Corría el año 1993 y Peppers&Rogers lanzaban lo que para algunos se convertiría en la biblia del nuevo marketing y la experiencia de clientes: “The One to One Future: Building Relationships One Customer at a Time”. Era una locura, nos planteaban que las organizaciones serían capaces de poder ofrecer productos y servicios adaptados a las necesidades de cada consumidor y que el enfoque de ingresos se enfocaría en resultados de largo plazo apoyado en una extensa y satisfactoria relación con clientes.
Era tan adelantado a sus tiempos, que muchos lo etiquetaron como business science fiction el mismo año en que se lanzaba Jurassic Park, película que revolucionaba los efectos visuales en Hollywood. Si para el cine de esa época, la tecnología y el computer science eran tan disruptivos, ¡qué quedaba para los negocios!
La visión de Peppers&Rogers hoy es totalmente plausible. La tecnología existe, los datos existen, las plataformas existen. Y sin embargo, la mayoría sigue enviando el mismo mensaje a millones de personas distintas, convencidos de que cambiar el nombre en el asunto ya es personalización. ¿Cómo hiperpersonalizar sin que la IA sea obligatoria desde el primer minuto?
Conocer a nuestros clientes
La Hiperpersonalización es obsesiva con los datos. Se alimenta de cada punto de contacto que somos capaces de capturar en la interacción con clientes, porque en el fondo hay una promesa importante en que cumplir: mientras más conozca tus preferencias y gustos, más podré ayudarte a resolver tus necesidades.
Una pregunta importante que nos podemos hacer cuando construimos un ecosistema de Customer Data es “¿qué necesito saber de mi cliente para ayudarlo mejor?”. A veces la respuesta no es necesariamente “conocerlo más” y apuntar a capturarlo todo, sino, a “conocerlo mejor” que apunta a tener una visión del cliente mucho más integrada.
Y para ejemplo un caso personal.
“Después de lograr el crédito hipotecario que facilitó la compra de mi casa, no pasaron más de dos meses para que me llamara Joan, un ejecutivo del área de créditos, para darme lo que definió como una gran noticia: tenía un crédito hipotecario pre-aprobado. – Pero Joan, le dije… esto ya lo tomé hace dos meses, incluso ya me entregaron la casa y ahora me encuentro haciendo los primeros pagos mensuales. Joan quizás en un instante de arrepentimiento, se excusó y dijo: Disculpe don Richard entiendo su confusión, pero a nosotros nos han pasado esta lista de personas que tienen este producto en promoción y no nos informan de aquellos que ya han solicitado el producto. Lamentablemente es una pérdida de tiempo para nuestros clientes, y por supuesto también para nosotros.”
Mi banco en particular tiene un perfil de mí probablemente en distintos fragmentos distribuidos a lo largo de cada departamento interno con el que he tenido contacto. No cuentan con una plataforma que integre los datos que me definen como cliente para el banco, en un solo lugar, accesible, consultable y por supuesto accionable.
Para comenzar, no necesitamos un CDP de alta gama, ni un asistente de IA para construir nuestra estrategia de Customer Data. Pero, al final ¿de qué nos sirve saber tanto de nuestro cliente, si somos torpes para encontrar el mejor momento de hablarles?
Decidiendo a quién y cuándo
Por suerte, son muchas las herramientas en el mercado que le permiten a cualquier negocio, sobre todo con canales digitales, crear segmentaciones de audiencias basadas en comportamientos o en criterios específicos y crear triggers que automaticen su ejecución.
Sin Inteligencia Artificial, los casos de uso abundan, como también abunda el trabajo más artesanal. Si seguimos con el ejemplo de mi banco, podríamos considerar una campaña para activar más créditos hipotecarios a clientes entre 35-45 años pero a aquellos que tienen un score crediticio sobre el 75%.
No necesitamos IA para poder segmentar a nuestros clientes por edad y por comportamiento reciente en el sitio web o aplicación móvil. El targeting, en este caso, es totalmente determinista con datos históricos a la mano. Y hay que decirlo, es la manera en la que la gran mayoría de instituciones financieras siguen targeteando sus campañas.
Pero con IA, el escenario se pone mucho más atractivo y efectivo. Mediante la IA podemos detectar automáticamente patrones de comportamiento que pueden inferir que el cliente necesitará un crédito antes de que incluso lo mencione. Y mejor aún, la IA nos ayuda a aplicar lo que en la industria se conoce como el “Next Best Action”, es decir, decidir la comunicación adecuada al cliente (dentro de todas las posibles) según el momento en el que se encuentre.
Para el banco esto significa que antes de enviar la campaña de activación de crédito a Richard, la Inteligencia Artificial le ayudará a decidir si es el momento adecuado de enviarle alguna activación. En el caso de que sí, quizás sea mejor incluirlo en la campaña “Trae tu Nómina” o en la promoción de “Descuento en arreglos florales por San Valentin” considerando el contexto actual en el que me encuentro y la mejor respuesta que puedan obtener de mi. Pero en ningún caso, hacerle llegar todas de una vez apostando a competir por una migaja de mi atención. (Caso real: he recibido las tres campañas hoy mismo en mi bandeja de entrada).
Por lo tanto, la IA actúa como un cortafuegos que protege al cliente (y a la credibilidad del negocio) de recibir mensajes poco consistentes entre sí, y sin cuidado por el contexto que vive.
Pero resolver el “a quién” y el “cuándo” no es suficiente cuando estamos frente al cliente y no tenemos nada de valor que decirle. No solo perdemos el momentum, sino que arruinamos la conversación. El contenido es donde finalmente, la personalización gana o pierde el partido.
El contenido es oro
Si tenemos la suerte de encontrarnos al cliente con ganas de escuchar y en el canal adecuado, no nos queda más que averiguar qué es lo que necesita escuchar en este momento.
¿Y cómo desarrollamos contenido que haga match con el momento del cliente? Pues hacemos uso de los mismos segmentos que creamos y en base a sus principales atributos, logramos crear distintas variantes que mejor resulten según cada caso. La misma promoción bancaria de San Valentin puede llegar a los clientes de distintas maneras. Por ejemplo, si el mensaje llega a un profesional joven en sus 30s, se le puede mostrar la imagen de un chico sorprendiendo a su pareja en el parque, con un texto que diga “Sorprende hoy a tu prometida”. Por otro lado, si el mensaje lo recibe un jubilado de 72 años puede incluir una imagen que muestre a un abuelo entregando flores a su esposa rodeada de todos sus nietos, junto al texto “Un detalle que florece con los años”.
Sin Inteligencia Artificial podemos hacer todo esto, nuevamente de manera más manual y artesanal. Podemos incluso acompañar la campaña con A/B testing para entender qué variaciones funcionan mejor, en qué momento del día o en qué segmentos de clientes.
Cuando la IA entra a la cancha, el estadio se viene abajo: la IA generativa ya está produciendo contenido audiovisual personalizado en tiempo real. Aeromexico lo demostró con una campaña nominada en la IAB: miles de videos de cumpleaños personalizados con año de nacimiento, signo zodiacal y destinos visitados por cada cliente.
Pero la IA no se queda ahí. Para que la Hiperpersonalización sea capaz de poder entregar el mensaje que mejor llegada tenga en clientes, debe saber cuáles son los que mejor probabilidad de éxito tienen. Y para ello, la IA está siendo utilizada para automatizar la generación de metadata de la data, es decir, identificar atributos de miles de piezas de contenido en forma de imágenes de todo tipo. Con ello, la imagen del abuelo que regala flores viene acompañado de metadata como: people_count: 6, age_group_detected: senior_adult, gender_detected_primary: male, family_structure: multigenerational, objects_detected: flowers, bouquet, sofa, children, setting_type: indoor_home
Y lo fantástico viene ahí, porque distintas plataformas de Hiperpersonalización, nuevamente haciendo uso de tácticas de “Next best action”, podrán sugerir qué combinación de contenido (basado en esa metadata) entregar en el mensaje de campaña que curiosamente también fue sugerida por la IA. De esta manera, la IA permite a las marcas poder ofrecer una experiencia que se adapta al perfil, al tono, al canal y al instante que vive el cliente.
La IA nos desbloquea lo imposible
Cuando involucramos la IA ganamos velocidad y escala sin esfuerzo adicional, pero con un aprendizaje continuo y autónomo que no hace más que optimizar cada nueva experiencia que brindamos.
Con IA podremos construir un Customer Data que no sólo reúne información histórica, sino que aporte atributos futuros como scoring de conversión, probabilidad de abandono, o atributos de preferencias como % de afinidad a ciertas categorías. Esto se traduce en un activo invaluable para un negocio que busca rentabilizar relaciones de largo plazo.
La IA nos permite pasar de una contactabilidad reactiva a una experiencia totalmente adaptativa y proactiva. Pasamos de comenzar a decidir cuándo enviar el mensaje de una campaña, a que nuestro sistema determine el mejor momento para cada cliente, cuando más receptivo se encuentre.
Y finalmente con la IA pasamos de contenido estático, a contenido que se crea en el contexto de cada persona, permitiéndonos construir una propuesta de valor por perfil de cliente, donde el sistema no solo nos sugiere qué producto ofrecer sino también el mejor argumento a utilizar.
La Hiperpersonalización no es un proyecto de marketing o, aunque suene paradójico, de data. Es la manera en la que el negocio decide llevar adelante una estrategia de experiencia de clientes, en el que cada comunicación personalizada aporta a construir relaciones de largo plazo.
Y de estas relaciones duraderas era de lo que hablaban Peppers & Rogers, las que en el año 1993 eran una grandiosa visión pero que en el 2026 son definitivamente una poderosa y casi obligada decisión.
El único business science fiction que queda es seguir sin hacerlo.
