Personalización a escala: cómo la combinación de un CDP y algoritmos de personalización puede ofrecer experiencias únicas a cada cliente
La combinación de un CDP y los algoritmos de personalización puede ser sumamente potente.
Un CDP recopila y combina datos de diferentes fuentes para crear perfiles de clientes únicos, mientras que los algoritmos de personalización utilizan estos perfiles para generar contenido personalizado y ofrecer experiencias adaptadas a las necesidades y preferencias individuales de cada cliente.
La clave de la sinergia entre un CDP y los algoritmos de personalización radica en la capacidad del CDP para proporcionar datos precisos y completos de los clientes. Con esta información, los algoritmos de personalización pueden crear experiencias y contenidos personalizados en diferentes canales de comunicación. Por ejemplo, pueden crear recomendaciones de productos específicos basados en los intereses y el historial de compra de cada cliente.
Cuando se trabaja en conjunto y de manera sincronizada, el CDP y los algoritmos de personalización pueden potenciarse mutuamente para proporcionar una experiencia de cliente excepcional. Los datos del CDP pueden alimentar los algoritmos de personalización, lo que a su vez puede ayudar a mejorar la eficacia del marketing y la fidelidad del cliente. Por ejemplo, al utilizar los algoritmos de personalización para enviar ofertas exclusivas a los clientes más fieles, se puede mejorar la fidelidad del cliente y aumentar las tasas de conversión.
Ventajas y beneficios
Una de las ventajas clave de utilizar un CDP y algoritmos de personalización es la capacidad de crear carruseles de productos personalizados en diferentes canales de comunicación. Estos carruseles muestran una selección de productos relevantes para cada cliente, basados en su historial de compras, comportamiento de navegación y otras características relevantes. Para lograr esto, los datos recopilados en el CDP se trasladan automáticamente a los algoritmos de personalización, los cuales utilizan la información para crear los carruseles de productos.
El proceso comienza con la recopilación de los datos del cliente en el CDP. Estos datos pueden incluir información como el historial de compras, las interacciones en línea y los datos demográficos. Luego, los algoritmos de personalización utilizan esta información para determinar qué productos son relevantes para cada cliente y en qué orden deben aparecer.
Podemos hablar de un ejemplo «hiper-especifico» como por ejemplo, detectar a aquel usuario masculino que haya visitado un producto «zapatillas de tenis» del talle 42, y en base a ese dato, el algoritmo podría cruzarle un producto como «medias de tenis» del talle 42, y eventualmente cruzar con alguna remera de tenis para hombres asociado al talle de calzado, si bien esta última condición puede ser relativa.
Otro ejemplo podría abordar a los que cerraron una transacción, como el caso de un cliente ha comprado recientemente un vestido, el algoritmo de personalización puede mostrarle carruseles de productos relacionados, como zapatos o accesorios que complementen el vestido. Además, el algoritmo puede tener en cuenta las preferencias del cliente, como el color y el estilo, para asegurarse de que los productos presentados sean de su agrado.
Este proceso se realiza automáticamente, lo que significa que los carruseles se actualizan en tiempo real a medida que se recopilan nuevos datos. De esta manera, los carruseles de productos siempre están actualizados y ofrecen una selección relevante y eficiente para cada cliente.
En resumen, los datos del CDP se trasladan automáticamente a los algoritmos de personalización para crear carruseles de productos personalizados. Los algoritmos utilizan la información del CDP para determinar qué productos son relevantes para cada cliente y en qué orden deben aparecer. Esto garantiza que los carruseles de productos sean relevantes, eficientes y siempre estén actualizados