En la era de la infoxicación, la personalización en marketing es un factor vital para que las marcas logren obtener un espacio propio y único en las mentes de los consumidores.
La recopilación y tratado correcto de los datos es el camino que se viene marcando desde hace un tiempo y que nos permite crear una estrategia de marketing totalmente personal.
De hecho, gracias a la generación de datos por doquier dentro del entorno digital, las marcas podemos desarrollar 3 acciones concretas para mejorar la personalización de nuestras estrategias de marketing:
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Absorbemos.
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Comprendemos.
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Interpretamos
Vemos casos concretos y de éxito como por ejemplo los de Amazon, Spotify, Uber, Netflix, etc.
De todos ellos hablaremos más adelante.
De acuerdo a estadísticas facilitadas por Salesforce Research, en su informe “El estado del cliente conectado”, el 61% de los encuestados dice que la tecnología está redefiniendo sus comportamientos.
El informe deja claro que:
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La mitad de los encuestados afirma que es probable que cambien de marca si ésta no anticipa sus necesidades.
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El 75% de los consumidores, espera que las marcas brinden experiencias consistentes, sin importar el canal por donde se involucren; redes sociales, sitio web, dispositivos móviles, etc.
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Los clientes esperan que cada punto de contacto con las empresas sea de inmediato, personalizado y proactivo.
Entonces, yo respondería que la "culpa" o mejor dicho la responsabilidad en este tema es compartida 50-50.
Una tecnología que dispone de un ambiente propicio para aportar experiencias únicas y un consumidor que se va moldeando cada vez más a ello y, por lo tanto, se vuelve más exigente.
Ahora bien, una vez cerrado el ciclo de reflexión, podemos entrar en materia.
¿En qué consiste la personalización en marketing?
Atribuirle un concepto teórico es complicado porque podemos quedarnos cortos con la definición.
Pero en su sentido más simple, la personalización en marketing se trata de acciones basadas en data para mejorar la experiencia de los usuarios, consumidores y clientes.
La personalización del marketing es todo aquello que te permite tumbar barreras para que en vez de hablarle a un público objetivo, le hables a Daniel Pizarro, hombre de 45 años de edad, con residencia en Lima, casado con 2 hijos y otro en camino, contratista que siempre está buscando rebajas para mejorar su margen de ganancia y calidad en los productos para tener siempre satisfechos a sus clientes.
Aunque suene complicado, irónico y extenso, los consumidores ya no quieren ser parte de una audiencia, quieren ser vistos como lo que son, personas con vidas y problemas reales.
Pero además, quieren que las marcas les entiendan y les traten como tal, ¿complicado?
¡Para nada!
Porque para eso tenemos la personalización del marketing, una teoría que busca interactuar con un número infinito de audiencias individuales.
¿Cuáles son las nuevas tendencias en personalización en marketing?
Es impresionante cómo el manejo correcto de datos puede hacernos generar campañas totalmente individuales, empezando por la más amada ahora:
Motores de recomendación de productos
Imagina el mundo como era antes: ibas a la tienda cerca de tu casa y te encontrabas con “Don José” el dueño del negocio que lo ha atendido por años y que además te vio crecer.
Como cada jueves en la noche, vas por los mismos productos para llenar tu despensa y “Don José” como buen vendedor ya conoce lo que te gusta y te recomienda que llevar.
Pues ahora, “Don José” es un algoritmo que entiende, mediante aprendizaje automático tus comportamientos de compra, por lo tanto, cada vez que añades un producto al carrito, él tiene más material para entender qué es lo que te gusta y qué es lo que podría gustarte.
Los motores de recomendación de productos, puedes encontrarlos en prácticamente cualquier tienda online.
Saben muy bien de ventas cruzadas y ventas adicionales, así como “Don José”.
Los motores de recomendación de productos son un tipo de sistema de filtrado de información que intenta predecir la preferencia o la calificación de un usuario, con respecto a un producto.
Hay varios tipos de motores de recomendación, aquí los más usados:
1.- Filtrado colaborativo
Es un tipo de filtrado que permite agrupar varios perfiles de usuarios para agruparlos y mostrarles la misma información.
Es como una especie de segmentación de la base de datos para emparejar a los usuarios con los mismos gustos y crear un perfil general.
Esta agrupación puede revelar información nueva que permita en el futuro mejorar las acciones de mercadeo para cada segmento.
Es el tipo de filtrado que podemos ver el algunos ecommerces.
2.- Filtrado basado en contenido
Es un filtrado que se basa en las palabras clave usadas por el usuario y los elementos que le pueden gustar a ese usuario.
Fundamentados en esa información, los algoritmos analizan los elementos y ofrecen contenido más personalizado en las futuras visitas.
3.- Filtrado basado en el perfil demográfico
Este tipo de filtrado no necesita del historial del usuario para trabajar en las recomendaciones, por el contrario, las sugerencias se dan basadas en los distintos perfiles demográficos.
Quizás puede ser el menos exacto, pero igual funciona.
Lo demuestraré más adelante.
4.- Filtrado híbrido
Como su nombre bien indica, este tipo de filtrado busca mezclar los atributos de todos los anteriores, para brindar una experiencia mucho más completa y personalizada.
Un ejemplo es Netflix.
Puedes ver que el contenido que se muestra a un usuario en España, no es el mismo que se muestra a un usuario en LATAM.
El contenido de la página puede variar de acuerdo al país donde resides, por ejemplo, en Colombia, es más probable que a un usuario se le muestre el contenido producido por Caracol TV.
Lo mismo en España, es más probable que a un usuario de dicho país, se le muestre contenido producido por Antena 3.
Es decir, es posible que Netflix muestre contenido de local como primera opción, así como también, puede mostrar contenido mixto.
Todo dependerá de los datos que absorba, comprenda e interprete.
Pero lo realmente maravilloso no es el filtrado de los motores de recomendación de productos, sino la forma en cómo se analizan los datos:
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Tiempo real: lo que quiere decir que los cambios del filtrado se van dando a medida de que el usuario va dejando rasgos en su comportamiento.
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Por lote: un análisis que se realiza cada cierto tiempo.
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Casi en tiempo real: los cambios se suscitan cada pocos minutos o incluso, segundos.
¿Cuál es el beneficio de los algoritmos que trabajan para recomendar productos?
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Satisfacción del cliente.
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Servicio personalizado.
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Más y mejores ganancias (el 35% de las transacciones de Amazon se deben a su hermoso algoritmo de recomendación de productos).
Notificaciones Push
Aunque las notificaciones push no son algo nuevo, es oportuno mencionarlas porque son una forma de personalizar las acciones de marketing.
Se usan principalmente para que los clientes mantengan cercanía con la marca o el producto.
Los mensajes pueden variar de acuerdo a los objetivos que persigue la marca:
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Programa de fidelidad: desarrollar mensajes que permitan promocionar un producto/servicio.
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Transaccional: confirmación de pedidos, seguimiento y actualizaciones del estado del pedido.
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Orientado por la ubicación: guarda relación con el marketing de proximidad, es decir se envían mensajes por medio de la app cuando un cliente está físicamente cerca de la tienda. Por ejemplo, Starbucks puede enviarte una notificación para decirte que “si entras ahora por un café, te damos el 10% de descuento”.
De todas las estrategias orientadas a la personalización, sin duda, considero que las notificaciones push tienen un enorme potencial debido a que todos mantenemos una relación cercana con nuestro móvil.
De acuerdo a un artículo compartido por ABC España, 1 de cada 3 personas mira el móvil más de 100 veces al día.
Mientras que el 25% de los menores de 25 años, puede verlo en promedio, 150 veces al día o lo que es lo mismo una vez cada 7 minutos.
De modo que desarrollar estrategias que nos permitan llegar directamente al móvil de los clientes y usuarios de apps, es perfecto, oportuno y personalizado.
Publicidad programática
Hay distintas formas de hacer publicidad programática, la más común de todas y la que ha causado furor desde el año pasado ha sido el sistema de puja en tiempo real o por sus siglas en Inglés RTB.
Funciona de la siguiente forma:
Los anunciantes configuran una campaña y fijan una puja que pagar por la impresión del sitio web y una serie de características que definen a su consumidor ideal, que pueden estar directamente relacionadas con la ubicación demográfica o cualquier otro tipo de señal que demuestre una intención de compra.
Cuando un usuario entra al sitio web donde se lleva a cabo la puja, un software se pone a trabajar para determinar si ese usuario cumple con los requisitos para convertirse en cliente y de ser así, ofrece la puja acordada inicialmente y de forma automática.
Lo apasionante de estas pujas, es que son en tiempo real, entonces si el anunciante 2, ofrece una puja mayor al del anunciante 1, este queda fuera y el anunciante 2 se lleva la impresión.
La publicidad programática es fantástica porque no solo el anunciante gana, también el usuario porque siempre va a tener un anuncio que se ajuste a lo que él está buscando.
Por eso hay tanta popularidad con esta forma de aplicar la personalización del marketing.
Sin embargo, la tendencia no es la crear de publicidad programática, sino lo que viene de la mano de los gigantes de la personalización: Google y Amazon que, de acuerdo a fuentes en Estados Unidos ( CNET y ADvendio), están empezando a trabajar en publicidad por voz.
Mapas de calor
Los mapas de calor son parte de las tendencias más queridas por los especialistas que quieren llevar la personalización del marketing al siguiente nivel, porque son representaciones visuales de los puntos de nuestro sitio web que más le interesan a nuestros usuarios.
Fuente: Crazyegg
En la captura de pantalla anterior se puede observar cuáles son los puntos en los que el lector se centra, por lo tanto, nos ayuda a determinar en que parte de nuestras páginas web debemos enfocarnos en cuestión de diseño.
Los mapas de calor se han vuelto mucho más populares desde que los especialistas de marketing se están apoyando en el contenido relevante para atraer a los potenciales clientes.
Pero además porque nos permiten conocer ciertos detalles importantes:
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Saber en qué punto los usuarios abandonan la lectura, por lo tanto mides el engagement.
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Dónde están haciendo clic o si están dando clic donde pensabas.
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Puedes medir la atención porque te permite conocer cuáles son los formatos a los que les prestan mayor atención, cuáles son los formatos que distraen al lector y qué titulares funcionan mejor.
Una larga lista de cuestiones que puedes responder y que te ayudarán a mejorar la experiencia de los usuarios.
Con los mapas de calor, junto con los test A/B, creamos un gran equipo para determinar el mejor diseño para que nuestros usuarios y leads se sientan a gusto y con un sitio web personalizado.
De influencer a nanoinfluencer
Los influencers han sido grandes aliados para trazar un camino que nos permita caminar “tú a tú” con los potenciales clientes de la forma en como ellos lo han estado pidiendo: personas comunes con problemas reales y no como un número.
A eso debemos sumarle la espontaneidad de estas figuras que rápidamente hacen conexiones reales con su comunidad.
En resumen, son claves a la hora de dirigir un mensaje personalizado.
Pero justo por la fuerza y popularidad que han alcanzado, la credibilidad la han estado perdiendo dado que hay figuras que solo se dedican a hacer publicidad y eso aleja a quienes queremos atraer.
Sin embargo, las tendencias van y vienen y la que ha llegado es la de los nanoinfluencers, una figura que tiene el mismo rol que un influencer solo que por su pequeña cantidad de seguidores, tiene la probabilidad de generar más credibilidad y afinidad con la comunidad.
Lo que sucede con estas figuras es que sus seguidores pueden verlo y sentirlo como pares, no como una figura pública que se está cotizando con grandes marcas.
Y eso es justo lo que ha provocado que ciertas marcas pongan el ojo en ellos.
¿Por qué es importante que los marketeros se dirijan a las personas de forma concreta?
Respondo con otra pregunta: ¿cómo te sentiste cuando viste tu nombre en la lata de Coca Cola?
Seguramente con una sensación de exclusividad indescriptible.
Solo en España hay 269.281 hombres que se llaman Daniel (según el INE).
Pero pese a la cantidad de personas con el mismo nombre que tú (Daniel o el que fuera), la experiencia de tener una lata de Coca Cola con tu nombre es fantástica aunque la sensación sea solo por unos segundos o minutos.
He ahí donde radica la importancia de individualizar nuestras estrategias de marketing, en estos tiempos de dura competencia la experiencia de los clientes es lo que verdaderamente cuenta.
Los micromomentos, como los llama Google, son lo que al final del día, harán que nuestros clientes nos guarden en sus memoria.
De hecho, podemos verlo en algunas marcas y empresas reconocidas, como por ejemplo:
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Target
Una tienda minorista por departamentos que ya hace algunos años se la jugó y creó un algoritmo que adivina cuando un cliente está embarazada.
Siento que vale la pena rememorar la maravillosa forma de Target de personalizar sus estrategias.
Andrew Pole, responsable de crear dicho algoritmo, había estado recientemente como estadístico de la empresa, cuando compañeros de trabajos le preguntaron que si era posible crear un algoritmo que predijera el embarazo de los clientes, incluso antes que ellos mismos.
Según se explica en el artículo de The New York Times, los padres son el santo grial de los minoristas, sin embargo, la mayoría de ellos no compran juguetes, por ejemplo en Target.
Sí quisieran hacerlo, irían a una juguetería y lo mismo si quisieran suministros para la alacena.
Sin embargo, Pole (el creador del algoritmo) creía que la conducta de un padre norteamericano podría cambiar justo antes del nacimiento de un hijo.
Entonces, la idea de Target era llegar antes de que otros minoristas (competencia) supieran el estado del cliente.
La intención de la tienda, fue crear mensajes personales en el segundo trimestre del embarazo, que es cuando las mujeres empiezan a comprar todo tipo de cosas nuevas relacionadas a su embarazo y el nacimiento del bebé.
Copio textualmente la cita de Pole en el New York Times:
As soon as we get them buying diapers from us, they’re going to start buying everything else too. If you’re rushing through the store, looking for bottles, and you pass orange juice, you’ll grab a carton. Oh, and there’s that new DVD I want. Soon, you’ll be buying cereal and paper towels from us, and keep coming back.
Pole creía que tan pronto como la tienda les hiciera comprar pañales, los clientes comenzaría a comprar todo lo demás.
Así fue como crearon el grandioso algoritmo que predijo el embarazo de una adolescente que no llegaba a la mayoría de edad.
Target lo supo, incluso antes de que los padres de la embarazada se enteraran.
El Algoritmo de Target se basó en el teorema de Bayes, una teoría que se fundamenta en probabilidades aleatorias, de forma que la tienda minorista podía conocer las probabilidades de que ocurrieran ciertas cosas.
El caso de la adolescente embarazada salió a la luz pública, porque de acuerdo al algoritmo creado por Andrew Pole, las embarazadas registran un patrón de compra.
Por tal motivo, a esa adolescente le llegaron a su correo cupones de descuentos en productos para bebés.
Sin duda, Target debía ser incluido en estos ejemplos porque siempre ha hecho un esfuerzo en conocer detalles personales sobre sus clientes, que además están identificados con un ID.
Esto es personalización en marketing basado en datos, tal y como te lo había comentado al principio.
Sainsbury's, supermercado británico
¿Recuerdas el marketing de proximidad?
Pues este supermercado británico lo aplicó para promocionar ofertas dentro y fuera de la tienda.
Incluso, para enviar mensajes a los clientes que le estaban comprando a la competencia y generar ofertas que le permitieran regresar a Saunsbury's.
Su campaña fue tan maravillosa que obtuvo el premio de Mobile y Marketing, en el evento Marketing Week, del año pasado.
AMA: marca chilena de comida orgánica
Es una marca chilena de alimentos orgánicos que ha estado creando una campaña sólida con la ayuda de los nanoinfluencers.
Puedes visitar su sitio web o ver los perfiles de las figuras que están apoyando la estrategia micro de la marca.
Igual aquí te dejo las capturas:
Si vas a la home de uno de estos perfiles te fijaras en que ninguna de estas nanoinfluencers poseen más de 5.000 seguidores pero sus likes son pocos, orgánicos y verdaderos.
Una estrategia que le llega a algunos pocos pero que por las características de estas figuras, pueden crear relaciones mucho más cercanas y sinceras con su audiencia.
Netflix
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Hace alrededor de 250 pruebas A/B al año, eso es casi a diario.
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Usa filtros híbridos en su motor de recomendación de productos. Como lo mencioné anteriormente, esto quiere decir que a un usuario en Argentina no le mostrará el mismo contenido que a un usuario en Colombia, por ejemplo. Además de llevarse por la edad, los gustos, las preferencias, etc.
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Con la ayuda de la AI y el aprendizaje automático, Netflix puede conocer: historial de búsqueda, datos de calificacion, hora de conexión, la fecha y el dispositivo desde el que se conecta.
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Eso le ayudará por ejemplo, a recomendar contenido similar. Si un usuario se interesa por las series basadas en historias reales, el algoritmo hará el esfuerzo de recomendar más contenido igual. O si el usuario se conecta muy tarde durante las horas nocturnas, Netflix mostrará en la página inicial contenido que el usuario haya dejado a la mitad y no contenido nuevo.
Sin duda, una prueba de que el análisis correcto de datos puede provocar el crecimiento orgánico y exponencial de la marca.
Uber y Spotify
Hicieron una alianza que muestra el interés por llevar la personalización y la experiencia al siguiente nivel.
Eso significa que el usuario Uber puede crear una lista de reproducción que desea escuchar durante su viaje, compartiendo además sus canciones favoritas con otros usuarios Uber.
Una vez que se inicie el recorrido al destino final, la lista de reproducción empieza a sonar.
La opción aplica sobre varias condiciones:
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Usuarios con cuenta premium en Spotify.
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El conductor decide si participar o no. Por lo tanto, la lista de reproducción se activará sólo cuando el usuario Uber lo pida.
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El conductor siempre tendrá el control sobre el volumen.
Pese a las condiciones, sigue siendo una hazaña increíble y maravillosa para poner al cliente en un pedestal de oro.
5 ejemplos de personalización en marketing
1.- Tienda-taller de sastrería de Levi's
La tienda Levi's más grande de New York, ubicada en Times Square Manhattan, sería la sexta en toda la ciudad pero lejos de ser una tienda más, se ha convertido en un taller de sastrería.
La idea era crear un espacio en el que los clientes pudieran diseñar sus propias prendas, con diseños únicos y exclusivos.
Para lograrlo, han dispuesto de 4 sastres y capacidades de impresión directa en la prenda.
Además, los clientes pueden acceder a iPads equipados con material precargado: fotos, imágenes, textos y diseños hechos por artistas locales.
2.- Amazon
Mi mente no estaría en paz si no mencionara a Amazon, el que definitivamente es el responsable de todo esto, el que pone el patrón y los demás le siguen.
Viene sumando esfuerzos desde 2010 para mejorar la experiencia de sus usuarios y clientes.
¿Recuerdas “los clientes que vieron este producto también vieron”?
Aún continúa y sigue funcionando.
Pero ahora, está trabajando basado en el deep learning, una combinación entre AI y aprendizaje automático que le está permitiendo aprovechar el descubrimiento de los usuarios para aumentar sus ventas.
Por eso, sucede algo parecido a Netflix, la página principal de un usuario nunca será igual al de otro.
El contenido, siempre será distinto y personalizado.
El filtrado del motor de recomendación de Amazon está basado en dos de los que mencionamos anteriormente: colaborativo y basado en contenido, realizando un análisis casi en tiempo real.
Por eso, podemos pensar que las recomendaciones de Amazon son cada vez más acertadas, sin contar que en la próxima conexión que hagamos, tendremos la sensación de que estamos frente a una página hecha exclusivamente para nosotros.
3.- Genwords
Como fiel seguidor y practicante del Inbound Marketing, debo mencionar obligatoriamente la forma en cómo Hubspot nos sugiere personalizar el contenido.
En nuestro blog nos esforzamos por generar contenido altamente dirigido.
Tal es el caso de: “ ¿Como hacer un plan de marketing?”, sobre el contenido, ofrecemos una plantilla, como oferta de valor para que nuestra comunidad tenga material de apoyo y así iniciar la creación de su propio plan de marketing.
4.- Nike
Nike, es otra marca ejemplar que debo mencionar.
Sus campañas publicitarias tienen un target bien marcado, sus mensajes siempre tocan la fibra y van directas a las emociones.
Pero esta vez no hablaré de sus mensajes publicitarios, sino de su función de crear diseños de zapatos exclusivos y personalizados donde el cliente puede escoger el modelo, el color, los estampados, y el material de la suela.
5.- Campañas de correo electrónico de Hubspot
Hubspot siempre nos brinda la sensación de estar creando contenido exclusivamente para uno de sus clientes y suscriptores.
El mensaje demuestra la preocupación y el interés de ayudar a una integrante de mi equipo en su capacitación para obtener más certificaciones Inbound, además de querer echar una mano con el crecimiento del sitio web.
Aunque sabemos que este mail, es enviado a cientos de personas, con agregar el nombre de la persona y el sitio web asociado a la cuenta es suficiente para hacernos sentir que somos importantes para ellos.
Esa atención personalizada evidentemente aumenta la experiencia positiva de los clientes, consumidores, suscriptores, leads, etcétera y como consecuencia natural, de que ocupamos un espacio especial.
Conclusión
La personalización en marketing ya tiene un camino bastante marcado y además bien recorrido, el análisis de los datos es clave para que cada vez más refinemos nuestras acciones.
Tratar a cada uno como un individuo con problemas reales y distintos al otro, sin duda es una tarea titánica pero, en definitiva, es la única forma de ganar clientes de calidad y dispuestos a generar relaciones a largo plazo.