Las recompensas por catálogo de puntos son actualmente una de las acciones que se ha visto más favorecida con la irrupción de nuevas tecnologías y automatizaciones. Gracias a la inteligencia artificial (IA), hoy en día las empresas tienen la capacidad de transformar iniciativas en experiencias personalizadas y aumentar el compromiso del cliente o del empleado.
Las expectativas de los consumidores son cada vez más altas y es aquí, en este escenario, donde la hiperpersonalización en todas las acciones de marketing se ha convertido en una necesidad, no un lujo.
La hiperpersonalización de recompensas en catálogo de puntos
A día de hoy, la IA ya permite a las empresas analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones, comportamientos y preferencias de los clientes. No es ajeno ya para algunas organizaciones contar con expertos en modelos predictivos y equipos de IT dedicados a la gestión y análisis de Big Data. De acuerdo a las cifras obtenidas en 2024 por el Instituto Nacional de Estadística, el 12,4% de las empresas españolas ya utilizan herramientas e implementaciones basadas en Inteligencia Artificial.
Estos análisis contemplan por ejemplo el historial de compras, centrados en qué productos o servicios adquiere un cliente regularmente, o la frecuencia de interacciones, es decir, cada cuánto tiempo el cliente participa en el programa de puntos. Sólo por citar los más frecuentes pero no los únicos, también estudian las preferencias declaradas, que es todo lo referente a la información directa proporcionada por el cliente en encuestas o perfiles.
Con estos datos, los algoritmos de IA pueden crear perfiles únicos o segmentos muy específicos para cada cliente o grupo de clientes, permitiendo a las empresas personalizar las recompensas que se ofrecen en los catálogos de puntos. Por ejemplo, supongamos que un cliente compra en un e-commerce productos específicos de la línea “Adidas Originals”. En este caso, este usuario sería candidato a recibir recomendaciones de recompensas alineadas con esta preferencia, y relacionarlo con valores ecológicos, por ejemplo.
Segmentar con predicción
La segmentación tradicional divide a los clientes en grupos amplios basándose en características como la edad o el género. Sin embargo, la IA aúna herramientas de business intelligence permite una segmentación más detallada y dinámica que es capaz de Identificar cómo los clientes interactúan con un programa en específico.
Utilizar modelos para anticipar las necesidades y deseos futuros de los clientes ya mencionamos que es fundamental, por ejemplo, si un cliente muestra un patrón de acumulación de puntos durante un período largo sin redimirlos, la IA podría sugerir incentivos específicos para motivar a canjearlos, como descuentos en productos populares.
Recomendaciones personalizadas en tiempo real
Los sistemas de IA modernos permiten enviar recomendaciones en tiempo real, lo que mejora la relevancia y la oportunidad de las ofertas en las compañías que gestionan un amplio catálogo de puntos. Estos sistemas pueden integrarse con aplicaciones móviles o sitios web para mostrar recompensas relevantes al cliente según su ubicación actual.
También pueden sugerir ofertas que complementan una compra reciente o bien recordar puntos cercanos a caducar para fomentar la redención.
Por ejemplo, un cliente que está navegando en una aplicación de lealtad podría recibir una notificación sobre una recompensa basada en sus preferencias pasadas.
La gamificación: otro elemento importante
La gamificación, o el uso de elementos de juego en contextos no lúdicos, es una tendencia al alza dentro de los programas de lealtad que integran catálogos de puntos. La IA puede mejorar esta estrategia al identificar los tipos de actividades que generan mayor participación en diferentes segmentos de clientes.
Crear niveles personalizados de recompensas o retos adaptados a los intereses de cada usuario. Por ejemplo, un cliente que destaque como amante del deporte podría recibir puntos adicionales por participar en retos relacionados con la actividad física, mientras que un cliente que prefiere viajar podría acumular puntos por reservar vuelos o alojamientos asociados.
Beneficios de implementar IA en la personalización de catálogo de puntos
Además de mejorar la experiencia del cliente, la personalización impulsada por IA ofrece beneficios directos para las empresas, aumentando la fidelización gracias a recompensas personalizadas que generan un mayor compromiso y retención.
El Incremento en el valor promedio del cliente también se ve beneficiado, ya que los clientes satisfechos tienden a gastar más y recomendar el programa a otros.
Además, al integrar IA a la personalización de catálogos de puntos, también se optimizan costes al ofrecer recompensas que realmente interesan al cliente, reduciendo el desperdicio y tiempo empleado en incentivos no utilizados.
Tendencias futuras
En el futuro, se espera que la IA integre elementos como la realidad aumentada o el metaverso para ofrecer experiencias de recompensa inmersivas y altamente personalizadas, lo que supondrá la redefinición total de los programas de lealtad y catálogos de puntos al permitir una personalización sin precedentes.
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