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Cómo la tecnología está impulsando el futuro de la experiencia personalizada del cliente

Manas Pattnaik
Publicado: junio 22, 2022

La personalización es la clave del éxito de la captación de clientes y del crecimiento rentable en el mundo actual. Obtiene numerosos beneficios, como el aumento de los ingresos a través de las ventas adicionales y las ventas cruzadas, la reducción de la fuga de clientes a través de la retención proactiva de los mismos, y una mayor satisfacción de los clientes y una mejor experiencia de usuario. Los rápidos cambios en las empresas, así como en la tecnología, van a hacer que la personalización sea más interesante en los próximos años.

Tres factores que potencian la personalización 

Diversos factores, como los perfiles de usuario enriquecidos, la personalización en tiempo real y la contextualización precisa, son fundamentales para el éxito de la implementación de la personalización. Para hacer posible la personalización, las organizaciones pueden utilizar la tecnología para lograr el éxito. Exploremos estos factores para entender el futuro de la personalización.

  1. Perfiles de usuario enriquecidos

    Para que la personalización tenga éxito, la recopilación de datos precisos es de suma importancia. Aprovechar los datos anónimos para una oferta personalizada es siempre un reto y poco fiable. En la actualidad, las organizaciones solo pueden recoger los datos que son relevantes para su compromiso con el cliente. Sin embargo, el cliente se ha vuelto cada vez más dinámico, y cualquier organización que se base en datos relacionados únicamente con su negocio está destinada a enfrentarse a un reto de personalización. Con perfiles de usuario detallados, las empresas pueden esbozar casos de uso mejores y más precisos para la implementación de la personalización. Con perfiles de usuario enriquecidos, las organizaciones mejorarán su compromiso y experiencia con el cliente. 

  2. Personalización en tiempo real

    En el mundo actual, la mayoría de los datos utilizados para la personalización no son en tiempo real: no se produce a los pocos milisegundos de la entrada de datos. Con los avances en las tecnologías informáticas (como el blockchain, los modelos de negocio basados en aplicaciones y la potencia de cálculo de los dispositivos), la personalización en tiempo real es una posibilidad más cercana. La personalización en tiempo real se traduciría en una mayor tasa de retención de clientes, una mayor satisfacción de los mismos y un aumento de los ingresos.

  3. Contextualización precisa

    El análisis de textos mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es beneficioso para la interpretación precisa del contexto de la palabra o las frases. Sin embargo, dado que la PNL es incipiente, aún quedan algunos retos. Algunos de los retos más comunes son:
    • Palabras y frases contextuales: las palabras y frases exactas pueden tener diferentes significados en función del contexto.
    • Comprensión de la emoción humana: el significado de la frase puede cambiar en función de la emoción humana. 
    • Error en el texto/voz: debido a los diferentes acentos o pronunciaciones, la PNL puede escribir mal las palabras.

Los perfiles de usuario enriquecidos y la personalización en tiempo real pueden ayudar a los chatbots a comprender mejor el contexto del usuario. Con la PNL y el análisis de las consultas de búsqueda, los motores de búsqueda también pueden ofrecer resultados de búsqueda más relevantes a los usuarios.

Uso de la tecnología para impulsar la personalización  

Examinemos algunas de las tecnologías y mejoras en los modelos de negocio que pueden impulsar algunos de nuestros objetivos.

Libro contable compartido con las preferencias del usuario (blockchain)

Blockchain ha permitido a los clientes comunicar sus opciones y preferencias personales ofreciendo un libro de contabilidad compartido con acceso a aplicaciones móviles. Tendrán control sobre el tipo de datos que se comparten, sin revelar su información personal identificable (PII). Blockchain permite la propiedad del cliente sobre los datos compartidos y, al mismo tiempo, crea perfiles de clientes enriquecidos. 

Las organizaciones pueden utilizar el libro contable compartido para desarrollar una hoja de ruta para sus productos y servicios.

Por ejemplo, si un consumidor comparte sus preferencias de género de películas en el libro contable compartido, las plataformas OTT y las aplicaciones de libros electrónicos pueden utilizar estas preferencias para ofrecer al usuario contenidos relevantes sin preguntarle en cada inicio de sesión. 

Libro contable compartido con las transacciones del usuario (blockchain)

En la actualidad, los datos transaccionales funcionan dentro de los confines de los silos de la organización. Con el consentimiento del cliente, las organizaciones pueden colaborar y acordar compartir atributos de datos transaccionales relevantes en el futuro. Además, la armonización de las normativas sobre privacidad, retención e intercambio de datos creará un libro de contabilidad compartido para las transacciones de los usuarios.

Por ejemplo, alguien reserva un billete de avión a Nueva York en una fecha concreta y reserva un hotel. 

Suponiendo que exista una colaboración entre aplicaciones para compartir los datos de las transacciones, existen las siguientes posibilidades:

  • Una aplicación de entrega de comida a domicilio puede incluir una lista de restaurantes que se ajusten a las preferencias alimentarias del cliente y que estén cerca del hotel.
  • Una aplicación de viajes puede mostrar una lista de lugares turísticos de Nueva York, basándose en lo que se sabe de los viajes anteriores del cliente. 

Aprendizaje automático (ML) en el dispositivo

El avance en la potencia de cálculo de los dispositivos ofrece la oportunidad de ejecutar modelos de aprendizaje automático (ML) en cualquier dispositivo. El ML en el dispositivo ayuda a reducir la latencia y la dependencia de la red. El aprendizaje automático, cuando se combina con el libro contable compartido, ofrece la enorme oportunidad de enriquecer a los usuarios y darles recomendaciones en tiempo real. El ML en el dispositivo guiará a los usuarios mientras están activos o buscando contenidos específicos en las aplicaciones.

Por ejemplo, una persona realiza cursos en Internet que tardan entre cuatro y seis meses en completarse. A partir de estos datos y de los perfiles existentes del usuario, una aplicación de búsqueda de empleo puede compartir los trabajos disponibles relacionados con los cursos.

Avanzar hacia el futuro de la personalización 

La tecnología puede ayudar a las organizaciones a mitigar los desafíos de la personalización para lograr perfiles de usuario enriquecidos, personalización en tiempo real y contextualización precisa. Con los libros de contabilidad compartidos en blockchain y el aprendizaje automático en el dispositivo, las organizaciones pueden utilizar la tecnología para impulsar estrategias de personalización exitosas. Al mejorar la personalización, su organización puede alcanzar el futuro de la experiencia del cliente y beneficiarse durante los próximos años.

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