Este programa vamos a centrarlo en entender un poco mejor cómo funciona la personalización en las tiendas online. Lo vamos a hacer con Ander Orcasitas, Regional VP, director regional para el sur de Europa, Latam, y Rusia de la herramienta de personalización Dynamic Yield.
Nos cuenta cómo funciona la personalización en las webs y también lo que están trabajando para que ese tipo de mejoras de la experiencia se trasladen más allá del ecommerce: a la atención en tienda física.
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Entrevista Ander Orcasitas (Dynamic Yield)
14:21 ¿Cuáles son las diferencias entre herramientas de automatización y personalización?
Las de automatización te dan un lienzo en blanco donde tú puedes marcar las pautas que tiene que automatizar. Las de personalización ya vienen con los algoritmos hechos.
La automatización es necesaria sobre todo para mail, con unos workflows fijos que te crearán en el entorno web y físico una telaraña en la que el usuario puede tener diversos atributos en base a audiencias, afinidad o modelos de predicción. Y en cada tipo de la zona de la web de la experiencia offline puede ver diferentes resultados, en tiempo real va a definir que va a ver cada usuario en ese momento.
Las cajas de productos recomendados que suelen verse en los ecommerce, entre otras muchas cosas, suelen aparecer de primeras dependiendo de la experiencia del usuario. Hoy en día se analiza el contexto del usuario para saber qué producto voy a enseñar, en base a un modelo de afinidad. Por ejemplo, si nunca ha estado en mi página voy a mostrar más mi branding y mi marca con más contenido para captarla.
Hacer esto de forma manual es inviable, debes tener una persona encargada y automatizar en cada tipo de usuario.
18:18 Ya no se toman decisiones en base a la navegación onpage, sino que si el usuario está registrado puedas unir su navegación por diferentes dispositivos ¿No?
Sí. A día de hoy tienes 5 tipos de usuarios:
- El que entra a tu página y no te da el consentimiento. Debes optimizar en base a elementos contextuales o globales.
- El que te da consentimiento pero no tienes identificado. Creas en tiempo real un perfil de afinidad
- El usuario identificado, que es el perfecto. Se que ha hecho el usuario en los distintos canales y dispositivos.
- El usuario loyalt, que ya tengo toda la información y modelos de predicción.
La idea es utilizar todo esto y cruzarlo con el tipo de página en la que esté y su experiencia en tienda. Hay todo tipo posibilidades con Dynamic Yield, tiene un motor con un modelo no supervisado donde lo dejas 60 días y aprende de los datos, sabiendo qué palancas son necesarias para conseguir ese resultados. Aprendiendo a qué mirar, en ocasiones no tienen sentido para ti pero realmente encuentra correlaciones. No solo es un algoritmo, es una lógica de qué tengo que enseñar a cada usuario.
La automatización del sistema es lo más importante. Todavía hay mucha mentalidad de funnel y data retail. En retail hay mucho conocimiento offline que es complicado traspasar al mundo online. Cuando unes offline y online hay muchas marcas retailers que tienen sus trucos para captar y fidelizar. Conozco a mucha gente que está intentando llevar esos truquitos para conseguir que los algoritmos los capten y poder personalizarlos.
32:05 ¿Cuánto vale una herramienta como la vuestra?
Cobramos en base a volumen y tráfico. Si eres una empresa más pequeña te va a cobrar en base a un tráfico menor, hay menos cálculos. Sobre todo si miras en mercados donde ya somos líder, como EEUU, UK o Alemania, son clientes de medio tamaño que tienen personalización. La ventaja de una empresa grande es que tienes más recursos pero necesitas muchas firmas para lanzar cualquier cosa.
Las ventajas de la empresa mediana es que ya miran la personalización a través del funnel y pueden volar, pueden lanzar y ser más ágiles. Por eso la mayoría de nuestros clientes son medianos. Es verdad que cuando comienzas una tienda ecommerce desde el principio, empezaría con herramientas más sencillas con un set up de Google Analytics y cosas básicas y si pueden ser gratuitas.
34:07 ¿A qué le llamas volumen medio de tráfico?
Tenemos un cliente en Alemania que es un B2B que vende tiras industriales, tiene 10.000 visitantes al mes. Como son un cliente B2B a la mínima que viene un cliente a comprar este tipo de piezas lo tienes muy encasillado, necesitas poco input para cambiar la página. Si viene para temas de construcción o fresadoras va a ver una página adaptada para esa persona.
La clave es gatear, luego andar y correr. La manía de algunos bancos o telcos es pasar 6 meses creando el plan perfecto y luego comenzar a ejecutarlo. Cuando trabajamos con bancos suecos o ingleses empiezan desde lo bajo, probando cosas. Creando hipótesis y teniendo aprendizajes, a la hora de ejecutar van a caer muchas hipótesis. Todo lo que puedas probar deberías hacerlo, es lo que te va a permitir tener impacto rápido y aprender.
Todo lo que Dynamic Yield hace es con una capa de testeo encima. Ya sea dividir teste por cada subgrupo de tipo de usuario, no separamos el testing del resto, es una parte integral. Mostrando el impacto micro y macro.
41:00 ¿Cuál es el impacto de no tener o tener implementado una herramienta como la vuestra?
Hicimos un análisis de impacto con nuestras personalizaciones, vieron que habían dos impactos en empresas que ya tenían muchas herramientas. Este tipo de empresas suelen tener un impacto de conversión de un 5-15% en un año y una reducción de costes de clientes de un 10-30%, quiere decir que cuando traigo un cliente soy mucho más relevante con elementos contextuales.
Normalmente cuando miramos a esto tenemos más de 5% de usuarios que ya son avanzados, cuando trabajamos con bancos nunca esperamos menos de un 20% de conversión en muchas de las campañas que generamos. Si tienes alguna herramienta sencilla y algún recomendador básico el impacto suele ser bastante alto. Queremos enseñar esto al mercado y demostrar que es una herramienta escalable donde puedes ejecutar del modo más fácil y rápido posible.
43:00 También trabajáis en tiendas físicas ¿no?
Manualmente lo puedes hacer, el problema es que es muy complicado conectarlo y trabajarlo de manera hábil. Lo bueno de Dynamic Yield es que al mismo tiempo estás trabajando toda una carga de experiencia en front y una carga back en tiempo real. Y puedes hacerlo desde web o app.
Este tipo de experiencia utiliza la información Dynamic Yield mostrando la información al trabajador, viendo las afinidades y gustos del cliente desde que entra en tienda. Con estas pistas el empleado puede mejorar la eficiencia de venta. Todo esto, debe estar identificado el usuario.
47:18 ¿Nos puedes decir grandes marcas con las que colaboráis?
Decathlon, Media Markt e Inditex, están invirtiendo mucho en online y omnicanalidad. Imagina que llevas merchandising y CRO y quieres crear un gran impacto, para hacer cambios en las páginas necesitas muchas firmas para hacer cambios. Las grandes firmas nunca deben cambiar la experiencia de usuario y que la web sea hecha para el usuario.
Las empresas medianas saben que tienen diferentes tipos de usuarios y tienen que comenzar a cambiar la web basada en la experiencia de usuario.
54:35 ¿Cuáles son vuestros retos?
Todo lo que tiene que ver con consentimiento y cookies está bien, es un problema solo para pequeñas herramientas. El consentimiento es importante ser capaces de optimizar la página con y sin consentimiento, muchas herramientas solo pueden utilizarla cuando el usuario da el consentimiento limitando mucho, hay que mostrar la página en base al contexto.
Donde veo el cambio, sobre todo mirando a equipos que llevan programas de personalización en EEUU y que en Españas se ven en grandes empresas, es la capacidad de tener recursos técnico propio. En un primer paso utilizar Dynamic Yield donde utilizas plantillas rápidas de UX. Pero cuando comienzas a cambiar la experiencia de usuario, normalmente se debe tener una persona que cambien las plantillas en función al usuario.
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