Una sola oferta, cinco veces más ingresos: Next Best Offer impulsada por IA

Nuestra solución: el motor Next Best Offer (NBO) impulsado por IA, capaz de anticipar cuál es la próxima compra probable de cada cliente, ya sea que esté navegando por el sitio, abriendo un email o entrando a una tienda. El sistema no solo mejoró la segmentación al combinar datos de comportamiento en tiempo real con deep learning, sino que la redefinió por completo.

Los resultados fueron rápidos y contundentes: un aumento del 500 % en los ingresos provenientes de comunicaciones impulsadas por NBO, en comparación con las promociones estándar. Lxs clientes hicieron más clics, convirtieron más rápido y regresaron con mayor frecuencia, todo porque las ofertas se sentían más relevantes y menos como marketing genérico.

Esto es solo una muestra de lo que tu marca puede lograr al pasar de una estrategia de personalización general a una basada en precisión conductual. Ya no es suficiente confiar en la intuición o suposiciones para personalizar. Pero la verdad es que probablemente ya cuentes con lo necesario para comenzar a ofrecer propuestas personalizadas impulsadas por IA: los datos que tus clientes ya te están brindando.

Next Best Offer (NBO) es exactamente lo que parece: la opción más inteligente y relevante que puedes presentarle a un cliente ahora. Puede ser un producto, una promoción o un recordatorio en el momento justo. Básicamente, es aquello que el modelo de IA predice que generará la mayor probabilidad de interacción, basado en todo lo que el cliente ha hecho anteriormente.

No se trata solo de un motor de recomendaciones mejorado. NBO está diseñado para replicar lo que hace un excelente asistente de tienda: entender al cliente, anticipar sus necesidades y hacer sugerencias oportunas y útiles que se sientan personales, pero no invasivas.

Así es como funciona nuestro sistema NBO detrás de escena:

En lugar de agrupar a las personas en perfiles amplios o basarse en reglas como “lxs clientes que compraron X también compran Y”, el motor NBO utiliza deep learning para reconocer patrones individuales. ¿Hacia qué productos se inclina alguien? ¿Con qué frecuencia compra? ¿A través de qué canal convierte?

El modelo procesa todos estos datos y más, y luego asigna una puntuación a cada posible oferta en tiempo real. Así, en lugar de recomendar un paquete de cuidado de la piel para principiantes a alguien que ha mostrado interés en la categoría “belleza”, destacas el sérum que es más probable que compre, justo en el momento en que más probablemente lo necesite, en la página de inicio personalizada de su app.

NBO no se trata solo de qué muestras, sino de cuándo lo haces. Si un cliente suele reponer cada 90 días, el sistema no esperará a que regrese. En cambio, le enviará proactivamente una oferta a través de su canal preferido—ya sea un email, una notificación push o algo en la tienda. El objetivo es llegar a ellxs justo antes de que se den cuenta de que están listxs para comprar.

Web. Email. App. Punto de venta en tienda. Un motor NBO bien integrado no trata estos canales de manera aislada; los ve como señales y puntos de contacto. Si un cliente navega en línea, no convierte, y luego abre un email ese mismo día, la oferta debería reflejar todo ese recorrido. La experiencia debe sentirse coordinada, no fragmentada.

Este tipo de coordinación es donde la mayoría de las marcas fallan. Tal vez tengas excelentes recomendaciones de productos en tu página de inicio, pero tu email aún envía una oferta genérica. Integrar una solución NBO en tu martech stack soluciona esa desconexión al alinear tu mensaje en todos los canales, impulsado por lo que el cliente realmente necesita a continuación, no solo por lo que tiene demasiado inventario.

Para la marca de cosméticos que mencionamos anteriormente, el desafío de personalización no era la falta de datos, sino la falta de coordinación. Tenían clientes leales, una presencia omnicanal sólida y una creatividad destacada. Pero su marketing seguía dependiendo de campañas generalizadas y reglas estáticas. Nuestro objetivo era aportar precisión a ese caos y hacer que cada interacción con el cliente se sintiera personal, contextual y oportuna.

Comenzamos diseñando un modelo personalizado de deep learning entrenado con el comportamiento real de lxs clientes, incluyendo el historial de navegación en línea, las compras en tienda, la actividad en la app móvil, la interacción con emails y los datos de lealtad. En lugar de tratar a todos los compradores de la misma manera, el modelo aprendió el ritmo de cada cliente: qué compraron, cuándo lo compraron y cómo les gustaba interactuar.

En acción, esto se veía como un cliente que normalmente compra productos para el cuidado de la piel cada seis semanas y abre notificaciones push. Recibiría una alerta personalizada en la app con el siguiente producto de su rutina, justo antes de su fecha habitual de reposición. O un comprador de fragancias que suele comprar miniaturas durante las festividades de regalos podría abrir su bandeja de entrada y encontrar una oferta oportuna con opciones de temporada que aún no había probado.

Lo que hizo que esto funcionara no fue solo la inteligencia, sino la integración. Las predicciones no estaban atrapadas en un panel de control ni enterradas en una herramienta de business intelligence. Se integraron directamente en el sitio de e-commerce, el sistema de email, la app de lealtad e incluso en las herramientas de atención personalizada en tienda. No importaba cómo interactuara un cliente con la marca, siempre se le presentaba la oferta más relevante, en el lugar más natural.

El resultado fue un aumento del 500% en los ingresos provenientes de comunicaciones impulsadas por NBO, en comparación con las promociones masivas. Pero aún más importante, la marca experimentó un aumento significativo en lealtad y compromiso. Lxs clientes se sintieron vistxs y apoyadxs, en lugar de simplemente ser objeto de ventas. Y, debido a que el sistema aprende y se adapta continuamente, su rendimiento solo mejora con el tiempo.

No necesitas datos perfectos ni una configuración de IA empresarial para comenzar a obtener los beneficios de una solución Next Best Offer. Una de las mayores ideas erróneas sobre la personalización a este nivel es que requiere una inversión total. En realidad, las estrategias NBO más efectivas suelen comenzar como focused pilots con objetivos claros y medibles.

Comienza por hacer un inventario de los datos que ya tienes. Probablemente tengas más que suficiente, especialmente si puedes acceder al historial de compras, la interacción con emails y el comportamiento básico en el sitio asociado a los IDs de lxs clientes individuales. Lo que más importa en esta etapa no es la completitud, sino la usabilidad. Los datos limpios y consistentes siempre superan a los conjuntos de datos masivos pero desordenados.

A partir de ahí, identifica un caso de uso de alto impacto. Tal vez sea reemplazar el bloque de productos predeterminado en tu email con una recomendación personalizada. O actualizar tu página de inicio para mostrar a cada visitante recurrente algo en lo que estadísticamente es más probable que haga clic. Al mantener el alcance limitado, puedes avanzar rápidamente y ver resultados sin complicar demasiado la configuración.

Luego, es hora de realizar una prueba controlada. Compara el rendimiento entre la experiencia impulsada por NBO y tu enfoque habitual de negocio. ¿Las personas están haciendo más clics, comprando más o interactuando con mayor frecuencia? Este tipo de validación en el mundo real es lo que fortalece el caso para invertir más y refinar tu modelo con el tiempo.

Y no, no tienes que construirlo todo desde cero. Ya sea que estés trabajando con DEPT® o aprovechando herramientas existentes de tu proveedor de la nube o de otras plataformas de personalización, encontrarás diferentes formas de integrar NBO en tu stack actual. Lo más importante es entrar al mercado y comenzar a obtener aprendizajes del comportamiento real para que puedas iterar y optimizar.

Con NBO, cada prueba hace que el modelo sea más inteligente, cada punto de dato afina las predicciones y cada pequeño paso te acerca a una experiencia verdaderamente personalizada.

Las recomendaciones Next Best Offer impulsadas por IA no son solo una táctica. Son una forma más inteligente de construir relaciones, aumentar ingresos y preparar tu motor de marketing para el futuro. A medida que lxs consumidores se vuelven más selectivos con las marcas con las que interactúan, la relevancia se convierte en tu moneda más valiosa. Y la relevancia no proviene de mensajes más ruidosos. Proviene de un mejor momento, un mejor contexto y un mejor entendimiento de lo que tu cliente realmente quiere.

Las marcas que están liderando el camino no están esperando la configuración perfecta. Están experimentando, aprendiendo y poniendo los datos a trabajar para desbloquear mejores experiencias. Y están dejando que la IA haga lo que mejor sabe hacer: identificar los patrones, predecir los momentos y guiar el siguiente paso.

Si tienes los datos, tienes la base. Con la estrategia de transformación de IA adecuada y un caso de uso claro, puedes construir un motor que no solo funcione, sino que aprenda y mejore con cada interacción.