La esencia
- Personalización efectiva. Las estrategias de personalización, como las de Amazon, aprovechan los datos de los clientes y el análisis predictivo para ofrecer recomendaciones personalizadas, mejorando la participación y la lealtad de los usuarios.
- Revolución de las recomendaciones. Los motores de recomendación van más allá de las sugerencias de productos, incluidos correos electrónicos personalizados, páginas de destino y reseñas, fundamentales para el éxito de Amazon en la creación de una experiencia de compra coherente.
- Éxito componible. La arquitectura componible facilita la integración perfecta de plataformas de personalización con motores de decisión y soluciones de búsqueda, lo que mejora significativamente las experiencias de los usuarios.
Cuando se les pide que den un ejemplo de una organización que ofrece excelentes experiencias personalizadas, la mayoría de la gente suele hablar de Amazon. El gigante del comercio electrónico es conocido por su capacidad de brindar a los usuarios recomendaciones altamente personalizadas basadas en sus compras anteriores, historial de navegación e incluso comportamiento en tiempo real a través de su motor de recomendaciones.
Echemos un vistazo a cómo crear una estrategia de personalización eficaz.
Por ejemplo, si un cliente compra productos electrónicos con frecuencia, el motor de recomendaciones de Amazon le sugerirá nuevos dispositivos, accesorios y lanzamientos de productos relevantes adaptados a sus intereses. Además, el motor de recomendaciones de Amazon se extiende a otros aspectos del proceso de compra, como notificaciones personalizadas por correo electrónico, reseñas de productos e incluso páginas de destino personalizadas, creando una experiencia de compra coherente y personalizada que mantiene a los usuarios interesados y regresando por más.
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Problemas al aplicar la estrategia de personalización de Amazon
Para emular el éxito del motor de recomendaciones de Amazon, numerosas organizaciones inician sus esfuerzos de marketing personalizado con la aspiración de emular la reconocida capacidad de Amazon para mejorar las conversiones, elevar la satisfacción del cliente y fomentar la lealtad inquebrantable de los clientes, todo lo cual tiene un impacto directo en sus resultados. Para lograr estos objetivos, con frecuencia emprenden el camino de analizar meticulosamente los recorridos de sus clientes, crear perfiles complejos de clientes y consolidar los datos de sus clientes. Sin embargo, la longevidad de estos programas de personalización a menudo plantea un desafío sustancial.
Muchas organizaciones se enfrentan a la presión constante de ofrecer constantemente contenido personalizado y extraer información valiosa del creciente conjunto de análisis de datos. Desafortunadamente, algunos pasan por alto la necesidad de ver sus iniciativas de personalización como un maratón en lugar de una serie de carreras breves, lo que en última instancia impide su capacidad para desbloquear todo el potencial de sus esfuerzos.
Este error común en los programas de personalización a menudo pasa por alto el quid de la eficacia de la personalización de Amazon: la utilización de recomendaciones eficientes basadas en búsquedas. De hecho, la mayor parte de la estrategia de personalización de Amazon no depende de que los equipos de marketing elaboren meticulosamente textos personalizados para visitantes o segmentos individuales. En cambio, aprovechan el poder del análisis con sus extensos datos de clientes para ejecutar consultas personalizadas, que, a su vez, recuperan los productos y accesorios más pertinentes adaptados a las preferencias y necesidades únicas de cada usuario.
Este enfoque a menudo se ignora prematuramente en las primeras etapas de un programa de personalización, particularmente cuando la organización no opera en el sector del comercio electrónico o carece de un catálogo de productos para ofrecer recomendaciones. Sin embargo, el ámbito de las recomendaciones abarca mucho más que solo productos. En su lugar, considere los distintos tipos de contenido a su disposición y cómo pueden generar conversiones en su sitio. Podría implicar sugerir eventos, destinos locales o incluso proveedores de atención médica en función de factores como la disponibilidad y la proximidad al usuario. Las posibilidades de estrategias de recomendación son amplias y se extienden mucho más allá de los productos de comercio electrónico tradicionales.
Hasta hace poco, la integración de búsquedas efectivas y recomendaciones de contenido en sus esfuerzos de personalización planteaba un desafío considerable. Sin embargo, con la llegada de la arquitectura componible moderna, conectar plataformas de personalización con motores de toma de decisiones para buscar soluciones se ha vuelto notablemente más accesible a través de API estandarizadas. Si bien estas soluciones de búsqueda tradicionalmente admiten la función de búsqueda de un sitio web, lo que permite a los visitantes buscar y filtrar contenido según sus preferencias, vincularlos a su plataforma de personalización permite la generación de recomendaciones de contenido específicas del contexto en varios aspectos de su experiencia en el sitio web. Esta integración puede mejorar significativamente la experiencia general del usuario.
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Plataformas de toma de decisiones y personalización componibles
En uno de mis artículos anteriores, «Dominar la personalización en la estrategia de marketing digital», describí un enfoque para conceptualizar su estrategia de personalización. Al considerar metódicamente las distintas etapas y ofertas, y definir sus requisitos y limitaciones específicos, se puede establecer un marco de toma de decisiones sólido. Este marco ayuda a determinar la siguiente mejor oferta, guiando eficazmente a sus visitantes hacia la siguiente fase de su viaje digital.
Este enfoque gana aún mayor potencia cuando se integra con recomendaciones de contenido impulsadas por la tecnología de búsqueda. En lugar de elaborar laboriosamente textos para orientar las experiencias del usuario para una oferta elegida, la estrategia implica crear consultas de búsqueda personalizadas que tengan en cuenta el comportamiento del visitante. Estas consultas están diseñadas para identificar el contenido que tiene más probabilidades de resonar en el visitante y, en consecuencia, aumentar la probabilidad de una conversión exitosa. La sinergia entre el marco de toma de decisiones y las recomendaciones de contenido basadas en búsquedas permite a las organizaciones ofrecer contenido personalizado y contextualmente relevante en cada etapa del recorrido del visitante.
En el ámbito de la implementación de su estrategia de personalización, existe una multitud de motores de personalización disponibles en el mercado, cada uno con su propio conjunto de filosofías y metodologías con respecto a la gestión de datos, la toma de decisiones y la entrega de contenido. Las plataformas más avanzadas, sin embargo, adoptan un enfoque componible. Estas plataformas ofrecen métodos de integración claros y adaptables, lo que permite a las organizaciones incorporar sin problemas recomendaciones de contenido de plataformas de búsqueda externas. Esta integración armoniosa permite a estos motores de personalización crear experiencias de usuario más sofisticadas, basadas en datos y contextualmente relevantes que impulsan una mayor participación y conversiones.
Tengo experiencia de primera mano con la plataforma de personalización componible de Sitecore, Sitecore Personalize. Esta plataforma ofrece una poderosa capacidad de toma de decisiones, lo que permite una integración perfecta con servicios de terceros. Cuando se emplea para integrar soluciones de búsqueda que admiten API abiertas, simplifica las complejidades de la integración subyacente. Luego, los especialistas en marketing pueden elaborar fácilmente sus propias consultas específicas, revisar los resultados e incorporarlos sin problemas en las experiencias de usuario presentadas en varios canales. Esto agiliza el proceso y permite a los especialistas en marketing aprovechar todo el potencial de las recomendaciones de contenido basadas en búsquedas sin la carga de detalles técnicos complejos.
Más allá de la búsqueda básica
La clave para hacer efectivo este enfoque de personalización radica en la elección de la plataforma de búsqueda subyacente y su capacidad para seleccionar y ofrecer el contenido más adecuado para el punto de contacto y canal específico en el que interactúa con sus clientes. Muchas organizaciones ya contarán con una plataforma de búsqueda, que atiende principalmente a la función de búsqueda del sitio web. Si bien esto ciertamente puede abordar casos de uso básicos, puede no llegar a aprovechar todo el potencial de lo que sabemos sobre los visitantes individuales.
Las plataformas de búsqueda avanzada van un paso más allá al aprovechar el poder del seguimiento de datos y el aprendizaje automático. Estas plataformas tienen la capacidad de generar recomendaciones de contenidos que se adaptan excepcionalmente a las preferencias y comportamiento de cada visitante. Además, pueden profundizar en los patrones de búsqueda colectiva de múltiples visitantes y segmentarlos en audiencias «parecidas».
Esta segmentación les permite identificar visitantes que siguen rutas similares a través de su sitio web, lo que, a su vez, ayuda a determinar qué contenido tiene más probabilidades de generar conversiones exitosas. En esencia, las plataformas de búsqueda avanzada elevan significativamente el nivel de personalización al ofrecer información detallada sobre el comportamiento y las preferencias de los visitantes, lo que facilita una estrategia de personalización más eficaz y basada en datos.
Coveo es uno de los pioneros en este tipo de búsqueda impulsada por IA. Coveo es particularmente capaz si tiene múltiples fuentes de contenido o necesita filtrar contenido según permisos de seguridad. Si sus requisitos se centran principalmente en contenido web, existe una gran cantidad de opciones que respaldan resultados personalizados, aunque se debe considerar su nivel de IA y la relevancia de sus recomendaciones de contenido.
Como señaló Eric Immerman, que dirige la práctica de búsqueda de Perficient, «una buena plataforma de búsqueda no sólo tendrá una muy buena IA, sino que también será configurable por la empresa». No debería funcionar como una misteriosa caja negra, sino que debería exponer una serie de parámetros configurables que permitan a las empresas alinear la búsqueda con sus objetivos y audiencias específicas. Esta capacidad de configuración permite que los modelos de aprendizaje automático produzcan resultados más efectivos y personalizados, garantizando que la experiencia de búsqueda se alinee estrechamente con los requisitos comerciales.
Una consideración fundamental al evaluar plataformas es el rendimiento del motor de búsqueda y las consultas que emplea. La latencia en las respuestas a las consultas puede potencialmente anular los beneficios de las experiencias personalizadas que pretende ofrecer. Por lo tanto, es vital probar rigurosamente las API para garantizar que funcionen a niveles aceptables.
Para mitigar cualquier posible problema de lentitud, considere estrategias como cargar la experiencia personalizada en la mitad inferior de la página o implementar una ventana emergente retrasada o una notificación de alerta. Estas tácticas ayudan a eliminar la percepción de lentitud, garantizando una experiencia de usuario receptiva. Dar prioridad al rendimiento de la plataforma de búsqueda es esencial para mantener una percepción positiva del usuario y lograr los resultados de personalización deseados.
Elaboración de experiencias específicas
La integración componible de motores de personalización con soluciones de búsqueda sin duda hace que este enfoque sea factible, pero la base de una implementación exitosa sigue siendo una estrategia bien pensada. Simplemente realizar una búsqueda e insertar los mejores resultados en un nuevo widget sin un enfoque estratégico es insuficiente. Igualmente crucial es la necesidad de analizar meticulosamente los recorridos y las personas de los clientes, discerniendo cómo se pueden aprovechar las experiencias basadas en búsquedas para guiar a los usuarios de manera efectiva hacia sus objetivos previstos. Una estrategia eficaz actúa como brújula, garantizando que la utilización de estas herramientas se alinee con los objetivos generales de mejorar la participación del usuario e impulsar las conversiones.
Una estrategia bien diseñada para una empresa de servicios financieros podría implicar presentar ofertas relevantes basadas en los intereses previos de un visitante que regresa. Por ejemplo, si este visitante hubiera explorado previamente los Certificados de Depósito (CD) en el sitio web del banco, los motores de búsqueda y personalización integrados colaborarían para crear una experiencia personalizada. El motor de personalización identifica el interés específico del visitante en los CD, teniendo en cuenta los tipos y términos que han explorado previamente. Al mismo tiempo, el motor de búsqueda recupera datos en tiempo real sobre los CD disponibles y sus tasas de interés actuales. Al regresar el visitante, la página de inicio muestra de manera destacada una lista…
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