Cuando abrís una app, ¿qué preferís? ¿Opciones que no te interesan o sugerencias que se ajustan a lo que buscás? Las recomendaciones personalizadas logran que las apps sean más útiles y mejoren tanto la experiencia del usuario como los resultados para las empresas.
Datos clave:
Aunque requieren inversión en datos y tecnología, las recomendaciones personalizadas son clave para aumentar ventas, mejorar la retención y ofrecer experiencias más útiles.
En un mundo donde las estrategias genéricas pierden fuerza, las marcas que apuestan por la personalización impulsada por IA están viendo resultados sorprendentes: crecen de dos a tres veces más rápido y logran capturar una mayor porción de las ganancias. De hecho, la personalización puede incrementar las tasas de conversión entre un 10% y un 15%, mientras que las comunicaciones dirigidas pueden traducirse en un aumento de ingresos del 10% al 30%.
Un ejemplo claro de este éxito ocurrió en mayo de 2017, cuando Pampers implementó ofertas personalizadas dirigidas tanto a clientes existentes como a nuevos padres en plataformas de comercio electrónico. ¿El resultado? Triplicaron (3x) su tasa de conversión en comparación con estrategias genéricas anteriores. Ese mismo mes, Nivea utilizó escaparates personalizados en Alibaba que adaptaban la experiencia según si el visitante era nuevo o un cliente habitual, logrando un aumento del 70% en las tasas de conversión de navegación y un impresionante 150% en transacciones.
La personalización no solo mejora números, también transforma la experiencia del usuario. Adiós al tedioso "scroll infinito". Las aplicaciones que ofrecen opciones relevantes desde el primer momento generan una sensación de exclusividad y atención personalizada. No es casualidad que tenga más probabilidades de comprar cuando las marcas brindan experiencias personalizadas.
Además, las recomendaciones contextuales - ajustadas a factores como ubicación, idioma o incluso el momento ideal para recibir notificaciones - hacen que cada interacción sea más fluida. En 2023, casi el 50% de los compradores estadounidenses manifestó querer recibir recomendaciones personalizadas. Entre los más jóvenes, el 41% de la Generación Z y el 37% de los Millennials están dispuestos a compartir datos sobre sus hábitos e intereses si eso significa obtener experiencias más ajustadas a sus necesidades. Este tipo de personalización no solo mejora la experiencia, sino que también fortalece la lealtad del cliente, como veremos más adelante.
La personalización no termina con la primera compra; es una herramienta poderosa para construir relaciones a largo plazo. Los programas diseñados para clientes leales generan un retorno de inversión tres veces mayor en comparación con promociones masivas.
Un ejemplo brillante es el de Starbucks, que en mayo de 2017 incorporó juegos interactivos personalizados en su app móvil y programa de lealtad. Estas experiencias lograron triplicar los resultados de sus campañas de marketing y duplicar las redenciones de emails. La clave está en hacer que los clientes se sientan valorados y parte de una comunidad exclusiva donde sus preferencias son importantes.
Aunque los beneficios son claros, llevar a cabo estas soluciones requiere una infraestructura técnica sólida. Es esencial que el sistema se conecte mediante APIs a la app móvil y se sincronice con plataformas de automatización de marketing . La elección del algoritmo adecuado - ya sea filtrado colaborativo, basado en contenido o híbrido - dependerá del caso de uso .
Por ejemplo, en 2018, Sephora integró su programa de lealtad "Beauty Insider" con funciones personalizadas dentro de su app, como un "compañero en tienda" y perfiles ajustados a cada usuario. Este enfoque le permitió alcanzar 25 millones de miembros, quienes representaron el 80% de las transacciones totales de la compañía. Aprovechando datos de navegación online, pruebas de maquillaje en tienda y simulaciones virtuales, Sephora demostró el impacto de una estrategia bien ejecutada. Un buen punto de partida sería lanzar un piloto de alto impacto para ajustar la arquitectura de datos y garantizar resultados sólidos desde el inicio.
Estrategias como "Más populares", "Tendencias del momento" o "Los más vendidos" siguen siendo un recurso frecuente, empleado por cerca del 65% de las empresas. Estas tácticas funcionan con datos agregados globales, lo que significa que muestran el mismo contenido o productos a todos los usuarios, sin importar su historial de navegación o compras.
Aunque son simples de implementar, su rendimiento es considerablemente inferior al de las opciones personalizadas. Por ejemplo, generan retornos tres veces menores. Además, las recomendaciones basadas en inteligencia artificial logran un 35% más de Click-Through Rate (CTR) en comparación con aquellas que solo se apoyan en la popularidad. Un caso interesante ocurrió en noviembre de 2024, cuando una cadena de farmacias reemplazó los mensajes masivos por un motor de "próxima mejor experiencia". Este cambio duplicó el engagement mientras reducía el volumen de comunicaciones a la mitad. Estos datos dejan en claro que, aunque fáciles de implementar, estas estrategias no garantizan una experiencia óptima para el usuario.
Si bien estas estrategias ayudan a los usuarios a descubrir productos en tendencia, muchas veces generan una sobrecarga de información al no adaptarse a las necesidades individuales. Este enfoque de comunicación "uno a muchos" no permite mostrar contenido relevante para cada perfil, lo que puede resultar en una experiencia menos satisfactoria.
Un dato interesante es que solo el 15% de los directores de marketing (CMOs) cree que su empresa está avanzando en la personalización. Esto contrasta con el hecho de que, en 2023, el 48% de los compradores estadounidenses prefería recomendaciones personalizadas por encima de enfoques genéricos. Esta discrepancia resalta la creciente demanda de experiencias más ajustadas a cada usuario.
Además del impacto en las conversiones, la implementación técnica de estas estrategias juega un papel clave en la experiencia del usuario. Desde el punto de vista técnico, las estrategias genéricas requieren una infraestructura básica que pueda consolidar métricas como popularidad, registros globales de ventas y análisis web en una base de datos centralizada. Con frecuencia, se utilizan scripts para transformar estos datos en tablas agregadas.
En muchas empresas, las promociones se envían sin una integración adecuada entre áreas como facturación, marketing y atención al cliente, lo que da lugar a comunicaciones descoordinadas. Esta falta de integración limita la capacidad de ofrecer experiencias fluidas. Por esta razón, estas estrategias suelen ser vistas como un primer paso antes de adoptar soluciones más avanzadas basadas en datos individuales.
Comparación: Recomendaciones Personalizadas vs Estrategias Genéricas en Apps
Ambas estrategias tienen puntos fuertes y débiles que afectan tanto los resultados comerciales como la experiencia del usuario. Las recomendaciones personalizadas sobresalen por su capacidad para aumentar la relevancia. Por ejemplo, el 80% de los consumidores tiene más probabilidades de realizar una compra cuando las marcas ofrecen experiencias personalizadas. Además, cuando estas experiencias son altamente personalizadas, los clientes son un 110% más propensos a agregar productos adicionales al carrito y un 40% más propensos a gastar más de lo planeado. Sin embargo, esta estrategia implica una inversión inicial importante en software avanzado, infraestructura y capacitación del personal. También conlleva el riesgo de la "burbuja de filtro", donde los sistemas demasiado ajustados limitan la exposición a contenido nuevo.
Por otro lado, las estrategias genéricas son mucho más fáciles de implementar y requieren una inversión técnica mínima, lo que las hace accesibles para cualquier empresa. Sin embargo, suelen generar una sobrecarga de información al mostrar el mismo contenido a todos los usuarios. Además, solo el 23% de los consumidores considera que los minoristas están haciendo un buen trabajo en personalización, a pesar de que el 95% de los CEOs del sector retail la consideran una prioridad.
Aquí se presentan las principales diferencias entre ambos enfoques:
| Característica | Recomendaciones personalizadas | Estrategias genéricas |
|---|---|---|
| Relevancia | Alta, adaptada a comportamientos e intenciones individuales | Baja, misma información para todos |
| Tasa de conversión | Alta, puede aumentar transacciones hasta un 150% | Estándar, depende del volumen |
| Costo de implementación | Alto, requiere herramientas especializadas y capacitación técnica | Bajo, fácil implementación |
| Requisito de datos | Extenso, se necesitan datos individuales en tiempo real | Mínimo, solo datos agregados |
| Descubrimiento | Limitado, riesgo de "burbuja de filtro" | Amplio, expone contenido variado |
| Riesgo de privacidad | Alto, involucra datos personales sensibles | Bajo, se utilizan datos anónimos |
Estos contrastes permiten a las empresas evaluar cuál enfoque se adapta mejor a sus necesidades y recursos. La elección dependerá de factores como el grado de madurez tecnológica, los recursos disponibles y el compromiso con la privacidad de los datos. Mientras las recomendaciones personalizadas ofrecen un gran potencial para aumentar las conversiones y fomentar la lealtad del cliente, las estrategias genéricas pueden ser una solución inicial efectiva antes de pasar a opciones más sofisticadas.
La personalización no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también tiene un impacto directo en la rentabilidad de las empresas. Los datos son claros: las compañías que apuestan por esta estrategia logran aumentar sus ingresos de manera considerable y crecen entre dos y tres veces más rápido que aquellas que siguen utilizando enfoques masivos. Además, obtienen retornos hasta tres veces mayores.
Hoy en día, el 71% de los consumidores espera interacciones personalizadas, y el 76% se siente frustrado cuando no las recibe. Más aún, el 65% considera que las promociones dirigidas son una razón clave para decidir una compra. Esto deja en evidencia que la personalización no solo es efectiva, sino que también se ha convertido en una expectativa básica para los clientes.
Sin embargo, no todas las empresas están en el mismo punto de partida. Si tu negocio cuenta con datos limitados o recursos técnicos básicos, comenzar con estrategias más generales puede ser un camino inicial sensato. Pero, si ya tenés una infraestructura digital sólida, la personalización se vuelve indispensable para maximizar el valor de los clientes, quienes muchas veces representan más del 70% del valor total de la empresa.
Un enfoque recomendable para dar los primeros pasos es implementar pilotos específicos. Por ejemplo, podés centrarte en casos concretos como la recuperación de carritos abandonados o la reducción de la tasa de abandono (churn). Medir el impacto de estas acciones con grupos de control te permitirá evaluar su efectividad y ajustar tus estrategias. Los casos de éxito muestran cómo la personalización puede transformar tanto la experiencia del cliente como los resultados comerciales.
En resumen, las recomendaciones personalizadas no son una moda pasajera, sino un pilar fundamental del marketing en los próximos años. Las empresas que adopten esta estrategia estarán mejor posicionadas para captar mayores beneficios, mientras que aquellas que no lo hagan corren el riesgo de perder clientes y rentabilidad.
Implementar recomendaciones personalizadas en una app implica recopilar datos del usuario, como su historial de compras, búsquedas e interacciones, y combinarlos con la información de los productos o servicios disponibles. Luego, un modelo de inteligencia artificial (IA), ya sea de filtrado colaborativo, basado en contenido o híbrido, procesa estos datos para generar sugerencias relevantes en tiempo real.
En el caso de Burbuxa, esta plataforma hace que todo sea más sencillo al integrar automáticamente datos de tiendas como Shopify, Tiendanube o VTEX, y enviar recomendaciones personalizadas directamente a WhatsApp e Instagram. Esto no solo mejora la tasa de conversión, sino que también ayuda a recuperar carritos abandonados en cuestión de minutos, sin necesidad de desarrollos complicados. Además, su sistema de IA se ajusta constantemente para ofrecer resultados más precisos con el tiempo.
Las recomendaciones personalizadas juegan un papel clave en la fidelización de clientes porque logran que cada interacción sea más relevante y significativa. Cuando una marca sugiere productos o servicios basándose en los intereses y comportamientos previos de los usuarios, estos perciben que la experiencia está diseñada especialmente para ellos. Esto no solo mejora su satisfacción, sino que también fortalece la confianza en la marca.
Por otro lado, la personalización no solo optimiza la experiencia del cliente, sino que también aumenta las posibilidades de compras recurrentes. Este enfoque ayuda a construir un vínculo más sólido con la marca, fomenta la lealtad y disminuye las tasas de abandono. En definitiva, brindar experiencias únicas y ajustadas a las necesidades de cada cliente es fundamental para establecer relaciones duraderas y significativas.
La personalización en aplicaciones móviles depende de la recopilación de datos personales, como el historial de compras, la ubicación o las interacciones en redes sociales. Sin embargo, este proceso puede convertirse en un terreno delicado, ya que existe el riesgo de violación de la privacidad si los datos se utilizan sin consentimiento o se comparten sin conocimiento de los usuarios.
Algunos de los riesgos más comunes incluyen:
Para reducir estos riesgos, es fundamental que las aplicaciones adopten prácticas responsables, como:
Al equilibrar la personalización con la protección de la privacidad, las apps pueden mejorar la experiencia del usuario sin poner en juego su confianza.
