¿Cuál es la diferencia entre optimización, recomendación y personalización?

20 Apr 2017 | By Tom Wilde

Desde que apareció el primer navegador, confiábamos en que Internet sería capaz de ofrecer una experiencia digital lo suficientemente inteligente como para conocer nuestros intereses y deseos.

Actualmente estamos viviendo solo los comienzos de la personalización.

Los móviles y las redes sociales han proporcionado un impulso enorme. Y la naturaleza individualizada de nuestros dispositivos móviles ha desbloqueado un camino aún más rico para entender cómo ofrecer una experiencia personal a través de las ventas, las noticias, el entretenimiento y las comunicaciones.

Pero la categoría de soluciones generalmente denominadas como "personalización" es confusa y se suele abusar del término. El último informe de Gartner enumeró los 36 vendedores que realmente estaban compitiendo en esta categoría.

Cuando profundizamos un poco y cavamos más allá de la superficie, encontramos que lo que se suele denominar como "personalización" en realidad se divide en tres categorías distintas de soluciones, cada una con casos de uso específicos:
 

Optimización: se utiliza para las decisiones que afectan a todo el público objetivo

La optimización, también conocida como test A/B, define la mejor presentación posible de algo a un amplio conjunto de usuarios. Normalmente, se utiliza un enfoque desafiador/pertinente mediante el cual la optimización hace rotar a una serie de candidatos frente a una audiencia durante un periodo de tiempo hasta que se declara un ganador.

Un ejemplo sería tratar de determinar qué texto logra generar más clics en un anuncio. Las marcas, normalmente pueden ejecutar estos test una y otra vez con una codificación relativamente compleja o realizando una serie de desarrollos internos.

La clave es que la optimización no busca la mejor presentación para cada usuario individual, sino más bien para el público en general. La optimización se revela fundamental a la hora de tomar decisiones sobre el diseño y la maquetación de un sitio web o una aplicación, el flujo de trabajo y el recorrido de la conversión del carro de la compra, y el diseño y la maquetación de la publicidad.
 

Recomendación: se utiliza para tomar decisiones basadas en comportamientos generales de la audiencia

Primas cercanas a la optimización son las soluciones de recomendación, que aplican el mismo enfoque a las piezas individuales de contenido. Normalmente, las recomendaciones se construyen basándose en una técnica conocida como filtrado colaborativo. La mayoría de los motores de recomendación comparan conjuntos similares de audiencias en función de los contenidos más populares o con mayor probabilidad de generar clics. El e-commerce es su aplicación más común.

Los algoritmos de recomendaciones construyen perfiles para cada elemento basándose en los artículos más estrechamente relacionados o comprados con frecuencia en comparación con otros artículos. Por ejemplo, los algoritmos pueden encontrar que un gran porcentaje de clientes que compran un cierto tipo de zapatos suelen compran un bolso en particular y por lo tanto recomendarán ese artículo como parte del recorrido del proceso de compra.

En el mundo de los medios digitales, las redes de contenido presentan una serie de enlaces con historiales que dirigen a la mayor cantidad de clics en función del tema o artículo específico que se esté visitando.

Al igual que ocurre con las soluciones de optimización, las soluciones de recomendación generan sugerencias basadas en comportamientos de un gran grupo de usuarios en lugar de adaptar los resultados al usuario individual.
 

Personalización: se utiliza para adaptar el contenido al usuario individual

El gran salto desde las soluciones de recomendación a las soluciones de personalización viene de la mano de la recopilación de datos del comportamiento de cada usuario individual durante su navegación.

Generalmente, los datos se recopilan mediante el uso de scripts de seguimiento. Las soluciones de personalización crean un perfil completo de cada usuario durante un periodo de tiempo y, en algunos casos, también crean perfiles detallados de todo el contenido que está produciendo un medio.

Estos perfiles de contenido funcionan como entrada de información adicional en los perfiles de usuario. Por ejemplo, entender el contexto de un conjunto de contenidos puede informar acerca del perfil de un usuario particular al que le guste consumir contenidos sobre George Clooney, el precio del oro o Siria. El perfil también incluye información sobre la hora del día, el navegador, la ubicación y el dispositivo desde el que se conecta cada usuario individual. Ciertos enfoques también pueden unificar el perfil de navegación de un individuo en varios dispositivos.

Toda esta información se convierte en "señales" adicionales que las marcas pueden utilizar para crear una "conversación" personal con el usuario, que puede incluir contenidos, ofertas o anuncios.

Los vendedores pueden combinar este amplio perfil de datos con las plataformas de administración basadas en la relación con los clientes (CRM), de correo electrónico y de publicidad, para mejorar aún más otros casos de uso. La personalización requiere un elevado nivel de sofisticación en las operaciones internas para apoyar el seguimiento, el montaje y el mantenimiento de los perfiles individualizados en tiempo real.

Estas soluciones se vuelven cada vez más poderosas y complejas dependiendo del enfoque que tome cada marca. Las expectativas para el sector son que las experiencias digitales se hagan más inteligentes con el tiempo y ofrezcan un contenido, unos anuncios y unas ventas cada vez más relevantes.

La clave para cumplir y superar dichas expectativas es comenzar centrándose en un objetivo específico y aplicar el enfoque correcto en cada paso del camino.

 

La personalización puede ayudar a reducir la tasa de rebote, aumentar la cantidad de tiempo que los visitantes pasan en un sitio web, incrementar su engagement, ofreciendo oportunidades de ventas y nuevas alternativas de monetización. Descargue Cómo crear experiencias online atractivas para el cliente a través de la personalización: una guía paso a paso para aumentar la adquisición, la retención y engagement de la audiencia

 

Consigna el cas de éxito