"Nunca hemos tenido tanto poder para construir nuestro negocio y, paradójicamente, nunca hemos operado tan a ciegas."
Esta es una frase que oigo mucho a mis colegas y que resuena con fuerza cada vez que me siento con un cliente a analizar su estrategia de experiencia de cliente (CX). Delegamos gran parte de nuestra inteligencia en algoritmos externos, las famosas "cajas negras" de las plataformas Madtech, confiando en que encontrarán a nuestros mejores clientes. Sin embargo, a menudo olvidamos una lección fundamental de la inteligencia artificial moderna: el contexto, y no solo el cómputo, es la verdadera moneda de estos sistemas.
Como Customer Strategist, veo a diario cómo las marcas luchan contra una desconexión crítica. Tenemos herramientas tecnológicas potentísimas, pero las alimentamos con datos planos, básicos y sin narrativa.
La realidad es dura: el 65% de las campañas publicitarias no alcanzan a los clientes de mayor potencial de conversión.
¿Por qué? Porque tratamos el dato como un input estático, cuando deberíamos estar diseñando el contexto en el que el algoritmo toma decisiones.
Del dato frío a la "Ingeniería de Contexto"
La capacidad de la IA para procesar información es un tema recurrente en la actualidad, pero muchos expertos coinciden en que el verdadero cuello de botella no está en la inteligencia del modelo, sino en la forma en que le proporcionamos esa información. Si lanzamos datos a un algoritmo sin estructura, este optimizará hacia lo fácil: tráfico barato, clics de baja calidad o bots, en lugar de buscar rentabilidad real.
No se trata simplemente de conectar tuberías de datos: se trata de ejercer lo que en la vanguardia tecnológica llaman "Ingeniería de Contexto". Y, para ello, utilizamos las señales de valor, que actúan como una brújula. Transforman el First-Party Data, ese activo que muchas marcas tienen infrautilizado, en señales claras que enseñan al algoritmo qué significa "bueno" para tu negocio. No restringimos al algoritmo, lo anclamos a la realidad económica de la empresa. Le damos el contexto necesario para que entienda que no todos los clics valen lo mismo y que no todos los clientes tienen el mismo valor futuro.
Las 5 señales: creando una narrativa para el algoritmo
Para pasar de operar a ciegas a operar con precisión, en Merkle trabajamos sobre cinco dimensiones clave. Estas no son solo métricas; son las capas de contexto que permiten a la IA (y a nuestros equipos) tomar decisiones humanas y rentables:
- Modelos de Clustering y Buyer Persona
Un ID de usuario es un dato; un Buyer Persona es contexto. Combinamos la clusterización matemática con datos cualitativos para entender las motivaciones detrás del clic. Esto nos permite dejar de tratar a las audiencias como manchas estadísticas y empezar a verlas como grupos humanos con comportamientos predecibles. - Modelos de recomendación
La personalización estática ya no basta. Necesitamos adaptar la oferta en tiempo real, basándonos en la probabilidad de que ese producto sea relevante en ese momento preciso del customer journey. - Modelos predictivos de propensión
Saber quién está listo para comprar nos permite concentrar la inversión donde realmente importa, evitando el desperdicio publicitario en usuarios que no convertirán o que, por el contrario, convertirían sin necesidad de impacto. - Predicción del Customer Lifetime Value (CLTV)
Esta es quizás la señal más crítica para el largo plazo. Le decimos al algoritmo: "no busques solo la venta de hoy, busca al cliente que será rentable durante los próximos dos años". - Predicción de Churn
El contexto también implica saber cuándo una relación está en peligro para actuar antes de que sea tarde.
El impacto de "enseñar" al algoritmo
Cuando trabajamos bien el dato y lo convertimos en señal, los resultados validan la teoría. No estamos hablando de mejoras incrementales, sino de cambios estructurales en la eficiencia:
• En Retail: ayudamos a un gran retailer español a implementar Value Based Bidding basado en predicciones de valor futuro (CLTV). Al darle este contexto económico a la plataforma de medios, logramos un crecimiento del 13% en el valor de la cesta media. El algoritmo dejó de buscar compradores baratos y empezó a buscar compradores valiosos.
• En Banca: mediante un rediseño web basado en clusters de alto valor y aplicando Behavioral Economics (entendiendo el contexto psicológico del usuario), conseguimos un incremento del 69% en el inicio de contrataciones.
• En Viajes: una aerolínea redujo su coste por conversión (CPA) en un 23% gracias a modelos de propensión que permitían re-impactar a los usuarios solo en los momentos clave de su consideración.
Metodología: de la caja negra a la
Un error común en la industria es pensar que esto se soluciona comprando una herramienta más. Pero el contexto no se compra, se construye. El equipo de Merkle ha diseñado una metodología que asegura que esta inteligencia no sea una "caja negra" más.
Desarrollamos soluciones transparentes y, lo más importante, de propiedad del cliente. Queremos que las marcas sean dueñas de su propia inteligencia. Porque en un futuro donde la IA se estandarice, la ventaja competitiva no será quién tiene el mejor algoritmo, sino quién tiene el mejor contexto y los datos mejor organizados para alimentarlo.
En resumen, como estrategas de experiencia, nuestro trabajo ha evolucionado. Ya no solo diseñamos interfaces o definimos mensajes; ahora somos los arquitectos de la información que guía a las máquinas.
Las Señales de Valor son nuestra respuesta al caos de la automatización sin control. Son la forma en que recuperamos el mando, asegurando que cada inversión en marketing no solo busque un clic, sino que construya valor real para el negocio. Es hora de dejar de alimentar a los algoritmos con ruido y empezar a guiarlos con señales.
Fuentes: