Desde que Amazon comenzó a recomendarnos productos en función de nuestro comportamiento de compra, creímos que las empresas serían capaces de conocer cada vez mejor a sus usuarios y clientes para diseñar experiencias casi perfectas: sin ruido, sin fricción y con mensajes y productos totalmente alineados a los intereses de cada persona.
Sin embargo, décadas después y pese a los avances en experiencias personalizadas, esa promesa sigue sin cumplirse del todo. El 75% de los responsables de marketing admite que no logra conectar con sus clientes en el momento adecuado, y menos del 15% de los clientes cree que las empresas los reconocen por el tipo de cliente que son.
¿Cuáles son los mitos más comunes de la personalización?
- Crea experiencias más atractivas: conoce al usuario y sabe lo que le gusta
Aunque los usuarios están dispuestos a compartir sus datos a cambio de experiencias más atractivas y relevantes –el 83% de los consumidores lo haría–, todos hemos vivido algunos momentos en los que las empresas fallan al interpretar nuestros gustos: ¿créditos para comprar un coche cuando siempre vas a la oficina en bicicleta? ¿Ofertas de vestidos de gala cuando siempre compras básicos de oficina? ¿Una tablet Samsung cuando eres usuario fiel de Apple?
El problema es que muchas empresas creen que con una segmentación básica (basada en el historial de compras o en datos demográficos simples) es suficiente para conocer a un cliente. Esto lleva a fallos de personalización que frustran al usuario porque ignoran el contexto y los matices que hacen a cada persona única.
¿Qué pasaría si, en lugar de segmentar sólo por historial de compras y datos básicos, también consideramos hábitos de movilidad o preferencias de estilo de vida? El resultado sería recomendarte una bicicleta eléctrica para tu trayecto diario o el nuevo modelo de iPad.
- Llega en el momento preciso para ofrecer al usuario lo que desea
Conseguir impactar al usuario en el momento oportuno parecía ser una promesa alcanzable con la personalización. Pero en la práctica, muchos mensajes llegan a destiempo o con ofertas poco atractivas: ¿has recibido un descuento por un producto olvidado en un carrito y que ya compraste en otra tienda? ¿Una oferta de tarjeta de crédito días después de haber solicitado y obtenido ya una en otra entidad? ¿O esas “últimas oportunidades” repetidas durante semanas sin que la promoción caduque?
El problema radica en la mala calidad y gestión de los datos. Se asume que la información es fiable y actualizada, pero la realidad es muy distinta. Los datos de terceros alcanzan apenas un 42,3% de precisión, y muchas empresas trabajan con bases incompletas, desactualizadas o mal gestionadas, incapaces de reflejar cambios significativos en el comportamiento o estilo de vida de los usuarios.
¿Y si además de datos transaccionales se incorporaran señales en tiempo real, como búsquedas recientes o interacciones en la app? En lugar de un cupón por un carrito ya comprado, recibirías una oferta de accesorios compatibles con ese producto o un upgrade que realmente tiene sentido.
- Se anticipa a las necesidades e intenciones antes de que el usuario las exprese
La idea de anticipar necesidades mediante algoritmos predictivos generó la expectativa de fidelizar clientes y aumentar conversiones. Sin embargo, en la práctica, demasiadas veces ocurre lo contrario: ¿quién no ha recibido anuncios sobre un destino que buscó semanas antes, incluso después de haber regresado del viaje? ¿Ofertas de renovación de un seguro que ya no tiene contratado? ¿O créditos en una app bancaria en la que nunca los ha solicitado?
Estos ejemplos muestran un problema común: se confunden intereses pasajeros con intenciones reales. El error no está en la ausencia de datos, sino en la falta de inteligencia en su aplicación. El sistema se basa en datos aislados —una búsqueda puntual, un historial de navegación o una compra sin contexto— sin analizar el ciclo de vida del cliente y validar si la necesidad ya fue resuelta, apoyándose en información en tiempo real.
Un enfoque más rico sería segmentar por el ciclo de vida del cliente: ¿está explorando, comprando o ya cerró la necesidad? Así, en vez de seguir recibiendo anuncios de un viaje pasado, obtendrías sugerencias de experiencias en destino o de la siguiente escapada que encaje con tu historial de viajes.
- Genera experiencias sin fricción y coherentes en todos los puntos de contacto
Mientras que el 70% de los consumidores espera experiencias consistentes y relevantes en todos los canales, cuando añadimos la compra omnicanal a la ecuación, las estrategias de personalización se vuelven aún más complejas. En lugar de sinergias coherentes entre canales, lo que encontramos son experiencias fragmentadas que generan confusión: ¿llenaste un formulario online para pedir un presupuesto de seguro de salud y luego te pidieron los mismos datos por teléfono? ¿O recibiste una oferta exclusiva por SMS que en la tienda física desconocían?
Detrás de estas fricciones hay un problema fundamental: la falta de integración de datos. Las empresas almacenan la información del cliente en silos que no se comunican entre sí. Los departamentos operan de forma independiente, priorizando sus propias métricas sin considerar el impacto global. Esta desconexión, unida a una cultura que no fomenta la colaboración, impide que la información fluya y ofrece al cliente una experiencia incoherente y frustrante.
Segmentar no sólo por canal, sino por el journey completo evita duplicaciones. Así, por ejemplo, tras llenar un formulario online de un seguro, el agente ya tendría tus datos en la llamada y en la sucursal para ofrecerte directamente un plan ajustado.
- Más datos siempre significan mejores experiencias
Es cierto que los usuarios son proclives a facilitar información de forma voluntaria para obtener experiencias más relevantes, pero esta disposición está condicionada a la transparencia y a la garantía de seguridad. Según estudios, el 69% de los consumidores sólo acepta experiencias basadas en datos compartidos por ellos mismos.
El problema surge cuando la personalización cruza la línea y se percibe como intrusiva: anuncios que persiguen al usuario en redes sociales por un producto que buscó una sola vez, recomendaciones médicas basadas en una búsqueda puntual de síntomas u ofertas insistentes de una app de meditación sin saber de dónde surgió esa idea.
Este es el riesgo de pasar de lo útil a lo “creepy”: cuando el cliente siente que está siendo vigilado. La causa principal es la falta de transparencia y el uso indebido de información privada. Esto genera la sensación de que la marca observa cada movimiento y conversación, dañando la confianza que el usuario había depositado en ella.
El reto no es acumular más información, sino segmentar con criterio: ¿qué pasaría si priorizamos los datos voluntarios y de primera mano frente a los de terceros? En lugar de anuncios invasivos de apps que nunca pediste, recibirías consejos personalizados de bienestar basados en rutinas que tú mismo compartiste.
De la personalización a la hiperpersonalización
No aplicando la personalización de forma efectiva estamos perdiendo una oportunidad: las compañías que logran superar estos retos y aplicar una personalización efectiva pueden:
Llevar la personalización a gran escala exige orquestar distintos elementos que permitan comprender al usuario en toda su complejidad: contextos, motivaciones e intenciones en tiempo real.
La inteligencia artificial es la palanca que hace posible dar el salto hacia la hiperpersonalización, mejorando la calidad de los datos y coordinando interacciones omnicanal mediante la orquestación de agentes inteligentes. Así, cada cliente puede recibir el mensaje adecuado en el momento preciso.
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Y si ya tienes un reto en mente, contáctanos: estaremos encantados de hablar contigo.
Fuentes: Boston Consulting Group, McKinsey y Statistics & Facts for 2025.