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Segmentation is not customer knowledgeSegmentar no es conocer al cliente · V7

19 slides · 32 min · 2026-08-14 language
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Segmentation is not customerknowledgeMade for Sebastian Quintero Osorio, by Hanademi
  1. Privacy opens the tension: 81% believe data collection risks outweigh benefits.
  2. B2B buyers went from using 5 channels in 2016 to 10 in 2021.
  3. A Bing experiment raised search revenue by 12% and turned a hypothesis into measurable value.
Segmentar no es conocer alclienteMade for Sebastian Quintero Osorio, by Hanademi
  1. La privacidad abre la tensión: 81% cree que los riesgos de recopilar datos superan los beneficios.
  2. Los compradores B2B pasaron de usar 5 canales en 2016 a 10 en 2021.
  3. Un experimento de Bing elevó 12% los ingresos por búsqueda y convirtió una hipótesis en valor medible.
81% say the risks of companies collectingdata outweigh the benefitsMade for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Arora, N., Ensslen, D., Fiedler, L., Liu, W. W., Robinson, K., Stein, E., & Schüler, G. (2021). The value of gettingpersonalization right or wrong is multiplying. McKinsey & Company.; Salesforce Research. (2022). State of the ConnectedCustomer, fifth edition. Salesforce.; Infographic: How to meet your customers’ expectations | Salesforce.UnitShare of respondents (%)Prefer brands that remember them91%Would share data with transparency83%Say data risks outweigh benefits81%Worry about companies using their data79%Expect companies to understand their needs73%Expect personalized interactions71%Understand little or nothing about data use59%
Demand for personalization does not equal customer knowledge: 91% prefer brands that remember them, yet 79% worry about company data use and 59% understand little or nothing about it.
81% dice que los riesgos de que las empresasrecopilen datos superan los beneficiosMade for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Arora, N., Ensslen, D., Fiedler, L., Liu, W. W., Robinson, K., Stein, E., & Schüler, G. (2021). The value ofgetting personalization right or wrong is multiplying. McKinsey & Company.; Salesforce Research. (2022). State of theConnected Customer, fifth edition. Salesforce.; Infographic: How to meet your customers’ expectations | Salesforce.UnidadPorcentaje de encuestados (%)Prefiere marcas que lo recuerden91%Compartiría datos con transparencia83%Dice que los riesgos superan los beneficios81%Se preocupa por el uso empresarial de sus datos79%Espera que las empresas entiendan sus necesidades73%Espera interacciones personalizadas71%Entiende poco o nada sobre el uso de datos59%
La demanda de personalización no equivale a conocer al cliente: 91% prefiere marcas que lo recuerden, pero 79% se preocupa por el uso empresarial de sus datos y 59% entiende poco o nada al respecto.
Privacy concern affects 79% versus 59% with littleunderstanding of company data useOpinions on business use of personal data among Americans, percentage, Pew survey 2019.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Auxier, B., Rainie, L., Anderson, M., Perrin, A., Kumar, M., & Turner, E. (2019). Americans and privacy:Concerned, confused and feeling lack of control. Pew Research Center.UnitPercentage of Americans40%60%80%79%Concern from companies81%Risks outweigh benefits59%Understands little or nothingHalf
Segmentation needs data, but data alone does not generate value. In this survey, 79% were concerned about its business use and 81% saw more risks than benefits. Additionally, 59% understood little or nothing about what happened to their information. Trust is not a communication detail: it is the entry condition.
Preocupa el uso empresarial de datos al79% frente al 59% que entiende pocoOpiniones sobre el uso empresarial de datos personales entre estadounidenses, porcentaje, encuesta de Pewde 2019.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Auxier, B., Rainie, L., Anderson, M., Perrin, A., Kumar, M., & Turner, E. (2019). Americans and privacy:Concerned, confused and feeling lack of control. Pew Research Center.UnidadPorcentaje de estadounidenses40 %60 %80 %79 %Preocupación por empresas81 %Riesgos superan beneficios59 %Entiende poco o nadaMitad
La segmentación necesita datos, pero los datos no generan valor por sí solos. En esta encuesta, 79% estaba preocupado por su uso empresarial y 81% veía más riesgos que beneficios. Además, 59% entendía poco o nada sobre lo que ocurría con su información. La confianza no es un detalle de comunicación: es la condición de entrada.
Positive responses to explanations exceed privacyconcerns by 2 to 24 percentage pointsSubtract concern, perceived risk, and low understanding from the 83% willing to share data when use istransparent.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Accenture. (2018). Making it personal. Accenture Strategy.; Leverage Customer Data to Deliver a PersonalizedCustomer Experience.; Auxier, B., Rainie, L., Anderson, M., Perrin, A., Kumar, M., & Turner, E. (2019). Americans andprivacy: Concerned, confused and feeling lack of control. Pew Research Center.Unitpercentage-point gapConcern about company data use4Risks exceed benefits2Understands little or nothing24
Transparency nearly offsets stated concern and perceived risk, while its largest margin appears against limited understanding of data use.
Respuestas favorables a explicaciones superanpreocupaciones por 2 a 24 puntos porcentualesRestar la preocupación, el riesgo percibido y el bajo entendimiento al 83% dispuesto a compartir datoscuando su uso es transparente.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Accenture. (2018). Making it personal. Accenture Strategy.; Leverage Customer Data to Deliver aPersonalized Customer Experience.; Auxier, B., Rainie, L., Anderson, M., Perrin, A., Kumar, M., & Turner, E.(2019). Americans and privacy: Concerned, confused and feeling lack of control. Pew Research Center.Unidadbrecha en puntos porcentualesPreocupación por el uso empresarial de datos4Riesgos superan beneficios2Entiende poco o nada24
La transparencia apenas compensa la preocupación y el riesgo percibido, mientras su mayor margen aparece frente al entendimiento limitado del uso de datos.
78% of large companies bought cloud services,compared with 42% of small companiesEuropean Union companies that purchased cloud services in 2023, by size, percentage.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Eurostat. (2024). Cloud computing services used by enterprises. European Commission.UnitCompanies that purchased cloud services, percentage40%60%80%41.7%Small59%Medium77.6%LargeEU company average
Digital infrastructure is not evenly distributed. Only 41.7% of small companies purchased cloud services, compared to 77.6% of large ones. If segmentation requires measurable systems, company size already determines who can execute it more easily.
El 78% de empresas grandes compró servicios denube, frente al 42% de pequeñasEmpresas de la Unión Europea que compraron servicios de nube en 2023, por tamaño, porcentaje.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Eurostat. (2024). Cloud computing services used by enterprises. European Commission.UnidadEmpresas que compraron servicios de nube, porcentaje40 %60 %80 %41,7 %Pequeñas59 %Medianas77,6 %GrandesPromedio de empresas de la UE
La infraestructura digital no está repartida de forma pareja. Solo 41,7% de las pequeñas empresas compró servicios de nube, frente a 77,6% de las grandes. Si la segmentación necesita sistemas medibles, el tamaño de la empresa ya marca quién puede ejecutarla con más facilidad.
AI use versus cloud use: 39% large, 22%midsize, 15% small companiesDivide 2023 AI adoption by 2023 cloud adoption within each firm-size class.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Eurostat. (2024). Use of artificial intelligence in enterprises, 2023. European Commission.; Eurostat.(2024). Cloud computing services used by enterprises. European Commission.; 45% EU enterprises bought cloudservices in 2023.UnitAI adoption as a share of cloud adoption, %Small firms15.3Midsize firms22Large firms39.2
The digital capability gap widens at the advanced layer: large firms have more than twice the AI-to-cloud ratio of small firms.
Uso de IA frente a nube: 39% grandes, 22%medianas, 15% pequeñasDividir la adopción de IA de 2023 entre la adopción de nube de 2023 dentro de cada tamaño empresarial.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Eurostat. (2024). Use of artificial intelligence in enterprises, 2023. European Commission.; Eurostat.(2024). Cloud computing services used by enterprises. European Commission.; 45% EU enterprises bought cloudservices in 2023.UnidadAdopción de IA como proporción de la adopción de nube, %Empresas pequeñas15,3Empresas medianas22Empresas grandes39,2
La brecha de capacidad digital se amplía en la capa avanzada: las empresas grandes tienen más del doble de la razón IA-nube de las pequeñas.
Swedish companies using cloud servicesrose to 30.26%, then fell to 27.96%Swedish companies using cloud services, percentage, observations from 2017 to 2025.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Cloud computing services by size class of enterprise [ISOC_CICCE_USE]. Eurostat.UnitCompanies using cloud services, percentage22%25%28%30%2017201820202025Peak of 30.26% in 202027.96% in 202522.9%
Sweden looks like a story of progress, until you look at the end. Adoption went from 22.92% in 2017 to 30.26% in 2020. By 2025 it was at 27.96%, below the peak. A useful segment needs measurement that survives change, not an isolated snapshot.
Empresas suecas con servicios de nubesubieron al 30,26% y bajaron al 27,96%Empresas de Suecia que usan servicios de nube, porcentaje, observaciones de 2017 a 2025.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Cloud computing services by size class of enterprise [ISOC_CICCE_USE]. Eurostat.UnidadEmpresas que usan servicios de nube, porcentaje22 %25 %28 %30 %2017201820202025Pico de 30,26% en 202027,96% en 202522,9 %
Suecia parece una historia de avance, hasta que se mira el final. La adopción pasó de 22,92% en 2017 a 30,26% en 2020. En 2025 quedó en 27,96%, por debajo del pico. Un segmento útil necesita una medición que sobreviva a los cambios, no una fotografía aislada.
German companies using cloud services fellfrom 15.55% to 13.7%German companies using cloud services, percentage, observations from 2020 and 2021.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Cloud computing services by size class of enterprise in Germany, 2020 to 2021[ISOC_CICCE_USE]. Eurostat.UnitCompanies using cloud services, percentage15.6%202013.7%2021
Germany offers a brief and concrete warning. The observed proportion fell from 15.55% in 2020 to 13.7% in 2021. It is not enough to project the future, but it is enough to question the idea that digital adoption always grows.
Empresas alemanas que usan servicios denube bajaron del 15,55% al 13,7%Empresas de Alemania que usan servicios de nube, porcentaje, observaciones de 2020 y 2021.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Cloud computing services by size class of enterprise in Germany, 2020 to 2021[ISOC_CICCE_USE]. Eurostat.UnidadEmpresas que usan servicios de nube, porcentaje15,6 %202013,7 %2021
Alemania ofrece una advertencia breve y concreta. La proporción observada cayó de 15,55% en 2020 a 13,7% en 2021. No alcanza para proyectar el futuro, pero sí para cuestionar la idea de que la adopción digital siempre crece.
Swedish companies using artificialintelligence rose from 7.11% to 10.97%Companies in Sweden using artificial intelligence, percentage, observations from 2024 and 2025.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Eurostat. (n.d.). Artificial intelligence by size class of enterprise [ISOC_EB_AI]. Eurostat.UnitCompanies using artificial intelligence, percentage20247.1%202511.0%1.5x
Artificial intelligence does show momentum in Sweden. Business use went from 7.11% in 2024 to 10.97% in 2025. The jump opens capacity to segment, but also reminds us that adoption and good strategy are not the same thing.
Empresas suecas que usan inteligenciaartificial subieron del 7,11% al 10,97%Empresas de Suecia que usan inteligencia artificial, porcentaje, observaciones de 2024 y 2025.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Eurostat. (n.d.). Artificial intelligence by size class of enterprise [ISOC_EB_AI]. Eurostat.UnidadEmpresas que usan inteligencia artificial, porcentaje20247,1 %202511,0 %1,5x
La inteligencia artificial sí muestra impulso en Suecia. El uso empresarial pasó de 7,11% en 2024 a 10,97% en 2025. El salto abre capacidad para segmentar, pero también recuerda que adopción y buena estrategia no son la misma cosa.
Business buyers doubled their ways to shopfrom 5 to 10Approximate number of channels used by B2B buyers, observations from 2016, 2019, and 2021.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Harrison, L., Plotkin, C. L., Stanley, J., & Haan, K. (2021). B2B sales: Omnichannel everywhere, everytime. McKinsey & Company.UnitApproximate number of channels used by B2B buyers05102016201920215 channels in 201610 channels in 2021
The B2B buyer became harder to read from a single channel. They went from using approximately 5 channels in 2016 to 7.5 in 2019 and 10 in 2021. A segment built on a single signal can become outdated before the strategy ends.
Compradores empresariales duplicaron susformas de compra de 5 a 10Número aproximado de canales usados por compradores B2B, observaciones de 2016, 2019 y 2021.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Harrison, L., Plotkin, C. L., Stanley, J., & Haan, K. (2021). B2B sales: Omnichannel everywhere, everytime. McKinsey & Company.UnidadNúmero aproximado de canales usados por compradores B2B05102016201920215 canales en 201610 canales en 2021
El comprador B2B se volvió más difícil de leer desde un solo canal. Pasó de usar aproximadamente 5 canales en 2016 a 7,5 en 2019 y 10 en 2021. Un segmento construido con una sola señal puede quedar viejo antes de que termine la estrategia.
Combinations of buyers and ways to shopdoubled from 30–50 to 60–100Multiply the six-to-ten-person buying committee range by the number of B2B channels reported for eachyear.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Gartner. (2019). The new B2B buying journey and its implication for sales. Gartner.; Harrison, L., Plotkin, C.L., Stanley, J., & Haan, K. (2021). B2B sales: Omnichannel everywhere, every time. McKinsey & Company.; B2B sales:Omnichannel everywhere, every time.Unitperson-channel combinations050100201620192021Six-personcommitteeTen-personcommittee
Even with committee size unchanged, the coordination surface doubled as buyers expanded from five to ten channels.
Combinaciones de compradores y formas decompra duplicaron de 30–50 a 60–100Multiplicar el rango de seis a diez integrantes del comité de compra por el número de canales B2Breportado para cada año.Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Gartner. (2019). The new B2B buying journey and its implication for sales. Gartner.; Harrison, L., Plotkin,C. L., Stanley, J., & Haan, K. (2021). B2B sales: Omnichannel everywhere, every time. McKinsey & Company.; B2Bsales: Omnichannel everywhere, every time.Unidadcombinaciones persona-canal050100201620192021Comité deseis personasComité dediez personas
Aun sin cambiar el tamaño del comité, la superficie de coordinación se duplicó cuando los compradores pasaron de cinco a diez canales.
Customer knowledge is collective workAudience members face a panel presenting slides from the AMES study.Sources: La Asociación de Marketing de España ha presentado el estudio .... puromarketing.com.
As channels multiply, teams must interpret evidence together rather than mistake reach for understanding.
Conocer al cliente es un trabajo colectivoLos asistentes observan a un panel que presenta diapositivas del estudio AMES.Fuentes: La Asociación de Marketing de España ha presentado el estudio .... puromarketing.com.
A medida que se multiplican los canales, los equipos deben interpretar la evidencia juntos en vez de confundir alcance con conocimiento.
The second Argentine ENDEI studiedbusiness innovation over 3 years.Sources: INDEC. (2023). Encuesta Nacional de Dinámica del Empleo y la Innovación II, 2019-2021. INDEC.; Publicaciones: Innovación en empresas.
The second ENDEI does not capture a single year. It studied business innovation between 2019 and 2021, a 3-year window. That duration matters because it defines what type of comparison can be made.
La segunda ENDEI argentina estudió lainnovación empresarial durante 3 años.Fuentes: INDEC. (2023). Encuesta Nacional de Dinámica del Empleo y la Innovación II, 2019-2021. INDEC.; Publicaciones: Innovación en empresas.
La segunda ENDEI no captura un solo año. Estudió la innovación empresarial entre 2019 y 2021, una ventana de 3 años. Esa duración importa porque define qué tipo de comparación puede hacerse.
ECLAC distinguishes 3 business strata:micro, small, and medium.Sources: CEPAL. (2020). Mipymes en América Latina: un frágil desempeño y nuevos desafíos para las políticas de fomento. Naciones Unidas.; Micro,pequeñas y medianas empresas (MiPyME).
ECLAC keeps 3 business strata visible: micro, small, and medium. They are not segmentation results in themselves. They are the basic structure for analyzing productivity and digitalization without mixing different companies.
CEPAL distingue 3 estratos empresariales:micro, pequeñas y medianas.Fuentes: CEPAL. (2020). Mipymes en América Latina: un frágil desempeño y nuevos desafíos para las políticas de fomento. Naciones Unidas.; Micro,pequeñas y medianas empresas (MiPyME).
CEPAL mantiene visibles 3 estratos empresariales: micro, pequeñas y medianas. No son resultados de segmentación por sí mismos. Son la estructura básica para analizar productividad y digitalización sin mezclar empresas distintas.
In 2024, 13.5% of European Unioncompanies used artificial intelligence.The figure covers European Union companies with at least 10 employees. It is ameasure of AI adoption, not a segmentation quality score; the available source supportsthis 2024 figure, not a complete trend.Sources: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises. European Commission.; Usage of AI technologies increasing in EU enterprises -News articles - Eurostat.
Artificial intelligence adoption reached 13.5% of European Union companies in 2024. The universe includes companies with at least 10 employees. The figure indicates AI use, but does not demonstrate that segmentation is effective.
En 2024, el 13,5% de las empresas de laUnión Europea utilizó inteligencia artificial.La cifra cubre empresas de la Unión Europea con al menos 10 empleados. Es una medidade adopción de IA, no una puntuación de calidad de segmentación; la fuente disponiblerespalda esta cifra de 2024, no una tendencia completa.Fuentes: Eurostat. (2025). Use of artificial intelligence in enterprises. European Commission.; Usage of AI technologies increasing in EU enterprises -News articles - Eurostat.
La adopción de inteligencia artificial alcanzó el 13,5% de las empresas de la Unión Europea en 2024. El universo incluye empresas con al menos 10 empleados. La cifra indica uso de IA, pero no demuestra que la segmentación sea eficaz.
Technology use is not customer knowledgeComputer code is reflected in the lens of a person's glasses.Sources: Usage of AI technologies increasing in EU enterprises - News articles - Eurostat.
Visible technical capability can support analysis without proving that a company understands its customers.
Usar tecnología no es conocer al clienteCódigo informático se refleja en el lente de las gafas de una persona.Fuentes: Usage of AI technologies increasing in EU enterprises - News articles - Eurostat.
La capacidad técnica visible puede apoyar el análisis sin demostrar que una empresa comprende a sus clientes.
A Bing experiment raised searchrevenue by 12% and exceeded USD100 million annually.Sources: Kohavi, R., & Thomke, S. (2017). The surprising power of online experiments. Harvard Business Review.; The Surprising Power of OnlineExperiments | Harvard Business Impact Education.
Bing converted a segmentation hypothesis into an economic test. The experiment raised search revenue by 12% and was estimated at more than USD 100 million annually. The operating rule is to measure segments against results, not just describe them.
Un experimento de Bing elevó 12% losingresos por búsqueda y superó USD100 millones anuales.Fuentes: Kohavi, R., & Thomke, S. (2017). The surprising power of online experiments. Harvard Business Review.; The Surprising Power of OnlineExperiments | Harvard Business Impact Education.
Bing convirtió una hipótesis de segmentación en una prueba económica. El experimento elevó 12% los ingresos por búsqueda y se estimó en más de USD 100 millones anuales. La regla operativa es medir los segmentos contra resultados, no solo describirlos.
Measurement requires shared standardsThree measuring tools display centimeter and inch scales.Sources: CRO / Experimentation Metrics That Matter - Speero. speero.com.
Experiments create value only when teams define measures consistently and interpret what they mean.
Medir exige estándares compartidosTres herramientas de medición muestran escalas en centímetros y pulgadas.Fuentes: CRO / Experimentation Metrics That Matter - Speero. speero.com.
Los experimentos crean valor solo cuando los equipos definen medidas coherentes e interpretan su significado.
Mexico has 4.06 million microenterprises among4.17 million smaller businesses: 97.3%Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: INEGI. (2019). Encuesta Nacional sobre Productividad y Competitividad de las Micro, Pequeñas y Medianas Empresas2018. INEGI.; INEGI. (2019). ENAPROCE 2018: Presentación de resultados. INEGI.Unitmillion enterprisesAll MSMEs4.17 millionMicroenterprises4.06 millionSmall and midsize0.11 million
Only about 0.11 million enterprises remain in the combined small and midsize group, so an aggregate MSME diagnosis is overwhelmingly a microenterprise diagnosis.
México tiene 4,06 millones de microempresas entre4,17 millones de empresas menores: 97,3%Made for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: INEGI. (2019). Encuesta Nacional sobre Productividad y Competitividad de las Micro, Pequeñas y MedianasEmpresas 2018. INEGI.; INEGI. (2019). ENAPROCE 2018: Presentación de resultados. INEGI.Unidadmillones de empresasTodas las mipymes4,17 millonesMicroempresas4,06 millonesPequeñas y medianas0,11 millones
Solo cerca de 0,11 millones de empresas quedan en el grupo combinado de pequeñas y medianas, por lo que un diagnóstico agregado de mipymes es predominantemente un diagnóstico microempresarial.
In summaryMade for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiSources: Harrison, L., Plotkin, C. L., Stanley, J., & Haan, K. (2021). B2B sales: Omnichannel everywhere, every time. McKinsey & Company.; Auxier, B., et al.(2019). Americans and privacy. Pew Research Center.; INDEC. (2023). Encuesta Nacional de Dinámica del Empleo y la Innovación II, 2019-2021. INDEC.;CEPAL. (2020). Mipymes en América Latina: un frágil desempeño y nuevos desafíos para las políticas de fomento. Naciones Unidas.Los compradores B2B utilizaron aproximadamente 5 canales en 2016, 7,5 en 2019 y 10 en 2021.En la misma encuesta, 81% consideró que los riesgos de la recopilación empresarial superaban sus beneficios.La segunda ENDEI argentina estudió la innovación empresarial durante 3 años, de 2019 a 2021.CEPAL analiza habitualmente 3 estratos empresariales relevantes para productividad y digitalización: micro, pequeñas y medianas empresas.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Sebastian Quintero Osorio, by HanademiFuentes: Harrison, L., Plotkin, C. L., Stanley, J., & Haan, K. (2021). B2B sales: Omnichannel everywhere, every time. McKinsey & Company.; Auxier, B., et al.(2019). Americans and privacy. Pew Research Center.; INDEC. (2023). Encuesta Nacional de Dinámica del Empleo y la Innovación II, 2019-2021. INDEC.;CEPAL. (2020). Mipymes en América Latina: un frágil desempeño y nuevos desafíos para las políticas de fomento. Naciones Unidas.Los compradores B2B utilizaron aproximadamente 5 canales en 2016, 7,5 en 2019 y 10 en 2021.En la misma encuesta, 81% consideró que los riesgos de la recopilación empresarial superaban sus beneficios.La segunda ENDEI argentina estudió la innovación empresarial durante 3 años, de 2019 a 2021.CEPAL analiza habitualmente 3 estratos empresariales relevantes para productividad y digitalización: micro, pequeñas y medianas empresas.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

Personalization faces a gap between technological capability, trust, and economic proof. Companies can collect more data and activate more channels, but only experimentation shows whether their segments create value.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La personalización enfrenta una brecha entre capacidad tecnológica, confianza y prueba económica. Las empresas pueden recopilar más datos y activar más canales, pero solo la experimentación demuestra si sus segmentos crean valor.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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