Esta es la segunda parte del artículo titulado «Análisis del comportamiento del usuario. 1ª parte, exclusión de la publicidad personalizada, cookies opt-out».
Ahora nos centraremos en analizar como su comportamiento en un sitio donde ha sido registrado previamente nos ayudará a implementar un sistema que nos beneficie a ambas partes, proveedor y cliente. Almacenando en un nuestro servidor información de cada uno de nuestro visitantes «logueados» en el sitio web podremos mostrarles lo que según sus tendencias les va a interesar.
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- En una tienda virtual descubrir que categorías y artículos ha frecuentado para no solo mostrarle productos relacionados, si no los ya conocidos como «también podría interesarle estos…«.
- En una web donde se venden servicios indicar los que por la organización más ha sido visitados o comprados por él. Por ejemplo con la venta de entradas para espectáculos se podrán analizar las fechas y épocas de los mismos, repeticiones en la adquisición para ofertar promociones, clasificación de los eventos (infantil, drama, comedia, acción,…) y el tipo (musical, cine, teatro,…), entre muchos otros factores.
- En los boletines de correo electrónico ordenar y personalizar según lo medido y anticipar al resto de la información lo más fundamental y por ello un factor clave, que pueda atraer su atención.
- Utilizar la geolocalización para determinar si lo ofertado sirve en esa zona. No es productivo colmar, por ejemplo, de mantas eléctricas a un visitante de las Islas Canarias. Inclusive esta medida sirve para los que no están loqueados en el sistema gracias a técnicas que la API de Google proporciona y en algunos caso a la lectura de la IP.
La intención con ellos es de generar lugares profesionales de negocios en Internet donde el propio espacio virtual «aprenda» de los intereses del usuario, dotando al lugar de cierta inteligencia artificial y que se instruya con un lenguaje más semántico a adaptarse con cada nuevo visitante.
El público quiere disponer solo de lo que le gusta y ofrecérselo nos garantiza lograr una posible venta. Muchos valores estadísticos y de análisis de de datos se pueden medir gracias a herramientas como Google Analitics pero de manera externa mientras que adaptar el código y la estructura visual de nuestros sitios web nos facilita el tratar directamente con las preferencias del visitante.
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