Desde el martes pasado, Google ha estado bombardeando a los webmasters con notificaciones sobre la habilitación de la indexación móvil para su sitio.

¿Cómo puedo saber si mi sitio está siendo indexado por Mobile First? Es muy fácil.

Te debería llegar un correo de Google Search Console, indicándote que estás siendo indexado por Mobile First:

Ok, pero si no te ha llegado ningún correo: ¿Cómo hago para ser indexado por mi versión móvil?

Bueno, Google ha reportado que sólo está iniciando el cambio de indexación a los sitios con las mejores prácticas en móvil. Así que ya sabes, debes asegurarte de que tu site esté super preparado para móvil.

Y con esa idea sobre la mesa, creo que es hora de poner los adornos navideños, el árbol, las galletas y los chocolates para que cuando llegue Papá Noel, decida entrar a nuestra casa y dejarnos regalos.

Es decir, es necesario que hagas una mini auditoría a tu sitio web para asegurarte que todo esté perfecto para cuando llegue el momento y así poder sacar provecho a esta nueva indexación.

Para nuestra suerte, Google nos deja prácticamente un paso a paso de lo que tenemos que hacer para diversos casos:

Estos detalles debes tomarlos en cuenta en caso de que tu sitio web caiga en alguno de los puntos mencionados. Sigue las recomendaciones que nos deja Google.

Si estás pensando evaluar el rendimiento de tu website para dispositivos móviles, te dejo algunos puntos a considerar:

1. Contenido y Look and Feel

 
Google va a priorizar el UX en Mobile, lo que significa que todo tu contenido debe estar presentado correctamente en la versión móvil, nada debería ser diferente en ella. Así que debes auditar el contenido y UX; cuidar el contenido oculto o mal ubicado. Cualquier tipo de contenido de este tipo que usualmente nos desfavorece, podría contribuir a una pérdida de posiciones.

Una vez realizadas las mejoras, es bueno confirmar que Googlebot está viendo tu página como deseas, esto lo puedes corroborar utilizando la herramienta del Search Console “Fetch and Render” u “obtener y procesar” en “Explorar como Google”:

2. Subdominios Móviles

 
Si tienes subdominios móviles, no está demás decir que no puedes olvidar de tenerlos verificados en Google Search Console.

3. Responsive

 
La adaptación de tu sitio web a los dispositivos móviles es indispensable. Según mi experiencia, Google prefiere el diseño responsive, el cual hace que todo el contenido sincronice de manera dinámica para desktop o móvil. Esto permite que la misma codificación se envíe a cualquier tipo de dispositivo. Por otro lado, los sitios web adaptativos son otra opción aceptable, pero los documentos publicados por Google siempre apuntan a una preferencia por responsive.

Aprovecharé esta sección para mencionar que los sitios móviles alternativos son aceptables, pero te recuerdo que la versión alternativa será la que se tome en cuenta para la indexación. Así que todo el contenido debe estar presente y trabajado perfectamente. En lo personal, no recomiendo tener versiones alternativas para móvil, es trabajo doble y con responsive te aseguras de tener alineado al 100% tu contenido para todos los dispositivos.

4. Velocidad

 
La velocidad es crucial y determinante para mantener buenas prácticas en móvil. Si las personas tienen poca paciencia para esperar que una página cargue cuando están sentados frente a una PC, imagina como lo es en un dispositivo móvil. Un solo segundo de demora en una página web impacta de manera negativa en conversiones, páginas vistas y bounce rate, lo cual dañará tus posiciones.

Te recordamos que Google anunció el pasado 18 de abril en su blog oficial, que a partir de julio de este año, la velocidad de carga de los sitios web será un factor clave de posicionamiento para búsquedas en móviles.

Haz tu auditoría de velocidad móvil y optimiza tu sitio al 100%.

5. Datos Estructurados

 
No diría que es obligatorio, pero teniendo en cuenta que la indexación es primero por sitios optimizados hacia la versión móvil, entonces te recomiendo ponerte a trabajar en tus datos estructurados. Si tienes dudas sobre ellos, te invito a leer la nota sobre rich cards de Lesley Vallejos. Asegúrate de incluir tus datos estructurados en ambas versiones de tu site (si posees más de una).

Finalmente, recuerda que Google Search Console te muestra como va el rendimiento de tus datos estructurados.

6. Pop-ups y anuncios intersitiales

 
Los pop-ups o ventanas emergentes son puntos en contra para tu site. Google ya ha anunciado esto antes, si le das un escaneo con renderización a tu site podrás ver como Google ve a tu landing page.

La excepción a esta regla es en el caso que tengas una ventana de confirmación de mayoría de edad, anuncio de utilización de cookies y avisos para descargar la aplicación del sitio.

Si decides incluir estos emergentes de todas maneras, ya sea por que aumentan tus conversiones o cualquier otro motivo, trata de tener emergentes no invasivos, la idea es que no afecten la navegación de los usuarios.

7. Seguridad

 
Migra tu sitio web a HTTPS, ¿Qué estas esperando?, si has llegado hasta este punto en el artículo debes ser de las personas que saben que Google le da mucha importancia a las páginas web de confianza.
 

THINK MOBILE

 
Creo que puedo dejarte con esta idea, probablemente ahora mismo te encuentres sentado en tu computadora, viendo la versión desktop del website que tienes a cargo y pensando cómo mejorarla. Esto debe cambiar, primero debes tener la visión de cómo mejorar la versión móvil de tu sitio web y como aplicarlo también en su versión desktop después.

Si te llegó un correo indicando que tu web está siendo indexada por su versión móvil, créeme que no eres único ¡Asegúrate que tu versión mobile esté optimizada al máximo!

The post Mobile First ya está aquí. ¿Y tú, ya estás listo? appeared first on Blog | Attachmedia.

Fuente imagen: https://pixabay.com/es/l%C3%A1pices-por-escrito-escribir-blog-762555/

¿Dinámicas UX a costo cero? Difícil de creer, pero es cierto. Cuando hablamos de realizar dinámicas para un proyecto de experiencia de usuario, sabemos que debemos invertir en reclutar a los usuarios objetivos, incentivos, movilidades, salas que cuentan con cámara Gesell y, sobre todo, el coffee break. Esto último es el gancho perfecto para incentivar aún más a los usuarios a qué participen y así poder realizar con ellos las diferentes actividades que se necesiten para obtener insights de valor que nos ayudarán a conocer sus comportamientos, formas de uso con la interfaz digital a re-diseñar y sobre todo sus necesidades que tienen con la plataforma.

Algunas dinámicas como card sorting, customer journey map, definición de problemas, generación de ideas, entre otras; se necesita juntar a grupos de usuarios para poder realizarlas, implicando que se generen las inversiones comentadas. Son actividades vitales para conocer a los usuarios objetivos, validar hipótesis, conocer sus problemas de hoy en día con la plataforma digital y sobre todo lo que buscan con el rediseño o el nuevo producto que vayamos a realizar. Sin haber realizado este tipo de dinámicas no se debería comenzar un proyecto de experiencia de usuario. Es como comenzar a construir un departamento o casa sin previamente tener los planos. ¿Verdad?

Al realizar este tipo de dinámicas estamos conociendo mucho más a nuestros usuarios y muchas veces nos basta con ello para comenzar nuestra fase de creación de arquetipos, espacios funcionales, modelo conceptual y arrancar con nuestra fase de prototipado. Pero, esperemos un segundo. ¿Seguro que siempre vamos a necesitar de grupos de usuarios objetivos en una sala? La respuesta podría ser sí, porque si no… ¿Cómo? Con las dinámicas comentadas, se invierte dinero, y eso hace que el presupuesto se ajuste un poco. Por ello muchas veces nos quedamos solo con esas.

No. Es la respuesta que deberíamos dar a la pregunta de ¿Seguro que siempre vamos a necesitar de grupos de usuarios objetivos en una sala? – ¿Cómo así?

Hay ciertas dinámicas que no tienen costo de dinero, pero sí de tiempo, donde los resultados son totalmente inesperados y sobre todo inigualables. Tal vez en su gran mayoría sean conocidos, pero siendo sinceros, sabemos que muchas veces no los aplicamos. ¿Por qué? Eso ya está en cada uno y también depende mucho de los objetivos del proyecto, pero a pesar de eso, son dinámicas que en su mayoría se deberían realizar.

Para no cargarnos demasiado, comencemos por conocer 4 dinámicas a costo cero de dinero que nos darán resultados únicos. Inclusive en algunos casos mucho más potentes en insights que las clásicas dinámicas.

#1 Shadowing

 
 “Ahora debemos ser súper cautelosos, cómo el hombre invisible.”

-¿Por qué no mostrar todo lo que tenemos en nuestra APP en un cajero automático? Hemos visto que nuestros usuarios están contentos y suelen usar mucho las funcionalidades que tenemos en nuestra APP. Es una excelente oportunidad de usar nuestra red de cajeros para aumentar sus funciones.-

Cómo saber si nuestros usuarios objetivos valorarán que mostremos las funcionales del APP en un cajero automático. Podríamos juntarlos y hacerles preguntas relacionadas al tema. Pero mejor que tal si hacemos shadowing para ver cómo se comportan en un contexto real cuando usan el cajero.

¿Cuál fue el resultado? El usuario pasa en promedio entre 1 a 2 minutos y siempre mira hacia atrás. Hay desconfianza por la persona que se encuentra detrás de él. Por otro lado, los usuarios que están en la cola, se impacientan cuando la persona que está utilizando el cajero demora mucho, llegando al extremo de recurrir a los representantes de servicio para que solucione el problema. ¿Qué nos dice esto? Los usuarios suelen usar un cajero automático de manera rápida. Para realizar una operación puntual. Entonces si agregamos un flujo complejo, es casi seguro que emplearán mucho más tiempo realizando su operación y podrían no hacerla tal vez por la desconfianza de la persona que se encuentra detrás.

¿Funcionaría el proyecto de agregar todo al cajero? Posiblemente no. Y cómo nos dimos cuenta de esto, utilizando la técnica del shadowing, o también conocida como sombra de la persona. Recordemos que en UX analizamos comportamientos, no opiniones; es por ello que es de gran valor utilizar este tipo de técnica, ya que te brinda resultados cualitativos.

Bastó con estar un día, en horario de oficina, dónde están nuestros usuarios, para poner en práctica este tipo de dinámica. Es tan sencillo cómo acudir al lugar dónde se encuentran y comenzar a observar los diferentes comportamientos que tiene el usuario frente al producto o servicio. Ideal sería poder acudir a diferentes agencias o establecimientos para comparar resultados.

Hacer shadowing a un producto digital podría ser un poco más complicado, porque tendrías que estar bastante cerca al usuario para ver qué tipo de interacciones realiza con la plataforma digital. Para esto sería conveniente reclutar un grupo de 5-7 usuarios y con consentimiento de ellos, seguirlos y ver sus comportamientos frente a la interfaz. Es vital que mientras se observe los comportamientos del usuario, se comience a plantear preguntas para luego cuestionar todas las posibles dudas que se puedan tener. Recuerda guardar tus dudas para el final, no es recomendable interrumpirlo en pleno uso.

Pero hacer shadowing para el servicio si podría ser a costo cero. Tan solo porque debes ir dónde se encuentra el servicio y ver cómo los usuarios interactúan con él. Luego podrás acercarte de una manera cortés, tal vez haciéndote pasar como uno de los trabajadores de la empresa para realizar más o menos como una encuesta de satisfacción. Claramente no deberíamos hacer preguntas cómo si le gustó o no, sino de opciones de mejoras o cuestionamiento del porqué lo ve/usa de la manera observada.

#2 Cliente incógnito

 
“Es momento de sacar el espía que llevamos dentro.”

-¿Por qué no veo más tráfico en mi APP? Si los representantes ofrecen e instalan la aplicación a nuestros usuarios y los comentarios que recibimos en ese momento son positivos. Les gusta.-

El hallazgo del porque no se veían más tráfico salió de la técnica de cliente incógnico. ¿Cómo? Realizar esta técnica es bien potente. Te ayuda a conocer exactamente a tus usuarios sin tener que usar un cuestionario de preguntas o armar algún tipo de dinámica para que participen. ¿Poco creíble no?

Solo necesitas ser parte de la empresa por algunas horas. Por ejemplo; si estás en un supermercado y quieres crear una aplicación que ayude a evitar las colas, deberías ser un cajero más. Podrías estar con la vestimenta del supermercado y hacerte pasar por la persona que ayuda a empacar los productos, en todo el momento que estés ahí podrás escuchar qué exactamente piensan los usuarios al momento de esperar ser atendidos y en base a eso poder plantear mejoras. Inclusive puedes interactuar con ellos para validar algunas de tus hipótesis. Podrías ponerte a favor de ellos. “¿Si tuviéramos un APP que me permita pagar sería mejor no cree?” es sencillo conversar con un usuario en base a una pregunta la cual puede ser de gran ayuda para validar algunas hipótesis que manejas.

Para el caso comentado al inicio, se puso en práctica el cliente incógnito y el resultado fue sorpresivo y bien sencillo de solucionar. Así nada más con una dinámica de 10 usuarios no se hubiera obtenido un resultado que solucione el problema tan rápido.

Tan solo bastó ir a diferentes agencias de la empresa para encontrarnos con el problema. Si bien sus representantes de servicio eran muy amables para promocionar la aplicación, nos dimos cuenta de un detalle. Ofrecían y explicaban súper bien el proceso de registro desde la Play/APP store. Los usuarios al verlo decían, vaya es súper sencillo de descargar y registrarme, gracias. No decían más y como los comentarios eran positivos, todo bien. Sumado a que el representante de servicio recibía una pequeña recompensa por haber generado un nuevo lead (usuario único), mejor aún, todo estaba de maravilla.

Pero el problema que debíamos resolver no era de necesitamos más leads, sino más tráfico. ¿En qué nos ayudó utilizar la técnica de cliente incógnito? En las 5 agencias que se hizo investigación, era el mismo comportamiento. Al momento de bajar la información y ver posibles hipótesis del porque no generan tráfico uno se da cuenta que una cosa tan sencilla puede solucionar un gran problema.

¿Por qué hacemos que el usuario aprenda a registrarse? Si solo lo hace una vez en su vida. ¿Por qué no invitarlo a realizar alguna operación en la APP? Esta sería la única manera de saber si de verdad es fácil de usar y cumple con sus expectativas.

Del cliente incógnito se obtuvo este resultado. Sácale el jugo a tu producto e invita a que lo conozcan, pero no en una secuencia de pantallas que solo lo hacen una sola vez, enseñarle como descarga la APP desde la Play/App store no es el mejor camino. Ofréceles en qué los podría ayudar tu producto, cual es la principal arma que tiene tu interfaz por la que deberían usarla. Este resultado hubiera sido mucho más difícil obtenerlo con las clásicas dinámicas, porque no vivimos la realidad del usuario.

#3 Testeo en caliente

 
“Mi favorito. No hay mejor manera de testear que en un contexto real.”

-Mi APP está lista para salir al mercado. Ya fue probada con usuarios objetivos en nuestras oficinas y funcionó de maravilla. No hay más, pasemos al diseño. Aunque, podría salir a la calle a testear, por si las dudas.-

Ya tengo lista mi APP que ayudará a los bodegueros a solicitar su mercadería. Solo entraré a 5 bodegas e intentaré me brinden unos minutos de su tiempo para probar mi APP. Las 5 pruebas fallaron. ¿Qué paso? A cada momento ingresaba un cliente para comprar productos y el vendedor tenía que atenderlo, dejando de lado la interacción que tenía con el APP. Pero fue valioso. ¿Por qué? Cuando se retomaba el testeo, después que el vendedor terminaba de atender al cliente, decía, “Ahora tengo que completar todo de nuevo”. ¡Listo! Mi prototipo no está listo. No tengo una opción para guardar la lista que tengo registrada hasta el momento.

Este tipo de situaciones son a veces complicadas de sacarlas en las clásicas dinámicas de investigación. Tan solo bastaron 5 testeos en caliente para ver que el usuario necesita una opción de guardar. La cual básicamente le ayudaría a no tener que preocuparse porque su información se va a perder si atiende a los clientes que llegan a su bodega.

#4 Cliente a tener paciencia

 
¿Es el momento de ser el personaje más curioso de todos?

-Necesito información para abrir mi depósito a plazos. ¿Cómo lo hago? ¿Qué pasa si su financiera cierra? ¿Por qué ustedes y no otra financiera? ¿Qué pasa si quiero irme de acá a 3 meses? ¿Puedo abrir mi cuenta con S/ 1000? Así como estas preguntas, deberíamos hacer todas las posibles para conocer mejor al producto o servicio que voy a rediseñar.-

Es recomendable hacerse pasar por un cliente más. Porqué así conocemos exactamente cómo es que se interactúa con los usuarios objetivos. Es ahí realmente dónde vives la verdadera experiencia. Nadie te la cuenta, tú mismo pasas por ella. Por teléfono, correo, chat, foros, agencias, tiendas, todos los puntos de contacto que tiene la empresa deberían ser abordados por el consultor que va a realizar el proyecto de experiencia de usuario. No solo quedarse en uno o dos canales, sino ir a todos para luego poder cruzar la información obtenida y llegar a hipótesis mucho más potentes.

No es difícil, ni implica costo alguno. Solo debes convertirte en todo un curioso para llegar a conocer a detalle cómo es la empresa o producto que te contrató.

Comenzar a utilizar este tipo de dinámicas no es descabellado. Toma tiempo, sí, pero vale la pena. Los resultados que descubres son inesperados con un aporte inigualable. Tengamos en cuenta que este tipo de dinámicas habría que amoldarlas al tipo de proyecto que vamos a realizar. Todo proyecto es diferente, pero en muchos casos con un mismo fin. Aumentar las ventas y darles una excelente experiencia a nuestros usuarios objetivos.

Si vemos a detalle las dinámicas planteadas, podemos darnos cuenta que se realizan en las calles. No hay mejor lugar dónde poder encontrar información que fuera de la oficina, dónde el usuario interactúa realmente. A pesar que en las diferentes dinámicas que hacemos tratamos de poner al usuario en contextos reales, siempre hay un mínimo detalle que se les pasa contar. La calle es otro mundo, aquí realmente vez lo que pasa. Conoces lo que vive un usuario en vivo.

Nuestros usuarios y clientes siempre merecen lo mejor, por ello hagamos el esfuerzo de ir más allá de las clásicas dinámicas. Hagamos que nuestro producto o servicio esté pensando en superar las expectativas que se plantearon al iniciar el proyecto. Es crear un producto único. Inigualable.

 
¿Qué dices, salimos a la calle por dinámicas a costo cero?
 

The post Dinámicas UX a costo cero appeared first on Blog | Attachmedia.

Sobre Bigquery ML

 
Bigquery es un servicio que permite almacenar grandes cantidades de datos (incluso petabytes) y consultarlos en segundos usando SQL. Las principales bondades de este producto son:

• Costo: es relativamente bajo, se cobra por consulta y cantidad de data almacenada. Es muy accesible.
• Velocidad: Se puede consultar grandes cantidades de datos en tan sólo segundos.
• Uso: Cualquier persona con un conocimiento mínimo de SQL puede extraer data.

Bigquery ML es una serie de funciones agregadas a Bigquery que se llaman en una query para crear y ejecutar modelos de Machine Learning usando solo SQL.

Al grano, ¿qué acciones puedo tomar ahora con la data que tengo en Analytics?

 
Bigquery ML en su documentación parte con un tutorial en donde indica como predecir si un visitante hará una transacción en un sitio.

Para el tutorial se usa data de una tienda online real cuya data de Google Analytics está liberada de manera pública y se puede acceder a través de Bigquery.

Se puede predecir si un visitante recurrente volverá a comprar, categorizado por cualquier dimensión (de sesión) de Analytics (país, navegador, sistema operativo, fuente de tráfico, dispositivo, página de destino, etc.).

Con este modelo es posible encontrar insights como el que muestran en el minuto 2:35. Donde indican que, para Google Merchandise Store, haciendo remarketing al Top 6% de usuarios tienen un ROAS (Retorno de inversión publicitaria) 9 veces mayor que el ROAS calculado sobre todos los usuarios del sitio.

¿Cómo llegar al Top “x%” de usuarios de sus sitios?, es una pregunta que se la dejaremos a sus equipos de analistas y publicidad digital ya que hay varias maneras de obtenerlo. Una manera, por ejemplo, es configurando un objetivo de Analytics específico cuando el ticket de una compra sea superior al ticket medio de su sitio. Otra más sencilla, es generando una audiencia a partir de un segmento de Analytics cuya característica sea que el revenue de la transacción sea “z” dólares.

La ventaja de tener un modelo de Machine Learning, como su nombre lo dice, es que aprende automáticamente; bueno casi automáticamente, es decir no nos vamos a conformar con que el reporte diga TOP 6% de usuarios ya que sus características pueden variar de acuerdo a lo que el modelo arroje cuando se actualice.

En Bigquery ML esta actualización es manual, conforme vayamos acumulando más data, tendremos que correr el modelo de nuevo para tener resultados actualizados.

Si deseamos un servicio que aprenda automáticamente es más complejo y sería tema para otro post más adelante.
 

Otros casos

 
Al momento Bigquery ML presenta soluciones para predecir y clasificación binaria (por ejemplo si un correo es spam o no, si un cliente es comprador potencial o no).

Con esta premisa en mente, revisaremos algunos reportes de Analytics y plantearemos casos donde se pueda “modelar” el comportamiento de los usuarios para luego poder brindarle esta información al equipo de análisis. El caso elegido es el siguiente:

 
Shopping Behavior Analysis

Rápidamente vemos que la conversión del sitio es 1.4% (850/61K) y esto se puede dar por varios motivos: entre ellos (1) la estrategia de adquisición apunta no sólo a performance sino a educar a los usuarios sobre los productos (see, think) y (2), hay visitantes que buscan trabajo en el sitio, etc.

Vamos a enfocarnos en sesiones que han mostrado interés de compra, la conversión de los que vieron un producto es 7.5% (850/11333). Con esta información en mente planteamos la siguiente pregunta:

“¿Cómo llegan los usuarios a los detalles de producto?”, o aún mejor “¿Cómo llegan los usuarios que compran a los detalles de producto?”, o incluso aún mejor “¿Qué tanta probabilidad tengo de vender el producto que me deja mayor margen cuando llegue a la página?”.

Supongamos que Google Nest es el producto que deja mayor margen por unidad vendida -aunque ahora mismo no lo estén vendiendo. Lo siguiente que haremos es ir al reporte de páginas, filtrar las de los productos y jugar con las dimensiones secundarias de Analytics hasta que alguna nos haga sentido.

Y que tal si en vez de pasar un día entero analizando por separado dimensiones como: campaña, fuente/medio, dispositivo, país, etc; dejamos que Bigquery ML lo haga.

Encontrando un patrón que determine si un usuario va a comprar o no cuando llegue a una página de producto de modo tal que si no compra, podemos tomar acciones en el momento (personalización de la web/app) o posteriormente (retargeting o disparar un pixel específico de Facebook y encontrar audiencias con similares características).

La ventaja de que lo haga una máquina es que en vez de solo modelar la venta de un producto (en caso se haya elegido el de mayor margen), es que este modelo estadístico puede aplicarse a todas las páginas de producto.

Otra ventaja es que Google Analytics no es la única fuente de datos que podemos montar sobre Bigquery. La data de Adwords puede importarse con una sencilla configuración, así como la de Google Play, Firebase y/o cualquier otra fuente de datos, por ejemplo el CRM.

Para finalizar, la clave para llevar exitosamente a cabo proyectos de Machine Learning localmente no es empezar invirtiendo extensamente en aprender tecnología de punta como Tensorflow, Hadoop, etc; y desarrollar departamentos de Data Science.

El desafío se encuentra en realizar las preguntas de negocio correctas que se pueden contestar con innovación y automatización.

 
Si tienes alguna iniciativa de este tipo en mente o deseas hallar una me escribes a acampos@attachmedia.com

The post Aplicaciones de Machine Learning con data de Analytics appeared first on Blog | Attachmedia.

“La regla de oro de los próximos años no será sólo situar el cliente en el centro de nuestras decisiones, sino situar el dato del cliente. Sistemas de inteligencia artificial como los de Google o Facebook permiten detectar cuándo una mujer está embarazada incluso antes de que ella sea lo sepa” (Xavier Ferras)

 
Pronto, la Inteligencia artificial (IA) estará inmersa en los modelos de negocios de las mayorías de las empresas de todos los rubros. Hoy ya se puede rastrear huellas digitales en la red para descubrir patrones y usarlos para predecir una compra potencial, así como detectar estados de ánimos pudiendo convertirlos en potenciales clientes para ventas dirigidas.

En los próximos años los sistemas de inteligencia artificial tomarán por nosotros decisiones estratégicas reemplazando parcial o totalmente a los analistas de datos de manera automática.

Ahora nos toca imaginar e idear mejores experiencias para los clientes con toda la data que podamos recoger en este contexto.

Algunas empresas están teniendo algún avance temeroso con la IA mediante el desarrollo de interfaces conversacionales, que básicamente son aquellas que imitan la conversación como un ser humano real. Tenemos a los chats bots como el de messenger de Facebook y los asistentes virtuales como Siri, Google Now, Amazon Alexa, etc.

Si hablamos del impacto que pueden tener estas nuevas tecnologías sobre la experiencia del cliente, debemos saber que la usabilidad también existe en este tipo de canal y puede ser medida.

Al respecto les comparto algunas mejoras prácticas recopiladas de casos de éxito en interfaces conversacionales:

1. Se directo sobre las tareas que tu bot puede y no puede realizar. Es decir, indícale al usuario que el chatbot no es humano.Ejemplo: ¡Hola, soy un bot! / Buen día, soy tu asistente virtual.

    
   

2. Ten cuidado con algunas preguntas abiertas. Se podría optar como respuesta opciones múltiples para garantizar que el usuario y el bot no se confundan y se enfoque en su necesidad.

 

3. Lenguaje simple y breve asegurando que la voz de tu bot sea constante durante toda la conversación, no usar jerga ni tecnicismos.

 

4. Guía al usuario a través de la conversación inicial, ayudándolo a descubrir las características.
    
   

 

5. Es importante anticipar el tipo de consultas que los usuarios querrán decirle a tu bot, esto debería formar parte de su filosofía de diseño conversacional.

 

6. Incluye botones de deshacer y cancelar de forma contextual en las conversaciones cuando hay transacciones. El usuario se sentirá seguro explorando un chatbot sabiendo que estas opciones están disponibles.

 

7. Muchos usuarios comenzarán una conversación con un chatbot sin saber qué decir. Cuando se los deja solos, pueden sentirse confundidos.Se debe proporcionar opciones y sugerencias para guiar al usuario durante toda la conversación.
    
   

 

8. Evita la repetición de respuestas. Reformularlas e invocarlas aleatoriamente.

 

9. Si tu bot no sabe cómo responder. Se sugiere que recuerde al usuario su propósito (quizás con una consulta de ejemplo) para que el usuario entienda cómo expresar mejor su consulta.

 

10. Controla los tiempos de respuesta, si son largos tratar de dar mensajes como”Las cosas tardan más de lo normal … ” o “hay una respuesta en camino…espere por favor”.

 

11. Humaniza la experiencia haciéndole preguntas necesarias para identificar al usuario, como el nombre y en donde vive. Esto sirve para que el chatbot tenga recuerdos y evite que el usuario repita algunas preguntas.

 

12. Empatiza con las emociones, de hecho, habrá situaciones con negatividad, frustración o negación, es cuando por ejemplo el usuario escriba “chat estúpido” “no funcionas bien” etc.Evitar respuesta como:

    “Lo siento, no puedo ayudarte”
    “No entiendo”
    “No es algo bueno que decir”

    Porque agravas más la experiencia del usuario estando a la defensiva, el objetivo es empatizar con esas emociones y aportar valor:

    Luego de identificar las palabras o frases negativas y frustrantes, podemos responder:

    “Veo que tienes problemas. Probemos una táctica diferente”.

    “Lo siento, esta es una experiencia frustrante para ti. Te puedo compartir  abc@attachmedia.com  para llegar a ser atendido por un humano si no podemos resolver su problema en este momento”.

    

 

13. Inyecta ingenio y humor cuando sea apropiado. Ejemplo.
    Tu: jajaja

    El Bot: ¡Te hice reír! Las emociones humanas son difíciles de entender para mí. Mi Bot master estará contento de que te haya hecho reír.

    

 

14. A diferencia de las webs con interfaces, los usuarios también tendrán que regresar al inicio de una conversación o querrán entender de qué trata este chat (bot). El usuario debe saber cómo restablecer la conversación en cualquier momento durante la interacción.

 

15. Agrega personalidad a tu bot utilizando avatares apropiados, nombres, antecedentes biográficos, etc.

 

16. A nadie le gusta hablar con un robot que realmente suena como un robot. Sigue el mismo flujo de conversación como si estuvieras hablando con una persona y asegúrate de diseñar un sistema cuyo vocabulario y tono concuerde con tu público objetivo.

 

17. Mientras que las preguntas abiertas pueden parecer las mejores en términos de conversaciones humanas, es mejor evitarlas siempre que sea posible, ya que generalmente resultan en más confusas.También las respuestas de los usuarios sobre preguntas abiertas son mucho más difíciles de procesar para el sistema.
     
    

 

18. Una persona nunca “retrocede” en un chat bot. La idea de “volver” es algo que inventamos con la web, el mensaje es acerca de seguir adelante y poder cambiar de opinión en cualquier momento.

 

19. Evita la pantalla de chat vacío de “cursor parpadeante”, y que no indica a dónde ir. Los botones y las respuestas rápidas pueden evitarlo.

 

20. Las preguntas son una forma natural de corregir malentendidos y reducir la molestia del usuario cuando algo sale mal. Ejemplo:

    No confirmar de esta manera “usted está solicitando el catálogo de mayólicas” si el bot se equivocó en la interpretación y en vez de buscar en el catálogo interpretó solicitar el catálogo, esto comunica que el usuario se equivocó y solo le das una opción muy abierta a la respuesta.

    Confirma preguntado. ¿Es correcto que quiere solicitar el envío del catálogo de mayólicas? Esto es más sutil ya que si realmente se equivocó el usuario, permitirá reformular la pregunta. Dirá: No, y el bot contestará ¿me pude repetir la pregunta? Y así el usuario podrá reformular la preguntar con tranquilidad.

The post 20 lecciones aprendidas para implementar un Chatbot centrado en la experiencia del cliente appeared first on Blog | Attachmedia.

Attachmedia ha desarrollado una herramienta de acceso libre: “Visibilidad en Buscadores”, en la cual se han considerado más de 17mil keywords con un volumen de búsquedas mayor a los 28 millones.

Se han tomado en cuenta 11 rubros de negocio: Automotriz, Banca, Belleza, ElectroHogar, Inmuebles, Consumo Masivo, Seguros, Viajes, Telecomunicaciones, Salud y Universidades.

En la herramienta podrás identificar los sites que están liderando la visibilidad de cada rubro. Y podrás observar el comportamiento de búsquedas de los últimos 12 meses a fin de detectar tendencias y oportunidades de crecimiento.


 

¿Cómo funciona la herramienta de Visibilidad en Buscadores?

La Herramienta de Visibilidad brinda 2 funcionalidades:

1. Visibilidad de 11 rubros en Google

 
Mediante esta opción puedes conocer el volumen y el top Keywords de tu rubro, la visibilidad y las posibilidades de crecimiento que tienes en el más grande buscador.
 
Búsquedas por Categoría:
 
Realizamos una investigación de keywords relacionados al rubro, tomando en cuenta 3 reglas básicas:

• Las keywords consideradas tienen un volumen de búsquedas igual o superior a 100 como promedio anual.
• Por lo general, no se han considerado keywords de marca o “brand keywords” en la mayoría de los rubros, a excepción del rubro Automotriz (donde se muestran marcas de vehículos, como “KIA”), Electro (donde se muestran marcas de productos como “LG”) y Telecomunicaciones (donde se muestran marcas de equipos como “HUAWEI”).
• Se han excluido los términos muy amplios como, por ejemplo: Perú, USA, México. Si bien es cierto podrían ser considerados destinos de viaje, la intención de búsqueda de la keyword puede variar. Por ejemplo, para la keyword “Perú”, la intención del usuario podría ser saber acerca de la historia del Perú. Los nombres de destinos turísticos si se incluyen como por ejemplo Cancún, Varadero, etc.

 
El cuadro muestra el número de keywords analizadas y el volumen de búsqueda promedio anual (12 últimos meses).

A su vez, la gráfica muestra las categorías que manejan cada Rubro, así como el porcentaje de cada categoría en base a su volumen de búsquedas. Podemos observar que la categoría “Alquiler” es la que tiene mayor porcentaje de volumen de búsquedas.

 
Histórico de Búsquedas:
 
 

 

El cuadro muestra el histórico del volumen de búsquedas de las keywords de los últimos 12 meses agrupadas por categorías.

Podemos observar que, en los meses de marzo y abril el volumen de búsquedas aumenta considerablemente.
 

Top 10 Keywords:
 
 

 

El cuadro muestra las 10 keywords con mayor cantidad de volumen de búsqueda para el último mes y a su vez, podemos observar la categoría a la que pertenece.

Podemos observar que las keywords “soat” y “alarmas” son las que tienen el volumen más alto dentro de este rubro.
 
 
Visibilidad:
 
Para establecer la visibilidad de los dominios se han considerado 2 aspectos:

• Volumen de búsquedas: No es lo mismo que una keyword tenga un volumen de búsquedas de 100 versus otra keyword con un volumen de búsqueda de 100 mil.
• Posicionamiento en Google: Se realiza la diferenciación entre dominios por posición. Se le asigna mayor valor a la posición 1 que a la posición 10.

La gráfica muestra a los dominios que figuran en el Top 10 en los resultados de búsquedas para las keywords establecidas.

Podemos observar que se tienen a varios dominios especialistas en contenido. A nivel nacional solo se visualiza a Mercado Libre y al Catálogo de Movistar. El site de Movistar tiene una gran oportunidad de crecimiento, pues a la fecha posee el 12% de visibilidad para las keywords analizadas.

 
Oportunidades SERPS:
 

La gráfica muestra los diferentes tipos de resultados que se están mostrando en el buscador de Google para una determinada categoría.

Podemos observar que de las 486 keywords que se están considerando para el estudio: el 72% de estas traen resultados con vídeo, 47% de las keywords muestran resultados destacados y el 43% trae resultados con valoraciones.

Resultados Destacados: Los fragmentos destacados suelen figurar en la mayoría de casos en la posición 0, es decir, por encima de los resultados tradicionales. Este tipo de resultado suele contener una extracción de contenido de una página, la cual responde a la consulta realizada.

Resultados con Valoraciones: Este tipo de resultados se caracteriza por tener visualmente las valoraciones tipo estrellas, lo cual genera un impacto positivo en el usuario y puede aumentar el CTR.

Resultados con Videos: Este tipo de resultado muestra como resultados a vídeos los cuales suelen ser de youtube.

2. Visibilidad de tu dominio en Google

Mediante esta opción podrás saber cuál es porcentaje de visibilidad de tu dominio en Google.
Solo ingresa tu dominio, selecciona el rubro al que pertenece e indica las categorías que deseas visualizar.

 
Cabe mencionar que esta herramienta se actualiza continuamente con el objetivo de mantener los resultados acertados para los distintos dominios y rubros.

Si deseas obtener mayor información sobre tu rubro o dominio, escríbenos a lvallejos@attachmedia.com

attachmedia.com/visibilidad

The post Te presentamos una nueva y potente herramienta: Visibilidad en Buscadores appeared first on Blog | Attachmedia.