Buscar, sugerir y personalizar

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!

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.

El año pasado comenzamos a escuchar el nuevo concepto de Enterprise Social Search en distintos foros sobre busqueda empresarial al otro lado del charco. Este nuevo término no se refiere a la implantación de redes sociales en su organización (i.e. Facebook, Twitter, Yammer, etc..), sino a como mejorar la búsqueda y encontrabilidad de información conectando las redes y perfiles de sus empleados y colaboradores en los procesos de recuperación. En muchas ocasiones es tan importante encontrar un buen documento sobre un determinado tema de interés, como dar con un experto en la materia que me pueda asistir. Además de información, buscamos expertos o personas que hayan demostrado algún interés sobre la materia previamente. Pasamos de Information Retrieval a User Retrieval.

La siguiente presentación de @brynn y @semanticwill muestra algunos de los caminos en los que estamos trabajando con nuestros clientes en la actualidad, relacionar perfiles* de usuario a temas y areas de concomiento y ofrecer estos datos durante los procesos de búsqueda de manera contextual y relevante.

*Nota: cuando me refiero a perfiles, un término de por sí muy vago y subjetivo, me refiero tanto a perfiles explícitos (como por ejemplo datos provenientes del directorio activo como departamento, funciones, redes, etc y otros generados por el propio usuario, como tags, documentos recomendados y/o votados,  etc) como también a perfiles ímplicitos (tales como comportamientos de navegación, lectura y búsqueda de dicho usuario reflejado en históricos y otros lugares).

Los autores de la presentación distinguen entre tres tipos de búsqueda social:

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By @borja_ramirez

Los que nos dedicamos a esto de la busqueda empresarial debemos estar continuamente hablando de las diferencias entre un buscador de empresa (normalmente el buscador “interno” desde donde los empleados buscan en todos los sistemas de su empresa y/o el buscador “público” de su web corporativa) y un buscador web general como puede ser Google, Yahoo, Bing, etc.. Todos ellos empiezan con un cajón de búsqueda, pero poco más tienen en común.

En este sentido me ha gustado un post acerca de micro-IR (i.e. micro information retrieval). No voy a entrar en la parte teórica, pero me atrae el concepto de micro-IR como “the practice of farming information needs out across multiple applications”, es decir buscar información en fuentes y principalmente con intenciones predefinidas. En otras palabras buscadores de empresa, site search, buscadores verticales, buscadores de aplicaciones y dispositivos moviles, etc..Muchos os preguntareis que mas da! al final el buscador debe facilitar encontrar información bien sea en la web o en un sitio web de una empresa o gobierno. Pues no, cuando se pueden anticipar las intenciones de búsqueda de un usuario y tenemos unos datos con una estructura de meta-data particular, el buscador debe de adaptarse a estos patrones de acceso y orientar al usuario haciendo uso de determinadas herramientas como pueden ser filtros de navegación (faceted navigation), uso de tags y entidades de negocio, ranking personalizado etc.. Mucha gente en este mundillo engloban este tipo de busquedas como todo exploratory search.

Google explorando con Exploratory Search

En este sentido estoy totalmente de acuerdo con Daniel Tunkelang del blog The Nosiy Channel:

I feel that the distinction between macro- and micro-IR is in the same vein: micro-IR settings (e.g., site search, enterprise search,vertical search) drive needs for more richer interfaces and support for interaction, while macro-IR application developers (e.g., general web search) worry mostly about producing a reasonable answer for the query..

Borja Ramirez

Otro de los sectores donde la tecnología de búsqueda está pegando muy fuerte, además de Banca, Medios y Gobierno es el sector de la venta minorista online o en otras palabras sitios de eCommerce. La propuesta principal es la de ofrecer una navegación guiada por un catálogo de producto con el fin de que el cliente “encuentre” lo que busca mientras filtra o navega por diferentes categorías de un producto, como pueden ser precio, color, modelo, y otras caracteristicas técnicas del producto. Esta funcionalidad de “búsqueda via navegación” (a.k.a. faceted search o exploratory search) cada fabricante la llama de diferente manera por obvios motivos marketinianos (Guided Navigation, Refinamiento Paramétrico, Directed Navigation, búsqueda federada, etc), y permite acceder y encontrar información navegando: es una acción de búsqueda pero sin necesidad de introducir una palabra clave. Resulta interesante ver como expertos y académicos en el campo de Information Retrieval ven la busqueda de exploración como una herramienta no solo para buscar, sino sobre todo para aprender e investigar (Lookup, Learn, Investigate). El buscador como “descubridor” de información. Pero bueno todo este tema de patrones de acceso requiere toda una nueva entrada, siguiendo la anterior de el buscador como solución para responder y para aprender.

Volviendo al foco de esta entrada: la aplicación del buscador como herramienta de navegación en sitios de venta minorista (por ejemplo una tienda online de vinos, ropa, electrodomésticos, libros, etc..). El buscador permite encontrar productos y sobe todo descubrir nuevos! Estos lugares online deben de asegurarse que el usuario encuentre lo que busca en su catálogo; un abandono de la búsqueda simplemente se traduce en una pérdida económica directa. Para ello la información debe de ser previamente categorizada mediante atributos, en muchos casos extraidos mediante etiquetas y entidades. De esta manera un usuario puede encontrar por ejemplo un restaurante mediante precio, o tipo de comida, o ubicación geográfica hasta que da con el deseado.

busqueda por navegación

Si están interesados en como el buscador puede incrementar las ventas de su portal online, la empresa de software Endeca ofrece un webinar interesante sobre este tema: Excellence in eCommerce, el proximo miercoles 18.

Borja Ramirez

El modelo de ranking o relevancia es la piedra angular de un buen buscador. Google lo borda con el PageRank para búsquedas en paginas web. No obstante, la búsqueda en contenidos más ricos en interacciones como puede ser un blog y sus comentarios aun son terrenos verdes sin pastar donde muchas start-ups experimentan. Tenemos buscadores como Twingly y Wikio que se especializan en ello, se habla sobre formulas de BlogRank o el famoso Authority de blogs de Technorati, etc…todas ellas son fuentes de donde podemos sacar muchas conclusiones acerca de la importancia de inlinks, tracbacks, etc…

Technorati Authority

Uno de los grandes retos es saber personalizar un modelo de ranking de blogs de manera vertical, dirigido hacia las necesidades de un sector o una comunidad de lectores en particular.  En un pronto futuro veremos muchos casos como este…un nuevo buscador 2.0 de información legal nos habla sobre los elementos que intervienen en la búsqueda en blogs de derecho:

…..modelo de ranking para blogs de derecho. Nuestra receta (matemática) de relevancia de blogs toma en consideración los siguientes aspectos asociados a su métrica correspondiente:

1) Autoridad del blog
- promedio de citas entrantes (i.e. inlinks / trackbacks) por entrada
- promedio de duración de sesión (tiempo de permanencia de un usuario en el blog)
- calidad de las categorías y etiquetas
- Volumen de suscriptores
- crecimiento mensual de suscripciones

2) Popularidad & Aceptación Social del Blog:
- promedio de comentarios por entrada
- promedio de términos por comentario

3) Contribución del blog
- Numero de entradas por mes / numero de meses blogueando
- Numero de palabras por entrada / número de entradas

Pueden leer el resto de la entrada original, pinche aqui.

Borja Ramirez
Siguiendo con nuestros últimos posts acerca de la muerte del periódico, la convergencia al mundo digital, la caída de ingresos de publicidad, etc..he dado (gracias al excelente blog de Dave Kellog) con un par de artículos muy interesantes, uno por parte de James Surowiecki (News You Can Lose) y otro de Dan Faber (Print news is fading, but the content lives on):

La cruda realidad:

“There’s no mystery as to the source of all the trouble: advertising revenue has dried up. In the third quarter alone, it dropped eighteen per cent, or almost two billion dollars, from last year. For most of the past decade, newspaper companies had profit margins that were the envy of other industries. …….. Even online ads, which were supposed to rescue the business, have declined lately, and they are, in any case, nowhere near as lucrative as their print counterparts. Papers’ attempts to deal with the new environment by cutting costs haven’t helped: trimming staff and reducing coverage make newspapers less appealing to readers and advertisers. It may be no coincidence that papers that have avoided the steepest cutbacks, like the Wall Street Journal and USA Today, have done a better job of holding onto readers.”

Los ingresos de publicidad (clasificados, etc) siguen cayendo, los ingresos de publicidad online siguen siendo insuficientes, las medidas adoptadas por algunos medios, como deshacerse de periodistas no da resultados….en fin, la situación es francamente desesperante para los medios de prensa tradicionales.

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Borja Ramirez

En este blog hemos departido largo y tendido acerca de la aplicación de la famosa Larga Cola o  Long Tail de Chris Anderson como herramienta de optimización de un buscador de empresa. Leo continuamente cantidad de blogeros, publicaciones como Harvard Business Review, etc.. que cuestionan e indican con datos en la mano, que el modelo de Long Tail no se aplica a su negocio de keywords. Bien, mi visión en este asunto es que el Long Tail no se aplica horizontalmente en todos los campos. La Larga Cola se creó originalmente y fue dirigido a los mercados de media & advertisement argumentando que era más beneficioso invertir en los mercados nicho que en los blockbusters:

[Chris Anderson] used data from an American online music retailer to predict that the internet economy would shift from a relatively small number of “hits” – mainstream products – at the head of the demand curve toward a “huge number of niches in the tail”. Long Theory contradicted as a theory| Times Online, 2008

Long Tail, Larga Cola

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Angel Maldonado

Publicado en el Blog del proyecto de Spain.info v2

El acto de desear información puede expresarse de múltiples formas, sin embargo es posible agruparlas en dos conjuntos; por un lado responder a preguntas concretas y por otro desear más sobre algo sin saber qué es exactamente.

Pongamos que decidimos acudir a un medio de información online: ¿Buscamos una respuesta a una pregunta concreta o lo hacemos para saber novedades sin saber cuales son de ante mano?. O cuando abrimos un Blog: ¿Deseamos algo determinado o simplemente saber que se dice ignorando de que pueda tratarse? Más de lo mismo cuando compramos un periódico, visualizamos un informativo, ponemos nuestra emisora de radio, etc. Sin embargo, cuando lanzamos una consulta en un buscador lo hacemos porque nos falta un dato que necesitamos despejar, queremos una respuesta específica a una pregunta determinada.

En el dia a dia experimentamos estos dos conjuntos de situaciones (desear conocer más sobre algo y responder a preguntas concretas) tanto de forma combinada como independientemente, tanto previsible como súbitamente.

Un proyecto de localización de información demanda esta apreciación. El servicio de recuperación de información puede resolverse de muchas maneras y no exclusivamente mediante un cajón de texto y un botón de búsqueda, es necesario cubrir y tratar ambos aspectos; Responder y Exponer, al final se trata de informar ya sea fruto de un interés determinado o de un indeterminado deseo.

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Borja Ramirez

Estoy leyendo cantidad de posts, brochures de producto, etc..que hacen referencia a enterprise search y al nuevo termino acuñado por Steve Arnold de Beyond Search: “search behind-the-firewall“. Simplemente queria profundizar un poco sobre las diferencias y el uso que se hace de estos términos. Este tema ya lo tocamos en este blog con anterioridad,  la búsqueda dentro y fuera del cortafuegos son animales distintos: por un lado tenemos 1) la búsqueda dentro del cortafuegos, reconocido comunmente como un proyecto de buscador corporativo o búscador interno, y por otro 2) el buscador público del web corporativo, conocido como Site Search, o busqueda fuera de del cortafuegos (beyond the firewall-search).

El enfoque de ambos proyectos es radicalmente diferente, tanto desde un punto de vista técnico-funcional, como estratégico a nivel de negocio:

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