La personalización se ha convertido constantemente en un factor definitorio en el campo del marketing digital, lo que permite a las marcas fortalecer la participación del cliente y desarrollar una lealtad duradera. Los enfoques genéricos ya no son aceptados por los consumidores a medida que evolucionan las estrategias de marketing. Por lo tanto, las agencias de marketing como multijugador y gamified.marketing están tratando de proporcionar un enfoque más interactivo y personalizado para conectarse con los clientes. De hecho, Accenture informa que el 91 por ciento de los clientes tienen más probabilidades de comprar con marcas que conocen las preferencias de los clientes y brindan ofertas personalizadas. El cambio en las expectativas del consumidor condujo a un cambio en los enfoques de marketing y la inteligencia artificial ayuda a permitir estos cambios.
Hay varias áreas en las que la inteligencia artificial está actualmente involucrada en el marketing, a saber, la segmentación del cliente, el análisis de datos, la personalización de contenido e interacciones en tiempo real del cliente. Con conjuntos de datos generalmente más grandes, las herramientas de IA pueden predecir comportamientos, comprender las preferencias y ofrecer experiencias altamente específicas al instante. No estoy limitado a la personalización del contenido. Está transformando cómo las empresas abordan el video marketing. La utilización de un fabricante de presentaciones de IA puede ayudar a crear contenido convincente al hacer que el complejo proceso de edición de video sea más accesible para todos, no solo profesionales de video. Las herramientas impulsadas por la IA permiten a los usuarios casuales y las empresas integrar elementos sin problemas como texto a voz, subtítulos generados automáticamente o ediciones perfectas en sus flujos de trabajo sin asistencia profesional, elementos fundamentales para las ofertas de Keytake en el espacio de la edición de videos AI. McKinsey informa que las empresas que usan la personalización de IA tienen un aumento en las ventas en un 20% o más. El papel de la IA para lograr que las empresas se comuniquen con su público se vuelve central.
Si bien el viaje a experiencias de marketing altamente personalizadas ha sido gradual, comenzó con el éxito de los programas de fidelización y las campañas de correo electrónico. Estas primeras ideas segmentaron audiencias por datos básicos como el historial de compra o la demografía, que fueron las bases para las próximas mejoras. No estaban proporcionando a los clientes un enfoque individual y experiencia personalizada. Pero al automatizar el proceso de personalización, AI ha cambiado por completo esto y ha permitido a las empresas llegar al siguiente nivel en términos de relevancia en sus esfuerzos de marketing.
Debido a la capacidad de la IA para procesar y analizar cantidades masivas de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo han hecho posible que las marcas superen la segmentación tradicional. Con IA, las marcas no clasifican a los clientes por rasgos generales como la demografía o la edad, sino que analizan sus acciones y preferencias específicas en tiempo real. En industrias como el comercio minorista y el comercio electrónico, un enfoque tan personalizado es crucial. Podemos verlo en los ejemplos de Amazon y Netflix que se están acercando al marketing de formas más escalables y personalizadas, transformando la forma en que las marcas interactúan con los clientes y el papel que juega una plataforma de participación del cliente.
Por ejemplo, el sistema de recomendación de Amazon que monitorea el comportamiento del cliente aporta el 35% de los ingresos totales de la compañía, que muestra cómo la IA impacta la participación personalizada del cliente.
Además, la personalización no se limita a las sugerencias de productos. Ayuda a facilitar las interacciones dinámicas, desde la primera visita en un sitio web hasta las comunicaciones posteriores posteriores a la compra. Con cada interacción, los sistemas de inteligencia artificial aprenden de cómo los clientes se comportan y refinan sus predicciones, lo que hace que las interacciones futuras sean más relevantes, fortalezcan las relaciones con los clientes y aumenten el valor de por vida.
Los resultados son convincentes a medida que avanza la IA y está siendo cada vez más integrado en el marketing. Las empresas que usan IA para marketing personalizado han visto un aumento del 15% en las ganancias, y las campañas de correo electrónico impulsadas por la IA tienen un clic 41% más altos en tasas con tasas de conversión 29% más altas que las no personalizadas. Estas cifras demuestran cuán impactante puede ser la IA en algunas de las métricas más grandes asociadas con el marketing: la participación y la conversión del cliente.
Tipos de personalización impulsada por la IA
A gran escala, la personalización impulsada por la IA ha cambiado el juego para las marcas que interactúan con los clientes al proporcionar contenido personalizado, recomendaciones e interacción personal. Cada una de estas estrategias se basa en diferentes modelos de IA, que ofrecen diferentes formas de hablar con los clientes.
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a) personalización predictiva
La personalización predictiva utiliza análisis predictivos para anticipar las necesidades, acciones o comportamientos del cliente antes de que ocurran. El uso de datos pasados para predecir el comportamiento futuro ayuda a las marcas a crear contenido altamente relevante, sugerencias de productos, mensajes de marketing y más. La personalización predictiva ya ha mostrado su potencial para reducir la rotación de clientes, mejorar las recomendaciones de productos y aumentar las ventas.
Reducir la rotación del cliente
Los modelos predictivos son particularmente efectivos cuando es necesario identificar a los clientes que están a punto de abandonar una plataforma o dejar de involucrarse con una marca. Por ejemplo, Netflix utiliza análisis predictivos para rastrear los hábitos y el comportamiento de visualización, así como los patrones de participación para marcar a los suscriptores en riesgo de cancelar su servicio. Con recomendaciones personalizadas con Powered AI, Netflix redujo la rotación de clientes en un 5%, ahorrando $ 1 mil millones en ingresos anuales de suscripción de clientes.
Los análisis predictivos también son utilizados por compañías como Vodafone y AT&T en el sector de las telecomunicaciones para detectar clientes en riesgo. El análisis se basa en tendencias de uso, comportamientos de pago e interacciones de los clientes con servicio al cliente. Los estudios muestran que las empresas que aplican estas estrategias pueden reducir las tasas de agitación hasta hasta un 40%.
Mejora de las recomendaciones de productos
El análisis predictivo en la industria minorista permite a las empresas analizar el comportamiento pasado de los clientes y utilizar los datos para predecir qué productos están interesados y/o inclinados a comprar. Amazon, por ejemplo, utiliza modelos predictivos para analizar el historial de compra y el comportamiento de navegación de sus clientes y luego genera recomendaciones de productos personalizadas. Como resultado, hace una contribución significativa a los ingresos de Amazon: el 35 por ciento de las ventas de Amazon están compuestas por estas sugerencias con IA.
Walmart también incorpora la personalización predictiva mediante el análisis de la compra de clientes y los hábitos de navegación en línea para ofrecer sugerencias de productos personalizadas y promociones específicas. Los datos de calidad sobre las preferencias de los clientes ayudaron a aumentar las compras en línea y en la tienda.
Aumentar las ventas en todas las industrias
Se ha demostrado que el uso de la personalización predictiva aumenta significativamente las ventas en todos los sectores. Un estudio de McKinsey encontró que las empresas que usan análisis predictivos en su marketing observan un aumento del 10 por ciento al 15 por ciento en las ventas. Los modelos predictivos se benefician de industrias como el comercio minorista, el comercio electrónico, los servicios financieros e incluso la atención médica, ya que estas herramientas ayudan a las empresas a ofrecer servicios más personalizados, mejorando la participación del cliente y las conversiones.
La personalización predictiva también es útil en los sectores de servicios financieros y de viajes. En viajes, plataformas como Expedia utilizan modelos predictivos para recomendar vuelos, hoteles y actividades basados en el comportamiento del usuario, mientras que las instituciones financieras utilizan análisis predictivos para ofrecer asesoramiento de inversión personalizado o productos de préstamos basados en el perfil financiero de un cliente.
b) personalización dinámica
La personalización dinámica se refiere a la personalización en tiempo real que se adapta a las acciones, preferencias e interacciones del usuario con un anuncio. Este tipo de personalización es especialmente efectivo en los canales de marketing digital porque el contenido, las ofertas y las recomendaciones se pueden ajustar instantáneamente para que coincidan con el comportamiento y las preferencias del usuario.
Personalización dinámica en canales digitales
La personalización dinámica se puede utilizar de manera efectiva en el marketing digital, ya que permite que una marca edite contenido del sitio web, campañas de correo electrónico y anuncios en tiempo real. Spotify es uno de los ejemplos de cuán efectiva puede ser la personalización en tiempo real. Spotify ofrece listas de reproducción personalizadas, recomendaciones de canciones e interfaz de usuario que se actualizan en tiempo real en función de los hábitos de escucha de los usuarios. Spotify, con más de 433 millones de usuarios, muestra cómo la IA centrada en el cliente puede ayudar a aumentar los ingresos, el compromiso y la experiencia del usuario con la personalización impulsada por la IA.
La personalización dinámica también se puede hacer en plataformas de redes sociales como Facebook e Instagram a través de anuncios específicos. Utilizan sus sistemas AI para personalizar los anuncios a las preferencias de los clientes en función de cómo un usuario interactuó con él: si hay como, compartir o comentarios. Al usar la personalización dinámica, las marcas pueden optimizar su presupuesto de marketing, aumentar la calidad de la orientación y mejorar el rendimiento general de una campaña de marketing.
c) Recomendaciones con IA
Los motores de recomendación que funcionan con IA son muy importantes para el marketing personalizado porque proporcionan sugerencias de productos, contenido o servicios basados en el comportamiento y las preferencias pasadas de los usuarios. Estos sistemas se basan en tres tipos de técnicas de recomendación: filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y modelos híbridos.
Filtrado colaborativo
Las recomendaciones por filtrado colaborativo son un método popular que proporciona sugerencias basadas en las interacciones del elemento de usuario. Se toma en cuenta las preferencias del usuario y luego predice lo que un usuario disfrutaría según otros usuarios similares. Netflix y YouTube han sido los primeros adoptantes del filtrado colaborativo. Esta técnica es utilizada por el motor de recomendación de Netflix y genera el 80% de todo el contenido observado en la plataforma.
Filtrado basado en contenido
El filtrado basado en el contenido sugiere un contenido similar a las cosas con las que un usuario ya ha interactuado o me gustó. Por ejemplo, el motor de recomendación de Spotify sugiere canciones basadas en las características de las pistas que un usuario ha disfrutado anteriormente. Al analizar características como género, tempo y estado de ánimo, Spotify ofrece recomendaciones de canciones altamente personalizadas. Permite que la plataforma mantenga a los usuarios interesados por más tiempo y aumenta el nivel de compromiso con el contenido de la plataforma.
Modelos híbridos
Un sistema de recomendación híbrido combina lo mejor del filtrado colaborativo y basado en el contenido para mejorar la precisión y la efectividad de los anuncios. Un ejemplo de un modelo híbrido es el motor de recomendación de Amazon, que combina el comportamiento del usuario (a través del filtrado colaborativo) con los atributos del producto (a través del filtrado basado en contenido) para sugerir elementos. Se afirma que parte del éxito de Amazon se debe a este enfoque, ya que el 35% de los ingresos totales de Amazon provino de su motor de recomendación.
De la misma manera, YouTube utiliza un sistema de recomendación híbrido, que combina filtrado colaborativo para proporcionar a los usuarios videos basados en la interacción del usuario y el filtrado basado en contenido utilizando la disponibilidad de metadatos de video. Teniendo en cuenta el número de videos en YouTube y la cantidad de contenido general, dicho enfoque es crucial para mantener a los usuarios en la plataforma. Esto también evita que los usuarios se pierdan en la plataforma, presentándoles contenido que se adapte a lo que quieren ver.
Impacto de las tecnologías de IA en el marketing
Las tecnologías de IA han influido significativamente en los resultados de las campañas de marketing. Las empresas ahora pueden dar una visión integrada de sus clientes y ofrecer experiencias personalizadas en muchos canales combinando el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el aprendizaje profundo y el análisis predictivo.
AI en acción: Estudios de casos de personalización que transforman industrias
Al ofrecer interacciones de clientes más relevantes y atractivas a través de la personalización impulsada por la IA, las industrias en todo el mundo se han transformado rápidamente. Los sectores, desde el comercio minorista, la banca hasta la hospitalidad, se han dirigido a la IA utilizando las últimas tecnologías en PNL, aprendizaje automático y análisis predictivos para adaptarse a las nuevas necesidades de los clientes.
Minorista: hiperpersonalización con IA
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Nike. Nike usa IA para mejorar la personalización en cada paso del viaje del cliente. Nike envía recomendaciones de productos personalizadas a través de su aplicación móvil utilizando preferencias individuales, información sobre compras anteriores e historial de navegación. Nike Fit, la característica de funcionamiento de IA de la marca ayuda a los clientes a encontrar el tamaño de calzado perfecto al analizar los escaneos de pies y coincidirlos con los productos más adecuados. Como resultado, las plataformas digitales de Nike han visto un aumento del 40% en las tasas de conversión debido a este nivel de personalización habilitado por las recomendaciones con AI.
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Lo que Nike hace con la personalización no es solo sugerencias de productos. Nike también utiliza datos de clientes en muchos puntos de contacto para ofrecer planes de entrenamiento más personalizados, ofertas exclusivas y contenido todos orientados a los objetivos de acondicionamiento físico únicos de cada usuario. Esta estrategia de personalización holística ha aumentado la relación que la marca tiene con sus consumidores, lo que resulta en una mayor lealtad y compromiso de por vida.
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Sephora. AI ha permitido a Sephora recrear una experiencia de compra personal mediante el análisis de los datos del cliente para proporcionar recomendaciones de productos personalizadas. A través de su Artista virtual Característica, Sephora permite a los usuarios probar el maquillaje prácticamente usando IA y realidad aumentada. Esta forma de interactuar con los clientes directamente en la plataforma puede romper una ‘pared de pantalla’ entre un cliente y una tienda virtual. Esta estrategia de personalización en línea impulsada por la IA de Sephora ha ayudado a aumentar las conversiones tanto en línea como en la tienda.
La respuesta positiva del cliente a las experiencias personalizadas en la industria minorista demostró la efectividad de este enfoque. La personalización se ha generalizado: el 63% de los clientes esperan personalización como un elemento estándar de su experiencia de compra en línea, y aproximadamente el 49% de los consumidores han realizado compras impulsivas después de recibir recomendaciones de productos personalizadas. Para lograr resultados tan altos, el aporte de la inteligencia artificial es crucial. Ayuda a recopilar datos sobre las preferencias del cliente de manera rápida y efectiva, analizarlos y convertirlo en soluciones efectivas.
Banca: Servicios financieros personalizados con IA
JPMorgan Chase. JPMorgan Chase ha transformado su experiencia del cliente mediante el uso de IA para proporcionar servicios financieros personalizados. El banco Moneda (inteligencia contractual) AI System ayuda a analizar documentos legales y transacciones de los clientes para proporcionar asesoramiento de inversión personalizado e identificar soluciones bancarias personalizadas para los clientes. Con IA, JPMorgan Chase puede hacer recomendaciones de productos altamente relevantes, ofertas de préstamos personalizadas y estrategias de inversión mediante el análisis del comportamiento del cliente, los hábitos de gasto y los objetivos financieros.
Banco de América. En la banca, los chatbots con AI son una herramienta adicional que proporciona una experiencia más personalizada al mejorar la atención al cliente. Por ejemplo, con asistentes virtuales como Erica, el Bank of America ofrece a los clientes información financiera, resúmenes de gastos e incluso recordatorios de pago basados en la actividad de la cuenta.
En 2023, los clientes interactuaron 673 millones de veces con Erica, el asistente financiero virtual más ampliamente disponible. Este fue un aumento del 28% año tras año. Esto lleva las interacciones totales desde el lanzamiento a casi 1.900 millones.
Con el avance de una personalización bancaria impulsada por la IA, el 50% de los clientes bancarios ahora esperan que su banco proporcione recomendaciones de productos personalizadas. Además, es más probable que casi el 40% de los clientes cambien de bancos si su institución financiera no ofrece servicios relevantes y personalizados.
Hospitalidad: Mejora de las experiencias de los huéspedes con AI
Hilton. Hilton ha implementado la personalización impulsada por la IA a través de su iniciativa de habitación conectada que permite a los huéspedes controlar características de la sala, como sistemas de temperatura, iluminación y entretenimiento, utilizando dispositivos móviles.
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Hilton puede usar AI para recolectar y analizar las preferencias de los invitados, y personalizar la configuración de la habitación para cada invitado individual para una experiencia de invitado mucho más holística y positiva.
¿Cómo la aplicación de la IA afectó las preferencias de los clientes en todas las industrias?
A medida que AI continúa mejorando las experiencias personalizadas en diversas industrias, las preferencias de los clientes también están cambiando. Los clientes ahora esperan interacciones más personalizadas y, en algunos casos, incluso están listos para compartir sus datos a cambio de una experiencia mejor y más relevante.
Los estudios han demostrado que más del 83% de los consumidores están dispuestos a compartir sus datos, para proporcionar experiencias más personalizadas. Sin embargo, la confianza y la transparencia son un punto que debe tomarse en serio, porque el 48% de los consumidores están preocupados de que las empresas usen sus datos personales de una manera que no estaban de acuerdo. Para abordar estas preocupaciones, las empresas deben centrarse en garantizar la privacidad y la seguridad de los datos al tiempo que ofrecen contenido personalizado.
Además, el informe del segmento mostró que el 60% de los consumidores creen que se convertirán en compradores repetidos después de una experiencia de compra positiva y personalizada. Ese es un gran cambio con respecto a los últimos años, cuando solo el 44 por ciento de los consumidores compartieron el mismo sentimiento. Con la mayoría de edad, los consumidores esperan niveles de personalización cada vez mayores y mayores, y aquellas empresas que no pueden ofrecer este riesgo de perder a los clientes.
La IA en marketing personalizado ha revolucionado la experiencia del cliente en todas las industrias. Las empresas pueden analizar los datos del cliente y aplicar algoritmos avanzados para ofrecer interacciones relevantes, oportunas y personalizadas que conducirán a la satisfacción, la lealtad y los ingresos del cliente. Con las preferencias del cliente que cambian debido al uso de la personalización impulsada por la IA, las empresas deben adaptarse y también invertir en tecnología de IA innovadora para proporcionarles una mejor experiencia del cliente.
Impacto en las tasas de conversión y la participación del cliente
La IA ha demostrado una vez más que puede aumentar en gran medida las tasas de conversión, la participación del cliente y la rentabilidad con la personalización alimentada por la IA en varias industrias. El marketing dirigido por IA ayuda a las empresas a construir relaciones más fuertes con sus clientes y, como resultado, aumentar las ventas, la lealtad y el valor del cliente a largo plazo. Ofrece experiencias personalizadas para satisfacer las necesidades de cada cliente individual y sus necesidades.
Impacto en las tasas de conversión y la rentabilidad
Los efectos positivos de la personalización impulsada por la IA en las tasas de conversión y la rentabilidad del negocio se han demostrado en numerosos estudios. Por ejemplo, un informe de McKinsey descubrió que las organizaciones que implementan estrategias de personalización impulsadas por IA han visto un aumento en las tasas de conversión de 10% a 30%. La razón por la cual las marcas pueden lograr más participación del cliente e impulsar más ventas con IA se debe a su capacidad para analizar enormes conjuntos de datos y producir recomendaciones personalizadas en tiempo real.
En el sector de comercio electrónico, uno de los ejemplos más impresionantes es Amazon con el 35 por ciento de los ingresos totales impulsados por su motor de recomendación con IA.
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Amazon hace esto al sugerir productos relevantes a los clientes en función de su comportamiento de compra. Básicamente les ayuda a vender más, impulsando mejores tasas de conversión y un mayor valor de pedido promedio.
También se ve mucho éxito con las campañas de marketing por correo electrónico personalizadas impulsadas por IA. De hecho, Campaign Monitor encontró que los correos electrónicos personalizados impulsados por IA impulsaron tasas de clics de clic 41% más altas y tasas de conversión 29% más altas que las no personales. Esto permite a la IA segmentar al público y, por lo tanto, entrega contenido dirigido y atractivo, lo que lleva a un mejor rendimiento.
En los servicios financieros, se ha demostrado que la personalización impulsada por la IA aumenta las tasas de conversión para productos de préstamos personalizados, ofertas de crédito y recomendaciones de inversión. JPMorgan Chase Utiliza la IA para analizar los datos de los clientes y proporcionar asesoramiento financiero personalizado y se predice que aumentará las ganancias del sector en $ 170 mil millones en solo cuatro años.
Industrias con las mejoras más altas en las tasas de conversión
Se han logrado diferentes niveles de éxito mediante la personalización impulsada por la IA en diferentes industrias. El comercio electrónico, los servicios minoristas y financieros son sectores donde las tasas de conversión y el valor de por vida del cliente están viendo la mayor mejora.
1. Commerca electrónica y minorista
La personalización con IA ha visto enormes beneficios para el comercio electrónico y el comercio minorista. Muchas empresas comenzaron a usar IA en comercio electrónico para analizar el comportamiento del cliente, optimizar las estrategias de precios y proporcionar recomendaciones personalizadas. Utilizando AI, marcas como Sephora y Nike usan IA para crear rápidamente recomendaciones de productos muy personalizadas a los clientes, lo que aumenta las tasas de satisfacción y conversión del cliente. La participación del cliente no es la excepción, y según Katrina Wong, vicepresidente de marketing en el segmento de Twilio, «las demandas de la personalización de los consumidores continúan disparándose, y las empresas ven una gran oportunidad para que la IA los ayude a satisfacer esas demandas».
El informe también encontró que una experiencia personalizada daría como resultado que el 56% de los consumidores se conviertan en compradores repetidos, mostrando un aumento del 7% del estudio del año anterior.
2. Servicios financieros
En la industria financiera, por ejemplo, AI está ayudando a ofrecer recomendaciones de inversión personalizadas. Los servicios de asesoramiento tradicionales pueden agrupar a los clientes en categorías generales de riesgos y generalmente emplear estrategias amplias. Además, las plataformas con IA ofrecen una comprensión más sofisticada de cómo funcionan los comportamientos y las preferencias individuales. Analizando datos como patrones de gasto, ingresos y objetivos financieros, estas plataformas ofrecen sugerencias de inversión personalizadas que se centran más en el cliente en función de cómo el usuario interactúa con ellos: se adaptan a las necesidades financieras cambiantes del cliente.
AI también está contribuyendo al área de planificación financiera personalizada. La planificación financiera implica desarrollar formas de gestionar los ingresos, las inversiones y los gastos para lograr los objetivos financieros a largo plazo deseados. La tecnología AI crea los planes financieros mediante el análisis de los datos financieros de una persona, como ganancias, gastos, deudas e inversiones para tener un plan financiero integral basado en las necesidades financieras de una persona.
3. Viajes y hospitalidad
La IA es una tendencia de rápido crecimiento para las industrias de viajes y hospitalidad que ayudan a proporcionar una experiencia más personalizada a los clientes. Para predecir las preferencias del cliente, Expedia y Marriott International, por ejemplo, use la IA para sugerir paquetes de vacaciones personalizados, servicios de hotel e itinerario de viaje basado en necesidades individuales.
Aquí es donde algunas de las marcas de hoteles más grandes del mundo están vertiendo inversiones significativas. Choice Hotels International ha integrado la IA en su aplicación móvil para proporcionar recomendaciones e itinerarios personalizados para sus invitados. IHG Hotels & Resorts está participando en el ACT y recientemente anunció el próximo lanzamiento de una capacidad generativa de planificación de viajes de IA que puede ayudar a los invitados a planificar fácilmente sus próximas vacaciones directamente en la aplicación móvil IHG One Rewards. Expedia Group, a través de su EG Labs experimental, ha lanzado Project Explorer, una herramienta de planificación de viajes impulsada por OpenAI.
El impacto de la personalización en los segmentos de los clientes
El impacto de la personalización impulsada por la IA varía de un grupo de clientes a otro, ya que existen diferentes preferencias que pueden verse afectadas por la edad, el estilo de vida y el nivel de adopción tecnológica. Se consideró que la generación Z responde mejor al marketing personalizado e interactúa con marcas que proporcionan contenido y productos personalizados.
1. Gen Z
La generación Z, nacida entre 1997 y 2012, otorga un alto valor a las experiencias personalizadas, especialmente en espacios digitales. El 74% de Gen Zers están interesados en productos personalizados en comparación con el 67% de los Millennials, el 61% Gen Xers y el 57% de los baby boomers. Las plataformas de redes sociales como Instagram y Tiktok también influyen en la Generación Z con anuncios y recomendaciones personalizadas, lo que lleva a tasas de conversión más altas de estos canales.
2. Millennials
Los Millennials, que crecieron durante el surgimiento del marketing digital, responden de manera similar a las interacciones personalizadas. El 70% de los millennials están dispuestos a permitir que los minoristas rastreen sus comportamientos de navegación y compra a cambio de una mejor experiencia de compra. La personalización impulsada por la IA en el comercio electrónico y los servicios financieros ha tenido un impacto significativo en las tasas de conversión y la lealtad a largo plazo de la marca para este grupo demográfico.
3. Baby Boomers
Los baby boomers (nacidos entre 1946 y 1964) no están en el hábito de la personalización digital como sus hermanos menores, pero consideran útiles y preferibles servicios financieros y preferibles. Por ejemplo, las recomendaciones de inversión personalizadas de los Robo-Advisores de IA han visto un mayor compromiso entre los boomers, ya que aprecian los servicios que les ayudan a administrar la planificación de la jubilación y los objetivos financieros.
El papel de la personalización en el mapeo del viaje del cliente y la optimización del embudo de marketing
La personalización impulsada por la IA es clave para mapear el viaje del cliente y optimizar los embudos de marketing. AI permite a los especialistas en marketing entregar contenido personalizado alineado a cada etapa del viaje del cliente mediante el análisis de interacciones a través de puntos de contacto, como sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales y correo electrónico.
La IA puede ayudar a mejorar un embudo de marketing que ofrece experiencias personalizadas en cada etapa para aumentar el compromiso. Por ejemplo, se ha demostrado que las campañas de correo electrónico personalizadas a los clientes con carros abandonados aumentan las tasas de conversión. Además de eso, los modelos de inteligencia artificial también pueden predecir cuándo es más probable que un usuario agite y active el contenido u ofertas centradas en la retención, lo que resulta en una mayor retención de clientes en general.
Además, los análisis impulsados por IA pueden ofrecer información sobre dónde los clientes caen del embudo. Hace que las estrategias de personalización de la marca sean más realistas y resulte en una mayor conversión y un marketing más eficiente.
Conclusión
Al brindar experiencias altamente relevantes que tienen en cuenta las necesidades individuales, la personalización impulsada por la IA es un nuevo nivel de conexión de marcas con los consumidores. Las empresas pueden usar tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el análisis predictivo para analizar el comportamiento del cliente, recomendar productos y entregar contenido personalizado en tiempo real. Tal enfoque ha aumentado significativamente las tasas de compromiso y conversión en los sectores de comercio electrónico, minoristas, finanzas y hospitalidad. Se ha demostrado que el marketing personalizado con IA aumenta las tasas de conversión para marcas como Amazon, Netflix, Nike y otros hasta el 30%.
Además, la IA ayuda a optimizar los embudos de marketing creando un viaje de clientes más personalizado en cada paso de contacto con una marca, desde el descubrimiento inicial hasta la compra final. La personalización impulsada por la IA puede ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva y mejorar la lealtad general del cliente.
