La industria de la belleza y cosmética, en combinación con el marketing digital y/o el e-commerce, es cada vez más grande y, como consecuencia, cada instante cuenta. En un mundo donde las personas y/o usuarios son más propensos a actuar por impulso, especialmente en lo que a belleza o cuidado de la piel se refiere, aprovechar lo que se denomina como “micro-momentos” es sumamente importante. Además, el avance de la inteligencia artificial (IA) está permitiendo potenciar las posibilidades de éxito que ofrecen estos micro-momentos.
Primero que nada, ¿qué son los micro-momentos?
Este término se ha utilizado para definir los pequeños momentos en los que una persona tiene el impulso de saciar alguna duda o alguna necesidad a través de internet o plataformas/aplicaciones derivadas. Este pensamiento surge al “entender que una misma persona tiene diferentes roles en un mismo día, diferentes necesidades, diferentes momentos” (Marcote, 2016, p.11). Por ello, Martínez (2018, p. 3) afirma que:
En consecuencia, el embudo de conversión se combina constantemente con los micromomentos […]. Por ejemplo, buscar información en el móvil […], el uso del móvil para la búsqueda de lugares cercanos […], más del 90% de los usuarios usan el móvil para aprender algo en ese momento.
Esta clase de búsquedas se pueden traducir en las siguientes premisas: “quiero hacer”, “quiero ir”, “quiero comprar” o “quiero saber” (Marcote, 2016, p.12-13).
Y, en el contexto de la industria de belleza y cosmética, esto podría derivar en búsquedas como: “quiero una rutina de skincare”, “¿qué producto funciona para las ojeras?” o “¿cómo eliminar el acné?”.
Marcote (2016, p.11) defiende que “ya no se trata siquiera de apuntar a un marketing de individuos, sino de […] llegar en el momento indicado con el mensaje preciso”.
Ahora bien, ¿cómo llegar en el momento indicado y con el mensaje preciso?
Los avances de la inteligencia artificial (IA) han hecho que esta se transforme en una potente herramienta para el análisis de datos. El machine learning (un derivado de la IA) puede analizar el comportamiento, los movimientos y los intereses de los usuarios para desarrollar contenido que responda a dichos factores. Incluso, en artículos previos se ha podido ver que la IA es capaz de predecir tendencias o comportamientos (VÉASE EL ARTÍCULO RELACIONADO) y por ello puede ayudar a:
- Contextualizar la búsqueda de contenidos: Herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan a adecuar los resultados de búsqueda a las preguntas del usuario. Es decir, si el usuario busca, por ejemplo, cremas hidratantes, la IA priorizará los productos humectantes, imágenes visualmente cálidas y recomendaciones basadas en hidratación.
- Predicción de compras: La IA puede detectar patrones de comportamiento del usuario en tiempo real (al igual que compararlo con su historial) para identificar si un usuario se encuentra atravesando un micro-momento y ofrecer el contenido deseado, aprovechando la alta intención de compra.
- Correos electrónicos o recomendaciones inteligentes: Una vez más, al analizar el comportamiento del usuario se le pueden ofrecer incentivos adicionales en tiempo real como e-mails con premisas que invitan a conocer o querer indagar más: como “el producto perfecto para piel sensible”.
- Potenciar la promoción de redes sociales: Si un usuario se ve interesado por un producto que acaba de ver un video de Instagram o TikTok y entra en google a buscar, la IA identifica esa búsqueda y ofrece enlaces directos a la información del producto y/o compra.
En conclusión, la gran competencia que existe en el mercado ha hecho que las personas se encuentren menos receptivas a las estrategias de marketing o de promoción tradicional, sobre todo en una industria tan grande como la de belleza y cosmética. Sin embargo, ahora más que nunca, el usuario puede atravesar un micro-momento en el que se vea interesado por algo muy concreto. Las marcas también deben centrar sus estrategias en esos pequeños instantes, debido a que tienen un alto potencial de compra y por la gran competencia que existe.
Referencias
- Marcote, V. M. (2016). Estrategia digital, personal y contextual para el nuevo consumidor-prosumidor [Tesis de maestría, Universidad SanAndrés]. https://dspaceapi.live.udesa.edu.ar/server/api/core/bitstreams/731015dc-490b-433b-9e5f-b1201bad5bd4/content
- Martínez Gómez, J. A. (2018). Diseño y evaluación de un modelo de marketing y comunicación móviles para la captación y fidelización de estudiantes en la Universidad CEU Cardenal Herrera. https://repositorioinstitucional.ceu.es/entities/publication/563ce618-65f7-4ef9-887d-634c2b6b9864
