Customer experience ancora più personalizzata grazie alla content personalization

Dal content marketing alla content personalization per rendere ancora più personalizzata l'esperienza di navigazione dell'utente.

Content Personalization

Sempre più utenti si aspettano di navigare su pagine web che offrano loro contenuti personalizzati, in linea con i loro interessi ed i loro bisogni, ma sono ancora poche le aziende ed i brand che hanno compreso le vere potenzialità del content marketing non solo in chiave di ottimizzazione sui motori di ricerca ma anche di strategia per coinvolgere i clienti.

 

Content marketing: che cosa è e perché è importante

Il content marketing è una strategia di marketing in cui si condividono all’interno del proprio sito, contenuti con l’obiettivo di informare, attrarre, acquisire nuovi clienti e aiutarli nel processo di acquisto.

 

Per rendere sempre più personalizzata l’esperienza di navigazione dell’utente, è importante però che i contenuti del sito, che siano banner, articoli, ebook, video o immagini, siano realmente interessanti ed in grado di catturare l’attenzione.

Essi devono quindi essere attinenti con i bisogni e le esigenze dell’utente, per questo parliamo di content personalization.

 

Content personalization: iniziamo dalla segmentazione

Quindi la vera difficoltà non è la creazione e la condivisione di contenuti, ma la creazione e la condivisione di contenuti personalizzati, che rispecchiano gli interessi dell’utente, e lo stadio del ciclo di vita in cui si trova.

Perciò alla base di una strategia vincente c’è innanzitutto la segmentazione dell’audience.

 

Grazie ad Adabra ed al suo sistema di segmentazione, è possibile suddividere l’audience in base alla fase del ciclo di vita in cui si trova l’utente (utente registrato, utente non registrato, utente a rischio, utente VIP…), ma anche in base al comportamento di navigazione e di acquisto.

 

Adabra mette a disposizione 4 categorie di filtri: ciclo di vita, comportamentali, demografici e contestuali.
Grazie alla configurazione dei filtri, e all’unione di questi in segmenti, è possibile individuare gli utenti che, ad esempio, hanno manifestato l’interesse per una particolare categoria o argomento, che hanno letto un determinato articolo o che hanno acquistato un particolare prodotto.

Grazie a ciò è possibile mostrare e suggerire all’utente, contenuti che siano attinenti con il suo percorso e con la sua storia.

 

Content personalization: esempi di successo

Un classico esempio di content personalization è quello di mostrare contenuti diversi in base al fatto che l’utente sia o non registrato.

Di seguito riportiamo il case study di Bellissima, in cui appunto viene mostrato un messaggio per incentivare la registrazione agli utenti che non sono registrati.

Questo messaggio ha l’obiettivo di incentivare gli utenti anonimi a registrarsi offrendo uno sconto del 20% sul primo acquisto.

Content Personalization - Case History Bellissima

Strategia differente è stata attivata per gli utenti registrati.
A questi viene mostrato un messaggio in cui si ricorda nel caso non si fosse utilizzato, il codice sconto da utilizzare per ricevere uno sconto del 20%.

Website Content Personalization

Riporto di seguito un altro esempio di content personalization di Imetec.

In questo caso è stato creato un contenuto personalizzato per gli utenti che hanno effettuato una ricerca all’interno del sito della parola “glutine”.

A questi utenti viene mostrata nella categoria Cucina un popup che mostra in offerta la macchina del pane Zero Glu.

Popup Content Perosonalization

 

Adabra permette di personalizzare non solo i contenuti come popup e banner, ma anche i contenuti come gli articoli all’interno delle recommendation.

Grazie infatti ai suoi 7 algoritmi è possibile personalizzare i contenuti in base alla storia di navigazione, o ai contenuti visti dall’utente.

Personalizzazione Recommendations

Ad esempio grazie all’algoritmoPersonalized Recommendations” è possibile mostrare gli elementi a partire dalla storia recente di navigazione, oppure attraverso l’algoritmo “Remarketing Recommendations” è possibile mostrare gli elementi che l’utente ha visto di recente anche cross/device.