Hiperpersonalización y datos: hacia una nueva experiencia de cliente en el recorrido omnicanal retail

Para 2025, las empresas minoristas que deseen destacar deberán proporcionar una experiencia de cliente verdaderamente única. La clave para alcanzar este objetivo es la hiperpersonalización. 

A diferencia de la personalización tradicional, que normalmente se limita a unos segmentos específicos o campañas concretas, la hiperpersonalización aprovecha datos en tiempo real, la inteligencia artificial y una visión unificada del cliente para crear experiencias continuas y personalizadas.

Expectativas crecientes de los consumidores

La demanda de experiencias personalizadas

Hoy en día, los consumidores esperan experiencias personalizadas que sean consistentes en todos los canales, incluyendo puntos de venta, sitios web, aplicaciones móviles y redes sociales. Las tácticas de personalización tradicionales, como añadir el nombre del cliente a un correo electrónico o sugerir productos generales, ya no son suficientes para lograr satisfacción y compromiso.

Factores tras las altas expectativas

Existen varios factores detrás de estas altas expectativas:

• La abundancia de datos disponibles provenientes de compras, navegación e interacciones en la tienda.
• La comparación con los estándares elevados impuestos por los gigantes del comercio online.
• La saturación del mercado, que obliga a los clientes a buscar un mayor valor añadido en su relación con las marcas.

En la práctica, los clientes esperan que las marcas anticipen sus necesidades, no solo que las reconozcan. Esto implica ofrecer recomendaciones y servicios personalizados en el momento adecuado, asegurando una experiencia continua y sin interrupciones en todos los canales de venta.

Datos clave sobre la personalización en la experiencia de cliente retail

Personalizar la experiencia de cliente mejora notablemente el rendimiento comercial. Según BCG, las empresas minoristas líderes en personalización reportan un crecimiento de ingresos 10 puntos mayor que sus competidores.

La personalización también aumenta la satisfacción y la fidelidad. El 86% de los clientes indica que influye en sus decisiones de compra, y el 56% de los compradores online prefieren las empresas que ofrecen recomendaciones personalizadas. Además, el 71% de los consumidores considera la personalización un estándar, mientras que el 76% se sienten frustrados cuando no está presente.

En resumen, una personalización sólida proporciona una ventaja competitiva. BCG estima que la personalización puede añadir hasta $570 mil millones de crecimiento adicional al sector retail antes de que acabe esta década, a través de un enfoque centrado en las preferencias del cliente.

La era post-cookie y el desafío de los datos propios

La eliminación gradual de las cookies de terceros implica un cambio importante en el marketing digital, lo que disminuye la capacidad de rastreo de clientes a través de canales externos. En consecuencia, las estrategias tradicionales de publicidad como el retargeting y la adquisición masiva pierden efectividad.

En este nuevo escenario, los datos propios se vuelven esenciales para el retail. Las empresas deben aprovechar la información recogida directamente de los clientes, como compras online, historial en el POS, interacciones y programas de fidelidad. Estos datos fiables y aprovechables permiten diseñar experiencias avanzadas, incluyendo recomendaciones, ofertas específicas y comunicaciones personalizadas.

Este cambio también se basa en la confianza mutua. Los consumidores están más dispuestos a compartir información detallada con las marcas cuando perciben beneficios claros, como un servicio más fluido, ahorro de tiempo o ventajas exclusivas. La transparencia y el cumplimiento de la GDPR son fundamentales para convertir los datos en un motor de la experiencia del cliente.

¿Qué es hiperpersonalización exactamente?

Definición y diferencia con la personalización tradicional

El método tradicional de personalización se basa en datos generales o segmentados de clientes como edad, ubicación y género, y resulta en acciones simples como un boletín con el nombre del destinatario o una promoción enviada a un segmento de clientes. Este enfoque es estático y carece de detalle. En contraste, 

La hiperpersonalización utiliza datos unificados y en tiempo real del cliente, 

• Como compras recientes. 
• Recorrido de navegación. 
• Interacciones pasadas. 
• Y contexto de compra. 

Para anticipar las necesidades del cliente mediante IA y aprendizaje automático. Esto crea experiencias dinámicas que evolucionan de forma continua tanto online como en tienda.

Casos de uso en e-commerce y tienda física

En e-commerce, la hiperpersonalización implica recomendaciones de productos basadas en el historial de compras y navegación de cada cliente. Las páginas de inicio se ajustan al perfil o contexto del cliente, como el clima actual o la ubicación. Además, los seguimientos de carrito abandonado son más estratégicos, ofreciendo sugerencias de productos personalizadas mientras las ofertas promocionales consideran niveles de fidelidad y frecuencias de compra.

En la tienda física, los asistentes de ventas utilizan aplicaciones de clienteling para acceder a datos completos del cliente. Las notificaciones push pueden alertar al personal cuando un cliente entra, mostrando la disponibilidad de los productos que vio online.

Esta integración sin fisuras de canales online y offline mejora la satisfacción del cliente. Por ejemplo, un cliente puede buscar zapatos online y encontrarlos en la tienda en su talla gracias a los datos unificados, seguido de recomendaciones personalizadas tras la compra.

El POS y las plataformas unificadas: la base para la personalización omnicanal

Casos de uso en e-commerce y tienda física

Tradicionalmente, el POS se limitaba a procesar pagos de clientes y sus datos se utilizaban principalmente para contabilidad. Hoy en día, los sistemas POS son una fuente fundamental de datos propios que mejoran la experiencia del cliente. Cuando se integran con una plataforma unificada, contribuyen a formar una visión de 360° del cliente, esencial para una personalización efectiva.

El uso en tiempo real de los datos es revolucionario. A medida que los clientes realizan el checkout, sus perfiles pueden ser identificados y enriquecidos en el CRM, permitiendo acciones personalizadas inmediatas, como descuentos o recomendaciones.

De igual manera, los datos en tienda se enlazan con los datos del e-commerce, asegurando una personalización del servicio completa en cada punto de contacto. Esta visión integrada soporta estrategias de personalización en tienda muy efectivas.

El rol del CRM, clienteling y reglas de fidelidad

Los sistemas CRM son fundamentales para entender al cliente, permitiendo escenarios de marketing personalizados y experiencias sin fisuras mediante información centralizada de datos propios, como: 

• identidad del cliente,
• historial de compras 
• e interacciones multicanal.

Las herramientas de clienteling posibilitan que los asistentes de ventas accedan en tiempo real a las preferencias y comportamientos del cliente, mejorando la interacción personal entre vendedor y cliente.

Asimismo, las reglas de fidelidad son esenciales para la participación del cliente, permitiendo programas personalizables con estados, puntos y beneficios activados por contextos específicos, como una oferta basada en un cierto número de compras.

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Inteligencia artificial y personalización: ¿qué es ya posible?

Recomendaciones de productos dinámicas

Las recomendaciones de productos dinámicas se basan en el análisis en tiempo real del comportamiento y preferencias del cliente, incluyendo: 

• Clics
• Navegación
• Compras
• Búsquedas internas

Los algoritmos ajustan los productos exhibidos para que coincidan con el perfil de cada cliente, asegurando que la experiencia se adapte continuamente a cada interacción.

Estas sugerencias personalizadas incrementan la relevancia, elevando el valor promedio de pedido y las tasas de conversión. El efecto de “catálogo infinito” se reduce mientras los clientes son guiados de forma eficiente hacia los productos más relevantes. A la vez, el surtido visible puede optimizarse para mostrar artículos estratégicos o en stock.

Al usar Tweakwise, la navegación en e-commerce se personaliza y los productos exhibidos se ajustan a cada visitante. Los resultados de búsqueda interna se alinean mejor con las intenciones del usuario, mientras que el merchandising automatizado equilibra los objetivos del comerciante con una experiencia de compra personalizada.

Cualificación de clientes en tienda

La cualificación de los clientes consiste en asignar una puntuación o perfil a cada consumidor basado en su comportamiento, como el historial de compras, la frecuencia de visitas, el ticket promedio y su compromiso omnicanal. Esto permite identificar el valor de vida del cliente (CLV) y personalizar la experiencia en tienda en consecuencia.

Conectada a los sistemas POS y CRM, esta cualificación aparece en la herramienta de clienteling usada por los asistentes de ventas. Cuando se identifica mediante una tarjeta de fidelidad, una aplicación móvil o una cuenta de e-commerce, la puntuación del cliente se muestra en tiempo real, permitiendo ajustes inmediatos en la interacción.

La inteligencia artificial mejora este proceso integrando criterios predictivos, como la probabilidad de compra, el riesgo de abandono y el interés en productos. Continuamente actualizada con nuevos datos, la cualificación permite a los asistentes de ventas 

• Centrar sus esfuerzos en clientes de alto potencial.
• Activar recompensas automáticas para los más comprometidos.
• Anticipar las necesidades de los clientes habituales antes de que las manifiesten.

Búsqueda inteligente y recorridos contextuales

La búsqueda inteligente usa la comprensión del lenguaje natural para interpretar consultas complejas o aproximadas, corregir errores tipográficos automáticamente y gestionar sinónimos. Esto reduce la fricción y acelera el proceso de búsqueda de productos. 

La búsqueda también se vuelve contextual y se ajusta en tiempo real. Factores como las páginas vistas, el historial de navegación y la ubicación influyen en el contenido mostrado para alinearse con las preferencias individuales.

Estas estrategias aumentan la relevancia de la experiencia de compra, incrementando las tasas de conversión y optimizando las ventas cruzadas y adicionales mediante sugerencias personalizadas.

¿Cómo actuar?

Requisitos previos

El éxito de la hiperpersonalización depende de una tecnología sólida. Primero, es esencial un sistema POS moderno que recoja datos en tiempo real e integre e-commerce, CRM y programas de fidelización. Segundo, se necesita un sistema CRM para identificar, segmentar y seguir a los clientes a lo largo de su recorrido, alimentando escenarios de personalización y empoderando a los asistentes de ventas.

Tercero, los datos de calidad y unificados son fundamentales; los datos deben estar limpios, libres de duplicados y errores, proporcionando una vista de 360°. Una gobernanza de datos eficaz incluye actualizaciones regulares, cumplimiento de GDPR y transparencia para el cliente.

Sin una alineación entre el POS, CRM y la gestión de datos, los esfuerzos de personalización serán fragmentados e inconsistentes. La efectividad de la hiperpersonalización depende de la fortaleza de estos sistemas integrados.

3 escenarios de implementación

Escenario 1: empieza con lo digital

Comienza personalizando las recomendaciones de productos en tu sitio web y aplicación. Los seguimientos de carritos abandonados mejorados con sugerencias basadas en el historial de compras pueden ofrecer resultados rápidos. Realiza pruebas A/B para medir la efectividad con precisión. El objetivo es aumentar rápidamente las tasas de conversión y los valores promedio de pedido.

Escenario 2: activa el recorrido omnicanal en la tienda

Integra el punto de venta equipando a los asistentes de ventas con herramientas de clienteling conectadas al CRM, permitiendo un servicio individualizado. Sincroniza el sistema POS con los canales digitales para crear recorridos sin fisuras. Mejora las reglas de fidelización para diferenciar y activar en tiempo real. Esto refuerza el compromiso con la marca, asegurando una continuidad sin interrupciones entre experiencias online y offline.

Escenario 3: avanza hacia la hiperpersonalización impulsada por IA

Aplica completamente la inteligencia artificial como tu último paso. Implementa motores de búsqueda inteligentes, recomendaciones dinámicas, calificación predictiva y recorridos automatizados basados en contexto. Estos componentes transforman la personalización segmentada en experiencias totalmente personalizadas.

Indicadores a seguir

Indicadores de rendimiento comercial

• Rastrea la tasa de conversión para medir el impacto directo de la personalización en las ventas.
• Monitoriza el valor promedio del ticket para evaluar la efectividad de las ventas cruzadas y adicionales.
• Los ingresos por visitante o cliente son una métrica crucial en e-commerce.

Indicadores de fidelidad y compromiso

• La tasa de recompra indica la capacidad de la empresa para construir relaciones duraderas.
• El valor de vida del cliente (CLV) mide la rentabilidad a largo plazo.
• Las tasas de membresía y uso de programas de fidelización muestran la efectividad de las reglas personalizadas.

Indicadores relacionales y de experiencia

• Monitorea la tasa de satisfacción del cliente (CSAT) después de interacciones personalizadas.
• Net Promoter Score (NPS).
• Métricas de engagement digital, como clics y aperturas.

Estos indicadores reflejan la conexión emocional y la lealtad hacia la marca.