Segmentación sofisticada: donde las marcas fallan y la IA revoluciona

Aunque la situación inflacionaria de México se encuentra mejor que las de otros países de la región, el país no se  escapa completamente de la desaceleración económica y el alza de precios experimentados alrededor del mundo. Los negocios van en busca de cómo contrarrestar estas tendencias.

Un estudio de Ernst & Young reveló recientemente que la principal preocupación externa de los empresarios regionales es el crecimiento económico (35%), mientras que la interna es el crecimiento de participación de mercado (29%). El 73% de estos mismos negocios consideran que el manejo efectivo de los datos es esencial para superar estos retos.

En el trasfondo de esta solución se encuentra una necesidad por conectar de manera más efectiva con el cliente. Y, hoy en día, acercarse al cliente con mensajes genéricos y en masa ya no es una estrategia efectiva para captarlos.

Por ejemplo, segmentar a las mujeres entre los 22 a los 45 años como potenciales madres para enviarles ofertas sobre productos de maternidad es una práctica del pasado. Además de que estas estrategias tradicionales pueden llegar a costar más tiempo y dinero que el retorno que generan, no detenerse a conocer a los clientes más a fondo utilizando nuevas tecnologías

Es aquí donde la IA, por medio de LLMs y algoritmos de ML, demuestra su potencial al tomar los datos recopilados y analizarlos para sacarles el mayor provecho. En general, funciona con cuatro ramas específicas que ayudan a lograr distintos resultados con mayor efectividad.

Identificación de patrones

La identificación de patrones es lo que le da a la IA el poder inferir gustos de manera acertada y agrupar a personas para lograr una mejor microsegmentación. Este modelo anida conceptos entre sí, encontrando similitudes entre objetos para encajarlos en el mejor grupo.

Una instancia de este algoritmo se puede notar en los lookalike audiences de Facebook, donde los patrones de gustos de un usuario son entrelazados con la audiencia de seguidores de una página, lo que lleva a la plataforma a recomendar grupos más afines con sus usuarios.

Esto es clave para evitar la segmentación tradicional de audiencias, ya que esta tecnología, con muchísimo menos esfuerzo, ayuda a equipos de mercadeo a agrupar perfectamente a sus clientes.

La tecnología predictiva

El 69% de los consumidores mexicanos prefieren marcas que les ofrecen experiencias personalizadas, y aquí es donde se luce la IA predictiva.

Esta tecnología utiliza algoritmos de modelos estadísticos que, en base a comportamientos pasados, pueden predecir el futuro. Desde aquí parten, por ejemplo, las sugerencias de compra más personalizadas de acuerdo al historial de compras de un cliente.

Entonces, tras segmentar correctamente a consumidores de la marca en categorías más sofisticadas, la IA predictiva hace su trabajo encontrando recomendaciones que le llamarán la atención a cada grupo. Así, los clientes en segmentos como “en peligro” o “compradores poco frecuentes” se pueden enganchar con ofertas más específicas a sus gustos.

Así es como Netflix logra que, al terminar de ver algo, saltemos a la próxima película o serie recomendada –constantemente le acierta a nuestros gustos con gran precisión.

La popular IA generativa

La tercera rama de la IA se ha popularizado bastante en los últimos años. Aquí nos remontamos a herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude, y Perplexity, entre otras, que utilizan los datos recopilados para generar texto.

En el contexto de una empresa, la tecnología generativa ayuda a crear mensajes más acertados que conectan con grupos específicos de personas. En su mayoría, estas herramientas funcionan como un sistema cerrado al que se le alimentan datos relevantes para obtener los mejores resultados. Es decir, entre mejor sea la calidad de la información suministrada, mejor será la respuesta que arroja.

Por ejemplo, en el caso de una compañía de retail, entrenar a la IA generativa tanto con datos de los clientes como con el tono e identidad de la marca le ayudará a generar mejores interacciones con los clientes y mensajes de mercadeo más precisos, entre otros usos.

Los algoritmos de decisiones

Gracias a los algoritmos de decisiones, los negocios no necesitan recurrir al A/B testing para comparar los horarios, mensajes y canales de comunicación más efectivos para sus campañas. Ahora, el AI testing le apuesta a experimentar y aprender en cuanto más información recibe, tomando decisiones más personalizadas sin tener que adivinar o evaluar la mejor ruta de acción.

A través de estos componentes, los negocios pueden funcionar por medio de la microsegmentación, una manera más sofisticada y lógica de agrupar al consumidor, como “clientes dormidos”, “en riesgo” y “superfans,” entre otros. Así es como aumentan las posibilidades de acertar los gustos, predecir necesidades futuras, y hasta saber qué quiere un cliente antes de que ellos mismos lo sepan.

Las tecnologías emergentes se convierten cada vez más en una necesidad para los negocios que desean atravesar situaciones macroeconómicas complejas en México y toda la región. Poder conectar con los clientes a pesar del alza inevitable de precio y otros desafíos de compra es una ventaja competitiva enorme tanto para las empresas establecidas como para las que buscan crecer o mantenerse a flote.