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Una web para cada usuario

Sí, no me he vuelto loco. No me refiero a hacer una página para cada usuario, sino a que esta se adapte a sus gustos y comportamientos, aprendiendo continuamente y mejorando la experiencia.

Para ello una de las teorías más potentes de customización es la desarrollada por Richard Bartle sobre los diferentes tipos de usuarios. En este caso basó su modelo en usuarios de videojuegos. Posteriormente se han introducido mejoras y realizado nuevas teorías en base a su modelo, hasta la que se considera casi un estándar, elaborada por Andrzej Marczewski cuyo artículo completo podéis leer en el siguiente enlace.

Pero vamos a lo que vamos que se nos va de las manos el post :P… Una de las empresas que mejor realiza esta \”customización automática\” de la web es Amazon. Veamos el caso.

Amazon y la adaptación del catálogo al usuario

La plataforma líder de eCommerce no sólo destaca por sus precios bajos y su excelente servicio, sino por ofrecer aquello que los usuarios quieren.

Pero, un momento… ¿cómo hace esto?

Amazon aplica algoritmos a la navegación de cada usuario que van modificando la ofertas sugeridas. Así, si un cliente busca un determinado libro de Paul Auster, las características de esta obra le dirán a Amazon que en las diferentes páginas que visite debe ofrecerle no sólo libros del mismo autor o de ese género, sino productos relacionados en base al algoritmo. De este modo pueden pasar cosas tan espectaculares como que busques un videojuego como Civilization V (estrategia + historia) y cuando sigas navegando por la página te sugieran que compres la biografía de Carlomagno.

Amazon

Con esto Amazon no sólo está haciendo que el porcentaje de compra sea mayor, sino que la experiencia, el valor percibido por el usuario, es mayor (aunque no realice la compra). Éste siente que se interesan por él y ve algo tan frío como una web de eCommerce algo más cercano.

Un paso más allá: aplicando gamificación

Pero vayamos un paso más allá. Intentemos aplicar dinámicas de juego y comportamiento a esta customización.

Como hemos dicho antes, hay teorías como la de Bartle que tratan de catalogar a los \”jugadores\” (en nuestro caso usuarios) según su comportamiento. Qué sucedería si estudiásemos de forma continua a cada usuario que utiliza nuestra plataforma y ofreciésemos experiencias diferentes adecuadas a su perfil. Estamos hablando no sólo de sugerencias de contactos y productos, sino de entornos, disposiciones, colores, tamaños, widgets, etc. Una adecuación total e individualizada.

Para conseguir lo anterior tenemos que aplicar cuatro fases a nuestra plataforma. Vamos a definirlas:

1. Identificación del tipo de usuario. Una vez que el visitante está en la web podemos \”trackear\” su actividad con cookies, guardarla en nuestras bases de datos, asociar eventos de APIs como la de Google Analytics y en base a ello hacer una primera valoración sobre qué tipo de usuario es.

2. Aplicar cambios en la plataforma. Ya identificado el usuario ofreceremos una experiencia propia para él. Customizaremos aquello que maximice su utilidad y mejore el rendimiento del sitio para con él. Estos cambios pueden ser desde aplicaciones sencillas (sugerencias de otros contactos, actividades, páginas…) o muy complejas: cambios de disposiciones, tamaños, estilo de la navegación. Ojo: la customización debe ir unida a la coherencia de la plataforma. No podemos perder la imagen corporativa.

3. Mejora del algoritmo de aplicación. Debemos hacerlo de forma continua, acercando a la realidad (identificación del tipo de usuario) la plataforma. Esto se complica, podemos dejarlo para una segunda fase, pero sin duda se trata de la fase crítica para hacer de nuestra customización algo realmente potente. La fórmula que hayamos creado para identificar tipos de usuarios debe mejorar con el propio uso. No es necesario aplicar algo tan \”bestia\” como machine learning, pero sí que necesitamos estudiar los comportamientos de nuestros usuarios para ver si nos estamos equivocando en la asignación de un tipo o podemos incluso crear subtipos.

4. Aplicación de mejoras a la plataforma. Aquí los tests A/B son geniales. Una vez que sabemos qué mejora queremos aplicar, lo hacemos sólo a una muestra de nuestros usuarios y medimos el resultado. Si es positivo, adelante; si no, nos quedamos como estamos. Se trata de conseguir que esa idea maravillosa sobre una nueva feature tenga un sentido real para nuestro target y no sólo para nuestro ego (nótese el tono sarcástico :).

Los puntos 3 y 4 son cíclicos, de forma constante debéis trabajarlos para dar con la fórmula correcta, no se trata de hacerlos una vez y esperar que el dinero caiga del cielo, esto se puede complicar todo lo que queráis (suena bien, no? :P)

Por mi parte esto es todo, espero haber sembrado la duda en vuestras cabecitas sobre lo que estáis haciendo y que esto os ayude a mejorar la Experiencia de Usuario de vuestras plataformas. El día a día nos consume y dejamos de lado reflexiones de este tipo que pueden ser claves. Espero que os ayude.

Para cualquier duda podéis encontrarme en @guiyermoruiz y LinkedIn


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