Estamos entrando en una era de abundancia de información impulsada por unas tecnologías de la información cada vez más móviles. El progreso logrado en áreas como la robótica, la automatización y los objetos conectados está causando que cada día se generen grandes cantidades de información. Se trata de una tendencia que sigue acelerándose a pasos agigantados. Sin embargo, hay un factor fundamental que limita la magnitud de este proceso: la atención humana.

Sin duda estamos ante un cambio muy significativo en la forma en la que consumimos información. En el pasado, cuando era escasa, los humanos competíamos por la información disponible. A partir de ahora, será esta quien compita por la atención humana. Paradójicamente, la abundancia de información conduce a un déficit de atención que nos obliga a gestionar nuestro tiempo de forma más eficiente.

En este contexto, las marcas se ven obligadas a buscar una mayor relevancia y captar así la atención de sus clientes. Estos, normalmente, tienden a centrar su atención en torno a un puñado de marcas de confianza con las que están dispuestos a interactuar prácticamente en cualquier momento del día sin considerar sus comunicaciones como algo intrusivo.

Es en este entorno, caracterizado por un bombardeo constante de información y déficit de atención por parte de los usuarios, donde las empresas, especialmente las más pequeñas, tendrán que recurrir a una tecnología cada vez más sofisticada para poder sobrevivir entre tanta competitividad.

Las marcas desconocen a los nuevos clientes con los que quieren iniciar una comunicación

Las marcas deben transmitir el mensaje correcto en el momento, lugar y formato adecuados y llegar así de forma más eficiente a sus clientes. Un grupo de investigadores de Telefónica desarrolló hace un par de años un algoritmo capaz de detectar el aburrimiento humano a partir de la observación de la actividad en su dispositivo móvil y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático. En su desarrollo se valoraron factores como el tiempo transcurrido desde la última llamada de teléfono, la última recepción o envío de un mensaje de texto, la hora del día o la intensidad con la que usan el móvil. Basándose en machine learning, las marcas podrían identificar el mejor momento para llegar a sus clientes y hacerlo de forma efectiva, con ciertas garantías de que su mensaje llega en un buen momento y se le prestará atención.

En cuanto al mensaje correcto —qué comunicar— las marcas se encuentran ante un gran problema. Generalmente, desconocen por completo a los nuevos clientes con los que quieren iniciar una comunicación. Hasta ahora, estas dudas las resolvían parcialmente los dependientes de los establecimientos que, gracias a su experiencia, eran capaces de realizar un primer perfil del cliente en base a su aspecto físico y su comportamiento y, en función de eso, ofrecerle un servicio más personalizado. Para resolver este problema en el mundo digital, se están desarrollando ya tecnologías soportadas en el concepto de zero database, que vendrían a sustituir esa primera interacción física del dependiente con el cliente en la tienda en el entorno digital.

Sin duda, estas tecnologías y otras incipientes, ayudarán a las marcas a diferenciarse y ser más relevantes en una economía, la de la atención, donde son cada vez más los que compiten por este bien tan preciado en un universo inundado de información.

Ángela Shen-Hsieh es directora de Predicción del Comportamiento Humano en la unidad de Innovación de Producto de Telefónica .

Fuente: El País