva. Con la reactividad demostrada, pase a anticipar lo que un usuario querrá antes de que lo pida. Observe a los usuarios que se comportan de manera similar y muestre lo que les interesó. Aquí es donde el aprendizaje automático se gana su lugar, no como un atajo a los peldaños inferiores, sino como el siguiente paso natural para un equipo que ya ha demostrado los peldaños anteriores.
Peldaño 4: Personalización multicanal. Tome la inteligencia de los tres peldaños inferiores y aplíquela en todos los puntos de contacto del usuario con la marca. Web, banner, búsqueda, correo electrónico, SMS, notificaciones push. Las recomendaciones no son idénticas en todos los canales, pero son consistentes, relevantes y se basan en la misma base.
Alana Yentis, quien lidera el éxito del cliente para Optimove Personalize, argumentó a lo largo de la sesión que la escalera no es una lista de características para elegir. Es una secuencia a seguir.
Si se salta un peldaño, construirá la personalización sobre suposiciones que aún no ha ganado. Si comienza en el peldaño cuatro sin una base debajo, las recomendaciones parecerán avanzadas pero se basarán en el mismo gato geriátrico imaginario. Si comienza en el peldaño uno y lo demuestra, cada peldaño subsiguiente se fortalece porque los datos subyacentes son reales.
El premio de recomendación de Netflix es el cuento con moraleja. Hace diez años, Netflix ofreció un millón de dólares por el mejor algoritmo de recomendación. Alguien ganó. Netflix no implementó la mayor parte del enfoque ganador. Las recomendaciones eran demasiado buenas. Los usuarios veían las mismas sugerencias cada vez que iniciaban sesión, el tiempo de visualización se mantuvo plano y la frecuencia de inicio de sesión disminuyó silenciosamente. Las métricas parecían bien.
El sistema se equivocaba con confianza, y las métricas estaban de acuerdo. Los espectadores de Netflix se aburrieron de la monotonía de ver las mismas recomendaciones repetidamente.
Incluso en la cima de la escalera, la confianza debe ganarse.
La confianza en la personalización no es un punto de partida. Es algo que un programa construye, un peldaño ganado a la vez. Los especialistas en marketing que ganan no saltan. Suben.
Obtenga más información sobre la Personalización a lo largo del recorrido del cliente.
Para más información, contáctenos para solicitar una demostración.
Libro blanco: Cómo la IA está transformando las CDP
David Raab, del CDP Institute, comparte lo que los líderes empresariales deberían empezar a plantearse ahora para sacar partido a las CDP de última generación.
Rob Wyse es director sénior de Comunicaciones en Optimove. Como consultor de comunicaciones, ha influido en el cambio de la opinión pública y las políticas para impulsar las oportunidades de mercado. Entre los temas en los que ha trabajado se incluyen el cambio climático, la reforma sanitaria, la seguridad nacional, la transformación de la nube, la inteligencia artificial y otros temas de actualidad.
Preguntas Frecuentes
¿Qué significa “personalización confiadamente errónea”?
Es cuando una marca toma decisiones de personalización fuertes basadas en suposiciones débiles o no ganadas, como construir un perfil de cliente completo a partir de una única señal de compra.
¿Por qué las personas son una base débil para la personalización?
Las personas pueden ser útiles para la dirección de los mensajes, pero a menudo se basan en rasgos ficticios y suposiciones que no reflejan el comportamiento individual real.
¿Cuál es el mejor punto de partida para mejorar la personalización?
Comience con lo demostrable: muestre a todos lo que es realmente popular en este momento según la actividad real en el sitio, y luego construya a partir de ahí.
¿Dónde encajan las reglas de negocio y el aprendizaje automático en la escalera?
Las reglas de negocio pertenecen a la personalización reactiva una vez que se responde a lo que los usuarios realmente hicieron. El aprendizaje automático se gana su lugar en el peldaño predictivo, después de que se hayan probado los peldaños inferiores.
¿Por qué incluso las recomendaciones “mejores” pueden perjudicar el rendimiento?
Si las recomendaciones se vuelven demasiado repetitivas, los usuarios pueden aburrirse — incluso si las sugerencias son precisas —lo que lleva a un tiempo de visualización plano y menos inicios de sesión.
