Gestión de Experiencias Digitales (IV) – Personalización

Probablemente el término más utilizado en los últimos dos años en el mundo del Martech es «personalización». Todo mundo habla de ella, todo mundo habla de sus beneficios, pero pocos la implementan. Un buen esquema de personalización y experimentación requiere una madurez digital importante, y no es fácil. Pero personalizar merece la pena.

De todas las tecnologías base que componen un stack de Martech, el área de personalización es la que más cariño ha recibido en los últimos años. En mucho, gracias a lo barato de la nube y el advenimiento fuerte de la inteligencia artificial. De hecho, es en lo relativo a la personalización donde la inteligencia artificial ha dado sus primeros pasos fuertes, y donde los resultados son evidentes.

En un post anterior exploré más en detalle el tema personalización, y vale la pena resumir un poco el tema. Hay «niveles» de personalización. Uno es la personalización «básica», en vez de enviar un correo «Estimado (a) cliente…» envío uno «Estimado Luis…». Luego hay una segmentación: «si el cliente pertenece a este segmento, hago aquello». Después, hay un una «personificación» y realizo me personalización basado en «personas». Finalmente, está la personalización real —uno a uno— mediante la cual mantengo un perfil único de cada uno de nuestros clientes. Agregado a esto, la personalización en todos sus sabores debe ser contextual: mientras más sepa de por qué está el usuario interactuando, más fino en la personalización puedo ser. Por último, esta personalización ha de ser multi canal. Si no es así, estoy dando a mi usuario una experiencia desconectada. Todo lo expuesto en este párrafo, se refiere a la personalización conceptual. Aquí hablaré de ella en un sentido más amplio de la palabra. Es decir, las herramientas que me permiten hacer segmentación y personificación están consideradas.

Los esquemas de personalización suelen presentarse a través de reglas. Cada uno de los diferentes proveedores ha posible cada vez más que estas reglas puedan crearse sin necesidad de editar código, pero con mucha frecuencia será necesario tocar código para hacer reglas complejas, o utilizar lenguajes específicos que pueden resultar complejos para usuarios no técnicos. Para formarnos una idea, un árbol de reglas puede representarse así:

Estas reglas pueden ser bastante complejas, y pueden venir de muchos lugares, tradicionalmente conectadas a un nivel muy íntimo con las analíticas. Algunos ejemplos de reglas pueden ser:

  • Si el usuario anónimo tiene una IP de España, mostrarle la versión de España del sitio.
  • Si el usuario anónimo visitó hace una semana el sitio y buscó en zapatos de futbol, mostrar en el banner principal material de futbol.
  • Si el usuario anónimo visita de una IP en la cual ahora es verano, mostrar el banner de verano.
  • Si el usuario viene de la campaña de correo de la promoción de almuerzo 2×1, mostrar ese banner en dos lados diferentes.

Estas reglas pueden ponerse en orden de precedencia, y pueden ensamblarse de manera que la experiencia se multicanal. Generalmente, las reglas pueden aplicarse en componentes de una página (como el banner, el menú, etc.), la página en sí (direccionarle para páginas de país), elementos de campaña, segmentos de audiencias, elementos de contenido y búsquedas. Las plataformas de personalización pueden ayudar con búsquedas contextuales y sugerencias de contenido relacionado

En el mundo de la personalización, son realmente pocos los actores en el enterprise. El más sonado, sin duda, es Adobe Target. Le siguen Optimizely, Sas, Monetate y Acquia (los dueños de Drupal). Google también tiene su herramienta para personalizar, pero aún es muy joven para ser utilizada a gran escala. En todos los casos, es muy relevante cerciorarse cómo estas herramientas de personalización funcionan con las herramientas de analíticos que tenemos, debido a que habrá mucha interacción entre ellas.

Hablaremos más adelante más sobre el tema de la personalización desde una perspectiva un poco más del día a día, que hay mucho para masticar este aspecto. Una vez montado un buen CMS, unos buenos analíticos, un buen stack de optimización, es momento de dar una mirada a la orquestación de campañas.

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