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Mejor, más inteligente, más rápido: cómo la IA está transformando las CDP
Por qué es importante:
Los profesionales del marketing que lean esta publicación comprenderán por qué la mayoría de los programas de personalización no dan en el blanco y obtendrán un marco claro para solucionarlo. Verán por qué incluso los programas sofisticados terminan errando con confianza sobre los clientes a los que intentan llegar. Y se irán con una escalera de cuatro peldaños para ascender desde las conjeturas hasta una experiencia del cliente genuinamente personalizada.
Puntos clave:
Mira 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 ama a los gatos. Aun así, abrió esta sesión de Connect 2026 con una historia sobre comida para gatos. Compró una bolsa. Él no tiene un gato. Estaba cuidando el de otra persona. La semana siguiente, el minorista comenzó a recomendar juguetes para gatos. La semana siguiente, almohadillas de orina. La semana siguiente a esa, aceite para las articulaciones de gatos. El minorista había construido toda una vida para un gato geriátrico imaginario a partir de una única compra sin granos. Y lo más interesante, dijo Ryland, no fue que el minorista estuviera equivocado. Fue que el minorista estaba confiantemente equivocado. Esa frase, “confiantemente equivocado”, es el eje de la sesión. La mayor parte de la personalización en el marketing actual es confiantemente errónea sobre la mayoría de las personas para las que intenta personalizar. No le faltan datos. Le falta la disciplina para obtener sus conclusiones un peldaño a la vez.
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 la reunión donde se describió 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 confiantemente errónea. Las empresas que superan las personas suelen saltar a lo que suena más avanzado... reglas de negocio, luego aprendizaje automático, a menudo sin probar nada en el camino. El resultado es familiar: una personalización más sofisticada que es, en un eje diferente, confiantemente errónea sobre más personas, más rápidamente. Lo que esta sesión de Connect expuso 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. Comienza con lo que es realmente demostrable. Muestra 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 ignoran porque parece demasiado simple.
Peldaño 2: Personalización reactiva. Una vez que el contenido popular ha demostrado su valía, gánate el derecho a ser específico. Reacciona a lo que el usuario individual realmente hizo. No reacciones a lo que se asumió sobre ellos. Aquí también es donde pertenecen las reglas de negocio, superpuestas de forma segura, sin crear el "factor autobús" 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. Una vez probada la reactividad, pasa a anticipar lo que un usuario querrá antes de que lo pida. Observa a los usuarios que se comportan de manera similar y muestra con qué interactuaron. Aquí es donde el aprendizaje automático se gana su lugar, no como un atajo para saltarse los peldaños inferiores, sino como el siguiente paso natural para un equipo que ya ha probado los peldaños inferiores.
Peldaño 4: Personalización omnicanal. Toma la inteligencia de los tres peldaños inferiores y aplícala en todos los puntos donde el usuario interactúa con la marca. Web, banner, búsqueda, correo electrónico, SMS, push. Las recomendaciones no son idénticas en todos los canales, pero son consistentes, relevantes y están construidas sobre 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.
Salta un peldaño y construirás la personalización sobre suposiciones que aún no has ganado. Comienza en el peldaño cuatro sin una base sólida y las recomendaciones parecerán avanzadas, pero se basarán en el mismo gato geriátrico imaginario. Comienza en el peldaño uno y pruébalo, y cada peldaño subsiguiente se hará más fuerte porque los datos subyacentes son reales.
El premio de recomendación de Netflix es una historia 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 mantenía estable y la frecuencia de inicio de sesión disminuía silenciosamente. Las métricas parecían buenas.
El sistema estaba confiantemente equivocado, y las métricas estaban de acuerdo. Los espectadores de Netflix se aburrían 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 profesionales del marketing que ganan no saltan. Ellos suben.
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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 confiantemente errónea”?
Es cuando una marca toma decisiones de personalización fuertes basadas en suposiciones débiles o no demostradas, como construir un perfil completo del cliente 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 y suposiciones ficticias que no reflejan el comportamiento individual real.
¿Cuál es el mejor lugar para empezar a mejorar la personalización?
Comienza con lo demostrable: muestra a todos lo que es genuinamente popular en este momento basándose en la actividad real en el sitio, y luego construye 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 estás respondiendo a lo que los usuarios realmente hicieron. El aprendizaje automático se gana su lugar en el peldaño predictivo, después de que los peldaños inferiores han sido probados.
¿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 estático y menos inicios de sesión.
