Personalización de grietas en China.

Como mayor mercado mundial de teléfonos inteligentes, China ha 1.400 millones de consumidores - con 1.6 mil millones de suscripciones a smartphones. Los chinos utilizan sus teléfonos para chatear, pedir comida, ver vídeos, hacer fotos, pagar sus facturas y, sobre todo, para ir de compras.

Estos nuevos consumidores ricos y sofisticados esperan y desean interacciones personalizadas e individuales con las marcas que prefieren. Pero, ¿cómo puede alcanzarse este nivel de personalización en un país con tantos consumidores? ¿Cómo se construye hacia el esquivo segmento-de-uno?

La capacidad de utilizar la data disponible para ofrecer la oferta adecuada en el momento adecuado al cliente adecuado es el santo grial para cualquier marca. La clave para este tipo de servicio personalizado es la capacidad de adquirir, almacenar y procesar enormes cantidades de data a bajo coste.

China va por delante en este último aspecto, pero necesita mejorar en lo que respecta a la segmentación del mercado. Aquí, las segmentaciones tradicionales son estáticas, difíciles de actualizar e incompatibles con los consumidores siempre conectados.

Consideremos, por ejemplo, un ejemplo típico del mundo de los bienes de consumo. En un caso que estudiamos recientemente, una empresa global de bienes de consumo de China utilizaba dimensiones de segmentación como ‘ha viajado al extranjero’, ‘se queda en casa’ o ‘nivel de educación’. Aunque estos segmentos tenían sentido para la empresa, no eran escalables; otros equipos de medios no disponían de la misma información dentro de sus objetivos. Como resultado, las segmentaciones no se podían utilizar, y los niveles básicos de comunicación personalizada eran imposibles.

Entonces, ¿qué pueden hacer las marcas?

Una solución consiste en crear personajes ficticios, segmentos personalizados basados en los atributos y valores de varios ‘tipos’ de consumidores. Dichos personajes son muy específicos de cada empresa y pueden ser tan variados como el ‘adicto al logotipo’ en el sector del lujo o la ‘recortadora de cupones’ o la ‘mamá de los suburbios’ en el comercio minorista.

Para desarrollar estos segmentos, las marcas sólo tienen que fijarse en el data que dejan sus consumidores. El proceso comienza agrupando a los consumidores en función de sus comportamientos aparentes. Los supermercados, por ejemplo, podrían segmentar a sus consumidores como ‘Compradores rápidos’ (personas que valoran obtener los productos de forma eficiente y se centran en las necesidades cotidianas), o ‘Cazadores de gangas’ (personas que reaccionan ante las promociones y los precios bajos).

Una vez agrupados de esta forma, las marcas pueden identificar a los consumidores arquetípicos e introducir muestras en los motores de IA para probarlos y aprender de ellos a lo largo del tiempo. De manera crucial, los motores de IA más eficaces también incluyen ‘puertas traseras’ que permiten a los usuarios reclasificar a los consumidores y hacer evolucionar a los personajes a medida que cambian los comportamientos (por ejemplo, los ‘Cazadores de gangas’ podrían convertirse en ‘Compradores rápidos’).

Otro tipo de segmentación útil es la segmentación por etapas vitales. La segmentación por etapas de la vida clasifica a las personas en segmentos según el punto del ciclo vital en el que se encuentren; este enfoque suele requerir una combinación de recopilación sociodemográfica y de transacciones data.

Por ejemplo, una empresa de nutrición podría ofrecer un servicio para hacer un seguimiento del peso de los niños y proporcionar información sobre sus progresos. Con el paso de los años, podrá captar información sobre la edad de los niños y etiquetar a los miembros de la familia en consecuencia, para después dirigirse a las familias con mensajes pertinentes a medida que los niños crezcan.

Por último, la segmentación por compromiso representa en qué punto del recorrido de decisión se encuentra el consumidor. También se denomina Conciencia-Interés-Compra, o Frío-Caliente-Caliente. Muchos ecosistemas líderes en China, que trabajan con actores especializados en la extracción de data, siguen ahora a los consumidores a lo largo de su viaje y pueden dirigirse a ellos específicamente con mensajes cada vez más personalizados.

Para conseguir un segmento de targeting entonces, los profesionales del marketing deben combinar un enfoque descendente que estructure las segmentaciones de personas, etapas vitales y compromiso con un enfoque ascendente que valide las estructuras y proporcione nuevas dimensiones (‘etiquetas’) para ponerlas a prueba.

La clave está en empezar poco a poco y establecer el nivel adecuado de expectativas: mantener baja la excitación al principio y centrarse en ofrecer un impacto empresarial positivo. Esto implicará con toda seguridad la creación de un equipo interfuncional que combine perfiles de marketing, ventas, data e informática y que sepa establecer prioridades en función de las necesidades empresariales.

Con el equipo en marcha, los profesionales del marketing pueden entonces empezar a probar y aprender, mejorando la complejidad gradualmente, midiendo la mejora y sabiendo cuándo dejar de experimentar y escalar para rentabilizar los resultados.

Puede que China esté por delante del mundo en lo que respecta a la abundancia y madurez de data en aprendizaje automático e IA, pero la mayoría de las empresas de ese país todavía están intentando descifrar la personalización. Aunque será necesario realizar numerosas pruebas e iteraciones de aprendizaje para alcanzar el objetivo final del segmento de uno, las empresas que ya han iniciado este camino disfrutan de una gran ventaja competitiva.