Mantener la personalización aumenta el compromiso y la privacidad

Sin embargo, mantener la sencillez para ofrecer nuevas recomendaciones sólo funciona para las empresas que no tienen un motivo oculto. Mientras que Netflix sólo quiere que disfrutes de la experiencia para mantener a los espectadores fieles, Facebook y otras grandes empresas tecnológicas, por ejemplo, tienen un ejército de sitios web para obtener datos de ti a cualquier precio. Compran montones de datos para monetizar tus datos personales.

Cuando tus datos personales se convierten en un negocio en lugar de un servicio al cliente, entonces el problema de la privacidad de los datos se vuelve real. Desgraciadamente, demasiadas personas han caído en esta práctica, en la que los datos recogidos sobre ellas se venden a terceros. Esto no sólo causa desconfianza en general, sino también multas o castigos por la privacidad de los datos. 

Así que, más allá de mantener la sencillez, ¿cómo pueden las empresas que realmente buscan impulsar la experiencia del usuario ganarse la confianza y la cooperación de los usuarios? Considere las siguientes cuatro maneras:

• Comunicar el valor

Las personas están dispuestas a compartir información sobre sí mismas si la única intención es mejorar su experiencia, y necesitan ver el valor de hacerlo.

• Sea transparente

Toda empresa que recopile datos de sus clientes debe incluir una cláusula de exención de responsabilidad que les permita saber que sus datos nunca se venderán a terceros y que describa las medidas que se están tomando para mantener sus datos seguros, ya sea mediante el cifrado, la agregación de datos o la destrucción de los mismos una vez que se hayan aprovechado.

• Anonimizar los datos (desidentificar)

Los datos orientados no tienen por qué indicar el nombre del cliente, y hay formas de mantener el anonimato del individuo sin dejar de desarrollar un perfil de cliente con sus gustos.

• Aproveche los datos sintéticos en sus algoritmos

Las ideas sobre el comportamiento, las compras o las actividades de los clientes se forman cuando los algoritmos de aprendizaje automático se alimentan de muchos datos para descubrir patrones específicos. Sin embargo, no todos estos datos tienen que proceder de clientes reales.

Los conjuntos de datos sintéticos pueden complementar los datos reales para obtener información comercial que le ayude a dirigirse a clientes específicos y a proporcionarles ofertas relevantes. 

A pesar de las crecientes exigencias en materia de privacidad de los datos, las ofertas y los contenidos específicos que muestran a los clientes que las empresas con las que hacen negocios les entienden a nivel personal son ahora una apuesta segura. Sin embargo, cuando los datos de los clientes se convierten en el producto, se están cruzando los límites. Ya no se trata de una experiencia personalizada del cliente, sino de una ganancia monetaria.

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