Escalant l’ERP amb microserveis modulars

Quan vaig començar a treballar en estratègies digitals avançades, vaig descobrir que el retargeting omnicanal no era només una tècnica publicitària més, sinó una manera revolucionària d’apropar les marques als usuaris. Avui dia, la combinació d’aquest enfocament amb la intel·ligència artificial permet dissenyar experiències personalitzades que segueixen els clients allà on són: al correu electrònic, a les xarxes socials i a les campanyes de display.

Per què el retargeting omnicanal és imprescindible avui

Per començar, és important entendre que els usuaris ja no interactuen amb les marques en un sol canal. Un mateix client pot descobrir un producte a Instagram, visitar la web des del mòbil i, finalment, prendre la decisió de compra després de rebre un email amb una oferta exclusiva. Si només enfoquem els esforços en un únic punt de contacte, perdem la major part del camí que l’usuari recorre abans de convertir.

Amb el retargeting omnicanal aconseguim precisament això: mantenir la coherència del missatge i ser presents de manera subtil en cada moment del procés de decisió. A més, la IA ens ajuda a triar quin canal és més efectiu segons el comportament concret de cada usuari, cosa que fa que cada impacte sigui més rellevant i menys intrusiu.

El paper clau de la intel·ligència artificial

D’entrada, els algoritmes d’IA analitzen milions de punts de dades: navegació web, clics a xarxes socials, obertures de correus, temps de permanència en una pàgina i fins i tot patrons horaris. Posteriorment, creen prediccions que indiquen quin missatge i quin canal tindran més probabilitats de generar resposta.

El que abans requeria hores de feina manual i intuïció, ara s’automatitza. L’IA aprèn constantment i optimitza en temps real. Això no només redueix costos, sinó que millora la percepció de l’usuari, ja que rep contingut més útil i adaptat.

Per exemple, he vist casos en què una campanya que semblava fracassar a Facebook acabava funcionant molt bé en email gràcies a la recomanació de l’algoritme. Aquest tipus de decisions dinàmiques són les que marquen la diferència.

Estratègia pas a pas per aplicar-lo

Definir l’audiència amb precisió
Sempre començo segmentant en funció de comportaments, no només de dades demogràfiques. Això em permet distingir entre qui ha abandonat un carretó i qui només ha visitat una pàgina informativa.
Dissenyar missatges adaptats per canal
Encara que la coherència de marca és fonamental, el format varia: a email busco claredat i informació; a xarxes socials aposto per impacte visual; i a display opto per recordatoris subtils.
Integrar la IA en la presa de decisions
Deixo que els algoritmes recomanin el millor moment i el millor canal per a cada usuari. Això no vol dir renunciar al control, sinó guanyar precisió.
Mesurar i aprendre constantment
Utilitzo dashboards dinàmics per veure quins camins funcionen millor. Amb el temps, la IA enriqueix cada vegada més l’estratègia global.

Beneficis tangibles observats

Quan vaig començar a aplicar aquest mètode amb clients, vaig observar beneficis molt clars:

Taxes de conversió més altes: els missatges arriben quan l’usuari està més predisposat.
Eficiència en la inversió: els anuncis es mostren només on tenen més opcions d’èxit, reduint despesa innecessària.
Millor experiència de l’usuari: el client no se sent perseguit, sinó acompanyat amb contingut que té sentit per al seu moment de compra.
Coneixement profund del client: cada interacció alimenta el sistema i enriqueix la base de dades, la qual cosa permet campanyes futures encara més precises.

Reptes i com superar-los

Tot i els avantatges, també hi ha obstacles que cal gestionar amb cura. El primer és el de la privacitat. No podem oblidar mai que treballem amb dades personals i que cal complir amb regulacions com el GDPR. La transparència és clau: sempre informo els usuaris i ofereixo opcions clares de consentiment.

Un altre repte és la saturació. Encara que la IA sigui capaç de calcular el moment òptim, si abusem del nombre d’impactes podem aconseguir l’efecte contrari. La solució és establir límits de freqüència i, sobretot, assegurar que cada missatge aporta valor.

Finalment, cal recordar que la IA és una eina, no una vareta màgica. Sense una estratègia de marca clara, la tecnologia per si sola no aconseguirà resultats. La creativitat i la coherència segueixen sent responsabilitat de les persones.

Bones pràctiques que recomano

Integrar dades de tots els canals en una sola plataforma: això evita duplicacions i facilita la visió global.
Experimentar amb missatges diferents: no tots els usuaris reaccionen al mateix estímul, així que cal provar i mesurar.
Enfocar-se en el valor: més enllà de la conversió, cada impacte ha d’aportar informació útil o inspiració.
Construir relacions a llarg termini: el retargeting omnicanal no hauria de ser només una empenta final, sinó un mecanisme per crear confiança i fidelització.

Cap on evoluciona el retargeting amb IA

Personalment, crec que el futur d’aquest tipus de campanyes està molt vinculat a l’automatització creativa. Ja comencem a veure com la IA generativa és capaç de redactar textos o crear imatges adaptades en temps real segons el perfil de l’usuari.

Imagino un escenari on cada client veu un contingut totalment únic: un email amb recomanacions personalitzades basades en el seu historial, un anunci que reflecteix el seu estil visual preferit, o una oferta creada només per a la seva situació. Aquesta és la direcció cap a la qual ens encaminem, i el retargeting omnicanal és la base que ho farà possible.

Conclusió

El retargeting omnicanal amb suport d’IA és molt més que una tendència; és una estratègia imprescindible per a marques que volen connectar de manera autèntica amb els seus clients. Gràcies a la combinació de dades, canals i tecnologia, és possible crear experiències consistents i altament eficients.

Si vols portar les teves campanyes a un nou nivell, a wwwarcelona t’oferim serveis especialitzats en estratègies digitals i implementació de solucions basades en IA per ajudar-te a aconseguir-ho.