Transforma la home de tu eCommerce con la personalización one-to-one en tiempo real (Caso de uso).

Hoy vamos a hablar sobre cómo la personalización puede transformar la experiencia de compra en un eCommerce. Y no me refiero a cualquier personalización, sino a la personalización one-to-one que se puede implementar en la página de inicio de un eCommerce con Pleasepoint.

Este es el índice de contenidos para el caso de uso.

1. Descripción del caso de uso: Personalización one-to-one en la home.
2. Objetivos y beneficios de la recomendación one-to-one en la página de inicio.
3. Requisitos para implementar el caso de uso.
4. Módulos de pleasepoint necesarios para este caso de uso.
5. Tareas para la implantación.

¿Por qué es tan importante personalizar?

Pues, simple: a todos nos gusta sentir que lo que vemos es relevante para nosotros, que alguien ha hecho el esfuerzo de entender lo que necesitamos o lo que podría interesarnos.

Aquí entra en juego la recomendación de productos one-to-one, una técnica que permite mostrar productos personalizados para cada usuario, basándose tanto en su comportamiento en tiempo real como en su historial de compra.

Si quieres ver otrs casos de uso fácilmente desplegables con Pleasepoint te compartimos estos enlaces:

• Cinco casos de uso de la Inteligencia Artificial de Pleasepoint aplicados en el eCommerce.
• Seis casos de uso de inteligencia artificial aplicados en el CRM.

Descripción del caso de uso: Personalización one-to-one en la home.

Vamos a imaginar un escenario. Tienes un eCommerce, y cada día cientos de personas acceden a tu página. Todos son diferentes, cada uno tiene sus propios gustos, hábitos de compra y, por supuesto, un comportamiento único al navegar. Entonces, ¿por qué deberías mostrarles los mismos productos? Con la recomendación one-to-one de Pleasepoint, esto cambia por completo.

El sistema analiza el comportamiento en tiempo real del usuario: qué ha visto, qué ha añadido al carrito, cuánto tiempo pasa en determinadas páginas, etc. Si el usuario está logueado, también tiene en cuenta su historial de compras. Con toda esta información, el sistema selecciona los productos más relevantes y los muestra en la página de inicio.

¿Qué conseguimos con esto?

Que el usuario se sienta más atraído por los productos que ve. Si son productos que realmente le interesan, la probabilidad de que haga clic en ellos y visite la página de producto (PDP) aumenta considerablemente.

La personalización one-to-one, al aumentar la relevancia de los contenidos mostrados al usuario, aumentamos el engagement con el usuario y los resultados de conversión final a venta.

Una buena práctica es crear el test A/B con la recomendación one-to-one de productos VS los productos seleccionados manualmente o en de forma automática utilizando los bestsellers o los productos que son tendencia en un periodo próximo de tiempo.

Estos son los resultados de comparar la recomendación one-to-one VS los productos bestsellers:

• x34 el acierto en la precisión en 5 productos.
• x18 el acierto en la precisión en 10 productos.
• x32 el acierto en el orden de 25 productos.
• x93 la cobertura de productos del catálogo mmostrados.

Objetivos y beneficios de la recomendación one-to-one en la página de inicio.

Uno de los principales objetivos de implementar la personalización one-to-one en la página home es, evidentemente, incrementar las visitas a las páginas de producto (PDPs). Si el usuario ve productos que realmente le interesan desde la página de inicio, tiene más posibilidades de hacer clic en ellos y, con suerte, añadirlos al carrito.

Y aquí es donde las cifras empiezan a hablar por sí solas. Las pruebas A/B que hemos realizado en diferentes eCommerce que utilizan Pleasepoint nos han mostrado resultados muy interesantes:

• Incremento medio del 35% en las visitas a las páginas de producto. Cuando se muestran productos relevantes, los usuarios hacen más clics y exploran más.
• Incremento medio del 24% en el número de productos añadidos al carrito. No solo visitan más, sino que también terminan añadiendo productos a su cesta.
• Incremento medio del 17,7% en la conversión final. Al final, lo que importa es vender, y este tipo de personalización ayuda a convertir más visitantes en compradores.
• Automatización de la selección de productos. No hace falta que un equipo esté continuamente decidiendo qué productos mostrar. El sistema lo hace automáticamente, basado en datos en tiempo real y el historial del usuario.

Puedes ver el caso de éxito de Condis en este enlace.

Requisitos para implementar el caso de uso.

Vale, todo suena fantástico. Pero, ¿qué necesitas para poder implementarlo?

Lo primero que debes saber es que necesitas una buena base de datos. La personalización one-to-one se basa en datos, así que si no los tienes, no puedes personalizar nada.

Para implementar este caso de uso, debes asegurarte de que el feed de productos esté bien estructurado. Es decir, que contenga el nombre del producto, una buena descripción, el precio, la imagen y cualquier otro dato relevante. Estos detalles son los que el sistema utilizará para decidir qué productos mostrar en la home. Además, es fundamental cargar automáticamente los datos transaccionales del eCommerce. Esto incluye todas las compras y las interacciones de los usuarios con los productos.

También necesitas registrar todas las interacciones que se producen a lo largo del funnel de conversión, es decir, desde que el usuario llega al eCommerce hasta que finaliza su compra (o abandona el carrito). Esto permitirá que el sistema entienda mejor a cada usuario y pueda ofrecerle productos más acertados.

Para la implementación de este caso de uso te recomendamos el uso de nuestro SDK, aquí tienes toda la información.

Módulos de pleasepoint necesarios para este caso de uso.

Pleasepoint tiene dos módulos clave para este caso de uso:

• Recomendación one-to-one de productos. Este es el motor que hace todo el trabajo de análisis y selección de productos relevantes para cada usuario.
• Comparador. Te permite realizar test A/B para validar si la personalización realmente está dando resultados. Es fundamental comprobar que, efectivamente, la recomendación one-to-one está funcionando mejor que simplemente mostrar una selección general de productos.

Tareas para la implantación.

Implementar un caso de uso como este requiere un poco de trabajo en equipo. Aquí te explico brevemente las tareas necesarias y los perfiles involucrados:

1. Extracción automatizada de datos transaccionales. Esta tarea la realiza el equipo de data y lleva aproximadamente unas 8 horas. Consiste en asegurar que todos los datos de las transacciones que ocurren en el eCommerce se están registrando correctamente y de forma automatizada.
2. Carga automatizada de datos transaccionales. De nuevo, el equipo de data se encarga de esto, y también lleva unas 8 horas. Se trata de asegurar que los datos que se han extraído se cargan correctamente en el sistema para que puedan ser utilizados por el motor de recomendaciones.
3. Registro de interacciones en el eCommerce. Aquí entra en juego el desarrollador web, que en unas 4 horas puede configurar el sistema para que registre todas las interacciones de los usuarios dentro del eCommerce. Desde qué productos han visto hasta si han añadido algo al carrito.
4. Gestión de proyecto. Esto es responsabilidad del project manager y lleva unas 8 horas. Se encarga de coordinar todas las tareas para que el caso de uso se implemente correctamente y a tiempo.
5. Definición estratégica del caso de uso. Un perfil de negocio, con experiencia en la gestión del eCommerce, define qué productos queremos promocionar, cuáles son los objetivos de negocio y cómo se van a medir los resultados. Esto puede llevar unas 8 horas.
6. Creación del motor y entrenamiento del modelo. El eCommerce manager se encarga de importar los datasets y entrenar el modelo para que las recomendaciones sean precisas. En total, unas 2 horas de trabajo.
7. Creación de reglas de negocio. El mismo eCommerce manager define las reglas específicas del caso de uso, es decir, qué productos deben aparecer con prioridad, si hay productos que se quieren evitar, etc. Esto lleva aproximadamente 1 hora.
8. Implementación del widget de recomendación. El desarrollador web integra el widget en la página de inicio, lo que lleva unas 1 hora. Aquí tienes la guía completa para implementar el widget de recomendación y el registro completo de eventos.
9. Obtención de resultados del test A/B. Finalmente, el eCommerce manager revisa los resultados del test A/B para comprobar si la personalización ha mejorado el rendimiento. Esto no lleva más de media hora.

Como ves, la implementación no es un proceso extremadamente largo o complicado, pero requiere la colaboración de varios perfiles especializados. Lo más importante es que, una vez configurado, el sistema funciona de manera autónoma y va optimizando las recomendaciones a medida que recoge más datos.

Implementar la recomendación one-to-one en la página home de un eCommerce es una estrategia muy eficaz para incrementar las ventas y mejorar la experiencia del usuario. Pleasepoint ofrece una solución completa para llevarlo a cabo, desde el análisis de datos hasta la automatización de las recomendaciones.