La capacidad de conectarse con la audiencia ha dejado de ser una ventaja competitiva, hoy es un requisito de supervivencia; sin embargo, existe una línea crítica entre la personalización tradicional y la hiperpersonalización.

El éxito de Nubank se sostiene en el desarrollo de productos pensados en las necesidades reales del usuario, su atracción y permanencia. “Fui a abrir una cuenta en el banco y fue una de las experiencias más frustrantes de mi vida”, es la frase del CEO de Nubank, David Vélez, al narrar el origen del banco digital que nació en el 2013 con una clara promesa de valor: servicios financieros digitales sin burocracia.

La personalización, aunque efectiva, opera de manera reactiva no predictiva. Se basa en datos históricos y segmentaciones demográficas como el nombre del cliente o su historial de compras para ofrecer productos.

Es el estándar que permite a una marca reconocer quién es su interlocutor, pero a menudo se queda anclada en el pasado del consumidor (el buyer persona) y desfasado del ahora y la acción futura del cliente.

Por el contrario, la hiperpersonalización representa la innovación impulsada por la inteligencia artificial, los agentes y el análisis de datos en tiempo real. No se limita a saber quién es el cliente, sino que sabe y entiende: dónde está, qué necesita en el preciso instante y cómo predecir su siguiente movimiento.

Mientras la personalización segmenta grupos, la hiperpersonalización individualiza la experiencia de forma proactiva, utilizando variables contextuales como el comportamiento de navegación, la ubicación geográfica y el momento.

Para los tomadores de decisiones, entender este salto es fundamental. Ya no basta con tratar al cliente por su nombre; el desafío actual radica en anticiparse a sus necesidades antes incluso de que él mismo las manifieste expresamente, pero lo hace en los tiempos de navegación.

En la era de la inmediatez, la relevancia ya no se mide por lo que vendimos ayer, sino por la capacidad de ofrecer valor exacto en el momento justo.

La paradoja de la banca regional

A pesar de una fuerte aceleración digital que se impulsó con mayor fuerza desde el covid y que ha normalizado el onboarding 100% remoto y los pagos sin contacto en Paraguay y la región, el estudio “Hiperpersonalización: la estrategia clave para ganar lealtad en un mercado digital”, de Think up de Domus Global, presentado por Mauro Taroco, quien estuvo de visita por Asunción, revela una realidad incómoda para la industria financiera regional que aún opera en un nivel de madurez incipiente, con un promedio de apenas 1,5 -2 sobre 5.

Taroco sostiene que mientras plataformas como Netflix, Spotify o Amazon anticipan deseos con precisión algorítmica (la playlist de Spotify), gran parte de la banca tradicional continúa anclada en segmentaciones masivas basadas en historial estático.

El informe de Domus Global recoge la visión de más de 25 líderes del ecosistema financiero a nivel regional, en el que señala que el verdadero diferencial no es la tecnología per se, sino la capacidad de convertir datos en verdaderas experiencias humanas, oportunas y útiles.

Para Alejandro Gumucio, gerente de Innovación y Transformación Digital en BancoSol de Bolivia, el verdadero desafío radica en la falta de segmentación eficaz y la incapacidad de adaptar las ofertas a los comportamientos y contextos de los usuarios. “Si tienes un crédito hipotecario, ¿por qué no recibir una propuesta personalizada para complementarlo? La clave no está en vender productos financieros, sino en resolver necesidades reales, como remodelar una casa o estudiar, utilizando inteligencia y datos en el momento adecuado”.

Según Alexis Rivera, gerente general de Niu App, de El Salvador, la importancia está en indicadores como tasas de conversión, retención, comportamiento por cohortes, open rate de emails y desuscripciones. “Segmentar adecuadamente la base y reducir el envío de correos irrelevantes duplica su apertura. En Niu tenemos un open rate superior al 35% porque mandamos pocos emails y todos con un propósito claro”.

Mientras tanto, para el Technical Owner Innovation en Banco Guayaquil de Ecuador, Franklin Jaya, el problema no es la falta de información: “Los bancos cuentan con volúmenes enormes de datos, pero sin un modelo de gobierno sólido ni roles especializados que los conviertan en acciones estratégicas. Para Jaya, el product analyst debería tener un papel más relevante, analizando y trasladando insights a los equipos de producto para diseñar soluciones alineadas con las necesidades reales de los usuarios.

Queda claro que la banca tradicional y las fintechs enfrentan retos, especialmente relacionados con la integración de datos y la automatización; sin embargo, Juan Ignacio Maturana, CEO de Deuna de Ecuador, sostiene que las fintechs están liderando el camino hacia la hiperpersonalización, el futuro de la industria está en integrar modelos de inteligencia artificial que no solo segmenten.

Para Laura Ocanto, Payments Product Manager de Oxxo en México, la hiperpersonalización no solo depende del producto, sino de construir una narrativa que se ajuste a las necesidades actuales del usuario, de manera específica y única.

Las barreras

Para los tomadores de decisiones, el diagnóstico no es sencillo. Según el informe, el 56% de los directivos identifica la integración de datos fragmentados como el principal obstáculo, seguido por el cumplimiento normativo (44%) y los altos costos de implementación (35%).

El impacto en la rentabilidad

La hiperpersonalización es el motor de negocio para Mauro Taroco. El estudio presentado destaca casos de éxito donde la comunicación basada en el propósito y el comportamiento ha logrado contribuir de una gestión más exitosa:

• 65% de conversión en la colocación de productos.
• Del 2% al 35% efectividad en canales, tasa de apertura.

Hacia un nuevo estándar competitivo

La oportunidad reside, según el estudio, en herramientas como la inteligencia artificial y el Open Banking. Más del 60% de los líderes creen que el modelo de banca abierta será el habilitador definitivo para conectar datos de forma segura y ofrecer soluciones que se adelanten a las necesidades concretas.

En un mercado donde la lealtad es volátil, la diferenciación ya no vendrá del producto, sino del vínculo emocional creado a través de la relevancia.

Las instituciones que no logren transformar cada dato en una experiencia única corren el riesgo de volverse irrelevantes frente a usuarios que buscan simplicidad y empatía de sus aplicaciones favoritas.

La historia de David Vélez y el éxito de Nubank

Hablando de hiperpersonalización es ineludible analizar el caso de Nubank, el neobanco que redefinió el estándar de cercanía digital.

Su éxito no radica en ser una entidad sin sucursales, sino en su capacidad para transformar el rastro digital de sus más de 90 millones de usuarios en una conversación individualizada y de alta relevancia.

A diferencia de la banca tradicional, que suele segmentar por niveles de ingresos estáticos, Nubank utiliza modelos de Machine Learning, que procesan miles de variables en tiempo real que permite ajustar límites de crédito de forma dinámica basándose en el comportamiento inmediato de pago y gasto, o enviar notificaciones preventivas que ayudan al usuario a organizar sus finanzas personales antes de un problema posible.

Un hito clave en su hiperpersonalización es su motor de recomendaciones, que no intenta vender productos genéricos, sino que ofrece soluciones.

Si un cliente viaja al exterior, la aplicación adapta su interfaz para mostrar funciones de cambio y seguridad de tarjeta al instante.

Esta capacidad de anticipación ha permitido que Nubank mantenga el Costo de Adquisición de Clientes bajo, mientras sus índices de satisfacción (NPS) superan los 80 puntos, demostrando que la relevancia es lo más valioso de la economía digital.