Inteligencia artificial para crear mensajes hiperpersonalizados

Un CEO que envía un correo electrónico para felicitar el nuevo año a sus empleados es algo relativamente normal. Lo que no es tan habitual es que lo haga con un vídeo personalizado hasta el punto que se dirija a ellos usando su nombre, incluso su lengua, y haciendo referencia a sus gustos o aficiones. Y que esto se personalice para cada uno de los 100.000 empleados. Esto es lo que hizo, a principios de 2024, Arthur Sadoun, CEO de Publicis Groupe, una de las empresas de publicidad más potentes del mundo. Su intención, aparte del obvio golpe de efecto, era señalar la importancia que tienen y tendrán tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el análisis de datos o la publicidad hiperpersonalizada en el mundo del marketing.

“La publicidad hiperespecializada utiliza datos muy avanzados para segmentar audiencias de forma cada vez más precisa. Así, se puede adaptar el mensaje publicitario a intereses, comportamientos o incluso momentos específicos del consumidor”, señala José Antonio Cortés Quesada, profesor de Publicidad y Marketing de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR), que añade un ejemplo: “Una marca de cosmética que muestra anuncios diferentes teniendo en cuenta el tipo de piel, edad o incluso el clima local de cada usuario”.

De esta manera, se crea en el consumidor una percepción de cercanía y entendimiento con la marca que facilita el impacto en un momento en el que la saturación publicitaria es elevada y, por tanto, es mucho más fácil que los mensajes se pierdan. “La publicidad hiperespecializada transforma lo que podría ser una interrupción en una experiencia valiosa. En lugar de anuncios irrelevantes [los consumidores] reciben contenido que responde a sus necesidades e intereses, mejorando su experiencia online y guiándolos hacia soluciones que quizás no habían considerado”, explica Fernando del Rey, director de Incubeta South Europe, agencia que en su informe anual bautizaba 2024 como “un año de datos”, y que este para 2025 señala cómo la IA y el machine learning (análisis predictivo mediante aprendizaje automático) ya están cambiando el panorama del mundo empresarial y la necesidad de unificar los datos para aprovechar al máximo estas tecnologías.

Conocer bien al usuario

El beneficio de este tipo de publicidad para las marcas es evidente. “Consiguen mayor fidelidad, aumentan sus tasas de conversión y optimizan sus recursos. Al centrar el esfuerzo en audiencias verdaderamente receptivas, se reducen los costes de adquisición y se maximiza el retorno de la inversión publicitaria”, apunta Flor de Esteban, socia responsable de Deloitte Digital. Sin embargo, para que esto funcione es imprescindible no solo contar con los datos necesarios, sino también ser capaz de analizarlos correctamente.

“El análisis de datos es el núcleo de la publicidad hiperespecializada. Sin datos precisos y organizados, las marcas no pueden conocer ni anticipar los comportamientos de los consumidores. En este contexto, herramientas como las customer data platforms son esenciales, ya que permiten consolidar información de diversas fuentes en un solo sistema”, señala Del Rey. Estas plataformas de datos de clientes permiten recopilarlos de distintas fuentes y unificarlos para crear perfiles personalizados y así obtener una única visión acorde con lo que se busca. Además, este compendio ha de hacerse de manera continua y con constante retroalimentación. “Activados en tiempo real, los datos permiten ajustar las campañas según su rendimiento. Por ejemplo, si una campaña muestra un CTR más alto en dispositivos móviles, se puede redirigir el presupuesto hacia ese canal de manera inmediata, maximizando los resultados”, puntualiza Del Rey. El CTR (click through rate, según sus siglas en inglés) o porcentaje de clics mide la frecuencia con la que quienes han visto una publicidad pinchan en ella.

Los desafíos para estas estrategias empiezan muy pronto; el primero, “la identificación de los datos necesarios a obtener y, en base a ellos, montar una correcta estructura y estrategia de captación”, explica Jorge Núñez, CEO de Adquiver, una tecnológica especializada en la gestión de datos aplicada al sector del turismo. “Otro reto puede estar en la capacidad de obtenerlos de las fuentes disponibles, que pueden requerir un procesamiento adicional. Por último, la capacidad para procesarlos, así como la velocidad con la que se haga, para que la información obtenida pueda trasladarse al negocio, aportando una rentabilidad económica”, concluye Núñez.