Cómo controlar la sobrecarga informativa

La sobrecarga informativa está a la orden del día. Esta infoxicación se produce tanto en términos genéricos de cantidad de información recibida como de tiempo que se le puede dedicar a consumir esta información. Aunque no hay mucho que las empresas puedan hacer respecto al tiempo del que disponen los consumidores, condicionado por factores externos de la vida privada de las personas que las compañías no pueden controlar, sí pueden controlar el flujo y relevancia de la información generada a la que se expone a la audiencia.

Esta exposición al contenido generado por diferentes agentes, como pueden ser las marcas, no significa necesariamente que se consuma si no llega al público relevante. Por este motivo, la segmentación de audiencias cobra cada día más importancia, ya que permite optimizar la inversión impactando sobre usuarios con mayor propensión de conversión, al mismo tiempo que se le ofrece a la audiencia información útil a través de contenido de calidad.

Esta microsegmentación divide a la audiencia objetiva de un determinado producto en grupos muy pequeños de consumidores que, al no alcanzar un número relevante para algunas compañías, no se les considera rentables y, por lo tanto, no se les ofrece una estrategia publicitaria a medida.

En este sentido, el big data ha impulsado un cambio radical en la manera de llevar a cabo la segmentación de audiencias tradicional. Este puede predecir el comportamiento de los consumidores, facilitando la segmentación a través de la activación de los datos recogidos, y permite personalizar la navegación de los usuarios mejorando su experiencia y conversión, al mismo tiempo que la empresa obtiene información relevante de todo el proceso.

Actualmente, existen herramientas que calculan con precisión quiénes son los grupos de individuos relevantes a los que mandar un mensaje, con el objetivo de que el receptor lo perciba como información interesante y personalizada. En otras palabras, gracias a la activación de los datos proporcionados por los usuarios, las compañías son capaces de predecir lo que estos demandarán, lo cual se traduce en una personalización de la experiencia de cada usuario y, por lo tanto, en una mejora en la conversión.

Un ejemplo de herramienta es GAUSS AI, desarrollada por Making Science, que agrupa usuarios en función de sus patrones de búsqueda de información y comportamiento a través de sus cinco módulos clave para la optimización de campañas. De esta manera, la herramienta simplifica el proceso de targeting y optimiza la inversión de la compañía en leads al dirigir los recursos únicamente hacia aquellos individuos con una alta probabilidad de conversión.

Este enfoque es más eficiente, ya que otorga gran valor cualitativo a la marca y ofrece a su público la posibilidad de satisfacer sus necesidades sin llegar a saturarles. Es fundamental para la imagen de una marca poder dirigirse a su audiencia con contenido que no les resulte pesado e irrelevante, de manera que se establezca un diálogo óptimo entre la compañía y el consumidor.

Nota de prensa