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La personalización web, santo grial del comercio electrónico

La personalización es desde hace décadas el santo grial del marketing digital y el diseño de interacción, todos quieren tenerla, pero nadie parece conseguirla. De lo que se trata es de intentar desarrollar sitios web cuya interfaz y cuyas funcionalidades se adapten a los usuarios en función de sus expectativas, necesidades, preferencias y deseos.

Básicamente se trata de obtener la mayor cantidad de datos posibles de nuestros usuarios (tanto antes como después de interactuar con nuestro sitio web), y utilizar esos datos para mejorar el servicio que ofrece la web.

Técnicas de programación muy diferentes intentan lidiar con el reto de la personalización, desde los sistemas hipermedia adaptativos (más usado hoy día en el sector educativo digital o en las intranets) al uso de la inteligencia artificial, pero siempre han surgido problemas para conseguir sistemas, no solo suficientemente escalables (computar tantos datos es siempre costoso, y el rendimiento de los servidores se resentía), sino también fiables (las necesidades o deseos de los usuarios pueden ser cambiantes y, si solo nos fiamos del histórico, podemos meter la pata o pasarnos de listos, como le sucedía a menudo a Clippo, el asistente de Microsoft Office). De ahí que Jakob Nielsen dijera en 1998 que «la personalización estaba sobrevalorada».

Pero los tiempos han cambiado y la personalización web hoy es mucho más habitual de lo que nos imaginamos. Hay personalización implícita (es la más normal y en ella el sistema cambia sin que se lo digamos) o explícita (el sistema cambia porque se lo pedimos). Por ejemplo, según Eli Pariser, en muchas ocasiones Google utiliza sin que lo sepamos al menos 57 datos distintos sobre nuestro comportamiento, localización, idioma, hábitos, etc. para aprender y alimentar a su algoritmo de personalización de interfaz.

Fig.1. Toma de datos para personalizar en Google

Esos datos son usados para personalizar las respuestas al máximo o, al menos, para hipersegmentar en lo posible la página de respuestas (SERP, search engine results page). Así, dos personas que utilizan Google en lugares distintos, con hábitos, y lenguas distintas, obtienen resultados diferentes, lo que afecta también al SEO (posicionamiento en buscadores).

Fig.2. Resultados personalizados en Google SEPRs

Asimismo, y también según el propio Pariser, Facebook usa la personalización para filtrar ciertas informaciones, de forma que no nos llegue aquello que su algoritmo de personalización «decide» que no es adecuado o de interés para nosotros.

Un clásico ejemplo de personalización web más explícita (en él sabemos que realmente el sistema se personaliza para nosotros) es el ofrecido por Amazon en sus recomendaciones, su algoritmo ofrece una interesante relación calidad/coste de computación en servidores. Hay más tipos de algoritmos de recomendación, que utilizan más datos y no solo la compra o la visualización de un ítem, y dependerá de los objetivos que tengamos el aplicar un algoritmo u otro: si queremos ser exquisitamente precisos en nuestra recomendación o preferimos una solución más abierta (con recomendaciones más genéricas, pero que pueda funcionar en tiempo real, con pocos datos del usuario, y que no consuma tantos recursos al hacer los cálculos de millones de usuarios y datos).

La personalización también puede trasladarse al envío de alertas por correo electrónico y de newsletters personalizados en función de las elecciones, ofertas y recomendaciones basadas en las elecciones previas, en las palabras de búsqueda usadas, en las páginas de producto que hemos visitado una y otra vez, pero que no nos han convencido para dar el «sí quiero» en el botón de compra, etc.

Obviamente, los puntos débiles de este tipo de técnica se centran en la relevancia y en la protección de los datos personales. Antes la usaban los grandes sitios web, pero lo cierto es que hoy pueden resultar muy rentables para portales de todo tipo, desde tiendas en línea hasta redes internas con sistemas de gestión del conocimiento y comunidades virtuales.

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