¿RECUERDAS la primera vez que recibiste un anuncio personalizado? Tal vez habías discutido recientemente un producto con un amigo, y al día siguiente recibiste un anuncio personalizado en redes sociales de ese producto.
Los consumidores son cada vez más escépticos de los anuncios como estos. Incluso podrías tener tus propios recelos sobre tales métodos. Un estudio de 2019, realizado por Accenture, halló que, de los consumidores que habían encontrado un anuncio que se sentía “demasiado personal”, 71 por ciento dijo que era incómodo porque contenía información que el consumidor no había compartido.
Estos tipos de iniciativas provienen de tres tipos de datos: datos de primeras, segundas y terceras partes. Pero cada uno tiene limitaciones. A los consumidores estos métodos no solo les parecen invasivos y poco confiables, sino que los datos que ofrecen a menudo no son lo bastante específicos.
Sí, leíste eso correctamente: los datos no son lo bastante objetivos.
Los consumidores no confían extremadamente en los anuncios personalizados, pero, al mismo tiempo, esperan que las marcas les ofrezcan una experiencia personalizada. Otro estudio de Accenture mostró que 91 por ciento de los consumidores dice que tiene más probabilidades de comprar marcas que ofrezcan algún tipo de personalización. Aun así, los mercadólogos sufren para dar un retorno sobre la inversión a partir de la personalización. Según una investigación de Gartner, Inc., 27 por ciento de los mercadólogos cree que los datos son el obstáculo clave de la personalización. Ello indica debilidades en la recopilación, integración y protección de datos. Entonces, ¿adónde va todo esto?
La personalización significa muchas cosas para mucha gente, pero a fin de cuentas se trata de dar una experiencia única a cada individuo con base en sus preferencias y los datos que producen.
La siguiente generación de la personalización no se trata de recopilar cookies o datos de terceros; no se trata de la mercadotecnia, y no se trata de adivinar. La siguiente generación de la personalización se trata de depender de entendimientos profundos de los datos, datos de cero partes y técnicas automatizadas como el aprendizaje de máquinas para derivar el contenido correcto, la oferta correcta, el canal correcto y, lo más importante, la secuencia de eventos correcta que lleve a un intercambio de valor entre la marca y el consumidor.
Los datos de cero partes están reemplazando las acciones anticuadas e insuficientes de personalización. Forrester define los datos de cero partes como “datos que un consumidor comparte intencional y proactivamente con una marca, los cuales pueden incluir datos centrales de preferencia, intenciones de compra, contexto personal, y cómo el individuo quiere que lo reconozca la marca”.
Cheetah Digital, un cliente de Zen media, ha demostrado que, aun cuando los datos de primeras, segundas y terceras partes no cumplen con las expectativas del consumidor en cuanto a privacidad, personalización, relaciones a largo plazo o lealtad, los datos de cero partes cumplen con estas expectativas desde el principio. En un informe reciente, Cheetah Digital halló que 73 por ciento de los consumidores favorece cuando una marca ofrece recomendaciones con base en compras anteriores. También halló que a más de la mitad de los consumidores no le gusta cuando les ponen anuncios en redes sociales con base en sus preferencias de compra en otros sitios.
Los datos de cero partes son reportados por el mismísimo consumidor, y por lo tanto dan la posibilidad de una interacción transparente entre él y la marca. Para el consumidor es obvio que la marca está recopilando su información.
He aquí un ejemplo: Clubhouse, la nueva plataforma de redes sociales con preferencia de audio, personaliza la experiencia de la aplicación para cada usuario. Al suscribirse, a los usuarios se les da la opción de seleccionar sus intereses temáticos. A partir de allí, la aplicación le da a cada usuario una experiencia personalizada y una serie de salas de Clubhouse de acuerdo con estos temas.
Esta experiencia posiblemente tenga a los usuarios más tiempo en la plataforma y aumenta la confianza en la marca. El factor clave de diferencia es que todos los datos se comparten voluntariamente.
Los datos de primeras, segundas y terceras partes solo ofrecen ciertos tipos de información, como nombre, información de contacto, ubicación, categoría de ingresos e interacciones en redes sociales. Estas cosas tienen limitaciones. Incluso cuando las marcas usan estos datos para darle forma a sus iniciativas de mercadotecnia, todavía están adivinando lo que el consumidor quiere.
Los datos de cero partes llevan todo a otro nivel. Con ellos, los mercadólogos se pueden enfocar en la información recopilada de cosas como los cuestionarios personalizados y cuáles consumidores los contestan. Estos cuestionarios les dan a las marcas un conocimiento de sus hábitos y preferencias, lo cual conduce a campañas hiperindividualizadas que mejoran los resultados del negocio. Los mercadólogos luego pueden aprovechar este conocimiento para dar viajes en tiempo real que den ofertas y contenido recomendados a un nivel mucho más granular y relevante. En contraste, los datos malos o irrelevantes les cuestan a las organizaciones un promedio de 15 millones de dólares anualmente, según Gartner.
La información individualizada, y la personalización correspondiente, impulsarán la eficiencia del gasto en mercadotecnia.
La siguiente generación de la personalización se trata de darles a los consumidores un intercambio de valor en el momento que interaccionen con una aplicación en su celular, con el sitio de una marca o con una tienda. Se trata de dar algo que genere confianza y afinidad con una marca y elimine la fricción en la experiencia del consumidor. Con el fin de aumentar el retorno sobre la inversión en la personalización, la siguiente generación de estrategias, como la recopilación de datos de cero partes, les permitirá a las marcas cumplir con las expectativas del consumidor sin meterse en problemas de privacidad. N
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Shama Hyde res directora ejecutiva de Zen Me-dia. Publicado en cooperación con Newsweek. Published in cooperation with Newsweek
