{"id":4289331,"date":"2025-04-29T16:38:41","date_gmt":"2025-04-29T14:38:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deptagency.com\/?post_type=article&p=4289331"},"modified":"2025-04-30T18:40:56","modified_gmt":"2025-04-30T16:40:56","slug":"una-sola-oferta-cinco-veces-mas-ingresos-next-best-offer-impulsada-por-ia","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/www.deptagency.com\/latam\/insight\/una-sola-oferta-cinco-veces-mas-ingresos-next-best-offer-impulsada-por-ia\/","title":{"rendered":"Una sola oferta, cinco veces m\u00e1s ingresos: Next Best Offer impulsada por IA"},"content":{"rendered":"
\n\t\n\t\t\n\t\t\t<\/mask><\/g><\/svg>\t\t\t\n\t\t\t\tArt\u00edculos\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/a>\n\t<\/div>\n\tUna sola oferta, cinco veces m\u00e1s ingresos: Next Best Offer impulsada por IA<\/h1>
\n\t\t\t\n\t\n\t
\n\t\tJosefina Blattmann\t\t
\n\t\tBusiness Development Director\n\t\t\t<\/div>\n<\/div>\n\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tFecha\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tApril 29, 2025\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\n<\/div>\n\n\n\tCuando un importante retailer de cosm\u00e9ticos se asoci\u00f3 con DEPT\u00ae para renovar su estrategia de personalizaci\u00f3n, quer\u00eda lograr la trifecta del marketing: mostrar el producto adecuado al cliente correcto, en el momento justo, sin importar d\u00f3nde ocurriera la interacci\u00f3n.<\/p>\n\tNuestra soluci\u00f3n: el motor Next Best Offer (NBO) impulsado por IA, capaz de anticipar cu\u00e1l es la pr\u00f3xima compra probable de cada cliente, ya sea que est\u00e9 navegando por el sitio, abriendo un email o entrando a una tienda. El sistema no solo mejor\u00f3 la segmentaci\u00f3n al combinar datos de comportamiento en tiempo real con deep learning, sino que la redefini\u00f3 por completo.

Los resultados fueron r\u00e1pidos y contundentes: un aumento del 500\u202f% en los ingresos provenientes de comunicaciones impulsadas por NBO, en comparaci\u00f3n con las promociones est\u00e1ndar. Lxs clientes hicieron m\u00e1s clics, convirtieron m\u00e1s r\u00e1pido y regresaron con mayor frecuencia, todo porque las ofertas se sent\u00edan m\u00e1s relevantes y menos como marketing gen\u00e9rico.

Esto es solo una muestra de lo que tu marca puede lograr al pasar de una estrategia de personalizaci\u00f3n general a una basada en precisi\u00f3n conductual. Ya no es suficiente confiar en la intuici\u00f3n 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 est\u00e1n brindando.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tLo que Next Best Offer realmente significa y c\u00f3mo funciona<\/h2>\n\tNext Best Offer (NBO) es exactamente lo que parece: la opci\u00f3n m\u00e1s inteligente y relevante que puedes presentarle a un cliente ahora<\/em>. Puede ser un producto, una promoci\u00f3n o un recordatorio en el momento justo. B\u00e1sicamente, es aquello que el modelo de IA predice que generar\u00e1 la mayor probabilidad de interacci\u00f3n, basado en todo lo que el cliente ha hecho anteriormente.

No se trata solo de un motor de recomendaciones mejorado. NBO est\u00e1 dise\u00f1ado para replicar lo que hace un excelente asistente de tienda: entender al cliente, anticipar sus necesidades y hacer sugerencias oportunas y \u00fatiles que se sientan personales, pero no invasivas.

As\u00ed es como funciona nuestro sistema NBO detr\u00e1s de escena:<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tModela comportamientos, no solo segmentos<\/h3>\n\tEn lugar de agrupar a las personas en perfiles amplios o basarse en reglas como “lxs clientes que compraron X tambi\u00e9n compran Y”, el motor NBO utiliza deep learning para reconocer patrones individuales. \u00bfHacia qu\u00e9 productos se inclina alguien? \u00bfCon qu\u00e9 frecuencia compra? \u00bfA trav\u00e9s de qu\u00e9 canal convierte?

El modelo procesa todos estos datos y m\u00e1s, y luego asigna una puntuaci\u00f3n a cada posible oferta en tiempo real. As\u00ed, en lugar de recomendar un paquete de cuidado de la piel para principiantes a alguien que ha mostrado inter\u00e9s en la categor\u00eda “belleza”, destacas el<\/em> s\u00e9rum que es m\u00e1s probable que compre, justo en el momento en que m\u00e1s probablemente lo necesite, en la p\u00e1gina de inicio personalizada de su app.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tAcierta al momento justo<\/h3>\n\tNBO no se trata solo de qu\u00e9 muestras, sino de cu\u00e1ndo<\/em> lo haces. Si un cliente suele reponer cada 90 d\u00edas, el sistema no esperar\u00e1 a que regrese. En cambio, le enviar\u00e1 proactivamente una oferta a trav\u00e9s de su canal preferido\u2014ya sea un email, una notificaci\u00f3n push o algo en la tienda. El objetivo es llegar a ellxs justo antes de que se den cuenta de que est\u00e1n listxs para comprar.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\tLlega a las personas donde est\u00e1n<\/h3>\n\tWeb. Email. App. Punto de venta en tienda. Un motor NBO bien integrado no trata estos canales de manera aislada; los ve como se\u00f1ales y puntos de contacto. Si un cliente navega en l\u00ednea, no convierte, y luego abre un email ese mismo d\u00eda, la oferta deber\u00eda reflejar todo ese recorrido. La experiencia debe sentirse coordinada, no fragmentada.

Este tipo de coordinaci\u00f3n es donde la mayor\u00eda de las marcas fallan. Tal vez tengas excelentes recomendaciones de productos en tu p\u00e1gina de inicio, pero tu email a\u00fan env\u00eda una oferta gen\u00e9rica. Integrar una soluci\u00f3n NBO en tu martech stack soluciona esa desconexi\u00f3n al alinear tu mensaje en todos los canales, impulsado por lo que el cliente realmente necesita a continuaci\u00f3n, no solo por lo que tiene demasiado inventario.<\/p><\/div>\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\tC\u00f3mo DEPT\u00ae construy\u00f3 un motor de personalizaci\u00f3n que multiplic\u00f3 por 5 los ingresos<\/h2>\n\tPara la marca de cosm\u00e9ticos que mencionamos anteriormente, el desaf\u00edo de personalizaci\u00f3n no era la falta de datos, sino la falta de coordinaci\u00f3n. Ten\u00edan clientes leales, una presencia omnicanal s\u00f3lida y una creatividad destacada. Pero su marketing segu\u00eda dependiendo de campa\u00f1as generalizadas y reglas est\u00e1ticas. Nuestro objetivo era aportar precisi\u00f3n a ese caos y hacer que cada interacci\u00f3n con el cliente se sintiera personal, contextual y oportuna.

Comenzamos dise\u00f1ando un modelo personalizado de deep learning entrenado con el comportamiento real de lxs clientes, incluyendo el historial de navegaci\u00f3n en l\u00ednea, las compras en tienda, la actividad en la app m\u00f3vil, la interacci\u00f3n con emails y los datos de lealtad. En lugar de tratar a todos los compradores de la misma manera, el modelo aprendi\u00f3 el ritmo de cada cliente: qu\u00e9 compraron, cu\u00e1ndo lo compraron y c\u00f3mo les gustaba interactuar.

En acci\u00f3n, esto se ve\u00eda como un cliente que normalmente compra productos para el cuidado de la piel cada seis semanas y abre notificaciones push. Recibir\u00eda una alerta personalizada en la app con el siguiente producto de su rutina, justo antes de su fecha habitual de reposici\u00f3n. O un comprador de fragancias que suele comprar miniaturas durante las festividades de regalos podr\u00eda abrir su bandeja de entrada y encontrar una oferta oportuna con opciones de temporada que a\u00fan no hab\u00eda probado.

Lo que hizo que esto funcionara no fue solo la inteligencia, sino la integraci\u00f3n. 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 atenci\u00f3n personalizada en tienda. No importaba c\u00f3mo interactuara un cliente con la marca, siempre se le presentaba la oferta m\u00e1s relevante, en el lugar m\u00e1s natural.

El resultado fue un aumento del 500% en los ingresos provenientes de comunicaciones impulsadas por NBO, en comparaci\u00f3n con las promociones masivas. Pero a\u00fan m\u00e1s importante, la marca experiment\u00f3 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.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n\n\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\n\tEmpieza peque\u00f1o, escala r\u00e1pido<\/p>\n\tNo necesitas datos perfectos ni una configuraci\u00f3n de IA empresarial para comenzar a obtener los beneficios de una soluci\u00f3n Next Best Offer. Una de las mayores ideas err\u00f3neas sobre la personalizaci\u00f3n a este nivel es que requiere una inversi\u00f3n total. En realidad, las estrategias NBO m\u00e1s efectivas suelen comenzar como focused pilots<\/a> con objetivos claros y medibles.

Comienza por hacer un inventario de los datos que ya tienes. Probablemente tengas m\u00e1s que suficiente, especialmente si puedes acceder al historial de compras, la interacci\u00f3n con emails y el comportamiento b\u00e1sico en el sitio asociado a los IDs de lxs clientes individuales. Lo que m\u00e1s 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 ah\u00ed, identifica un caso de uso de alto impacto. Tal vez sea reemplazar el bloque de productos predeterminado en tu email con una recomendaci\u00f3n personalizada. O actualizar tu p\u00e1gina de inicio para mostrar a cada visitante recurrente algo en lo que estad\u00edsticamente es m\u00e1s probable que haga clic. Al mantener el alcance limitado, puedes avanzar r\u00e1pidamente y ver resultados sin complicar demasiado la configuraci\u00f3n.

Luego, es hora de realizar una prueba controlada. Compara el rendimiento entre la experiencia impulsada por NBO y tu enfoque habitual de negocio. \u00bfLas personas est\u00e1n haciendo m\u00e1s clics, comprando m\u00e1s o interactuando con mayor frecuencia? Este tipo de validaci\u00f3n en el mundo real es lo que fortalece el caso para invertir m\u00e1s y refinar tu modelo con el tiempo.

Y no, no tienes que construirlo todo desde cero. Ya sea que est\u00e9s trabajando con DEPT\u00ae o aprovechando herramientas existentes de tu proveedor de la nube o de otras plataformas de personalizaci\u00f3n, encontrar\u00e1s diferentes formas de integrar NBO en tu stack actual. Lo m\u00e1s 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 m\u00e1s inteligente, cada punto de dato afina las predicciones y cada peque\u00f1o paso te acerca a una experiencia verdaderamente personalizada.<\/p><\/div><\/div>\n\n\n\tOfertas m\u00e1s inteligentes, relaciones m\u00e1s fuertes<\/h2>\n\tLas recomendaciones Next Best Offer impulsadas por IA no son solo una t\u00e1ctica. Son una forma m\u00e1s inteligente de construir relaciones, aumentar ingresos y preparar tu motor de marketing para el futuro. A medida que lxs consumidores se vuelven m\u00e1s selectivos con las marcas con las que interact\u00faan, la relevancia se convierte en tu moneda m\u00e1s valiosa. Y la relevancia no proviene de mensajes m\u00e1s ruidosos. Proviene de un mejor momento, un mejor contexto y un mejor entendimiento de lo que tu cliente realmente quiere.

Las marcas que est\u00e1n liderando el camino no est\u00e1n esperando la configuraci\u00f3n perfecta. Est\u00e1n experimentando, aprendiendo y poniendo los datos a trabajar para desbloquear mejores experiencias. Y est\u00e1n 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 transformaci\u00f3n de IA<\/a> adecuada y un caso de uso claro, puedes construir un motor que no solo funcione, sino que aprenda y mejore con cada interacci\u00f3n.<\/p><\/div>\n\t\n\t<\/div>\n\n
\n\tEN NUESTRA<\/strong> Mente<\/span><\/h2>\n\tVER TODOS LOS INSIGHTS<\/a>\n\t\n\t\t\n\t\t\t
\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t<\/svg>\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\n\t\t\t\tInsight\t\t\t<\/span>\n\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\n\t