El camino hacia la hiper-personalización: una oportunidad en el escenario actual del eCommerce de América latina
Clientes cada vez más exigentes demandan experiencias personalizadas. ¿Cómo hacemos para estar a la altura?
El mercado de compradores digitales en América Latina experimentó un aumento significativo en los últimos años, impulsado por la pandemia, y la acelerada expansión de la infraestructura tecnológica, la mayor adopción de dispositivos móviles y el crecimiento de la economía digital.
América Latina alberga a más de 300 millones de compradores digitales, una cifra que se pronostica crecerá más del 20% para 2027 | Statista - portal de estadísticas
En 2022, el regreso de la actividad regular en las tiendas físicas, sumado al golpe de la inflación sobre el consumo, provocó una contracción en el comercio minorista en línea en todo el territorio. Sumado a esto, los usuarios son cada vez más exigentes e informados.
El desafío para este 2023 ante este contexto, para combatir la desaceleración en el consumo, o mejor aún, que las empresas puedan seguir creciendo, es fortalecer las relaciones con sus clientes. Conocer mucho más de ellos, crear mensajes cada vez más personalizados, y superar sus expectativas. Estar un paso adelante de lo que necesitan, para ofrecerles lo que esperan de cada marca, en el momento adecuado.
El 62% de los consumidores esperan que las empresas a las que les compran, los reconozcan como individuos y conozcan sus intereses.
Esto requiere crear experiencias únicas e hiper-personalizadas. Para lograrlo es necesario contar con una plataforma de Customer Engagement que contribuya con un mayor conocimiento de los clientes.
La hiper-personalización
La hiper-personalización es un enfoque de marketing que busca crear una experiencia de usuario altamente personalizada y adaptada a las necesidades y preferencias individuales de cada cliente (lo que hace un tiempo atrás parecía un sueño para todo marketinero). Para llegar a este nivel de personalización, se necesita recopilar y analizar grandes cantidades de datos de los clientes (incluyendo sus preferencias, comportamientos de compra, historial de navegación, interacciones anteriores entre otros miles de datos que va dejando el ADN digital de cada usuario), lo que puede ser un gran desafío sin las herramientas correctas.
Una vez que se han recopilado los datos, se deben analizar e identificar patrones y tendencias, segmentar a los clientes según sus necesidades y preferencias, y predecir su comportamiento.
Hoy en día, existen plataformas con funcionalidades de aprendizaje automático para la segmentación de clientes. Funcionan mediante algoritmos de inteligencia artifical para analizar datos del comportamiento del consumidor: sus compras anteriores, las búsquedas en línea y la navegación por el sitio web. Estos hábitos pueden ayudar al algoritmo a entender patrones y tendencias. La información obtenida por la IA es utilizada para predecir que productos y servicios son más propensos a interesar a un comprador, lo que aumenta la probabilidad de conversión y fidelización del cliente.
