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Conversionday. Personalización y UX

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David Boronat, CEO de Multiplica desde Los Ángeles nos habla en el #conversionday sobre personalización y UX.

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Conversionday. Personalización y UX

  1. 1. 1 Personalización y experiencia de compra BCN MAD SCL MDE LIM MEXBOG MIA SFOBUE David Boronat
  2. 2. 2 ¡ Convencidos ! Ya no queremos sites tontos
  3. 3. 3 Queremos sites inteligentes
  4. 4. 4 Queremos sites relevantes
  5. 5. 5 Queremos sites proactivos
  6. 6. 6 Queremos sites personalizados
  7. 7. 7 Pero, ¿cómo incorporar esa inteligencia a nuestra experiencia de compra en línea?
  8. 8. 8© multiplica + + Input Usuarios y contexto Acciones y eventos Contenidos y componentes Proceso Audiencias y clústers Reglas y timings Contenedory ubicación Visualización y despliegue Output 7 ingredientes a definir y trabajar
  9. 9. 9 1Usuarios y contextos
  10. 10. 10 Usuario registrado Usuario anónimo Cliente 1Usuarios y contextos
  11. 11. 11Implícito Explícito 1Usuarios y contextos Edad Perfil: ocio/negocio Probabilidad de compra Historial de compra Nuevo usuario CONDICIÓN INTERESES DEMOGRÁFICO COMPORTAMIENTO SCORING NECESIDADES GEOLOCALIZACIÓN Última visita Dispositivo Nº sesiones Lifetime Value VIP Segmento Productos y marcas preferidos Emails abierto Campaña y fuente
  12. 12. 12 1Usuarios y contextos Perfilación de los nuevos visitantes desde el país de procedencia y el género.
  13. 13. 13 Preguntando activamente de forma amena y conversacional sobre necesidades y preferencias 1Usuarios y contextos
  14. 14. 14 1Usuarios y contextos Con un quiz inicial que permite conocer muy bien al usuario pidiéndole datos.
  15. 15. 15 2Accionesy eventos
  16. 16. 16 Visitar producto Visitar categoría Buscar producto Ordenar por criterio (precio…) Navegar por un tiempo Añadir en wishlist Añadir a favoritos Añadir para más tarde Comprar Registrarse 2Acciones y eventos
  17. 17. 17 Reconociendo y activando acciones que nos permitan reconocer intención e interés. 2Acciones y eventos
  18. 18. 18 Reconociendo y activando acciones que nos permitan reconocer intención e interés. 2Acciones y eventos
  19. 19. 19 3Contenidos y componentes
  20. 20. 20 Mensajes: Textos, imágenes, CTA, tono, lenguaje, destacados… Productos Ofertas: Recomendaciones, ofertas, descuentos, precios... 3Contenidos y componentes
  21. 21. 21 Mensajes 3Contenidos y componentes Personalización de mensajes, CTAs o imágenes, destacados...
  22. 22. 22 Mensajes 3Contenidos y componentes Personalización de mensajes, CTAs o imágenes, destacados...
  23. 23. 23 Productos 3Contenidos y componentes Recomendando productos que puedan tener cierta relación con el producto que estamos viendo. O aquellos que tienen alguna relación con nuestro comportamiento previo.
  24. 24. 24 Productos 3Contenidos y componentes Recomendando productos que puedan tener cierta relación con el producto que estamos viendo. O aquellos que tienen alguna relación con nuestro comportamiento previo.
  25. 25. 25 Propuestas y ofertas Con propuestas de captación, ofertas o descuentos. 3Contenidos y componentes
  26. 26. 26 4Audiencias y clústers
  27. 27. 27 Los casi-clientes Con producto en el carrito pero sin compra. 4Audiencias y clústers Basadas en comportamiento Compradores frecuentes Con 5 pedidos en los últimos 6 meses.. Clientes VIP Con LTV > 500 US$ Los reflexivos Más de 7 productos en la misma categoría Buscadores de chollos Ordenan sus búsquedas por precio y han visitado la sección Ofertas 3 veces Los mirones 1 compra cada 5 visitas Cliente puntual Una compra en los últimos 6 meses Los impulsivos Compra producto único en primera visita Oportunistas Más del 50% de sus compras son con cupón o promoción Valor
  28. 28. 28 Valor Según el tipo de comprador Papás con bebés Oficinas Deportistas Techies Alto-standing y lujo Fashionistas 4Audiencias y clústers
  29. 29. 29 5Reglas y timings
  30. 30. 30 5Reglas y timings Predictiva (con algoritmos y capacidad de predecir y aprender). Tipos de lógica de recomendación/personalización Prescriptiva (con audiencias y reglas a definir).
  31. 31. 31 5Reglas y timings Recomendando productos según algoritmos que aprenden sobre cuáles son los mejores productos que asociar. Personalizando de manera predictiva
  32. 32. 32 5Reglas y timings Fuente: Freshegg Personalizando con soluciones Software-as-Service
  33. 33. 33 Estrategia de captación Estrategia de venta cruzada KPI en el que incidir Driver comercial Objetivo de negocio Valor y diferenciación Promociones y descuentos Definición de audiencias Reglas y timings Hipótesis comerciales Acción y mensaje a desplegar Campañas y estacionalidad Estrategia comercial Objetivos y audiencias Táctica comercial 5Reglas y timings Con un método de trabajo claro que nos ayude a definir reglas de negocio a aplicar sobre audiencias. Personalizando en base a reglas definidas.
  34. 34. 34 5Reglas y timings Personalizando en función de la metereología Contextualizando el producto en función de la estación del año y la previsión metereológica.
  35. 35. 35 5Reglas y timings Personalizando en función de la geolocalización. Adaptando los contenidos (los más buscados, los más comprados, preferencias generales) y los servicios específicos de la tienda según la región.
  36. 36. 36 5Reglas y timings Aprovechando contextos personales con claros incentivos. Personalizando según tiempos y momentos.
  37. 37. 37 6Contenedor y ubicación
  38. 38. 38 Cuando buscamos Desde la homepage Desde la ficha de producto En el carrito Tras pagar Al añadir producto 6Contenedores y ubicación En nuestras comunicaciones
  39. 39. 39 Contextualizar según la hora del día, el día de la semana o el momento del año. Contextualizar según la geolocalización, el clima o la fuente de tráfico del usuario. 6Contenedores y ubicación Desde la homepage en primeras visitas
  40. 40. 40 6Contenedores y ubicación Contextualizar según la hora del día, el día de la semana o el momento del año. Contextualizar según la geolocalización, el clima o la fuente de tráfico del usuario. Desde la homepage en primeras visitas
  41. 41. 41 6Contenedores y ubicación Contextualizar según la hora del día, el día de la semana o el momento del año. Contextualizar según la geolocalización, el clima o la fuente de tráfico del usuario. Desde la homepage en primeras visitas
  42. 42. 42 6Contenedores y ubicación Con recomendaciones de producto en función del historial de navegación. Desde la homepage en segundas visitas
  43. 43. 43 6Desde la búsqueda de producto FALTA EJEMPLO Contenedores y ubicación Con recomendaciones y propuestas en la misma página de resultados.
  44. 44. 44 6Contenedores y ubicación Desde la misma ficha de producto Recordando en todo momento los productos visualizados.
  45. 45. 45 6Al añadir un producto al carrito de compra Contenedores y ubicación Recomendando productos que puedan complementar el producto que estamos comprando.
  46. 46. 46 6Desde el carrito de la compra Contenedores y ubicación Recordando hasta el último momento productos por los que nos hayamos interesado.
  47. 47. 47 6Desde el carrito de la compra Contenedores y ubicación Al querer abandonar el carrito de compra.
  48. 48. 48 6Desde la página de confirmación Contenedores y ubicación Aprovechando cualquier instancia para ampliar el pedido de nuestros clientes.
  49. 49. 49 6En el mismo mail de confirmación Mostrando productos relacionados en email de confirmación. Contenedores y ubicación
  50. 50. 50 6Desde nuestras comunicaciones Contenedores y ubicación Dando un claro motivo para finalizar la compra: Envío gratis o cupón de descuento.
  51. 51. 51 7Visualización y despliegue
  52. 52. 52 7Visualización y despliegue Substitución Incrustación Aparición Son múltiples las fórmulas de desplegar nuestra capa de personalización e inteligencia comercial.
  53. 53. 53 Substitución Incrustación Aparición 7 Son múltiples las fórmulas de desplegar nuestra capa de personalización e inteligencia comercial. Visualización y despliegue
  54. 54. 54 Substitución Incrustación Aparición 7 Son múltiples las fórmulas de desplegar nuestra capa de personalización e inteligencia comercial. Visualización y despliegue
  55. 55. 55 7 Substitución Incrustación Aparición Son múltiples las fórmulas de desplegar nuestra capa de personalización e inteligencia comercial. Visualización y despliegue
  56. 56. 56 7 Deberemos definir las áreas donde incorporar nuestras reglas de negocio o algoritmos predictivos. Visualización y despliegue
  57. 57. 57 7 Y trabajar la mejor visualización para recomendar mensajes o producto. Visualización y despliegue
  58. 58. 58 Y trabajar la mejor visualización para recomendar mensajes o producto. 7Visualización y despliegue
  59. 59. 59© multiplica Un framework para diseñar cómo incorporar inteligencia a nuestros sites. + + Input Usuarios y contexto Acciones y eventos Contenidos y componentes Proceso Audiencias y clústers Reglas y timings Contenedory ubicación Visualización y despliegue Output
  60. 60. 60 Caso Celebrity Cruises
  61. 61. 61 Usuarios geolocalizadosUsuario Visitan nuestro sitioAcción Mensaje destacadoContenido Usuarios con clima fría en el nordeste de los Estados Unidos: con nieve o forecast de nieve en los próximos días. Audiencia Mostrar destacado apropiado para frío y nieve.Regla Página de inicio.Contenedor SubstituciónVisualización Caso Celebrity Cruises
  62. 62. 62 Caso Celebrity Cruises en CTA en destacado +27%
  63. 63. 63 Caso Celebrity Cruises
  64. 64. 64 Usuarios que realizaron una búsqueda de un crucero previaUsuario Visitan nuestro sitio de nuevoAcción Mensaje destacadoContenido Usuarios que realizaron una búsqueda de un crucero en el Caribe, Alaska, Europa o Bermuda en los últimos 30 días. Audiencia Mostrar destacado adaptado a destino buscado.Regla Página de inicio.Contenedor SubstituciónVisualización Caso Celebrity Cruises
  65. 65. 65 Caso Celebrity Cruises en CTA en destacado x4
  66. 66. 66 Gracias !

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