UX nell’era della personalizzazione

Se avete ascoltato l’episodio 180 di The Big Web Show, avete sentito due temi chiave: 1) la personalizzazione ora è intessuta nella maggior parte della nostra tecnologia digitale e 2) i designer devono essere molto più coinvolti nella sua creazione e nel suo deploy. Nel mio precedente articolo abbiamo dato uno sguardo al primo argomento: la pratica della raccolta dei dati degli utenti per personalizzare il contenuto web, incluse le ricompense (questo sito web mi capisce!) e i rischi (inquietante!). In questo articolo, daremo uno sguardo più nel dettaglio al ruolo emergente del professionista di UX nel design della personalizzazione: dall’influenzare la selezione della tecnologia al modellare i dati fino all’implementazione a livello di pagina. Ed era ora che lo facessimo.

L’articolo prosegue sotto

Una chiamata alle armi#section1

Proprio come la gente dell’UX ha preso in mano il testimone della content strategy anni fa, così si sta avvicinando un momento spartiacque per la strategia della personalizzazione. In parole semplici, la tecnologia in questo spazio sta lasciando molto indietro la pratica del design. Per esempio, nonostante le email “personalizzate” ci siano da sempre (“Caro COOLIN, …”), si stima che ora circa il 45% delle organizzazioni [PDF] abbia cercato di personalizzare la propria homepage. Se siete spaventati, fate bene: lo stesso report indica che meno di un terzo pensa che stia effettivamente funzionando.

Un grafico a barre che mostra le esperienze più comunemente personalizzate (ordinate dal rank più alto a quello più basso): contenuto email al 71%, homepage al 45%, landing page al 37%, pagine interne al 28%, pagine con dettaglio prodotto al 27%, blog al 20%, navigazione al 18%, ricerca al 17%, prezzi al 14% e schermata app al 13%.

Sebbene la vecchia personalizzazione “mail merge” esista da sempre, più organizzazioni stanno adesso personalizzando il contenuto del proprio sito. Fonte: Researchscape International survey su 300 professionisti del marketing provenienti da cinque paesi, condotta dal 22 Febbraio al 28 Marzo 2018.

Come sottolinea Jeff MacIntyre, “i fallimenti nella personalizzazione sono tipicamente fallimenti nel design”. Effettivamente, molti programmi di personalizzazione sono ancora principalmente tirati fuori dai dipartimenti marketing e IT, un retaggio dell’eredità della pubblicità mirata, inbound e inquietante. Per sistemare questo modello ci vorrebbe un cambio di paradigma come quello che abbiamo usato per affrontare altre sfide nel nostro settore: spostare intenzionalmente il design “a monte”, in questo caso verso la scelta della tecnologia, la raccolta dei dati e l’implementazione a livello di pagina.

Qui è dove entrate in gioco voi. In effetti, se siete come me, lo state già facendo, tranquillamente. Ecco solo alcuni esempi di task specifici dell’UX che ho completato in progetti di design recenti che avevano aspetti di personalizzazione:

  • allineare la personalizzazione alla core content strategy;
  • lavorare con il team di marketing per comprendere scopi e obiettivi;
  • identificare i segmenti di utenti (le persona) che potrebbero trarre benefici dal contenuto personalizzato;
  • abbozzare degli use cases di personalizzazione;
  • assistere il team tecnico con la selezione dei prodotti;
  • aiutare a definire il data model dell’utente, incluse sorgenti di prime e terze parti;
  • fare i wireframe dei componenti personalizzati nell’architettura dell’informazione;
  • fare l’inventario del contenuto esistente da riadattare per la personalizzazione;
  • scrivere o fare editing del nuovo copy personalizzato;
  • lavorare con il team di design per creare immagini personalizzate;
  • sviluppare una personalizzazione del calendario editoriale e del modello di governance;
  • aiutare a impostare e monitorare i risultati di un pilot di personalizzazione;
  • fare miglioramenti iterativi con il team delle statistiche;
  • essere la voce degli standard etici del programma di personalizzazione;
  • e monitorare il feedback del cliente per essere sicuri che le persone non stiano impazzendo.

Vi suona familiare? Molte di queste sono semplicemente varianti delle stesse tattiche user-centered su cui vi siete basati per anni. La differenza adesso è che quella personalizzazione crea una “terza dimensione” di complessità relativa al pubblico e al contenuto. Definiremo tale complessità ulteriormente in due parti: design tecnico e design dell’informazione. (Dovremmo notare di nuovo che il focus di questo articolo è personalizzare il contenuto web, sebbene molti degli stessi principi si applicano anche all’email e alle applicazioni native).

Parte 1: Personalizzazione del design tecnico#section2

Influenzare le decisioni tecnologiche#section3

Quando i clienti o gli stakeholder interni vengono da voi col desiderio di “fare personalizzazione”, la prima cosa da chiedere è cosa intendono. Come avrete probabilmente notato, il panorama tecnologico è ora maturo al punto tale che si può “personalizzare” un’esperienza digitale basandosi praticamente su tutto, da una geolocalizzazione di base a complessi algoritmi di machine learning. Inoltre, tali feature sono sempre di più incluse nel vostro CMS o direttamente disponibili con plugin di terze parti (si veda il grafico seguente). Quindi, definire cos’è – e cosa non è – la personalizzazione è il il primo passo critico.

Per fare ciò, vi suggerisco di porre due domande: 1) Che dati potete raccogliere eticamente sui vostri utenti e 2) che tattiche complementano al meglio questi dati. Potrebbero già esserci delle capacità nei vostri sistemi attuali, altre potrebbero dover essere inserite nella roadmap della vostra tecnologia futura. Quello che segue è un elenco per nulla esaustivo che però sottolinea alcune tattiche popolari oggi in uso e alcuni strumenti che le supportano:

Tattica Definizione Esempi
Geolocalizzazione Personalizzazione basata sulla posizione fisica dell’utente, attraverso device con geolocalizzazione abilitata o con l’indirizzo IP in un browser web (che si può triangolare con la posizione basandosi sui device wifi vicini). Esempi: Se sono a Washington, DC, mostrami le promozioni per DC. Se sono a Parigi, mostrami le promozioni per Parigi, in francese.

Tool di esempio: MaxMind, HTML5 API

Quiz e informazioni profilo Un modo semplice ed economico per ottenere dati utente di prima parte è porre domande base per aiutare ad inserire qualcuno in un segmento. Spesso viene fatto come intercettazione di una sosta quando arriva l’utente, che può essere modificato in base a un profilo in un cookie. In generale, deve essere eccezionalmente breve per essere efficace. Esempi: Sei interessato al nostro servizio per uso domestico o aziendale? Sei sul mercato per comprare o vendere una casa?
Fonte della campagna Uno dei metodi di personalizzazione più popolari, dirige l’utente a una landing page customizzata basata su dati in ingresso di una campagna. Può essere usato per tutto, dal passare un codice sconto unico a personalizzare il contenuto dell’intero sito. Esempi: Personalizzare la landing page basandosi sulle campagne email incoming, sulle compagne sui social media e sulle campagne di ricerca pagate.
Click o pagine viste Un approccio leggermente più avanzato alla personalizzazione basato sul comportamento; comune nell’e-commerce. Esempi: Prodotti che si sono visti precedentemente; contenuto suggerito che avete recentemente guardato.

Tool di esempio: Dynamic Yield, Optimizely

Codici SIC e NAICS Standard Industrial Classification (SIC) e North American Industry Classification System (NAICS) per classificare industrie basandosi su un codice universale a quattro cifre, es., Manufacturing 2000–3999. Utile per determinare chi vi visita da un luogo aziendale, basandosi sull’indirizzo IP in ingresso. Esempi: Mostrami un messaggio diverso se lavoro nel settore fashion oppure in un allevamento di maiali.

Tool di esempio: Marketo, Oracle (BlueKai), Demandbase

Geofencing Personalizzazione contestuale all’interno di un “perimetro virtuale”. Stabilisce un limite geografico fissato basandosi sulla posizione del vostro device, tipicamente con RFID o GPS. Il vostro device poi può agire quando entrate in un posto o ve ne andate. Esempi: Mostrami il mio boarding pass quando sono all’aeroporto. Ricordami delle gift card che non ho usato quando entro in un negozio.

Tool di esempio: Simpli.fi, Thinknear, Google Geofencing API.

Behavioral Profiling Aggiungere un utente a un segmento basandosi su utenti simili che ricadono in quel segmento. Spesso combinato con machine learning per identificare nuovi segmenti che gli umani non sarebbero in grado di predire. Esempi: Sitecore pattern card, es., acquisti d’impulso, acquisti in grosse quantità; cacciatori di affari; spedizione accelerata.
Machine Learning Identificare pattern su grandi insiemi di dati (spesso su più canali) per predire meglio cosa vorrà un utente. In teoria, migliora nel tempo man mano che l’algoritmo “impara” dalle migliaia di interazioni. (Ovvio svantaggio: il vostro sito dovrà supportare migliaia di interazioni). Esempi: Azure Machine Learning Studio, BloomReach (Hippo), Sitecore (xConnect, Cortex), Adobe Sensei.

Come potete vedere le tattiche migliori possono variare drasticamente a seconda del vostro pubblico e del modo in cui interagisce con voi. Per esempio, se siete un sito di e-commerce B2C con un alto volume di visite, potreste avere dati click-stream sufficienti per supportare utili raccomandazioni personalizzate di prodotti. Di contro, se siete un business B2B con un lead model qualificato e meno visitatori unici, potreste essere serviti meglio da dati di terze parti per aiutarvi a ritagliare il vostro messaggio sul tipo di industria (codice NAICS) o sulla geografia. Per illustrare meglio questa idea, facciamo una mappatura rapida delle tattiche relative al volume di visitatori e al tempo di sessione:

Un grafico a quadranti con Number of Visitors sull'asse Y e Session Time sull'asse X. Nel quadrante in alto a sinistra (intitolato Advanced Segmentation) c'è Geo-Fencing e Clicks or Pages Viewed. Esattamente tra il quadrante in alto a sinistra e il quadrante in alto a destra c'è Behavioral Profiling. Nel quadrante in alto a destra (intitolato Big Data 1-to-1) c'è Machine Learning. Nel quadrante in basso a sinistra (intitolato Basic Segmentation) c'è Campaign Source, SIC/NASIC Codes e Geo-Location. E infine, nel quadrante in basso a destra (intitolato Basic Self Selection) c'è Quizzes and Profile Info.

Per trovare il vostro ideale di personalizzazione considerate il vostro audience in termini di volume (numero di visite) e la capacità di concentrazione media (tempo sul sito).

La buona notizia qui è che non serve avere in essere una piattaforma di dati massiccia: potete cominciare a creare dei profili del pubblico semplicemente chiedendo gli utenti di auto-identificarsi mediante quiz o informazioni di profilo. Ma in entrambe gli scenari, il vostro obiettivo è lo stesso: aiutare a guidare le decisioni di tecnologia verso un approccio di personalizzazione che fornisca valore effettivo per il vostro pubblico, non “perché si può”.

Parte 2: design dell’informazione di personalizzazione#section4

Deliverable della personalizzazione#section5

Una volta che avrete un senso delle possibilità tecniche, è ora di determinare che aspetto avrà l’esperienza personalizzata. Facciamo finta di progettare per una venture su cui molti di voi hanno fatto molte domande nel mio precedente articolo: Reindeer Hugs International. Come suggerisce il nome, si tratta di una no profit che abbraccia le renne. RHI si è recentemente data dei nuovi obiettivi di business e vuole personalizzare il sito web per cercare di raggiungerli.

Il logo dall'aspetto molto rispettabile di Reindeer Hugs International. Sembra legittimo

Sembra rispettabile.

Per gestire questo obbiettivo, proponiamo quattro deliverable specificatamente di UX:

  1. foglio di lavoro dei segmenti;
  2. foglio di lavoro delle campagne;
  3. wireframe della personalizzazione;
  4. e piano del copy della personalizzazione.

Seguendo il modello tecnico di cui abbiamo discusso in precedenza, la prima cosa che facciamo è definire il nostro pubblico in base ai modelli di interazione esistenti del sito. Scopriamo che RHI non riceve una tonnellata di traffico organico ma che ha un insieme ragionevolmente attivo di utenti registrati (membri esistenti) e alcune campagne di social media a pagamento. Lavorando con il team di marketing, proponiamo di personalizzare il sito per tre segmenti ad alto potenziale come segue:

Foglio di lavoro dei segmenti#section6

Segmento Come identificare Obiettivo di personalizzazione Strategia di messaging
Membri attuali Registrato o ha contribuito come ospite (tracciato via cookie) Migliorare l’engagement con i membri attuali del 10% Stai abbracciando una rock star, ma puoi abbracciarla ancora di più.
Maschi non membri Campagne inbound Facebook e Instagram Migliorare del 5% la conversion dei maschi non membri nella fascia di età 25–34 Rendere di nuovo maschile abbracciare le renne
Genitori non membri Campagne inbound Facebook e Instagram Migliorare del 5% la conversion dei genitori non membri nella fascia di età 31–49 Abbracciare le renne è fantastico per i bambini.

Poi, determiniamo il valore specifico che potremmo aggiungere per questi segmenti quando arrivano sul sito. Per fare ciò, rivedrò un modello che avevamo già osservato per i quattro tipi di contenuto della personalizzazione. Questo ci aiuterà ad organizzare il contenuto collettivo o la “campagna” che mostreremo ad ogni segmento basandoci su uno specifico obiettivo di personalizzazione:

I quattro task contrastanti che abbiamo sotto mano: Alert, Make Easier, Cross-Sell ed Enrich

Un Personalization Content Model che mostra quattro tipi di contenuto personalizzato.

Per esempio, i membri attuali che si sono loggati potrebbero beneficiare della campagna di link “Make Easier” a contenuti disponibili solo per i membri. Al contrario, ognuno dei tre segmenti potrebbe trarre beneficio da una campagna “Cross-Sell” personalizzata che aiuti a creare consapevolezza. Organizziamo le nostre idee così:

Foglio di lavoro delle campagne#section7

Segmento Alert Make Easier Cross-Sell Enrich
Membri attuali Banner di geolocalizzazione
Abbracci necessari nella vostra zona (viene mostrato ad ogni utente con dati di localizzazione).
Link per i membri che sono loggati, come alla informazioni del profilo, un elenco dei membri e un catalogo degli amici della renna. Capital Campaign
Generare consapevolezza per audience (minimo tre messaggi diversi).
Current Member Blog
Investire nella creazione di contenuto originale che provochi abbracci per promuovere il nostro brand.
Maschi non membri nella fascia di età 25–34 CTA per non membri Nell’esperienza per non membri, questa verrà rimpiazzata da una CTA. Thought Leadership
Dimostrare che siamo la fonte definitiva per gli abbracci alle renne.
Genitori non membri della fascia di età 28–39

Wireframe di personalizzazione#section8

Adesso decidiamo dove vogliamo far girare queste campagne personalizzate sul sito. Questo non è troppo diverso dal lavoro che fate già attorno a template e componenti, con l’aggiunta che adesso possiamo avere delle zone personalizzate. Potete pensare a questi come a blocchi in cui il CMS (o il plugin di terze parti) farà una serie di calcoli per determinare il segmento di utenti in tempo reale (o basati su un precedente profilo presente in cache). Per avere la maggior copertura, questi vengono tipicamente rilasciati a livello di template. Ecco gli esempi per il nostro template della home page e della pagina interna:

Due wireframe diversi con i box corrispondenti colorati che mostrano quali porzioni della pagina sono collegate a ogni tipo di personalizzazione.

Mostrare le zone sui template della homepage e della landing page a livello di componenti. I colori corrispondono al tipo di contenuto della personalizzazione.

Tutto il resto in bianco è il contenuto non personalizzato, o “statico”, che non cambia mai, indipendentemente da chi siate. Le stesse zone personalizzate (codificate a colori in base al nostro modello di contenuto) avranno anche un insieme di contenuti di default o canonici che appare se il sistema non trova un abbinamento per la personalizzazione. (Nota: questa è anche la versione del contenuto che viene tipicamente indicizzato dai motori di ricerca).

Come potete vedere, una regola pratica importante è di personalizzare attorno al contenuto principale, non all’intera pagina. C’è una serie di ragioni per questo, incluso il rischio di sbagliare a interpretare il pubblico, effetti sull’indicizzazione della ricerca e quello che è noto come il problema del contenuto infinito, ossia, potete realisticamente creare del contenuto per ogni singolo audience in ogni singolo componente? (Suggerimento: no)

Ok, stiamo arrivando alla fine! Finalmente, guardiamo a cosa vogliamo che il sistema mostri nello specifico in questi slot. Basandoci sui fogli di lavoro delle campagne, sappiamo di quante permutazioni di contenuto abbiamo bisogno. Ci sediamo con il team creativo per progettare i nostri messaggi mirati, inclusi il testo, le immagini e le call to action. Ecco come potrebbe apparire la capital campaign (la zona blu) per i nostri tre audience:

Piano del copy della personalizzazione#section9

Reindeer Hugs International: Capital Campaign (Cross-Sell)
Elemento Definizione Asset
Messaggio A:
Membro attuale
Titolo: Porta i tuoi abbracci al livello successivo

Copy: Sei un esperto di abbracci. Ma lo sapevi che potresti abbracciare due renne in una volta?

CTA primaria: Iscriviti al nostro Two-for-One Hugs

CTA secondaria: Per saperne di più

Una giovane donna che abbraccia una renna molto bella.
Fonte: Current-Member.jpg
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Messaggio B:
Gli uomini veri abbracciano
Titolo: Gli uomini veri abbracciano le renne

Copy: Sei un uomo vero?

CTA primaria: Provalo

CTA secondaria: [Nessuna]

Un uomo con la barba che abbraccia un'altra bella renna.
Fonte: Man-Hug.jpg
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Messaggio C:
Genitori con bambini piccoli
Titolo: Stai cercando un’attività divertente da fare con i bambini?

Copy: Gli abbracci alle renne sono al 100% adatti ai bambini e al 200% rispettosi dell’ambiente.

CTA primaria: Acquista il nostro piano famiglia

CTA secondaria: Per saperne di più

Un bambino che abbraccia felicemente una renna carina e per niente minacciosa
Fonte: Parents-Kids.jpg
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È un buon inizio. Vorremmo seguire un approccio simile per dettagliare le nostre altre tre campagne di contenuto, inclusi gli avvisi (es., abbracci necessari nella vostra area), rendere più semplice (es., scorciatoie per i membri) e contenuto di arricchimento (es., articoli del blog sulle ultime mode riguardanti le renne). Quando tutte le campagne sono “up and running”, potremmo aspettarci che la home page assomigli a qualcosa di simile a questa se vista da due audience diverse, contemporaneamente, in tempo reale, in sessioni differenti del browser:

Due wireframe più dettagliati che mostrano come potrebbe apparire la home page. Sulla sinistra, un blocco ha link e informazioni sui membri e un'altra sezione ha un blog post solo per i membri. Sulla destra, un blocco ha una CTA sui benefici che i membri ottengono e un blog post più generale.

Wireframe che illustrano la homepage come ce l’aspettiamo per due audience differenti: Membro attuale (a sinistra) e Maschio non membro fascia di età 25-34 (a destra). Se il sistema non ha trovato un abbinamento, viene mostrato un insieme di contenuti di default o non personalizzati.

Parte 3: tecniche di personalizzazione avanzata#section10

Digital Experience Platform#section11

Ovviamente, tutto quel lavoro era piuttosto manuale. Se siete abbastanza fortunati da lavorare con una DMP (Data Management Platform) avanzata o una DXP (Digital Experience Platform) integrata, allora avete ancora più possibilità a vostra disposizione. Per esempio, machine learning e behavior profili possono aiutarvi a scoprire segmenti nel tempo che potreste non esservi mai sognati (lo studio a cui abbiamo fatto riferimento prima ha mostrato che il 26% dei programmi di marketing ha provato una qualche forma di approccio algoritmico uno a uno; il 68% usa ancora il targeting ai segmenti basato su regole). Questo può essere migliorato con parametric scoring, in cui l’actioning off di più input di dati multipli può aiutarvi a creare blend di tipi di pubblico (nel nostro esempio, un padre di trentatré anni potrebbe ottenere il 60% di Parent e il 40% di Real Man… o qualunque cosa sia). In maniera simile, dal lato del contenuto, il content scoring può aiutarvi a inviare contenuti più nuanced. (Per esempio, potremmo taggare un articolo con 20% Reindeer Advocacy e 80% Hug Best Practices). Piattaforme come Sitescore possono anche illustrare queste metriche, come in questo esempio di una pattern card:

Esempi di un diagramma di comportamento di forma esagonale con i seguenti tratti di personalità ad ogni angolo, in senso orario da in alto a sinistra: research, impulse purchase, returns merchandise, expedites shipping, bargain hunting e buys in bulk.

Il diagramma a sinistra mostra il punteggio di un particolare utente (una qualche combinazione di ricerca e ritorno merce). Questo è più direttamente correlato alla card “Neurotic Shopper”, così potremmo mostrare a questo utente il contenuto sulla nostra policy di reso gratuito. Fonte: The Berndt Group.

Culto della complessità#section12

Nonostante tutto questo sia super figo, anche il più tech-savvy tra noi trarrà beneficio dal cominciare da cose “semplici” o altrimenti si cade preda del culto della complessità. Il processo manuale di identificazione del vostro pubblico target e dei casi d’uso, per esempio, costituiscono le fondamenta della creazione di un programma di personalizzazione estensibile, indipendentemente dal vostro stack tecnologico. Come minimo, questo approccio vi aiuterà ad ottenere dei buy-in dal vostro team e dalla vostra organizzazione rispetto a dire a tutti che il sito sarà personalizzato in una “black box” da qualche parte. E anche con i prodotti migliori nella loro categoria, devo ancora trovare una personalizzazione “one-click” senza ostacoli, in cui il sistema in qualche modo magicamente faccia di tutto, dall’individuazione del pubblico all’immissione dei contenuti, tutto in tempo reale. Un giorno ci arriveremo, forse.

Ma, nel frattempo, spetta a voi.

Sull’autore

Colin Eagan

Colin A. Eagan, MS, è Principal for User Experience in ICF International a Washington, DC, dove dirige progetti di content strategy e information design per aziende Fortune 500, no profit e clienti governativi. È un frequente collaboratore di conferenze e pubblicazioni di UX, incluso Convey UX, IA Summit, Ad Age, e The UX Booth. Dà il merito di ogni successo nella sua carriera fin qui al fatto di non aver frequentato giurisprudenza.

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