¿Cuánto de mí debe conocer una empresa para saber cuál sería mi regalo navideño ideal?
Las compañías utilizan diversos datos, como los productos visitados o añadidos al carrito, el historial de compras, clics en correos promocionales y redes sociales del usuario
La inteligencia artificial (IA) está por todas partes. En realidad, lo ha estado desde hace tiempo en muchos de los servicios que consumimos (por ejemplo, a través de chatbots), pero ahora somos cada vez más conscientes de su uso y de su poder. Las empresas han perfeccionado el análisis de datos (que son el combustible de estos sistemas) recopilados en sus plataformas para entender mejor a los consumidores y perfeccionar mejor su perfil de compra a través modelos de IA.
La tecnología detrás de la personalización digital ha evolucionado a pasos de gigante. Hoy, las plataformas son capaces de recopilar información detallada sobre las interacciones de los usuarios en sus páginas: qué productos consultan, cuáles añaden al carrito y cuánto tiempo permanecen en determinadas secciones. A partir de este cúmulo de elementos, identifican patrones comunes entre personas con intereses similares, lo que permite anticipar sus preferencias.
“Para poder recomendar el regalo perfecto, una empresa necesita bastante información sobre ti”, señala Montserrat Peñarroya, experta en marketing digital y transformación empresarial, y autora del libro electrónico IA generativa y su impacto en el marketing: aplicaciones prácticas para profesionales del marketing. Esta especialista explica que las compañías utilizan diversos datos para personalizar las experiencias de compra y entender mejor a sus consumidores. Entre estos se encuentran los datos de comportamiento, como los productos visitados o añadidos al carrito; el historial de compras, que analiza adquisiciones pasadas; y las interacciones previas, como clics en correos promocionales.
La inteligencia artificial agiliza las búsquedas y ayuda a evitar la saturación, según los expertos
De igual forma, consideran los datos contextuales, que incluyen tendencias, temporada y hábitos de usuarios similares, junto con información demográfica como edad, género y ubicación. Asimismo, examinan las redes sociales del usuario para entender qué publica, sigue o comenta, creando así un perfil completo. “Cuando utilizas la aplicación de Decathlon, Temu o Amazon, estás proporcionando estos datos detallados. Son estas grandes plataformas las que realmente pueden construir un perfil muy preciso”, agrega Peñarroya.
La IA nos ayuda a encontrar con mayor rapidez lo que buscamos, evitando así la saturación de opciones que a menudo nos enfrentamos en las tiendas online, añade Unai Obieta, director del Máster en Inteligencia Artificial & Data Science del Inmune Technology Institute. “Esta capacidad de análisis profundo mejora la comprensión del consumidor y optimiza las estrategias de marketing y publicidad, dirigiendo mensajes más relevantes a los usuarios adecuados”.
La norma europea de protección de datos ha restringido prácticas invasivas como las basadas en ‘cookies’
En esta historia, las cookies son una de las principales herramientas que se usan para recopilar muchos de los datos mencionados. Aunque esta herramienta ha sido clave en el marketing digital en la última década, su uso está disminuyendo. “Las cookies son una herramienta esencial en la personalización digital”, afirma Ander Serrano, responsable de innovación de Evercom, agencia creativa de comunicación y marketing. Muchos navegadores, como Safari y Firefox, ya han dejado de soportar cookies de terceros (aquellas que permiten rastrear usuarios entre diferentes sitios web), detalla Peñarroya.
Google Chrome, que representa alrededor del 63% del mercado, estaba previsto que dejara de soportar cookies de terceros a finales de 2024, sin embargo, ha retrasado el cambio porque aún no ha resuelto cómo implementar alternativas efectivas para prácticas como el retargeting sin su uso. El retargeting es una estrategia de marketing que muestra anuncios personalizados a usuarios que han visitado un sitio web sin completar acciones clave, como una compra. Esto se logra mediante cookies que registran el interés del usuario en un producto.
Más transparencia
Con la eliminación de las cookies de terceros, esta práctica se dificulta. El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), con aplicación en la Unión Europea desde 2018, ha impuesto restricciones a las prácticas de publicidad basada en cookies, pues las empresas deben obtener el consentimiento explícito del usuario. La normativa europea exige a las empresas ser más transparentes sobre cómo recopilan, almacenan y utilizan los datos personales.
Esto ha llevado a un cambio hacia cookies de primera parte, menos invasivas y gestionadas directamente por el sitio web que visita el usuario, o hacia estrategias alternativas como el contextual targeting, que muestra anuncios relevantes según el contenido del sitio web o aplicación en lugar de basarse en datos personales del usuario. “El gran desafío es equilibrar eficiencia con autenticidad”, afirma Serrano. “Aunque la hiperpersonalización optimiza las interacciones, no debe limitar la libertad del consumidor para explorar más allá de las recomendaciones algorítmicas”, concluye.
El auxilio de ChatGPT
Nuevas herramientas. ChatGPT puede echarle una mano para saber cuál es el regalo de Navidad para cada miembro de su familia. Montserrat Peñarroya, experta en marketing digital y transformación empresarial, dice que para ello es necesario proporcionar a la herramienta detalles personales y preferencias: edad, gustos, relación, ¿prefiere un regalo práctico o emocional?, presupuesto específico; información contextual, el estilo de vida y detalles que permitan perfilar sus gustos, como si tiene aficiones específicos o si le gusta cierto tipo de experiencias.
Ventajas. A diferencia de los algoritmos que se basan en datos recolectados a lo largo del tiempo (cookies, historial de compras, etc.), ChatGPT no tiene acceso a información previa más allá de la que tiene en memoria. Todo lo que necesita saber para recomendarle algo proviene de la conversación que se tiene con el sistema. Mientras que las inteligencias artificiales de análisis comerciales pueden hacer recomendaciones a partir de un gran volumen de datos recolectados a lo largo del tiempo y procesados mediante algoritmos complejos, ChatGPT utiliza la conversación para generar sugerencias personalizadas basadas en el contexto.