La capacidad de atención está disminuyendo y las personas se han vuelto muy exigentes e impacientes en cómo trabajan o se entretienen online. Básicamente, hemos entrenado nuestro cerebro para escanear y rechazar de inmediato el contenido que no es relevante para nuestras necesidades.
Para combatir este problema y mantener la atención de los usuarios, se utiliza la personalización de contenido para hacer que las experiencias de los usuarios en la página web se adapten más a sus intereses.
¿Qué es la personalización de contenido?
La personalización del contenido puede tomar muchas formas, pero generalmente está destinada a ofrecer a los usuarios más valor y un contenido más relevante para ayudarlos a encontrar el contenido que necesitan y hacer que se conviertan rápidamente. Una estrategia de personalización puede basarse en reglas o algoritmos de aprendizaje automático, o en ambos.
Personalización de contenido basada en reglas
Como método de personalización básico, la personalización de contenido basada en reglas utiliza una serie de reglas simples, creadas manualmente y fácilmente ajustadas que, con una serie de atributos identificables, dividen a tu audiencia en segmentos más pequeños. A continuación, los segmentos se pueden segmentar y vender de forma individual.
Piensa en la personalización basada en reglas como una serie de declaraciones SI-ENTONCES. Enriquecidos con operadores Y/O, nos permiten crear una experiencia más adecuada para cada grupo de usuarios en función de la ubicación, el idioma y otros datos recopilados durante las interacciones anteriores de los usuarios con la página web.
Personalización de contenido predictivo
La personalización de contenido predictivo, también conocida como personalización de aprendizaje automático, es la forma más avanzada e impulsada por la inteligencia artificial de mostrar dinámicamente el contenido más relevante para cada usuario.
A diferencia del método basado en reglas, no se dirige a segmentos completos; en cambio, los usuarios se identifican a un nivel más granular y se crea una experiencia web más personalizada para ellos. Se centra más en mostrar contenido y mensajes a los usuarios en función de su intención, en lugar de solo en la información disponible sobre sus intereses y comportamiento anterior.
¿Qué datos utiliza la personalización de contenido predictivo?
La personalización de aprendizaje automático utiliza una combinación de algoritmos, filtros y análisis. “Conoce” o “predice” el comportamiento típico de los usuarios en la página web, sus categorías de productos favoritos, métodos de clasificación, etc. Para hacer esto, la personalización de aprendizaje automático utiliza:
- Algoritmos básicos, que recomiendan dinámicamente diferentes elementos sin utilizar ninguna información de identificación personal sobre los usuarios. Esto puede incluir mostrarles nuevos productos, promociones actuales en la tienda, publicaciones o productos de tendencia, o productos que otras personas navegan actualmente.
- Algoritmos avanzados, que personalizan aún más el contenido para cada usuario mediante los datos de identificación personal disponibles o el comportamiento demostrado.
Por ejemplo, según el comportamiento demostrado, los algoritmos asignarán a cada usuario a un grupo de usuarios con preferencias similares (piensa en proveedores de streamig como Spotify o Netflix). El algoritmo predice dinámicamente otros productos o contenidos que podrían gustarles, ahorrándoles la molestia de buscar en todo lo que no es exactamente de su interés.
Los algoritmos se pueden utilizar para crear árboles de decisiones que tengan más probabilidades de conducir a una conversión, individualmente para cada cliente.
Los filtros permiten a las empresas modificar aún más los resultados de los algoritmos y hacer que excluyan o incluyan elementos particulares.
Cómo las plataformas de gestión de datos potencian la personalización predictiva de contenido
La personalización de contenido predictivo se basa en gran medida en grandes cantidades de datos sobre las interacciones de cada usuario con la página web. Con este fin, los datos deben agregarse de varias fuentes dentro de una plataforma de gestión de datos (DMP). La plataforma de personalización de contenido se puede emplear para aprovechar estos datos para ayudar a una página web a aumentar las tasas de conversión y hacer que la personalización sea más precisa.
El DMP, una vez que se llena con cantidades suficientes de datos de dispositivos móviles y de escritorio, puede procesar la información para ofrecer una imagen más detallada de cada usuario. Esto implica, entre otras cosas, fusionar y segmentar los conjuntos de datos utilizando varios factores.
Sin embargo, antes de que eso suceda, el DMP tiene que sincronizar las cookies de origen (de la misma página web) con una serie de cookies de terceros (de otras páginas web), creando segmentos de datos continuamente actualizados. De esta manera, el DMP sienta las bases para una personalización de contenido exitosa.
Personalización de correo electrónico
El arma del correo electrónico no es tan secreta. Es de conocimiento común que el marketing por correo electrónico es una poderosa herramienta de adquisición de clientes. En primer lugar, se aplica la técnica del pie en la puerta. En segundo lugar, hay un permiso para enviar mensajes de marketing a una lista completa de personas.
Hay dos formas principales de utilizar el marketing por correo electrónico en el proceso de adquisición de clientes: seguimiento y aumento de la retención.
La captura de un correo electrónico es una manera fácil de llegar a un cliente potencial en el futuro, por ejemplo, cuando tengas un descuento o una oferta especial. Siempre y cuando no abuses de la lista (lo que lleva a la cancelación de suscripciones), literalmente tienes una lista de personas que pueden están algo interesadas en tu producto y están abiertas a ser contactadas nuevamente.
El correo electrónico también es una excelente manera de mejorar la retención de clientes. El cliente más valioso es el que no pierdes. Mantener clientes es tan importante como adquirir nuevos clientes. Comunícate con ellos para informarles sobre notificaciones pendientes, actualizaciones recientes, etc. Reaviva su interés en tu producto por correo electrónico. Recuérdales lo que está pasando, lo que se están perdiendo, etc.
Las soluciones personalizadas de selección de productos, que utilizan tecnologías de análisis predictivo, identifican el comportamiento futuro del consumidor clasificando cada SKU según la mayor probabilidad de que ese consumidor individual compre de todos los SKU que ha enumerado, en orden de mayor propensión a la compra probable. Se los presenta a esa persona exactamente en el momento adecuado, maximizando así el potencial CLV del valor de vida del cliente de esa persona (es decir, probabilidad de compra, afinidad de descuento, probabilidad de abandono, etc.). No es de extrañar que se ubique en la cima de todas las disciplinas de marketing para el ROI.
Desafíos de la personalización de contenido predictivo
Por otro lado, la personalización del contenido puede no ser para todos. Hay muchos desafíos en el camino hacia el éxito. La implementación de un sistema de recomendación que sería valioso para tu audiencia ciertamente implicará mucha experiencia con métodos de prueba A/B y variados.
Antes incluso de considerar una incursión en la personalización de contenido predictivo, es bueno comenzar poco a poco con el método basado en reglas. ¿Por qué? Existen una serie de desafíos inherentes a la personalización, como datos insuficientes para aprovechar (típico de las pequeñas empresas), incapacidad para activar correctamente los datos disponibles e incompatibilidad de varias fuentes de datos.
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