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Personalización de datos: la importancia de una mentalidad operativa más allá de la tecnología

Por Ruben Quintero, Gerente de Preventas de CNX Catalyst Argentina

Rubén Quintero, Gerente de Preventas de CNX Catalyst Argentina

No es ningún secreto que la personalización de datos se ha convertido en un factor clave del éxito de la marca, para marketing, ventas y servicio al cliente. La mayoría de las marcas reconocen la importancia de tener un ecosistema de datos conectado para el control centralizado sobre la forma en que se recopilan, administran y ponen a disposición los datos para personalizar experiencias, de manera consistente y a escala. Sin embargo, la personalización de datos exige más que una inversión en tecnología para que funcione.

Para aumentar las posibilidades de éxito, es importante incorporar cinco pasos en la hoja de ruta de personalización de datos.

1.Crear una capacidad de personalización más allá de la infraestructura

La personalización es el nombre del juego en los negocios hoy en día, pero muchas cosas pueden salir mal entre la recopilación de datos personales y la ejecución de una estrategia de personalización. Si bien el objetivo es que el cliente reciba experiencias personalizadas únicas, las mismas deben ser coherentes. Esto hace que haya que evitar configurar diferentes niveles de personalización con distintas fuentes de datos.

Es importante crear una capacidad de personalización, trabajando con un equipo que entienda los problemas, los datos y los procesos. Este debe ser un concepto evolutivo en el centro de la estrategia de personalización, para que pueda evolucionar en función de las cambiantes demandas de los clientes.

2.Asociarse con científicos de datos

Es inusual que las marcas sufran por la falta de datos, pero ¿qué datos son más útiles para cada esfuerzo de personalización y mejora de CX? Para este tipo de cuestiones es importante consultar a los especialistas. La personalización de datos es a menudo algo que no se puede configurar completamente a través de un enfoque singular. Tiene que ver con la geolocalización, se trata de demografía, de personas, de la especificidad de la información que una organización ha aprendido sobre un cliente  (los datos de comportamiento deducidos de cada interacción y los datos que describen sus deseos y preferencias). Sin esta experiencia en el equipo, el proyecto llevará más tiempo y puede elegir conjuntos de datos incorrectos o implementar procesos de datos que tienen poco o ningún valor para el cliente o la empresa.

3.Adoptar un enfoque centrado en el ser humano

Esto es importante en cada proyecto de desarrollo de interfaz para garantizar que los esfuerzos de personalización de datos se alineen con las necesidades y expectativas de los clientes, incluidas aquellas que no siempre se conocen o expresan claramente. Además de revelar oportunidades para mejorar la CX y la prestación de servicios, el diseño centrado en el ser humano garantiza que las soluciones de Inteligencia Artificial interpreten con precisión las necesidades de los clientes y que la empresa las satisfaga de manera efectiva, a través de interfaces diseñadas intuitivamente e interacciones oportunas y relevantes. Este enfoque ayuda a crear un plan para experiencias personalizadas e informar a los equipos de ingeniería de datos sobre los datos necesarios para brindar estas experiencias en tiempo real y a escala, e incluso activar aplicaciones y dispositivos IoT para automatizar servicios e interacciones, para brindar comodidad y valor adicional.

4.Alinear la personalización con los resultados

Obtener la personalización correcta requiere un enfoque holístico que a menudo exige un alto grado de transformación impulsada por el negocio y la tecnología. Al desarrollar soluciones específicas, estas deberán probarse y validarse con los clientes a medida que realiza la transición a un ciclo continuo para optimizar los resultados. A mayor personalización, mayor complejidad. Hay que ser cuidadosos en cómo se utiliza y asegurar que genere un impacto positivo en el cliente y en los resultados comerciales. Debe existir una correlación entre la recopilación de datos y el retorno de la inversión, no solo para las marcas, sino también para los clientes.

5.Incluir al cliente en la conversación de personalización

Los clientes esperan personalización, pero al mismo tiempo les preocupa la privacidad de los datos. Es importante generar confianza siendo transparente con los clientes sobre por qué, cómo y durante cuánto tiempo almacenará sus datos. Hay que facilitarles el acceso a la políticas de privacidad y solo recopilar los datos necesarios para proporcionar valor a los clientes y aclarar por qué se les solicitan. 

Las plataformas en la nube, el análisis, la IA y las API son las bases para la personalización de datos. Sin embargo, hacer que funcione exige una mentalidad operativa para crear una capacidad de personalización de datos que se centre en el cliente, impulsada por los datos, dirigida por los resultados y moldeada por el diseño humano.