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Personalización de contenido

Contribudor(es): Wesley Chai

La personalización de contenido es una estrategia que adapta las páginas web y otras formas de contenido a las características o preferencias de los usuarios individuales. Los datos de los visitantes se utilizan para proporcionar contenido relevante que aumenta tanto la satisfacción del usuario como la probabilidad de conversión de clientes potenciales.

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La personalización, que se utiliza con frecuencia para el servicio al cliente o las ventas de comercio electrónico, a veces se denomina marketing uno a uno, porque la página web de la empresa está diseñada para dirigirse específicamente a cada consumidor individual. La personalización es un medio para satisfacer las necesidades del cliente de manera más efectiva y eficiente, haciendo que las interacciones sean más rápidas y fáciles y, en consecuencia, aumentando la satisfacción del cliente y la probabilidad de que se repitan las visitas.

La personalización del contenido, de alguna manera, toma nota de lo que sucedió un día anterior, al hacer que las relaciones con los consumidores se adapten más al individuo. Cuando un cliente compra un libro en Amazon, por ejemplo, la próxima vez que visite el sitio la página de inicio de Amazon, como un empleado de ventas amable y servicial, saludará al cliente por su nombre y ofrecerá productos en stock que crea que al cliente le podrían gustar, como libros adicionales del mismo autor o libros comprados por otras personas que también compraron el libro que compró el cliente. Muchos portales, como Yahoo, permiten a los visitantes del sitio personalizar la página con categorías de noticias seleccionadas, informes meteorológicos locales y otras características.

Además del uso de cookies, las tecnologías detrás de la personalización incluyen:

  • Filtrado colaborativo, en el que se aplica un filtro a la información de diferentes sitios para seleccionar datos relevantes que pueden aplicarse a la experiencia de comercio electrónico específica de un cliente o grupo específico de clientes.
  • Creación de perfiles de usuarios, utilizando datos recopilados de varios sitios diferentes, que pueden dar como resultado la creación de una página web personalizada antes de que el usuario se haya convertido formalmente.
  • Herramientas de análisis de datos que se utilizan para predecir posibles interacciones futuras.

Métodos de personalización de contenido

En general, hay tres métodos principales de personalización de contenido:

  1. La segmentación crea un público objetivo amplio basado en variables demográficas y/o de comportamiento. Los grupos de segmentos de audiencia se pueden orientar en función de la edad, la geografía, el género, el cargo, el tipo de dispositivo que se utiliza o las interacciones pasadas de la marca. Aunque puede aumentar la relevancia del contenido dirigido a usuarios específicos, la segmentación no proporciona un alto grado de personalización.
  2. La personalización del contenido basada en personas es similar a la segmentación, pero crea personas de usuario más completas basadas en comportamientos y atributos más específicos.
  3. La personalización basada en el recorrido del comprador indica dónde se encuentran los usuarios en el embudo de ventas y proporciona el contenido adecuado.
El uso de motores de personalización ha aumentado un 28 % desde 2016.

Preocupaciones de privacidad y personalización del contenido

Dado que la personalización del contenido depende de la recopilación y el uso de la información personal del usuario, los problemas de privacidad son una preocupación importante. El Consorcio de Personalización es un grupo de defensa internacional organizado para promover y orientar el desarrollo de prácticas de marketing uno a uno responsable. Los miembros fundadores incluyen PricewaterhouseCoopers (PwC), American Airlines y DoubleClick.

El consorcio ha establecido objetivos éticos de gestión de la información y la privacidad; estos incluyen, por ejemplo, la sugerencia de que las empresas deben informar a los usuarios sobre la información que se recopila y los fines para los que se busca. Según una encuesta del Consorcio de Personalización de marzo de 2000 de más de 4.500 usuarios de la web, el 73 % de los encuestados consideró útil que los sitios web conservaran su información personal, mientras que solo el 15 % se negó a proporcionar información personal en línea. Al 63 % de los encuestados no le gustó tener que volver a ingresar información que ya habían proporcionado.

La importancia de los datos del cliente

Las estrategias de personalización de contenido se basan en información sobre clientes potenciales para brindar experiencias individuales. Por lo tanto, cualquier dato de cliente alcanzable es útil para maximizar la relevancia del contenido personalizado.

Los datos del cliente recopilados para brindar una experiencia personalizada pueden incluir, entre otros:

  • Rango de edad
  • Ubicación geográfica
  • Cargo, industria
  • Consultas de búsqueda
  • Datos de navegación
  • Hora y frecuencia de las visitas
  • Tipo de dispositivo (móvil, escritorio, Android, Mac, Windows)
  • URL de referencia
  • Comportamiento de la sesión, como clics y visitas a páginas.

Ejemplos de personalización de contenido

Spotify, Netflix y Amazon son ejemplos bien conocidos de plataformas que utilizan la personalización de contenido para sus experiencias de usuario:

  • Spotify hace recomendaciones de canciones, artistas y álbumes basados ​​en el historial de escucha pasado del usuario, los patrones de comportamiento de participación y lo que también escuchan otros usuarios similares.
  • Netflix funciona de manera similar al motor de recomendaciones de Spotify. Según el sitio web de Netflix, su motor de recomendaciones se basa en el historial de visualización, las interacciones del usuario con el servicio, la información del título (como el género, el año de lanzamiento, el reparto, etc.), la duración de las sesiones del usuario, la hora del día en que se ve y el tipo de dispositivo.
  • Amazon clasifica los resultados de búsqueda y genera recomendaciones de productos adicionales a partir de visitas a la página, historial de compras y otros datos de comportamiento.

Plataformas y herramientas de personalización de contenido

Las herramientas de software de personalización de contenido se basan en datos. Funcionan recopilando, agregando e identificando tendencias sobre los datos del consumidor. Estas herramientas pueden pertenecer a las categorías de plataformas de datos de clientes (CDP) o motores de personalización.

Ejemplos de herramientas de software de personalización de contenido en el mercado incluyen:

  • BroadVision
  • HubSpot
  • Evergage
  • Adobe Target
  • Optimizely
  • Omniconvert
  • Marketo
Este contenido se actualizó por última vez en septiembre 2020

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