Hasta hace muy poco tiempo, la personalización en los eCommerce se refería principalmente a ofrecer un mensaje de bienvenida personalizado, como utilizar el nombre del cliente en un saludo.
Sin embargo, con el avance de la tecnología y el acceso a grandes cantidades de datos, ha surgido un enfoque más avanzado conocido como hiperpersonalización.
¿Qué es la hiperpersonalización en el eCommerce
La hiperpersonalización implica utilizar la data y la inteligencia artificial para comprender y anticipar las necesidades y preferencias individuales de cada usuario en un eCommerce.
En lugar de ofrecer simplemente recomendaciones generales basadas en comportamientos generales, la hiperpersonalización busca ofrecer una experiencia altamente relevante y única para cada usuario.
Esto se logra mediante el análisis de datos demográficos, comportamientos de navegación, historial de compras y otras fuentes de información, lo que permite crear perfiles de clientes detallados.
Con esta información, los eCommerce pueden ofrecer recomendaciones de productos altamente personalizadas, promociones adaptadas a los intereses individuales, mensajes personalizados y contenido dinámico que se ajuste a las preferencias de cada usuario.
La hiperpersonalización en los eCommerce es posible gracias a la combinación de la data y la inteligencia artificial, que permiten analizar grandes volúmenes de información en tiempo real y ofrecer experiencias altamente personalizadas. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también aumenta las posibilidades de conversión y fidelización ha vuelta al stock.
Aumenta los beneficios mediante la hiperpersonalización.
Las experiencias personalizadas son imprescindibles. Las experiencias hiperpersonalizadas marcan la diferencia.
Según el informe del estado de la personalización 2023 de Segment más de la mitad (56%) de los consumidores afirman que se convertirán en compradores recurrentes después de una experiencia personalizada, lo que supone un aumento del 7% con respecto al año anterior
La hiperpersonalización llega en el momento que se adentra en el customer journey de los clientes, yendo más allá de lo básico y descubriendo los elementos que realmente importan. Se trata de aprender de cada acción del usuario para brindar una experiencia que se adapte a esa persona y que impulse los resultados comerciales.
4 Ejemplos de hiperpersonalización en eCommerce
Experiencias de compra personalizadas basadas en datos demográficos.
Esta es una categoría amplia, pero representa una gran parte de lo que realmente significa la hiperpersonalización en el comercio electrónico: tomar decisiones coherentes sobre lo que es probable que deseen los clientes individuales, incluso antes de que lo soliciten.
La información demográfica básica, como género, edad y ubicación geográfica, es fundamental para establecer la confianza y demostrar que se comprende a los clientes.
Después de todo, si un usuario entrara en una tienda de ropa en Sevilla en medio de un duro verano, buscando ropa cómoda y fresca y se le mostraran camisetas que no son de su talla o de su género, no lo entendería y se sentiría frustrado. ¿Por qué debe ser diferente en un eCommerce?
A medida que los visitantes pasan más tiempo en el site, proporcionan información con cada acción que realizan (¡incluso antes de finalizar la compra!). Aprovechar esta información lo antes y con la mayor frecuencia posible puede dar enormes beneficios.
Resultados de búsqueda utilizando AI y NLP.
En algunas ocasiones, la tecnología representa la barrera para una mejor personalización en el comercio electrónico. El proceso de crear experiencias cada vez más dinámicas empieza en el conjunto de la tecnología utilizada.
Sin la recopilación adecuada de datos, no será posible brindar experiencias personalizadas en el momento oportuno y con la frecuencia necesaria.
La utilización de tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (ML) y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) resulta fundamental en este sentido.
Estas herramientas son capaces de identificar las conexiones existentes entre las acciones realizadas por los visitantes y los resultados predefinidos, permitiendo así ajustar la experiencia del usuario sin necesidad de intervención manual.
Por ejemplo, supongamos que un comprador busca manzanas Reineta, pero realiza la búsqueda utilizando el término «manzanas verdes».
La mayoría de las soluciones de búsqueda en el comercio electrónico requerirían una intervención manual para mostrar las manzanas Reineta como resultado principal.
En cambio, el comprador podría encontrar resultados como champús con aroma a manzana verde, bebidas deportivas y caramelos que contienen «manzana verde» en el nombre. Ninguno de estos productos es lo que realmente busca el cliente hipotético.
Sin embargo, mediante el uso de IA y ML, es posible aprovechar los datos recopilados del comportamiento y uso del buscador de los contactos para comprender la fuerte correlación existente entre las búsquedas de «manzanas verdes» y la compra de manzanas Reineta.
Personalización basada en el flujo de clics o «Clickstream»
No todas las plataformas de comercio electrónico basadas en IA son iguales.
Para lograr una verdadera hiperpersonalización en la experiencia de compra, es importante proporcionar personalización desde el principio (antes de la primera compra) y de manera frecuente.
Una forma de lograr esto es mediante el uso de datos del flujo de clics y análisis de ML.
Los datos del flujo de clics o «Clickstream» incluyen acciones realizadas por los visitantes, como clics, agregar al carrito, etc. Al analizar estos datos en tiempo real, una plataforma de búsqueda y descubrimiento de productos basada en el flujo de clics puede mostrar productos que sean más atractivos para ese comprador en particular.
Por ejemplo, supongamos que un visitante nuevo en un sitio de comercio electrónico de ropa busca pantalones. El sitio no sabe nada sobre ese visitante, comienza desde una hoja completamente en blanco y con un término de búsqueda muy amplio. El sitio responde mostrándole los pantalones más vendidos.
El comprador hace clic en un par de pantalones de vestir para mujer de color beige.
Utilizando este clic, el sistema identifica que este cliente quiere ver ropa de mujer, parece estar buscando ropa de oficina y podría tener una afinidad por el color beige.
Esta información se puede procesar al instante para mostrar artículos similares, y los datos del flujo de clics se pueden comparar con los de otros visitantes para encontrar lo que los compradores con comportamientos similares terminaron comprando.
Una plataforma sólida de hiperpersonalización basada en IA y flujo de clics encontrará estas conexiones simples, así como las más complejas, de forma automática y las proporcionará sin necesidad de intervención manual.
Creación de recomendaciones de productos relevantes.
Las recomendaciones de productos son uno de los lugares más obvios donde la personalización puede destacar. Sin embargo, la mayoría de los eCommerce solo personalizan las recomendaciones relevantes al producto actualmente visto y utilizan sistemas semánticos o de etiquetas para vincular los productos entre sí.
Los datos del flujo de clics o «Clickstream» pueden hacer un trabajo mucho mejor. . Con cada clic que realiza nuestro comprador, sus recomendaciones se vuelven cada vez mejores. Esto crea una experiencia en la que las recomendaciones de navegación se vuelven tan poderosas (o incluso más) como la búsqueda en el sitio.
El comprador comenzó buscando en una categoría amplia, pero después de solo unos pocos clics, el eCommerce ha identificado información crítica que podría incluir su talla, género, preferencias de color y estilo, entre otros. Esto permite al sitio proporcionar recomendaciones detalladas que saben exactamente lo que el cliente desea, sin que este tenga que abandonar su experiencia orgánica para seleccionar filtros de productos manualmente.
Proporcionar recomendaciones de productos hiperpersonalizadas comienza con los datos correctos. La imagen completa de lo que un visitante necesita incluye lo que ha hecho clic, lo que ha buscado y lo que ha agregado al carrito. Estos datos del flujo de clics pueden interpretarse utilizando el aprendizaje automático (ML) para sugerir productos que han demostrado ser atractivos para otros clientes que realizaron acciones similares.
Cómo medir el impacto de la hiperpersonalización.
Al hablar de estrategias de hiperpersonalización, es importante comprender cómo se mide el éxito.
Es fácil enfocarse demasiado y mirar métricas que ofrecen una imagen incompleta o tal vez engañosa.
Por ejemplo, centrarse en el importe medio del pedido (AOV, en inglés) puede enviar señales falsas. Dado que esta métrica no tiene en cuenta las tasas de conversión, es posible que tenga ingresos generales más bajos mientras que el AOV esté en aumento.
Por esta razón, el Ingreso por Visitante (RPV, en inglés) es una excelente métrica principal al medir el valor de la personalización.
Cuando se utiliza correctamente, la hiperpersonalización debería:
- Mejorar de manera significativa la experiencia del cliente, fomentando la lealtad y las compras recurrentes.
- Mejorar la satisfacción de compra, lo que resulta en menos devoluciones.
- Mejorar los KPI (indicadores clave de rendimiento) que más importan a su negocio.
- Proporcionar un ROI medible al no requerir que sus equipos de marketing realicen un trabajo manual agotador para crear experiencias de compra personalizadas.
Al final, el mejor criterio para cualquier personalización en el comercio electrónico es preguntarse: «¿Mejoró la experiencia del cliente?» Si la respuesta es sí, también tendrá un impacto positivo en los ingresos.