Personalización basada en datos sin invadir la privacidad

Personalización basada en datos sin invadir la privacidad
11 de Diciembre de 2024
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Principios

Consentimiento:
Opt‑in visible.
Relevancia:
Beneficio claro.
Mínimo necesario:
Datos limitados.
Transparencia:
Explicar uso.
Control:
Preferencias editables.
Seguridad:
Acceso restringido.

Variables low‑friction

  • Hora estimada llegada.
  • Motivo viaje (ocio / trabajo / evento).
  • Duración estancia.
  • Compañía (solo, pareja, familia).
  • Preferencia almohada genérica.

Segmentación ética

Evitar usar datos sensibles (salud, religión). Enfocar en variables operativas que permiten servicio mejor (hora llegada → sugerir pre check‑in).

Mensajes personalizados ejemplo

VariableMensajeBeneficio
Motivo trabajoRecordatorio WiFi + espacio tranquiloProductividad
FamiliaOpciones cuna / horarios desayunoConfort
Duración 3+ nochesOferta laundry ligeraConveniencia
Llegada tardeInstrucciones acceso rápidoFricción baja

Rol del PMS

Captura variables en pre check‑in y dispara triggers condicionales. Historial permite no repetir preguntas innecesarias.

Límites que no cruzar

  • Inferencias especulativas (gustos no declarados).
  • Mensajes hiper detallados que sorprenden.
  • Reutilizar datos para propósitos distintos sin aviso.

Métricas

  • Tasa uso variables (completadas / solicitadas).
  • CTR mensajes personalizados vs genéricos.
  • % Opt-out personalización.
  • Impacto NPS segmento.

Roadmap 30 días

  1. Definir variables base y finalidad.
  2. Configurar captura en pre check‑in.
  3. Crear 3 mensajes condicionales.
  4. Medir impacto CTR / satisfacción.
  5. Refinar y escalar prudentemente.

Conclusión

La personalización efectiva y ética se apoya en pocos datos útiles y comunicación clara. Un PMS que centraliza preferencias evita duplicaciones.