Buscar, sugerir y personalizar

En el anterior post de Searchandising, comentamos la importancia de tener una buena página de resultados para vender más en tu tienda online. Esto generó un bonito debate con un gran amigo mío: el diseño de la pagina de resultados es fun-da-men-tal para conseguir buenos indicadores de conversión. A continuación comparto con vosotros 8 buenos consejos para hacer la mejor pagina de resultados posible!

1) Diseño pagina: Los resultados deben ser la parte predominante y central de la pagina y ocupar más del 50% de la misma. No ocurre en muchas tiendas creedme. Tres tipos de layouts son los más comunes: una sola zona (solo resultados), dos zonas (resultados y banners o filtros), y tres zonas resultados (resultados, filtros a la izquierda y banners a la derecha). No hay una mejor que la otra, esto lo dicta el tipo de negocio, pero si es importante resaltar que en caso de utilizar mas de una zona se debe valorar emplear plantillas con ajuste de ancho dinámico (i.e. liquid layouts) para asegurarse que independientemente de la resolución o dispositivo, los resultados son la parte central de la pantalla.

Otra cuestión de diseño a valorar es la ubicación del cajón de búsqueda: siempre debe estar claramente visible, a ser posible en la parte central sobre los resultados, y siempre mostrando el texto de la búsqueda original dentro del cajón, para facilitar una nueva búsqueda o detectar un error.

2) Lista resultados:
a. Layout: se pueden mostrar en lista o en galería (también conocido como grid view). Cuanto mas visual (y menos textual) sea la selección de producto mas se tiende a la galería. La lista es más apropiada para catálogos donde la descripción del producto es más extensa y la decisión de click más informada.
b. Imágenes: Importante utilizar imágenes grandes e informativas.
c. Títulos: Importante utilizar títulos descriptivos de producto que sean fácilmente interpretables por el usuario final.
d. Información adicional. Seleccionar pocos descriptores pero relevantes de producto (precio, oferta, resumen breve, valoración usuarios, numero comentarios, colores, etc..). Nunca excederse, aquí menos en más!

3) Filtros: Los filtros son muy útiles en caso de disponer catálogos con muchas categorías y jerarquías. Se suelen mostrar a la izquierda de los resultados y permiten filtrar por tipo producto, rango precios, autor, color, talla, etc.. es recomendable que sean dinámicos (de tipo faceted, o paramétrico) para que según la búsqueda te muestre unos u otros, siempre relevantes, permitiendo navegación multi-nivel, y mostrando siempre el número de productos por categoría.

4) Ordenación: No confundir con filtros. La ordenación permite ordenar el set de resultados según diferentes criterios como precio, popularidad, ventas, etc..A mi personalmente me gusta mostrar los dos o tres con mayor conversión como texto enlazado en vez de usar el típico menú desplegable que tienden a no usarse apenas. P.ej Ordenar por: más vendido, más barato, etc..

5) Quiso Decir: Muy importante utilizar un corrector ortográfico para corregir búsquedas que el usuario escribe mal o no sabe escribir. En ese caso, si la búsqueda ofrece 0 resultados, recomendamos automáticamente ofrecer los resultados de la corrección: mostrando resultados para TV plasma | no hay resultados para TV pasma.

Seguir leyendo desde post orginal en Searchandising @genteecommerce.

Una de las dicotomías en las que nos movemos los que trabajamos el concepto de personalización en base a datos de usuario* es el de equilibrar relevancia vs privacidad: cuanto más sabemos de un usuario, más significativo va a ser nuestro anuncio o sugerencia de producto, pero ¿donde está el límite? ¿Hasta donde debe llegar el rastreo? ¿qué datos de perfilado deben ser explotados? ¿hasta que punto debe conocerlos el usuario final?

*Personalización en base a datos de usuario: en nuestro caso se refiere a la personalización de contenidos de una empresa en base a los datos de usuarios/ perfiles: internos (i.e. productos contratados, navegación, búsquedas, etc en canales corporativos) vs externos (ie. Actividad usuario en canales externos públicos como redes sociales, etc..)

Las empresas quieren conocer mejor a sus clientes para ser cada día más relevantes en sus vidas. Internet es un medio en el cual dejamos rastro de quienes somos, que nos gusta, donde estamos, cual es nuestro circulo social etc..todos estos datos, públicos en su mayoría, son vorazmente explotados por los departamentos de marketing de las grandes empresas (y ya no tan grandes) con el fin de mejorar la conversión de sus campañas. Hasta aquí, todo bien, no hay porque preocuparse. Ahora bien, como consumidor, ¿tengo control sobre los datos que una empresa maneja sobre mi a la hora de proponerme nuevos productos y servicios? Aunque sean anonimizados y utilizados de manera segmentada en perfiles, ¿no debería poder conocerlos e incluso adaptarlos a mi gusto?

Son muchas preguntas, simplemente quería aportar un par de reflexiones a partir de la lectura de este artículo: “Is it tracking or personalization? Ask the user”.

En primer lugar: 1) no es lo mismo la relevancia para el anunciante / empresa que para el usuario final:

In one example, he pointed out that various online searches and clicks could signal to advertisers that a person is overweight. The marketers might respond with weight-loss pitches that the person might not want to hear, or worse yet, ads for junk food that they don’t want to be tempted by. It might be relevant, in other words, without being particularly welcome.

“People in marketing talk about how this is a great thing: ‘You’ll only get relevant advertising,’ ” Walker said. “What that really means is, relevant to the advertiser.”

La relevancia de una recomendación la dicta el usuario clickando en un enlace. Los anunciantes y los que trabajamos datos en bruto detrás tendemos a ignorar un dato aun más significativo: el click se basa en la confianza entre el consumidor y el que prescribe. ¿Cómo conseguimos que la recomendación no sea intrusiva? ¿cómo reproducimos la recomendación de nuestro amigo Al, el de la pequeña librería que siempre acierta? ¿Acierta porque confiamos en él o porque nos conoce como el que mejor?

Todo esto nos lleva al segundo punto, 2) la transparencia como factor clave en la personalización. Acaso ¿no creéis que si fuésemos capaces de conocer y administrar los datos de perfilado mejoraríamos la calidad de las recomendaciones? En nuestra experiencia vemos que cuanto más control tiene el usuario en la configuración de su perfil de personalización (tales como editar el histórico de navegación o acciones como compras, votos, comentarios, compartir con amigos, etc..) mayor es la relevancia y por lo tanto conversión.

¿Que opináis al respecto? ¿Veis la transparencia como un motor de optimización de la personalización?

Food for thought!

Conseguir que el buscador de tu canal online sea relevante, es decir que los usuarios encuentren lo que buscan y el negocio logre conversión bottom-line no es una tarea banal. Ni siquiera es una cuestión tecnológica. La clave para mejorar la conversión de las búsquedas es de método.

A continuación presentamos 5 buenas prácticas para lograr mejorar la relevancia de tu buscador:

1) Mejorar calidad de datos: Blanco y en botella. Un buscador nunca funcionará de manera óptima si los datos no tienen una calidad aceptable. Es fundamental trabajar sobre (a) normalización estructura datos y procesos publicación (p.ej. formar a publicadores sobre etiquetado contenidos) y (b) enriquecimiento de datos mediante técnicas de analítica de texto y detección de entidades.
2) Adaptar búsquedas populares a negocio: El primer paso para mejorar la conversión es trabajar sobre el cuello de la larga cola: las búsquedas más populares las cuales dependiendo del sector, suelen rondar en horquilla de 60%-40% hasta 80%-20%, es decir el 80% de las búsquedas ocurren con el 20% de los términos. La práctica más extendida en este caso es la utilización de enlaces destacados y sinónimos mediante la figura de un administrador del buscador (i.e. Search Manager): detecta las búsquedas más populares y asigna enlaces y sinónimos a dichos keywords.
3) Adaptar búsquedas fracasadas a negocio: El siguiente paso es el de introducir nuevos indicadores que detecten cuales son las búsquedas con baja conversión, las que fracasan: (a) 0 resultados (b) alto grado de paginación (c) abandono y (d) re-búsqueda. Una vez se detectan se pueden corregir de múltiples formas, entre ellas mediante uso de sugerencias auto-suggest, enlaces destacados, búsqueda por facets, búsquedas relacionadas, etc…todas ellas lideradas por la figura del Search Manager.
4) Adaptar búsquedas fracasadas a comportamiento usuarios | Behavioural Data Driven Search: Bien, aquí empieza la cosa a ponerse interesante. Una vez que tenemos procesos de monitorización de búsquedas fracasadas, debemos buscar mecanismos para detectar posibles candidatos a esas búsquedas, pero no mediante “negocio” (i.e. Search Manager) sino mediante comportamiento de usuarios. Es decir, una práctica que se está extendiendo en este campo es la detección de contenidos con altos niveles de CTR y de engagement (i.e. duración en página, porcentajes de rebote, scroll, acciones sobre contenidos como añadir a carrito, votar, recomendar, etc..) y el posicionamiento de los mismos en el ranking orgánico y como enlaces destacados. Esta práctica funciona fenomenal puesto que automatiza muchas tareas hasta día de hoy manuales y principalmente porque adapta el buscador continuamente a las patrones de búsquedas y pautas de consumo de los usuarios. El buscador que aprende solo…esto lo habíais escuchado antes verdad?
5) A/B Testing: Cada día más extendida en optimización de ranking en buscadores. Las búsquedas con baja conversión exponen diferentes sets de resultados según grupos de usuarios representativos. Es recomendable aplicar este método de manera esporádica y controlada sobre sub-sets de usuarios y franjas horarias con altos niveles de tráfico, para poder analizar datos significativos “estadísticamente” sobre los modelos de ranking testeados.

Como veréis la tendencia tiende hacia “socializar” la relevancia y continuamente adaptarla hacia los patrones de búsqueda de los usuarios. Es importante promocionar contextualmente una campaña con el buscador, pero ¿que pasa si nadie pincha sobre ella?

Al final la relevancia no es lo que uno piensa que un buscador debería ofrecer, sino lo que los usuarios deciden pinchar tras una búsqueda. La métrica dicta lo que es relevante, no el equipo de Marketing (por lo menos directamente como hasta ahora).

¿Tenéis alguna otra recomendación? ¿alguna técnica de mejorar un buscador que funcione y no hayamos tocado en este post?

Cruzar valores, columnas, tablas, palabras, frases, lugares, organizaciones, momentos en el tiempo: Absolutamente cualquier conjunto de Datos es representable.

En el 2009 hablábamos que el futuro de la búsqueda de información no era la búsqueda, sino la entrega debido al poder de las Redes Sociales.

En el 2010 apostábamos por sistemas de personalización y recomendación por fin efectivos con impacto en negocio explotando interacciones humanas en ecosistemas digitales.

En el 2011 pronosticábamos la revolución del Dato, potenciado precisamente por todos esos nuevos canales de enriquecimiento de información, el Social Data y el Open Data.

Las cosas transcurren tan rápido amigos que ya estamos en Mayo del 2011 y tenemos que revisitar las tendencias para darle al Poder de la Visualización de Datos el protagonismo que se merece y lo que es más fascinante; el papel fundamental que ejercerá en el futuro inmediato de los sistemas de Búsqueda de Nueva Generación.

Visualizar Datos permite disolver la complejidad con la capacidad de comprensión de las personas.

Encuentro fascinante que haya espacios esenciales al aprovechamiento de información en cuales quiera que sean los procesos de negocio donde ningún modelo computacional alcanza la capacidad del intelecto humano, estamos a años luz en lo referente a todo proceso creativo y en definitiva en la Síntesis y formulación de estrategias que son de las que depende el éxito o el fracaso de Negocios, Campañas Electorales, Estrategias Militares o Relaciones Personales.

Por lo tanto hay datos que imprescindiblemente el ser humano ha de consumir, datos complejos, ricos, cruzados, multi-dimensionales para los que la Visualización es el único camino.

Hoy ha sido un día sensacional, haber tenido la oportunidad de conocer y escuchar en vivo a @thomasknoll en el Web 2.0 en San Francisco compartir su visión sobre la imposibilidad de gestionar, conducir o controlar comunidades en espacios sociales.

Social en la tierra o social en Inernet; No Difference!

Siempre hemos defendido que los comportamientos que fluyen en ámbitos sociales, sean digitales o sean analógicos, son los mismos. Esa mirada de discoteca (o ese ignorar meticulosamente estudiado), ese alarido de concierto, ese momento “flashes” de entrada en espacio lleno de miradas, esa conversación, esa tristeza, ese ansia de conquista, deprecación o negatividad, todas esas emociones, todas esas sensaciones son inherentes al comportamiento humano, sea en un banco de la plaza de tu pueblo o en tu twitter timeline, es la misma cosa.

La naturaleza de lo Social

Un punto fundamental en diseñar con éxito estrategias y productos de éxito social (como decía no importa si es analógico o digital), es comprender la naturaleza del sistema social.

Un sistema social es de naturaleza distribuída, como lo es una bandada de pájaros, un banco de peces, la red de semáforos de tu ciudad, el clima o el universo. Es caótico, compuesto por una red de nodos que actúan en base a lo que hacen los nodos que le rodean.  Gestionar, influenciar, coordinar, orquestar o lo que quieras hacer con estos sistemas tiene que surgir, fluir e interactuar del mismo modo distribuido y un Community Manager, en mi opinión, y para agrado en la de @thomasknoll es a una red social un elemento decorativo que no penetra ni constituye una arquitectura que influencie lo social.

Las comunidades no se gestionan, se gestionan ellas mismas.

Si el año pasado apostamos por un 2010 donde los sistemas de recomendación y entrega de información serían el eje en la evolución de los patrones de Encontrabilidad, para el 2011 pronosticamos un escenario donde el dato cobra vida alimentándose y disolviéndose con el comportamiento cada vez más conocido de sus usuarios.

Instant Search ha sido sin lugar a la más mínima duda el gran hito en términos de experiencia de consumo de información, un ejemplo perfecto del impacto de la personalización y un hito histórico en términos de Encontrabilidad que el 2010 nos ha dejado.

Instant Search recrea un acercamiento inmediato de la información al usuario, anticipando paquetes de información antes de que sean demandados de tal forma que llegado el momento de petición ya están ahí.

Me recuerda a una anécdota que una amiga de un hotel de gran lujo me contó sobre Tom Cruise, cuyo deseo era tener un Capuchino en la puerta de su habitación recién hecho independientemente de a que hora se levantara, de tal modo que a cada 2 minutos subían un Capuchino, y bajaban el anterior hasta que Mr. Cruise abría la puerta y recogía su Capuchino recién hecho sin necesidad de pedirlo.

Poco a poco y de forma previsiblemente creciente durante el 2011, los usuarios seremos personas cada vez más “conocidas” para las fuentes online de consumo.

Nunca antes había sido posible evidenciar el perfil de una persona tras unas pautas de uso online con tanta fidelidad, nunca había sido posible geo-referenciar a tantos usuarios en tantos hábitos de consumo, nunca antes habíamos dispuesto de tanta riqueza de opinión sobre productos y servicios, nunca antes cientos de millones de personas habían compartido de forma abierta y continuada sus sentimientos, sus gustos e incluso sus sueños.

Todo esto es el caldo de cultivo ideal para que los datos cobren vida propia, nutriéndose insaciablemente y colmando con mayor efectividad nuevas experiencias que permitan alcanzar los más altos niveles de satisfacción de usuario.

Hace tan sólo 3 ó 4 años un usuario consumiendo cual quiera que sea el producto, servicio o información online, era un extraño, un forastero desconocido visitando un hostal de carretera. Hace 2 ó 3 años comenzó a ser un cliente previsible y agrupable en pautas comunes de un Holiday Inn mientras que hoy en día y en cada vez más escenarios es posible conocer y cruzar infinidad de detalles que permiten anticipar todo tipo de intenciones como si de un hotel de gran lujo y un cliente VIP se tratara.

Los grandes hitos que surjan durante el 2011 en términos de consumo de información, productos y servicios online se sustentarán precisamente en la creciente capacidad de prever las necesidades de los usuarios.

En las redes sociales como Twitter, Facebook o Linkedin encontramos el ejemplo ideal de esta pauta. Dichas redes cultivan datos que viven para recortar la distancia que separa a un perfil de un consumible.

Si en el 2010 los datos florecieron, en el 2011 se transformarán en árboles frutales de profunda raíz y jugosos frutos, ofreciendo posibilidades de negocio donde las mejores estrategias de búsqueda, procesado y enriquecimiento de información juegan un papel esencial al éxito.

Desde la irrupción del fenómeno de la participación y en especial de la micro-mensajería en “tiempo real” y en abierto, vivimos como los acontecimientos surgen y se propagan a velocidad de vértigo.

Propagación eventos en Redes Sociales

Empecemos con un ejemplo concreto, el amerizaje del vuelo de US Airways (15 de Enero del 2009) en el Hudson River, donde las primeras informaciones surgieron en Twitter (la primera foto fue de @jkrums y puede verse desde aquí), mientras que el Wall Street Journal tardó 25 minutos en informar.

US Airways ameriza en el Hudson River

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La salida de Google Instant ha dado mucho que hablar. La verdad es que el resultado final es espectacular por su rapidez. El usuario ya no debe pulsar el botón de buscar o dar al intro, solamente con teclear obtiene resultados. Genial! Este pequeño y astuto paso ha cambiado el comportamiento de los usuarios en la forma en la que buscamos y consumimos información y ads*.

El año pasado con dos palabras Google ya sabia lo que querías, ahora solo necesita dos letras!

“If they want the head, a two-word query is sufficient conversation; if they want the tail it will take more.” That was in April 2009; perhaps Norvig would, this month, rephrase “If they want the head, a two-letter query is sufficient.”

Google Data, Statistics and the Semantized Web, Seth Grimes

Pero verdaderamente ¿que es lo que está pasando por detrás para que según teclee las paginas de resultados vayan cambiando a tal velocidad?

La búsqueda instantánea es una nueva evolución de la búsqueda predictiva o autónoma, es decir data-driven-search, la mezcla perfecta entre analítica y adaptación de búsquedas via auto-completados y destacados.

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Los usuarios utilizamos palabras para buscar que no siempre existen en los contenidos, por ejemplo “chollos” en un web de comercio electrónico,  “curro” en uno de ofertas de empleo, “carnet” en una biblioteca, “tiempo” en un web de gobierno o “pepino” en un portal de coches de ocasión.

Esta realidad es frecuente y solo uno de esos términos puede suponer más del 10% del total de las búsquedas de un sitio.

Muchos recordaréis el concepto “folksonomies” (-Una “folksonomy” es un sistema de clasificación colaborativo que al igual que las taxonomías su intención es mejorar la clasificación y la localización de información-), la chispa radicaba en crear taxonomías de forma colaborativa por usuarios (Folks). Sin embargo el buzz del asunto ciertamente ha dejado de vibrar desde que surgiese allá por el 2004. Es una cuestión de simplicidad, los usuarios no queremos etiquetar, queremos consumir información de forma simple.

Sea como sea el buscador tiene que disolverse con nuestras intenciones, entender nuestra jerga y máxime cuando hay otros usuarios hablando como nosotros. Es por esto que el análisis de logs, de pautas de consumo, de tiempos, de orígenes y de formas es vital y de dicho análisis depende la transformación del buscador en un encontrador

Si los usuarios buscan información, productos o servicios con un lenguaje diferente, utilízalo y traslada esas etiquetas a tus activos, deja que sean los usuarios quienes etiqueten sin darse cuenta.

La forma en la que buscamos información está cambiando. No solo están cambiando los sistemas y fuentes de información, sino que los propios dispositivos desde los que buscamos nos obligan a cambiar nuestros hábitos de búsqueda.

Todos seguimos siendo usuarios frecuentes de buscadores web genéricos como Google, pero cada vez más, descubrimos información mediante personas y no sistemas. Es decir, utilizamos nuestros contactos como filtradores de información. El PageRank ahora lo definimos nosotros en base a quien seguimos en nuestras redes. Pero el eje de esta entrada no es este tema en cuestión, el cual ya ha suscitado numerosas conversaciones en este blog, sino como están cambiando los hábitos de búsqueda en otros dispositivos, como por ejemplo los móviles, iPads, the “Internet of Things” etc..

Nuestra visión es que la búsqueda no se va a representar como hasta ahora, escribir termino en cajón y mostrar 10 resultados, sino que la búsqueda va a ser ubicua, va a estar presente en todos lados, tanto a nivel alto como buscador de aplicaciones, como dentro de las propias aplicaciones a nivel de contenido y de navegación.

A partir de ahora el propio texto que estés leyendo podrá ser utilizado para disparar nuevas acciones de búsqueda y recomendaciones. Ya no hace falta ir a Google, puedes buscar desde la propia noticia! En un iPad o en tu blackberry ir a Google requiere abrir un nuevo navegador, teclear la url, pegar el texto en el cajón, lanzar la búsqueda, revisar la página de resultados, etc..todo esto va a desaparecer mediante las nuevas formas de interaccionar con texto no estructurado.

Os enseño algunos ejemplos interesantes:

- Apture: Detecta entidades (personajes, lugares, organizaciones, canciones, libros, etc..) y crea mashups de datos.

Apture hyperlinks

- Dixio: Clickando sobre una palabra conseguimos saber su significado.

Dixio online dictionary

- HighlightClickconnect de Emantix & Connect: permite clickar o seleccionar cualquier pedazo de texto e hiper-vincularlo de diferentes maneras (búsquedas, links relacionados, etc..)

Highlightclickconnect

- Tynt: the Copy & Paste Company: Su servicio de pop-up, detecta cuando un texto copiado es susceptible de ser una intención de búsqueda y la lanza automáticamente.

Tynt: the copy & paste company

Todos estos ejemplos son posibles principalmente gracias a los avances realizados en el campo de la minería, analítica y procesamiento de texto no estructurado (semántico & probabilístico), lo cual permite interpretar el significado de un pedazo de texto antes de ejecutar una acción, y también, no nos olvidemos, a los avances en experiencia de usuario, los cuales nos permiten interactuar con el texto en múltiples maneras en múltiples dispositivos, permitiendo nuevas experiencias de uso. En este hilo, recomiendo esta lectura sobre Pervasive Ubiquitous Design.

En resumen, las nuevas formas de buscar y de interactuar con texto ya están aquí! Con clickar sobre el texto ya podemos activar acciones de búsqueda, recomendaciones, etc…decid adiós al cajón de búsqueda tal y como lo conocéis hasta ahora!!