Las superaplicaciones están redefiniendo el funcionamiento de los ecosistemas digitales. A diferencia de las aplicaciones con un único propósito, funcionan como plataformas multiservicio totalmente integradas que satisfacen las necesidades personales y comerciales de los usuarios, todo en un solo lugar.
Desde mensajería y transporte hasta pagos y servicios financieros, las superaplicaciones consolidan todo en una experiencia unificada.
En un entorno caracterizado por la comodidad y la consolidación, el factor que diferencia a los líderes del mercado del resto es la hiperpersonalización. Para una plataforma que alberga cientos de servicios, una experiencia de usuario genérica supone una amenaza directa para el compromiso y la viabilidad a largo plazo.
El papel de la hiperpersonalización impulsada por la IA: el nuevo estándar
A medida que las superaplicaciones crecen, su base de usuarios se vuelve cada vez más diversa. Los diferentes usuarios inician sesión por diferentes motivos: un pago, una entrega, un microcrédito o una oferta comercial.
Ofrecer una experiencia única para todos en un entorno así conduce al cansancio del compromiso.
El 77 % de los consumidores prefiere las marcas que ofrecen experiencias personalizadas. Según informes del sector, las sugerencias de productos personalizadas pueden aumentar las tasas de conversión hasta en un 30 % y fomentar la fidelización de los clientes al crear una sensación de servicio individualizado.
El mensaje es claro: en una economía digital inundada de opciones, lo genérico es sinónimo de invisible.
La hiperpersonalización como motor de crecimiento
La hiperpersonalización en el contexto de una superapp no se limita a ofrecer ofertas personalizadas, sino que consiste en crear experiencias predictivas y sensibles al contexto, en consonancia con el recorrido del cliente.
Al combinar los datos de los usuarios con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las superapps pueden comprender las intenciones, anticipar las necesidades y ofrecer el servicio adecuado en el momento oportuno.
La IA y el ML transforman la personalización, pasando de una segmentación estática a una inteligencia adaptativa en tiempo real.
Pueden:
- Analizar patrones en millones de interacciones de usuarios.
- Predice quién es probable que abandone, actualice o realice una transacción próximamente.
- Automatiza las decisiones, desde la selección de ofertas hasta el momento de enviar mensajes, en milisegundos.
Esta capacidad ayuda a las SuperApps a personalizar cada interacción, desde la pantalla de inicio hasta el pago, sin intervención humana.
Casos de uso de la personalización en las SuperApps
Desde el momento en que un usuario abre la aplicación hasta su siguiente transacción, la IA desbloquea innumerables puntos de contacto para interacciones más inteligentes y significativas. Estos son los momentos de personalización más importantes.
Inicio Feed y panel de control Personalización
Los paneles estáticos abruman a los usuarios con miniaplicaciones y promociones irrelevantes. Los modelos de aprendizaje automático muestran los servicios más relevantes en función de la actividad reciente, la ubicación y la intención. De este modo, se puede optimizar la tasa de clics (CTR) del feed y el tiempo hasta la siguiente acción. La personalización aumentó la duración de las sesiones en aproximadamente un 37,2 % en el comercio móvil.
Ofertas contextuales en el pago con Wallet
Los usuarios abandonan los pagos cuando las ofertas les parecen aleatorias o irrelevantes. La IA sugiere descuentos oportunos, opciones de pago o recompensas por fidelidad basándose en los datos de las transacciones y el historial del usuario. Tasa de conversión, ingresos medios por usuario (ARPU).
Personalización y sincronización de notificaciones push
Los mensajes no dirigidos provocan fatiga por notificaciones y reducen la participación. Además, la capacidad de atención de sus clientes disminuye cada día que pasa. El aprendizaje automático optimiza el contenido, el momento y el canal de los mensajes en función de los patrones de comportamiento de los usuarios. Las notificaciones dirigidas provocaron un aumento del 50 % en las tasas de apertura y del 30 % en los clics. (Fuente: Moldstud.com)
Como resultado, se consigue una comunicación más significativa y menos intrusiva.
Personalización de la incorporación y activación
Los flujos de incorporación genéricos no logran convertir a los nuevos usuarios en usuarios activos. Los procesos de incorporación adaptativos, que personalizan el contenido y los pasos siguientes en función del origen, las preferencias o los datos demográficos del usuario, ayudan a conseguir una mejor tasa de conversión. El empleo de esta estrategia acorta el tiempo hasta la primera transacción y la tasa de activación, lo que se traduce en una incorporación más rápida y una mayor retención de los usuarios nuevos.
Personalización del ciclo de vida y la reactivación
Los usuarios inactivos suelen permanecer inactivos debido a campañas de reactivación irrelevantes. La IA detecta patrones de inactividad y activa ofertas de reactivación personalizadas o recordatorios. Esto ayuda a aumentar la tasa de retención, lo que contribuye a un compromiso sostenido y a mejorar el valor a largo plazo.
Desafíos en la ampliación de la personalización en las superaplicaciones
A pesar de su potencial, la personalización en las superaplicaciones se enfrenta a obstáculos reales. La fragmentación de los datos entre los distintos servicios limita la obtención de información unificada. Los mensajes hiperpersonalizados pueden resultar a veces inquietantes. Pueden provocar lo que se conoce como «fatiga de la privacidad» y erosionar la confianza. Los sistemas de aprendizaje automático deben ser auditados para garantizar que las recomendaciones sean equitativas. Debido a la complejidad de la atribución de mediciones, es difícil aislar el impacto de la personalización en los distintos recorridos.
Implicaciones de estos retos
La personalización a gran escala exige canales de datos limpios, unificados y en tiempo real, así como un almacén de funciones centralizado que permita una inteligencia coherente y multiservicio. Una personalización eficaz requiere limitación de frecuencia, relevancia contextual y controles transparentes de las preferencias del usuario. A medida que las normativas de privacidad, como el RGPD y la DPDP, se vuelven más estrictas, la personalización en las superaplicaciones debe ser explícita, segura y basada en el consentimiento. Los componentes fundamentales de la personalización deben ser la detección de sesgos, la explicabilidad y la gobernanza de los modelos.
La personalización a gran escala requiere una experimentación estructurada. Incluye pruebas A/B y análisis unificados para medir el verdadero aumento incremental. Las organizaciones necesitarán modelos de alto rendimiento, almacenamiento en caché distribuido y arquitecturas de transmisión en tiempo real. Debe existir una capa de coordinación central que garantice que la personalización sea coherente en todas las miniaplicaciones, canales y recorridos. Por último, una personalización exitosa exige una alineación interfuncional, formación y una cultura de experimentación, no solo tecnología.
Conclusión
Las superaplicaciones ya no compiten por el número de servicios que ofrecen, sino por lo bien que conocen a sus usuarios.
La personalización mediante IA y ML son los motores que lo hacen posible, convirtiendo los recorridos fragmentados en experiencias cohesionadas y contextuales. Para los usuarios, esto significa relevancia.
Para las empresas, significa compromiso, fidelidad y crecimiento.
A medida que las superaplicaciones siguen evolucionando, la personalización no es solo una característica, sino la base de la próxima economía digital.
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