Personalización en Marketing Automation: Más allá de los nombres propios

¿Tu estrategia de personalización realmente está funcionando o solo segmentas por idioma y personalizas por una etiqueta dinámica de nombre en los emails? Siempre hablamos de la personalización en marketing, pero la realidad es que pocas veces va más allá de poner el nombre en un email. Hoy, le ponemos solución a esto.

¿Qué es la personalización en marketing automation?

La personalización en marketing automation consiste en adaptar mensajes y experiencias según el comportamiento del usuario, optimizando conversión y fidelización. Mediante el uso de la analítica y aliándonos con la tecnología, nos permite enviar contenido relevante en el momento adecuado, mejorando el engagement y la experiencia del cliente.

La personalización comienza con la segmentación por idioma y con etiquetas básicas, como ‘first_name‘ y ‘last_name’. Pero esto es solo el inicio. Hay mucho más que podemos hacer si ejecutamos correctamente estrategias avanzadas, logrando un impacto real en la conversión, retención y lifetime value de los clientes.

La mayoría de las marcas se quedan en ese primer nivel de personalización, perdiendo oportunidades de conversión y fidelización. La personalización efectiva no es un lujo, es una necesidad real si quieres diferenciarte y aumentar ingresos.

¿Por qué apostar por la personalización en Marketing Automation?

La personalización es una estrategia clave para mejorar la experiencia del usuario y aumentar la rentabilidad del negocio. Las empresas que destacan en estrategias de personalización logran generar un 40% más de ingresos en comparación con aquellas que no la implementan de manera efectiva, afirma McKinsey & Company.

Diversos estudios revelan que la personalización bien implementada permite:

• Mayor engagement: Los correos electrónicos personalizados pueden mejorar las tasas de clickthrough en un 14%, acorde a HubSpot. Del mismo modo, Experian afirma que  los correos electrónicos personalizados generan +26% más de aperturas que los genéricos
• Aumento de la conversión: Según un informe de McKinsey & Company, las empresas que destacan en personalización generan un 40% más de ingresos que sus competidores. Además, el 78% de los consumidores indica que los contenidos personalizados aumentan su intención de recompra.
• Mejor experiencia de usuario: Según McKinsey & Company, el 71% de los consumidores espera experiencias personalizadas por parte de las marcas con las que interactúan, y un 76% siente frustración cuando no las recibe.

La personalización también impacta en otros factores clave, como la fidelización y la percepción de la marca. Según un estudio Accenture, el 91% de los consumidores tienen más probabilidades de comprar con marcas que ofrecen ofertas y recomendaciones adaptadas a sus intereses. De hecho, el 83 % de los consumidores afirma estar dispuesto a compartir sus datos si eso les garantiza una experiencia más personalizada y relevante.

5 estrategias de personalización en marketing automation

1. Behavioural Flows: La clave para la relevancia

Uno de los errores más comunes en marketing automation es depender solo de datos demográficos o de formularios. Si bien estos datos son útiles, no reflejan la intención real del lead. En cambio, los Behavioural Flows nos permiten una visión más profunda.

Se trata de automatizaciones reactivas basadas en acciones específicas del usuario, las cuales permiten crear recorridos dinámicos según las acciones previas, como por ejemplo:

• Qué artículos ha estado visitando en la web.
• Qué ha añadido al carrito y no ha comprado finalmente.
• Qué ha comprado anteriormente, con qué frecuencia y en qué categoría.
• Método de pago utilizado, con qué divisa y preferencia de compra.

Puesta en práctica:

Algunos flujos de marketing automation son muy convenientes para los clientes, como el “Back in Stock Flow”. Cuando un producto se agota, en lugar de hacer que el usuario regrese constantemente a la web para verificar su disponibilidad, podríamos darle la opción de suscribirse a una alerta y enviarle un mensaje automatizado cuando vuelva a estar disponible. Para evitar alertas masivas o irrelevantes, herramientas como Klaviyo permiten segmentar estas notificaciones con condiciones específicas como normas de inventario mínimo o normas de notificación.

Un caso interesante es el de Zara, que además de permitir a los usuarios suscribirse a una alerta de disponibilidad, aprovecha la oportunidad para aumentar el engagement y fomentar la conversión sugiriendo productos similares tras la suscripción. Este enfoque no solo mantiene la expectativa del cliente, sino que también incrementa las probabilidades de compra al ofrecer alternativas relevantes en el mismo momento en que el usuario muestra interés.

Aquí vemos como el producto que queremos no está y nos aparece un popup para dejar el email y que así nos puedan avisar cuándo esté disponible.

Tras dejar el email, nos aparece un pop-up de agradecimiento con artículos similares que pueden ser interesantes según nuestro comportamiento.

Aquí el email que recibimos cuando el artículo está disponible.

2. Segmentación avanzada: No todos los usuarios son iguales

La segmentación avanzada permite dividir a los leads en grupos estratégicos basados en datos clave. No se trata solo de segmentar por idioma o ubicación, sino de analizar múltiples factores, como:

• Comportamiento de compra: Qué productos adquieren, con qué frecuencia y ticket medio.
• Intereses: Contenido con el que interactúan y categorías de productos que visitan.
• Nivel de engagement: Cuántas veces abren correos, hacen clics o interactúan en otros canales.
• Ciclo de vida del cliente: Si es un nuevo, recurrente o inactivo.

Puesta en práctica:

El modelo RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) sirve para identificar segmentos con alto potencial. Esta metodología nos permite:

• Saber cuándo fue la última compra o interacción con la marca: Recency. 
• Identificar clientes que compran con regularidad vs. los que lo hacen esporádicamente: Frequency. 
• Clasificar usuarios según cuánto han gastado en total: Monetary Value.

Con base en estos datos, tenemos la capacidad de crear flujos específicos, como reactivación de leads con baja recencia pero alto gasto histórico o incentivar a compradores frecuentes con programas de fidelización.

Otra forma efectiva de aplicar una segmentación automatizada y complementaria a la anterior, es a través de conditional splits (divisiones condicionales que permiten enviar a los usuarios por distintos caminos en función de criterios como su historial de compras, comportamiento en la web o engagement con emails anteriores). En el caso de un flow de post compra, podemos dividir a los compradores en nuevos y recurrentes. A los primeros les enviaremos una comunicación educativa sobre la marca, mientras que a los segundos les destacaríamos otro tipo de información complementaria a su compra.

3. Behavioral Targeting: Anticiparse a la intención del lead

El behavioral targeting permite predecir la intención del usuario basado en su comportamiento pasado, como la navegación web o el engagement de las comunicaciones, y patrones de compra, mostrando contenido relevante en el momento oportuno.

Puesta en práctica:

Podemos dar seguimiento al interés mostrado por productos específicos. Por ejemplo, si un cliente ha visitado varias veces el mismo producto sin comprar, enviarle contenido relevante como más información sobre las materias primas o el proceso de fabricación.

Otra opción es anticiparnos a la recompra, basándonos en la frecuencia de compra del cliente, enviaríamos un recordatorio estratégico.

4. Omnicanalidad personalizada: más allá del email

Integrar múltiples canales permite aumentar la efectividad de los mensajes, reduciendo la fricción y mejorando la experiencia del usuario.

Esto significa utilizar SMS para alertas urgentes, WhatsApp para interacciones directas y personalizadas, y notificaciones push para impulsar la acción inmediata en app. Cada canal tiene su propio rol en la estrategia y seleccionar el adecuado dependerá del comportamiento del usuario, su engagement con la marca y el contexto del mensaje.

Puesta en práctica:

• Identificar el canal preferido del usuario: Basándonos en el engagement previo. Por ejemplo, si un usuario ignora los emails pero responde rápidamente a notificaciones push, este canal debe priorizarse para las ofertas o recordatorios.
• Elegir el canal según el tipo de mensaje: Dependiendo de la urgencia, la trazabilidad requerida o la necesidad de soportes visuales.

Si queremos avisar a los clientes de un descuento flash de 24 horas, una notificación push en la app es el canal ideal, ya que la información es breve y necesita un impacto inmediato.

Si queremos contar la historia detrás de una nueva colección de productos, un email con diseño enriquecido y contenido multimedia será más efectivo que un simple mensaje SMS.

En el caso del servicio postventa o resolución de dudas, WhatsApp se convierte en una excelente opción, ya que permite un diálogo bidireccional, resolviendo dudas de manera rápida y eficiente.

Incluir estrategias de omnicanalidad permite que los usuarios reciban la información de la manera más efectiva según su comportamiento y preferencias.

5. Contenido dinámico y adaptativo: la eficiencia y personalización en un todo en uno.

El contenido dinámico permite que una misma comunicación se adapte automáticamente a cada lead en función de sus datos e interacciones, sin necesidad de crear múltiples versiones. Esto no solo mejora la relevancia del mensaje, sino que también optimiza el tiempo y esfuerzo de los equipos de marketing.

Puesta en práctica:

El uso de Show/Hide Blocks (bloques condicionales que permiten mostrar u ocultar contenido en función de atributos específicos del usuario) permite personalizar los mensajes dinámicamente, mostrando solo el contenido relevante para cada caso. De esta manera, con un único template podemos impactar de forma personalizada a distintos segmentos, evitando duplicar esfuerzos.

La optimización del flow de carrito abandonado hace posible recordar al usuario exactamente qué producto dejó en el carrito, acompañado de su imagen y un CTA directo, generando mayor engagement y facilitando la conversión con un solo clic.

Aunque incluir el nombre del cliente sigue siendo efectivo, la personalización va mucho más allá. Por ejemplo, en lugar de mostrar productos genéricos en una newsletter de rebajas, podemos destacar los productos que el usuario ha visitado recientemente pero no ha comprado.

Conclusiones sobre la personalización en marketing automation

El marketing automation sin una personalización efectiva pierde gran parte de su potencial. 

Las marcas que implementan estrategias avanzadas de segmentación, behavioural flows, contenido dinámico y omnicanalidad están logrando aumentar sus conversiones y optimizar la experiencia del usuario a diario.

La clave está en utilizar los datos de manera inteligente para ofrecer mensajes relevantes en el momento adecuado y por el canal más efectivo. Evolucionar más allá de la personalización básica significa comprender a los leads como personas que interactúan con nuestra web y producto, ofreciendo comunicaciones y soluciones reales que les brinden información de utilidad.

Implementar estas estrategias no solo optimiza las conversiones, sino que convierte cada interacción en una oportunidad de fidelización. La personalización en marketing automation ya no es opcional, es el camino para destacar en un entorno cada vez más competitivo.