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La personalización de contenidos no requiere dotes de adivinación

Publicado el 27 noviembre de 2018 por MarTech Forum

Hoy en día cualquier web de negocios debe contemplar una estrategia de personalización de contenidos. Es preciso si se quiere retener la atención del usuario y lograr la preciada conversión. Y personalizar implica planificar, adelantarse, predecir, y casi hasta adivinar. Pero no te preocupes. No te harán falta las artes adivinatorias de una tarotista ni aprender a leer los posos del té.

Como marketero ya tienes las herramientas a tu alcance.

La clave está en conocer a tu público objetivo y segmentar sus necesidades. Una vez lo tengas claro, definir una política que adapte los contenidos a cada caso será el primer paso para implementar una metodología efectiva.

Porque cada vez está más claro. El mensaje único tiene los días contados. La personalización y la predicción de contenidos puede marcar la diferencia entre sobrevivir o no a la avalancha de propuestas tecnológicas en la web. Pero para verlo más en detalle entremos un poco en materia.

¿En qué consiste la personalización de contenidos?

Como seguramente sabrás por experiencia propia, los profesionales del marketing deben aplicarse mucho en lograr el máximo eco en sus audiencias objetivo. Y con la amplia variedad de segmentos de los que se suele componer una audiencia, alcanzar a quien a cada uno de forma efectiva no es siempre. Ni mucho menos.

Antes bastaba brindar un tratamiento generalizado al cliente de tu sitio web, pero en la actualidad el usuario quiere un trato personalizado al máximo.

Si todavía no lo ves claro, valora los distintos segmentos a los que se dirige tu web. Después analiza sus necesidades, sus motivaciones… y súmalo todo.

Un leve cambio en tu web podría potenciar más resultados en un segmento, pero otra variación seguramente llegue con más éxito a un público diferente. ¿Porqué decantarte por uno u otro? O lo que es peor, ¿por qué quedarte entre dos aguas y perder fuerza y oportunidades?

Extrapolando un poco, Google lo hace. Basta con que hagas cualquier búsqueda en el conocido buscador. Los resultados variarán (aunque sea un poco) si haces la misma búsqueda en otro ordenador.

Los profesionales que emplean herramientas de marketing automation son perfectamente conscientes de la flexibilidad y resultados de la personalización de contenidos. Es la diferencia entre una campaña de email marketing tradicional (y más si solo difundes mensajes sin ton ni son, sin personalizar, sin estrategia…) y el uso de activadores (o triggers) para automatizar la estrategia con usuarios, clientes, leads…

Mediante el marketing automation podrás elaborar un discurso mucho más productivo. Un diálogo inteligente con el cliente que repercutirá de forma positiva en ti.

Casos en los que la personalización de contenidos adquiere importancia

Pongamos un ejemplo práctico en el caso de un sitio web. Algunos visitantes pueden estar interesados en un tipo de servicio y desean acceder a estos sin trabas ni distracciones. Otros, en cambios, puede que estén interesados en suscribirse a tu newsletter. Y unos más quizás solo quieran navegar entre los artículos de tu blog.

Pero demos un paso más. ¿Y si quien te visita es la competencia, o mejor aún, los clientes de tu competencia? Seguro que sus objetivos son radicalmente opuestos. Bueno, pues lo ideal es tratar a cada uno de forma personalizada.

La personalización de contenidos busca detectar qué tipo de usuario está accediendo a tu web y “dirigirle” para que consiga su objetivo, y de paso tu el tuyo, claro.

Una estrategia de marketing única, lineal e inflexible te abocará a una pérdida de oportunidades. No es lo mismo tener una tasa general de conversión del 2%, que tasas optimizadas por segmentos personalizados (mayores, puesto que les darás lo que quieren, de forma más “inteligente” y rápida) de 4, 6 y 2%, por ejemplo. Echa números y verás la media resultante.

Y luego están las nuevas generaciones. Esperan (exigen, más bien) un trato personalizado. Están acostumbradas a ir al grano, y la web debe saber responder a esta necesidad. Allí es donde hay que poner el foco. Porque son el futuro.

Si por ejemplo un sitio web o tienda online pudiera adivinar con antelación qué necesitan, sería lo ideal. Incluso antes de pedirlo. Parece cosa de magia, ¿verdad? Pero en realidad es pura ciencia del dato. Para lograrlo se analiza y utiliza información acerca de compras anteriores, su comportamiento social, etcétera.

Según se desprende de un estudio de Boston Consulting Group, las empresas que ofrecen a sus clientes experiencias personalizadas ven aumentar sus ingresos entre un 6% y un 10%. Hablamos de lograrlo dos y hasta tres veces más rápido que las que no lo hacen.

Todo con tal de brindar una experiencia personalizada. Incluso a costa de perder parte de la privacidad. Así de importante es para algunos la personalización.

Actualmente se consideran básicamente dos tipos de personalización de contenidos: la  predictiva y la que está basada en reglas.

Personalización predictiva

Lo que hace es identificar usuarios a un nivel granular. Se especializa en mostrar el contenido basado en su intención y no en la información disponible sobre sus intereses y comportamiento previo. Emplea tecnologías como Machine Learning para evolucionar, por lo que no requiere de interacción humana. Sus algoritmos analizan e interpretan el comportamiento del visitante. Esto es lo que posibilita adaptar su viaje por la web.

Si por ejemplo hablamos de eCommerce, su aplicación tiene mucho más sentido con tiendas electrónicas de gran tamaño. Un mayor número de visitas y una gran cantidad de productos son un entorno donde el Machine Learning y la Inteligencia Artificial se mueven con más soltura.

A mayor cantidad de datos (demográficos, contextuales…), mejores resultados. El sistema se verá con la capacidad de extrapolar y ofrecer recomendaciones mucho más personalizadas. Ofertas rápidas y segmentadas en milisegundos.

También da cuenta de la intención del usuario. Aquí los algoritmos de Deep Learning consiguen reconocer “actitudes”. Ejemplos claros son Netflix o Amazon que emplean este tecnología para la personalización de sus sistemas de recomendaciones.

Para RTB House, el Deep Learning logra una eficiencia de hasta un 50% de más en las actividades publicitarias (banners, etc.).

Personalización basada en reglas

Esta metodología tira de reglas sencillas que se pueden configurar a mano. Utiliza una serie de atributos con los que identificar a la audiencia en segmentos más pequeños. Para lograrlo toma como referencia la interacción previa del usuario con el sitio. Para hacerlo posible usa datos explícitos: demográficos, contextuales, que los visitantes han proporcionado consciente o inconscientemente.

Aquí hay que crear antes un conjunto de reglas para mostrar un contenido particular a diferentes usuarios. Es algo parecido a lo que hace el diseño responsive donde se están creando reglas para mostrar una página según la resolución de la pantalla y el tipo de dispositivo empleado para visionarla. Pero adaptado a segmentos de usuarios.

Las tiendas de eCommerce lo implementan ya con mucha soltura (con la inestimable ayuda de las cookies) y sus efectos se aprecian en mejores tasas de efectividad y conversión. Seguramente habrás visto que tras una visita a una tienda de comercio electrónico populares, cuando vuelves a entrar encuentras referencias a productos ya adquiridos, contenidos en función de tus intereses, y hasta alteraciones en la interfaz que solo verás tú (o el segmento de usuarios al que pertenezcas).

Aparte de que este toque personalizado gusta más (el trato se humaniza), los clientes potenciales acceden a contenidos de más valor para ellos.

Cualquier CMS (como los conocidos PrestaShop o WooCommerce) ya dispone de herramientas para hacer seguimientos de carritos (y no perderlos si te vas del sitio) o adaptarse al usuario por geolocalización, entre otras muchas cosas.

En la actualidad la personalización basada en reglas goza de mayor aceptación. Pero ya te avisamos, y no hace falta que seamos adivinos para llegar a esta conclusión: el futuro se teñirá de personalización predictiva. ¿Por qué? Pues básicamente por su alta escalabilidad y los costes de implementación cada vez más ajustados.

Por lo pronto existen herramientas que ayudan a la hora de diseñar una estrategia personalizada como Salesmanago, FortyCloud o Bronto, y surgen nuevas propuestas cada poco. ¿Utilizas ya alguna de estas? Nos cuentas tu experiencia?

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