Del ecommerce al WhatsApp outbound: ideas reales para marketers
Del eCommerce al WhatsApp outbound: ideas reales para marketers
que quieren dejar de disparar en blanco
Por Cristiano Tateshita, CEO de tudepa.com
Un modelo de recomendación es, en esencia, un sistema de Inteligencia Artificial que analiza comportamientos pasados para predecir lo que una persona quiere ver, comprar o hacer a continuación. Lo usan desde Netflix hasta Amazon… pero también lo puedes usar tú. No se trata de adivinar, sino de reconocer patrones y entregar contenido relevante justo a tiempo.
Existen distintos tipos de modelos de recomendación. El colaborativo es el más popular: el clásico “quienes compraron esto también vieron…”. El basado en contenido se enfoca en los intereses previos del usuario, mientras que el mixto o híbrido combina ambos para ofrecer recomendaciones más sofisticadas. Todos se entrenan con los datos que ya tienes: información de tu CRM, comportamiento en tu sitio Web, interacciones en correos o chats. En otras palabras, tu propia base de datos contiene las señales que la IA necesita para ayudarte a vender mejor.
Los casos aplicados por industria son tan variados como efectivos. En retail y ecommerce, las recomendaciones en carritos abandonados pueden aumentar la tasa de recuperación hasta un 10 ó 15%, mientras que los emails con productos sugeridos logran cuadruplicar la tasa de clics frente a correos genéricos. En el sector de medios o contenidos, el típico “te puede interesar…” basado en lecturas anteriores o la personalización de newsletters incrementan la apertura y el tiempo de permanencia. En turismo, los algoritmos sugieren destinos según el historial de búsqueda o activan estrategias de *up-sell* dinámico, como ofrecer un upgrade de hotel o transporte al momento de reservar. Y en educación online, la IA recomienda cursos según desempeño o interés, además de activar recordatorios inteligentes para evitar la deserción.
Pero las aplicaciones no terminan en el eCommerce. De hecho, los modelos de recomendación pueden revolucionar el marketing digital cuando se usan fuera de los canales tradicionales. Imagina que tus campañas masivas dejaran de ser masivas… y empezaran a ser relevantes.
Los emails masivos con lógica de recomendación permiten automatizar mensajes con productos o servicios ajustados al perfil del usuario, recuperando inactivos o carritos olvidados. En WhatsApp outbound con IA, el mensaje evoluciona según la interacción anterior: “Hola, vimos que te interesó el depa en Narvarte. ¿Te gustaría ver opciones similares en tu rango de precio?”. Los pop-ups inteligentes en sitios Web también cambian la experiencia: ya no aparece el clásico “¿necesitas ayuda?”, sino un mensaje que aporta valor, como “Este modelo se ha reservado 4 veces esta semana. ¿Quieres conocer más detalles?”.
En sectores como el inmobiliario, donde el ciclo de decisión es más largo, los modelos de recomendación pueden marcar una diferencia. Es posible sugerir propiedades similares según las visitas anteriores, activar correos automatizados a leads dormidos basados en zonas o precios vistos, o incluso utilizar algoritmos en campañas de mensajería que determinen qué enviar, a quién y cuándo. En una campaña reciente, se logró recuperar un 3% de la base total mediante emails automatizados que recomendaban propiedades afines al historial de búsqueda. En una base grande, ese porcentaje representa una oportunidad real de retorno.
La conclusión es simple: no necesitas ser Amazon, pero sí pensar como ellos. No hace falta contar con miles de ingenieros para usar Inteligencia Artificial que recomiende bien. Basta con tener datos, una estrategia clara y dejar que los algoritmos trabajen contigo, no contra tu audiencia.
Si vendes sin contexto, el cliente lo nota.
Pero si recomiendas con precisión, el cliente responde.
