Los algoritmos de recomendación prometen a los especialistas en marketing alcanzar su Santo Grial: el de las relaciones personalizadas con todos sus clientes a un precio razonable. Dado que la calidad de las relaciones con ellos es un factor decisivo para su satisfacción y lealtad, las recomendaciones algorítmicas representan, por lo tanto, la promesa de interacciones de calidad y estrategias de marketing significativas con los clientes.
Sin embargo, la personalización a gran escala solo se puede lograr mediante el uso de los datos de los clientes y los rastros digitales que dejan. En un mundo donde la conciencia de la privacidad está creciendo (RGPD) y el marco legal se está fortaleciendo (e-privacy), ¿cómo podemos equilibrar las necesidades de los clientes que buscan un entendimiento claro con las de las empresas que buscan economías de escala?
Me gustaría que considerara esta cuestión en el artículo de hoy, el cual se utilizará como base para mi presentación en el Congreso de BAM los días 5 y 6 de diciembre de 2019 en Bruselas (ver presentación a continuación).
Resumen
- La personalización a gran escala es un factor esencial para el éxito empresarial
- El desarrollo de la sensibilidad a la protección de datos personales.
- Personalizar las relaciones con los clientes: el sueño de un especialista en marketing
- 4 puntos de acción para ganarse la confianza de sus clientes
- Conclusiones
Algunas cifras sobre los efectos de la personalización
En la actualidad, las recomendaciones algorítmicas se utilizan para permitir la personalización de las interacciones con los clientes a gran escala. Estas han invertido todos los sectores de actividad en B2C y su eficiencia está bien establecida. A continuación se muestran algunas cifras:
- Netflix tiene casi 160 millones de suscriptores en 190 países. Las recomendaciones algorítmicas generan el 80% del consumo en la plataforma.
- Netflix obtiene mil millones de euros de ganancias cada año gracias a la personalización algorítmica. La personalización reduce la deserción (fuente: Techjury).
- El 35% de las compras de Amazon se basan en recomendaciones algorítmicas: “los clientes que han comprado esto también han comprado aquello” (fuente: McKinsey).
- Alibaba ha aumentado sus ventas en un 20% al personalizar las páginas de destino de su sitio web (fuente: Alizila).
- Cada minuto se cargan 500 horas de contenido en YouTube y el consumo de videos en línea se ha duplicado entre los niños en 4 años. A su vez, el 70% del consumo en YouTube proviene del algoritmo de recomendación (fuentes: CNet, Tubefilter, Washington Post)
- El 100% de los resultados que ofrece Google son personalizados. Es el algoritmo de personalización más utilizado en el mundo.
El respeto a la privacidad
Ya en 2017, una encuesta reveló que solo el 10% de los ciudadanos estadounidenses creían que tenían un control total sobre sus datos; además, solo el 25% de ellos confiaba en empresas para proteger la información relativa a sus hábitos y costumbres. Los repetidos escándalos (por ejemplo, Cambridge Analytica) han aumentado esta conciencia, incluso más desde la entrada en vigor del RGPD.
También asistimos a la multiplicación de legislaciones o intentos de regulación sobre temas relacionados: burbujas de filtro, transparencia de algoritmos, adicciones digitales, etc. No podemos decir que nuestros representantes electos no estén trabajando: el respeto a la privacidad parece motivarlos.
El 64% de las empresas inglesas notó un aumento de las quejas tras la entrada en vigor del RGPD
Por lo tanto, podemos esperar que esta mayor sensibilidad en todos los lados se refleje en las solicitudes de protección de los datos personales recibidos por las empresas. Una encuesta realizada en marzo de 2019 por el ICO (autoridad de control del Reino Unido) arroja luz sobre el tema: desde la entrada en vigor del RGPD, el 64% de las empresas inglesas tienen la impresión de que los consumidores se quejan con más frecuencia para proteger sus datos (fuente: encuesta de marzo de 2019, informe anual ICO 2018/2019).
Sin embargo, queda la pregunta de si esta impresión se ajusta a la realidad y, sobre todo, si esta impresión se aplica a los demás países de la Comunidad Europea. Un estudio realizado por IntoTheMinds con las autoridades de protección de datos de la Comunidad Europea recopiló datos precisos de 17 países sobre el efecto del RGPD. Como resultado, el aumento promedio en el número de quejas recibidas por las autoridades supervisoras de los 17 países estudiados entre 2017 y 2018 es de + 109%, o 2037 reclamaciones.
Los resultados detallados están disponibles a continuación.
| País | Aumento del número de quejas relacionadas con datos personales después de la entrada en vigor del RGPD (en%, año 2018 en comparación con 2017, del 1 de enero al 31 de diciembre de cada año) | Aumento del número de quejas relacionadas con datos personales después la entrada en vigor del RGPD (en número de quejas, año 2018 en comparación con 2017, del 1 de enero al 31 de diciembre de cada año) |
| Islandia | -3% | -3 |
| Croacia | +257% | +3527 |
| Eslovaquia | +54% | +32 |
| Letonia | +39% | +346 |
| Chipre | +45% | +154 |
| Reino Unido | +98% | +20642 |
| Noruega | +56% | +123 |
| Dinamarca | +149% | +3302 |
| Lituania | +79% | +379 |
| Rumanía | +36% | +1279 |
| Luxemburgo | +125% | +250 |
| Suecia | +480% | +1180 |
| Irlanda | +45% | +1240 |
| Liechtenstein | +270% | +1465 |
| Hungría | +22% | +177 |
| Eslovenia | +43% | +242 |
| Bulgaria | +65% | +308 |
Podemos ver que las cifras reflejan realidades muy diferentes. Algunos países están experimentando aumentos significativos pero, aparte del Reino Unido, que tiene altos volúmenes de reclamaciones (lo que explica las respuestas de los OPD ingleses a la encuesta mencionada por el ICO), en términos reales, la cantidad de reclamaciones sigue siendo relativamente pequeña (en comparación con la población de los países en cuestión, pueden considerarse incluso insignificantes). En promedio, en 2018, menos de 5 de cada 10,000 personas hicieron algún tipo de reclamación sobre sus datos.
Menos de 5 de cada 10,000 personas presentaron reclamaciones sobre sus datos personales en 2018
Por tanto, es necesario poner en perspectiva lo que dije al principio de este párrafo. A pesar de todos los esfuerzos realizados para concienciar a la gente sobre la importancia de sus datos, parece que el mensaje sigue siendo complicado de transmitir. Los rastros digitales dejados durante nuestras actividades digitales se descuidan, se obvia su importancia, lo que hace palpableel hecho de que los ciudadanos no están interesados en ellos. Si el RGPD ha popularizado la “privacidad por diseño”, me gusta decir que esta regulación fue diseñada con “fallas en el diseño”: su defecto es el principio del consentimiento, un talón de Aquiles al que volveremos más adelante.
Una relación personalizada: el sueño de un especialista en marketing
El desarrollo de relaciones personalizadas con sus clientes es el sueño de cualquier empresa. De hecho, un vínculo personalizado de calidad ayuda a fidelizarlos y, como todos sabemos, una mayor lealtad conduce a una mejora de la rentabilidad. Mantener relaciones personalizadas tiene un precio, el cual es asequible cuando tienes pocos clientes (en B2B, por ejemplo). Pero, ¿cómo personalizar a gran escala? La personalización algorítmica a gran escala ha sido posible gracias a algoritmos y a la recopilación de datos de clientes en cantidades sin precedentes. La democratización del almacenamiento de datos y las capacidades informáticas (gracias a Amazon) promete, por lo tanto, personalizar la relación de cada cliente a un menor coste.
En 2015, el 39,7% de los estadounidenses dijeron que no querían personalizar sus datos.
Aquí hay nuevamente, sin embargo, una contradicción. En un estudio estadounidense publicado en 2015, el 39,7% de los encuestados dijeron que no querían la personalización y solo el 6,2% pidió una personalización «extrema». ¿Es un deseo real de los consumidores mantener su libre albedrío en sus elecciones? ¿O es simplemente una falta de conocimiento de los mecanismos (invisibles) que ya funcionan en todos los aspectos de su vida diaria? Seguramente, la segunda opción sea la más probable. Los consumidores desconocen el uso de algoritmos de personalización en todos los sitios que visitan, en todas las aplicaciones que utilizan.
Entonces, hay un problema que debemos resolver para ganarnos la confianza del consumidor, lo que nos lleva a la cuarta y última parte de este artículo.
Cómo generar confianza en el cliente mediante interacciones basadas en sus datos
La seguridad de los datos es un elemento fundamental de la confianza, por lo que ni siquiera voy a hablar de eso, ya que es algo que se da por sentado. Si se asegura de cumplir con la norma ISO 27001, debe de estar bien respaldado para concentrarse en las siguientes acciones:
Acción 1: Simplemente, educar
En 2018 actualicé un estudio sobre políticas de privacidad y realicé otro sobre los 20 sitios web y aplicaciones más utilizados. Me tomó entre 30 minutos (Pinterest) y 51 minutos (WhatsApp) leer las políticas de privacidad. A una velocidad de 120 palabras válidas por minuto, la comprensión de los textos legales de estos 20 sitios requirió más de 11 horas. El 56% de los usuarios de Internet acepta las condiciones de uso de los sitios sin leerlos (fuente). El consentimiento ”es el talón de Aquiles” del RGPD: las empresas pueden, por tanto, hacer lo que quieran con tus datos, ya que tú lo has consentido. Entonces, razonablemente podemos considerar que es necesario simplificar la tarea del internauta y educarlo. Al hacerlo, podrá contrarrestar a sus competidores y ganarse el respeto de sus usuarios. Al mismo tiempo, desarrollarán una mayor conciencia de la protección de sus datos, lo que solo puede ser beneficioso para usted.
Se tarda entre 30 minutos (Pinterest) y 51 minutos (WhatsApp) en leer las políticas de privacidad de las aplicaciones que usamos a diario.
En la práctica, ¿cómo se puede hacer esto? Quiero darles el ejemplo de RTBF, para quien trabajé de 2015 a 2019. En particular, filmé un vídeo con el presentador belga Adrien Devyver que explica en unas pocas secuencias simples lo que RTBF hace con los datos de sus usuarios. Es una forma divertida y sencilla de transmitir un mensaje a veces complicado.
Acción 2: Devolver el control a los usuarios
Los algoritmos de personalización son mecanismos esencialmente opacos, y permitir que el cliente los manipule ayuda a restaurar la confianza en su funcionamiento. Desde que entró en vigor el RGPD, ha habido varias iniciativas que se están moviendo en la dirección correcta. Mencioné los esfuerzos de YouTube, que ahora te permite borrar o suspender el historial de consumo. Existen otras iniciativas, como la desarrollada a partir de la interfaz de Spotify por Nava Tintarev y sus colegas, y presentada en la conferencia RecSys 2018.
Acción 3: Dejar de usar los datos de otras personas
Durante años he estado pidiendo la construcción de “soberanía de datos”. Las empresas deben volverse autónomas en la gestión de sus datos y dejar de depender de terceros para la elaboración de perfiles de sus clientes o usuarios. Varios de nuestros clientes han aplicado este principio (incluido RTBF con el lanzamiento de su inicio de sesión único en 2016). Mirando hacia atrás, todos agradecen esta elección. El control de datos es mejor. Lo más importante es que la empresa mantiene una perspectiva de 360 grados de los datos de los clientes y puede responder con certeza a todas sus solicitudes.
Una consecuencia lógica de estas elecciones es que los datos de los clientes no se pueden vender. Si su estrategia es confiar solo en sus datos de primera parte, no es posible revenderlos, lo que sería incompatible con la promesa hecha al usuario y, por supuesto, pondría en peligro la confianza que ha depositado en usted.
Acción 4: Generar confianza poco a poco
No es posible recopilar todos los datos necesarios para una personalización lo más ajustada posible de una sola vez. Primero, el RGPD le impide hacerlo (ya que debe haber un propósito específico para recopilar los datos). Entonces, la recopilación sin justificación volvería a socavar la confianza del cliente en su empresa. ¿Cuál es la solución? Ya hemos hablado de esto en otro artículo. Debes identificar los contextos y situaciones que animan al usuario a contarte más sobre sí mismo.
El estudio de Wadle y col. (2019) analiza 17 categorías de datos y diez contextos diferentes. Si bien algunos tipos de datos (intereses o sociodemográficos) se comparten fácilmente en cualquier entorno, otros solo se comparten en situaciones específicas. Este es el caso de los datos biométricos, por ejemplo, donde la probabilidad de compartir solo aumenta en el contexto de una seguridad mejorada.
En conclusión
En este artículo hemos visto que la personalización a gran escala requiere el uso de algoritmos de recomendación. Este último solo puede funcionar con datos de clientes. Sin embargo, estos sospechan cada vez más del intercambio de datos personales, incluso si esta desconfianza no se refleja en quejas ante las autoridades de privacidad. Por lo tanto, debe establecerse una estrategia para generar la confianza necesaria para la transmisión de datos personales.
Se han propuesto 4 puntos de acción:
- Educar de forma entretenida sobre el funcionamiento del algoritmo
- Proporcionar al usuario medios de control sobre el proceso de personalización
- Usar solo los datos que ha recopilado usted mismo (datos de la primera parte)
- Definir contextos estratégicos específicos para la recopilación de datos adicionales
¿Tiene alguna pregunta, comentario o solicitud? No dude en ponerse en contacto con nosotros. Estamos aquí para ayudarle.
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