Aprovechar la IA para recomendaciones de productos hiperpersonalizadas

Introducción

La IA está remodelando el futuro del marketing. Hoy en día, las empresas se basan en datos históricos y en tiempo real para ofrecer una experiencia de usuario increíble y recomendaciones de productos hiperpersonalizadas con IA.

Netflix es una de las marcas pioneras en recomendaciones hiperpersonalizadas basadas en datos en tiempo real.

En este artículo, explicaremos cómo la IA proporciona una gran experiencia al cliente, y por qué las recomendaciones personalizadas de productos son cruciales para mejorar el valor de vida de un cliente.

Pero, antes de eso, aquí tiene una lista de estadísticas interesantes que debería conocer,

Recomendaciones de productos hiperpersonalizadas Estadísticas de datos

• El62% de los clientes espera que las marcas ofrezcan recomendaciones personalizadas de productos para mantener la fidelidad a la marca.
• El 49% de los clientes afirman convertirse en compradores habituales si las empresas optan por ofrecer productos hiperpersonalizados.

Análisis de datos con IA

Los datos son la columna vertebral de la IA. La cantidad de datos que se generan a diario es de 328,77 millones de terabytes de datos. Esto ofrece a los profesionales del marketing oportunidades increíbles para estudiar al público objetivo y sus preferencias.

Esta infografía de ZDNET muestra todo lo que deberíamos saber como profesionales del marketing. Revela el ciclo de vida de los datos, desde su recopilación hasta la toma de decisiones.

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Recogida y tratamiento de datos

Los datos se recopilan a través de diversas fuentes. Algunas de las más importantes son las siguientes;

• Los servicios en la nube incluyen CRM, servicios, casos, huellas digitales, seguimiento, comercio electrónico, perspectivas de medios sociales, perspectivas externas, etc.
• Móviles, web y dispositivos que pueden proporcionar datos sobre interacción con aplicaciones, localización, patrones de clic y datos contextuales.
• Sistemas de empresa que consisten en un sistema de registros, datos de viaje de extremo a extremo
• Sistemas virtuales, incluidas las tecnologías AR/VR, metaverso, etc.
• Los grandes conjuntos de datos recopilados se analizan mediante tecnologías avanzadas, inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para ofrecer a los clientes recomendaciones hiperpersonalizadas.

Análisis avanzados para conocer mejor a los clientes

Para obtener análisis avanzados que permitan conocer mejor a los clientes, los profesionales del marketing deben recopilar datos sobre los siguientes parámetros;

• Demografía y psicografía: ofrece un enfoque completo del cliente ideal, incluida su ubicación, sexo, edad, ingresos, trabajo, intereses, preferencias personales y estilo de vida y valores.
• Datos de comportamiento: incluyen el comportamiento de los compradores en línea, incluidas las compras de productos, las tarjetas abandonadas, el historial de navegación y los clics.
• Historial de transacciones - El historial de compras incluye el número de compras, su frecuencia y los tipos de artículos adquiridos.
• Datos de interacción: incluye todos los índices de participación tanto en las redes sociales como en el sitio web, incluidos los índices de rebote, los índices de apertura de correo electrónico, las acciones compartidas, los comentarios, los "me gusta", los seguidores, etc.
• Análisis sentimental: es la medida del grado de satisfacción de sus clientes con el producto. Incluye parámetros como los comentarios de los clientes y las reseñas en las páginas de sus productos.

Utilización de datos en tiempo real

La IA permite a las empresas garantizar el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. Como resultado, responden en tiempo real para garantizar recomendaciones de productos hiperpersonalizadas.

La clave está en mostrar al cliente el producto adecuado en tiempo real. Esto significa que si un cliente busca un casco de bicicleta en Amazon, se muestra el mejor producto junto con algún incentivo para el cliente ideal, lo que hace que la compra sea irresistible y el proceso de compra fluido.

Fíjese en esta oferta personalizada con opción de "entrega gratuita". Esto mejora el compromiso y la fidelidad del cliente y anima al visitante a pasar a la acción.

Recomendaciones personalizadas mediante aprendizaje automático

Modelización predictiva de las preferencias de los clientes

Digámoslo en pocas palabras.

Los algoritmos deaprendizaje automático utilizan grandes conjuntos de datos para ayudarle a comprender las preferencias futuras de los clientes e impulsar recomendaciones de productos hiperpersonalizadas. Utiliza un modelo matemático para predecir las tendencias futuras de los clientes, sus preferencias y su comportamiento basándose en datos anteriores y actuales.

ML puede predecir y estimar las tasas de participación y la calidad de los clientes potenciales en la página de producto específica. También puede indicarle los resultados reales. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede ayudarle a predecir cuántas devoluciones de productos habrá en el futuro (en caso de que haya alguna devolución de producto en el pasado). Esto permite a los profesionales del marketing centrarse y promocionar los productos que mejor se venden.

Análisis contextual para sugerencias pertinentes

El análisis contextual ofrece productos basados en un contexto específico. Toma los datos relevantes para ofrecer sugerencias adecuadas.

El análisis contextual proporciona información basada en la característica específica del producto que el público está comentando o sobre la que está hablando. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan tecnología avanzada para convertir cada consulta en un único punto de datos, analizarlos y mostrar sugerencias relevantes.

Por ejemplo, eBay utiliza ML para segmentar las consultas de los clientes en función del precio, incluidos descuentos, promociones y ofertas especiales. Y, muestra los productos en consecuencia.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la personalización

La PNL en la personalización extrae información de la comunicación con el cliente expresada a través de texto y elementos visuales para mostrar recomendaciones de productos.

Análisis de sentimientos para mejorar las recomendaciones

Como su nombre indica, el análisis de sentimientos mide el grado de satisfacción de sus clientes con el producto. Se trata de un análisis textual de emociones, actitudes y sentimientos, expresados a través de texto/palabras basadas en las opiniones y reseñas de los clientes en las páginas de tus productos.

El análisis de sentimiento utiliza la PNL, que segmenta diferentes puntos de datos basándose en el texto. El texto se clasifica en frases negativas, neutras o positivas. Las marcas aprovechan el contenido generado por los usuarios y lo analizan mediante los siguientes métodos para ofrecer recomendaciones hiperpersonalizadas;

• Técnicas de aprendizaje profundo
• Métodos basados en reglas
• Técnicas de aprendizaje automático
• Fuerza del sentimiento
• Métodos de detección
• Métodos basados en la inteligencia de enjambre
• Métodos de ampliación del léxico del sentimiento
• Métodos bayesianos
• Métodos basados en patrones

Análisis predictivo

Básicamente, la PNL se centra en la "predicción de la siguiente palabra" que imita el habla humana. El modelo se entrena para analizar la secuencia de frases de la entrada y predecir el texto o las palabras. Como resultado, proporciona respuestas a las consultas de los usuarios de la forma más precisa mejorando la probabilidad de las tasas de conversión.

Una gran aplicación de la PNL para el análisis predictivo son los chatbots y los asistentes virtuales. Estos utilizan la generación de lenguaje natural (NLG) para crear respuestas conversacionales a las consultas de los clientes.

Chatbots y asistentes virtuales para interactuar en tiempo real

Tanto los asistentes virtuales como los chatbots utilizan PNL e IA para convertir texto y consultas de voz en datos estructurados.

• Los chatbots responden a las preguntas en tiempo real.
• Los asistentes virtuales realizan tareas administrativas.

Utilizan tecnología avanzada para entender las consultas o peticiones del usuario y proporcionar las respuestas en tiempo real. Los chatbots y los asistentes virtuales proporcionan una experiencia personalizada en diversas plataformas respondiendo a correos electrónicos, programando reuniones, gestionando las peticiones de los clientes, respondiendo a consultas, haciendo reservas, etc.

El68% de los clientes adoran los chatbots por su eficacia y participación en tiempo real. Refuerzan la credibilidad de la marca y la lealtad con una interacción ininterrumpida con el cliente, una mayor generación de clientes potenciales y recomendaciones personalizadas.

Tanto Siri como Alexa son excelentes ejemplos de asistentes virtuales que ofrecen una experiencia de cliente sin fisuras.

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Reconocimiento de imágenes y preferencias visuales

Interpretación visual de datos

El reconocimiento de imágenes utiliza el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para detectar e identificar un objeto y sus características en una imagen digital. Reconoce un conjunto de datos de imágenes, reconoce patrones e identifica diferentes objetos.

La función de reconocimiento de imágenes del aprendizaje profundo es impresionante. Puede identificar cualquier imagen y su contexto. Por ejemplo, el aprendizaje profundo puede decirte si tu amigo peludo está durmiendo o simplemente está sentado en tu sofá.

Esta tecnología utiliza grandes conjuntos de imágenes visuales y los analiza para mejorar notablemente la eficacia y precisión del reconocimiento de imágenes. ¡Cuantos más datos, mejor!

Algoritmos de recomendación basados en imágenes

Basándose en el historial de navegación del contenido visual en plataformas como Pinterest, la IA recomienda el tipo de contenido adecuado a la audiencia. La IA sugiere productos personalizados al reconocer los tipos de productos con los que interactúan los clientes, proporcionando una experiencia personalizada como nunca antes.

Google Lens

Lens de Google ha transformado la búsqueda de contenidos visuales mediante la tecnología de reconocimiento de imágenes. Utiliza el análisis de entrada mediante ML y DL y proporciona resultados de búsqueda e información personalizados.

Puedes arrastrar o subir una imagen a Google Lens y hacer clic en la opción "buscar" para ver todas las recomendaciones pertinentes.

Fuente de la imagen

Mejorar las recomendaciones con información visual

Otro gran ejemplo de mejora de las recomendaciones con aportaciones visuales es ASOS, la famosa marca de moda.

ASOS

ASOS utiliza la IA para mejorar las recomendaciones de productos con información visual. La función "Style Match" de la famosa tienda de moda permite a los usuarios subir una imagen y mostrar los productos adecuados, lo que acelera el proceso de compra.

Por ahora, esta función está disponible en la aplicación ASOS para iOS y Android.

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Aprendizaje por refuerzo para recomendaciones adaptativas

La aplicación de la IA para la hiperpersonalización de las recomendaciones de productos ofrece una vía increíble para el aprendizaje continuo a partir de los comentarios de los usuarios.

Basándose en las recomendaciones adaptables a la evolución de las preferencias, las empresas pueden ofrecer el tipo adecuado de productos al público adecuado.

Sin embargo, es crucial equilibrar la exploración y la explotación a la hora de hiperpersonalizar las recomendaciones de productos.

Superar los retos y garantizar la privacidad

Recogida y análisis de datos

Los datos son valiosos y ofrecen muchas oportunidades a los profesionales del marketing. Sin embargo, el verdadero reto es la recopilación y el análisis de datos. Los profesionales del marketing deben confiar en sistemas avanzados como servicios en la nube, dispositivos móviles y web, sistemas empresariales y sistemas virtuales para capturar puntos de datos y luego analizarlos.

En segundo lugar, los datos se recogen de diversas fuentes, por lo que resultan muy fragmentados. Analizar estos datos con un solo método da resultados sesgados. La mera capacidad humana no es suficiente para analizar los datos, por lo que las empresas necesitan utilizar tecnologías avanzadas como IA, ML y Deep Learning.

Cuestiones de calidad y sesgo de los datos

La calidad de los datos es la clave de la eficacia de la IA. Si los datos en cuestión están mal etiquetados, los resultados podrían ser inexactos. Los profesionales del marketing pueden solucionar este problema etiquetando correctamente los datos, ya sean textos, imágenes u otros elementos visuales, para evitar resultados sesgados.

Requisitos de escalabilidad e infraestructura

Ampliación de sus negocios utilizando AI es desalentador, que requiere la entrada tanto de los recursos humanos que utiliza, y la infraestructura, incluyendo sistemas y software.

Cuestiones de privacidad

Cuando se manejan datos a gran escala existe un riesgo importante de violación de la privacidad. Para mantener la lealtad y la confianza de los clientes, asegúrese de comunicar la transparencia de los datos con antelación. Las empresas deben cumplir la normativa, como la CCPA, el GDPR, etc.

El futuro de la hiperpersonalización

Integración de la IA con los dispositivos IoT

La IA no es una mera revolución, es toda una evolución. Esta tecnología de vanguardia está yendo aún más lejos a la hora de proporcionar una experiencia personalizada centrada en el láser con la integración de la IA con los dispositivos IoT.

Recomendaciones personalizadas sobre salud y bienestar

La hiperpersonalización se está popularizando en todos los sectores, especialmente en el de la salud y el bienestar.

Estas aplicaciones utilizan datos a nivel granular para ofrecer recomendaciones personalizadas como entrenamientos, dietas y planes nutricionales basados en diversos parámetros como,

• Perfiles hormonales
• El estado emocional de los individuos
• Análisis sentimental

Personalización predictiva en las industrias emergentes

Con el potencial que la IA ofrece a las empresas, les ayudará a deshacerse del enfoque de "talla única" en todas las industrias emergentes.

Gracias a su avanzada tecnología, la IA ha revolucionado sectores como la sanidad, el fitness, el deporte, la belleza y el bienestar, etc. En el futuro, la IA permitirá a las marcas ofrecer recomendaciones basadas en datos en tiempo real, e incluso puede basarse en el reconocimiento facial para ofrecer recomendaciones precisas.

Conclusión

La IA aporta una mina de oro de oportunidades que permiten a las empresas ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y centradas en el cliente para aumentar el rendimiento de la inversión y reducir los costes de adquisición de clientes.

Las empresas que aprovechan y se adaptan a las tendencias y tecnologías de la IA consiguen ofrecer una experiencia de cliente ganadora. Aunque la IA conlleva muchos retos asociados a los datos, las empresas necesitan dotarse de los recursos y sistemas adecuados para escalar sin problemas.