Durante los últimos meses nuestros amigos de Machinalis han estado trabajando en un estudio alrededor de los beneficios de la personalización e-commerce en el ambiente digital, un tópico que no pierde tendencia.
Además de trabajar sobre el concepto de personalización e-Commerce, han llevado a cabo una serie de experimentos para comprender este término de una forma mucho más profunda y práctica. Tras sintetizar los experimentos se puede afirmar sin dudas que el concepto de personalizar resulta tan versátil como confuso.
¿De qué hablamos cuando hablamos de Personalización?
Desde el punto de vista del marketing, la personalización implica hacer sentir a cada cliente como único e irrepetible. Personalizar en el contacto directo con el cliente mejora la comunicación entre empresa y los potenciales compradores.
Desde el punto de un producto, personalizamos para maximizar resultados claves del negocio adecuando nuestra oferta, contenido e interacciones, a los valores, experiencias, creencias, formación y expectativas de los usuarios.
Entonces, dadas estas definiciones y llevando el concepto de personalización al terreno de un e-Commerce, decimos que para mejorar la comunicación que tenga el cliente con mi sitio debemos generar una experiencia de compra que le muestre contenidos o formas de interacción que resuene con la situación particular de cada usuario.
¿Y si hacemos un framework para entender la personalización?
Para analizar y entender en qué consiste la personalización en el journey de un e-Commerce, empezamos por desglosar las partes del journey y creamos un framework alrededor de eso.
Tomemos a Amazon, un referente fuerte en cuanto a personalización, como ejemplo para explicar el framework que proponemos:
1. Targeting:
El targeting se utiliza para determinar qué audiencias quiero promover o atraer, para generar campañas de acuerdo a estas audiencias y para lograr objetivos de adquisición y/o atribución.
Por ejemplo, cuando Amazon Music realiza una campaña off-line/on-line a través de tarjetas de regalo con promociones en campus universitarios. Se apunta a un segmento de la población particular, que percibe un beneficio especial por su pertenencia a ese segmento, y que facilita su onboarding.
¿Que pasa cuando mi campaña de targeting es exitosa y llegan leads a mi sitio? ¿Es suficiente esto para que ese lead se sienta único y especial?
Spoiler Alert: la respuesta es NO.
2. Identificación:
Cuando queremos generar sentido de pertenencia en los usuarios que llegan a nuestro e-Commerce, comenzamos a identificarlos.
Siguiendo con el ejemplo de Amazon, podemos ver que una vez que iniciamos sesión en el sitio pasamos de ser tratados como un usuario genérico a ser tratados por nuestro nombre. Un ejemplo clásico de esto es el “Hola, Juan”que vemos en la página principal.
También cada vez que generamos una acción relevante en la página, ej: hacernos miembros Prime, nos llega un mail genérico con información sobre la membresía pero la apertura de ese mail empieza con un “Querido Juan”.
¿Es esta la única forma de identificación? Claro que no.
Si entro a la home de Amazon y mi ciudad configurada para el envío de los productos es “Buenos Aires” el layout de la página de inicio se verá de cierta manera y con cierto contenido, mientras que si mi configuración es “New York” el layout y contenido de la página se verá diferente. Sucede lo mismo con mi configuración de idioma, la propuesta de layout y contenido que voy a ver se va a ver condicionada por el idioma que tenga configurado.
El uso de datos sociodemográficos puede llegar a niveles interesantes de sofisticación, pero aún no consideramos toda la faceta de personalización que se puede lograr conociendo comportamientos de los usuarios.
3. Personalización de la oferta:
Lo primero que relacionamos cuando hablamos de personalización es justamente la palabra Persona. Llevándolo a la definición que mencionamos al comienzo del post, la persona toma decisiones en base a experiencias, gustos, creencias.
¿Qué sucede cuando empezamos a enfocarnos en acciones menos genéricas y empezamos a mirar más que hace cada usuario en mi sitio?
Dentro de un e-Commerce, podemos aprender de los comportamientos de un usuario y en base a eso personalizar el contenido o la experiencia que le brindamos.
Volviendo a tomar referencia en Amazon, el sitio le muestra a cada usuario productos recomendados relacionados a las compras que realizaron o los últimos ítems que navegaron, brindándole de esta forma una experiencia única basada en sus intereses previos.
¿Se puede ir aún un poco más allá de la personalización que mirando sólo el comportamiento del usuario en el sitio?
4. Congeniality:
Las emociones juegan un papel central en la habilidad que tenemos las personas para entender y relacionarnos con el mundo.
También desde las emociones creamos conexiones con los objetos o productos a la hora de realizar una compra.
Si llevamos esto al ámbito del emotional design, podemos aprovechar la capacidad de adaptar nuestro e-Commerce teniendo en cuenta el impacto que va a tener el producto sobre la persona que está haciendo la compra, como se siente esa persona después de haber usado este producto o bien qué impacto tiene sobre sus emociones la experiencia que le brindamos durante la compra.
Si el usuario que ingresa a mi sitio, es una persona eco friendly, podemos mostrarle preferentemente productos elaborados con un alto compromiso ambiental, o podemos enfatizar desde los mensajes del e-Commerce cuánto está contribuyendo con el medio ambiente al no recibir sus facturas de compra en formato papel.
¿Aplica Amazon Congeniality en la experiencia que le brinda a cada usuario? Es mucho más difícil de detectar, pero sucede cuando un carrito contiene 3 items con envio gratis, y uno que no lo tiene, y Amazon nos consulta si estamos seguros de esa selección. Esto no es el caso de una oferta personalizada de envío gratis, sino que al percibir que mi intención es seleccionar ítems con envio bonificado, puedo haber cometido un error al seleccionar uno con envío estándar.
El hecho que haya tantas versiones acerca de qué representa y cómo debe personalizarse en e-commerce es lo que hace a esta área tan fértil. Lejos de instalar una única versión “to rule them all”, debemos aprovechar la capacidad de las diferentes perspectivas para desarrollar herramientas más complejas. En esta suma de estrategias, mas el estado del arte en tecnologías como machine learning, nos permiten entender al usuario como un tomador de decisiones, considerando emociones y convicciones, y de esta manera lograr experiencias realmente únicas dentro del e-Commerce.
Este artículo fue escrito por Cecilia Boretto y Patricio Maller, de Machinalis.
