Desde mucho antes de la pandemia, "lo digital primero" ha sido el rumbo a seguir por las organizaciones ambiciosas. Pero cerrar la brecha con gigantes estadounidenses de gran poder adquisitivo como Amazon y Netflix puede parecer una tarea imposible. Entonces, ¿cómo pueden competir las empresas? La respuesta es dar a los clientes lo que quieren: experiencias hiperpersonalizadas directamente en sus dispositivos. Cada vez más, eso significa aplicaciones adaptables capaces de ajustar el comportamiento y las funciones en tiempo real, en función de las preferencias del usuario y otros factores.
Pero este tipo de experiencia dinámica, con gran capacidad de respuesta y centrada en el usuario tiene un precio. Solo puede lograrse si primero se establece la arquitectura de datos adecuada.
La promesa de las aplicaciones adaptables
Como Deloitte explicaHoy en día, las empresas no solo deben satisfacer las necesidades de los clientes, sino que cada vez más deben "anticiparlas y superarlas". Esto se manifiesta en una nueva carrera por la hiperpersonalización: servicios que utilizan datos en tiempo real, aprendizaje automático y análisis de IA para ofrecer dinámicamente funcionalidades adaptadas a las necesidades específicas y al contexto actual del usuario. El argumento comercial para hacerlo es bastante sólido: las empresas que destacan en personalización pueden generar 40% más de ingresos que el resto, según McKinsey.
Situadas en la puerta de entrada al mundo digital, las aplicaciones adaptables son absolutamente fundamentales para esta propuesta. Se ajustan y reajustan en función de las preferencias del usuario, las condiciones del entorno, la entrada de datos o las circunstancias cambiantes. Son conscientes del contexto, personalizables, situacionales y adaptables. Y también son inteligentes: incorporan aprendizaje automático predictivo, IA, cálculos en tiempo real y conversaciones generativas de IA para adaptarse.
Prometen redefinir la forma en que las marcas interactúan con sus clientes, incluso mientras los grandes innovadores siguen perturbando e innovando. Pensemos en un servicio de streaming que sugiera contenidos para ver en función del historial de visionado y las preferencias del usuario. Una aplicación adaptativa iría más allá: programaría sesiones de televisión personalizadas, haría una pausa automática cuando el espectador necesitara tomar algo e incluso mostraría notificaciones relevantes de otros servicios de streaming. Del mismo modo, mientras que los sistemas domésticos inteligentes actuales pueden ajustar la iluminación, la temperatura y la seguridad en función de la ocupación y la hora del día, una aplicación adaptativa ajustaría la configuración en función de quién está en casa y en qué habitación se encuentra.
La arquitectura de datos adecuada
Las marcas que aspiran a ofrecer este tipo de experiencia deben considerar en primer lugar su arquitectura de datos backend. Los datos deben estar disponibles en formatos flexibles como JSON para crear o modificar entradas de datos imprevistas. Esto podría incluir la mejora de los perfiles de cuenta con nuevos atributos de personalización, o el almacenamiento de indicaciones y respuestas de conversación con grandes modelos de lenguaje (LLM).
La arquitectura de datos también debe ofrecer un rendimiento excepcional para que las aplicaciones puedan reaccionar en tiempo real y evitar perder una oportunidad de respuesta. Por este motivo, las aplicaciones adaptables deberán estar situadas en el extremo de la red. Y deben conectar la información de personalización de cuentas con otros servicios opcionales para mejorar la experiencia del usuario. De este modo, un banco, una aerolínea y un programa de fidelización hotelera podrían coordinarse para ascender de categoría al usuario en tiempo real cuando pase a la categoría platino, por ejemplo.
Por desgracia, hay muchas barreras que superar. Los silos de datos son habituales en las empresas modernas, lo que complica y ralentiza el acceso a la información y aumenta la probabilidad de que los datos no estén almacenados en el formato o el lenguaje adecuados. Extensión de la base de datos es otro reto habitual, ya que las bases de datos operativas, transaccionales y analíticas suelen trabajar con lenguajes, métodos de gestión y procesos diferentes. Esto también puede suponer un obstáculo para el análisis en tiempo real y la toma de decisiones precisas, por no hablar del aumento de los costes.
Cómo llegar
Para hacer realidad la visión de las aplicaciones adaptables, las organizaciones deben abordar estos y otros retos críticos simultáneamente. El rendimiento de la aplicación tiene que ser rapidísimo a escala. Se necesita JSON para alimentar los avisos de IA con datos fiables. Se requiere un desarrollo refinado de los avisos, con múltiples variables, incluidos atributos de personalización, ubicación, actividad y cálculos en tiempo real, realizados simultáneamente junto con la aplicación en ejecución.
Y es absolutamente crítico que los resultados analíticos puedan escribirse en la base de datos operativa y en las aplicaciones que ejecuta. Lo cierto es que la mayoría de los sistemas analíticos no devuelven los valores de datos derivados que calculan a los sistemas operativos, sino que sólo presentan los resultados en forma de cuadros de mando, lo que supone un obstáculo para actuar con rapidez. Ser capaz de ejecutar cálculos analíticos a gran escala y en tiempo real que puedan utilizarse como nuevos datos en las aplicaciones supone un cambio radical en la búsqueda de aplicaciones adaptables.
Por primera vez, esto es una realidad en una única plataforma de base de datos, que admite interacciones en los dispositivos móviles de los usuarios. Comienza una nueva era de experiencias hiperpersonalizadas. Y las organizaciones preparadas para adoptar estas arquitecturas de datos de vanguardia estarán en el asiento del conductor en la carrera por los corazones, las mentes y las carteras de los consumidores.
Una base de datos polivalente y flexible es fundamental para obtener un alto rendimiento a escala mundial y para crear aplicaciones basadas en IA. aplicaciones adaptables que ofrecen experiencias premium a los clientes. Más información Búsqueda vectorial en Couchbase y análisis en tiempo real con Couchbase columnar puede ayudar a las organizaciones a desarrollar una nueva clase de aplicaciones adaptativas impulsadas por IA que atraigan a los clientes de forma hiperpersonalizada y contextualizada.
