La experiencia de usuario, a veces llamada user experience (UX), site experience o incluso site user experience, hace referencia a las sensaciones que tiene una persona cuando navega por un sitio web determinado.
Para proporcionar una buena experiencia de usuario, una web tiene que cuidar los siguientes aspectos:
Ofrecer contenido relevante: las imágenes tienen que ser de calidad y el texto tiene que ser conciso y usar un vocabulario adecuado. Un sitio web no tiene que contener contenido superfluo, cada elemento tiene que estar relacionado con el objetivo de la página web en particular y guiar a los usuarios a hacer el siguiente paso dentro del embudo de compras.
Diseño gráfico: un sitio web tiene que resultar atractivo visualmente. Es decir, la navegación tiene que ser simple y la combinación de colores agradable.
El término smart content o contenido inteligente se refiere al contenido que se adapta de manera dinámica a las preferencias de la persona que lo consume. El ejemplo más famoso de contenido inteligente es el motor de recomendaciones de Amazon, que te muestra artículos que probablemente sean de tu interés teniendo en cuenta otros artículos que has mirado o comprado anteriormente.
El objetivo del contenido inteligente es proporcionar una experiencia más personalizada y por lo tanto más relevante que la que se conseguiría con contenido estático (es decir, el que es igual por todo el mundo). Para conseguirlo, sin embargo, hay que recopilar grandes cantidades de información y disponer de la tecnología adecuada.
En este sentido, hay que disponer de una plataforma de software de marketing, como por ejemplo la de HubSpot, que incluya una base de datos de contactos central; un generador de contenido inteligente (que extrae información de la base de datos y muestra o no contenido a los usuarios según las reglas que le marques); un editor de páginas web dinámicas (para que los responsables de marketing puedan modificar el contenido web sin pasar por otros departamentos); y un sistema de e-mail marketing integrado
Algunas estrategias para desarrollar un plan de contenido inteligente son definir reglas que (1) eliminen una oferta si un usuario ya la ha usado; (2) hagan posible que los clientes registrados se salten pasos que ya han hecho anteriormente; y (3) adapten el material al sector o perfil del cliente.
El concepto de social proof o aprobación social se refiere al proceso mental por el cual una persona se siente más segura a la hora de tomar una decisión cuando cuenta con la aprobación otros. Es lo que pasa, por ejemplo, cuando elegimos un restaurante porque hay cola para cenar: inmediatamente asumimos que el lugar es bueno porque tiene la validación de mucha más gente, hasta el punto que incluso están esperando para comer.
En marketing digital, la aprobación social viene dada a través de las redes sociales: gracias a los botones para compartir o «Me gusta», podemos saber si una pieza de contenido o una página web es popular y, por lo tanto, si cuenta con el aval otras personas.
Además, cada vez que un usuario clica en los botones sociales, los buscadores interpretan que está validando la información (como si le estuviera dando un voto positivo). Esto repercute tanto en la relevancia como en la autoridad de la página y tiene un impacto directo en los resultados SEO, haciendo que sea priorizada en los resultados de busca.
El testing A/B, a veces también llamado «split testing», es una especie de experimento aleatorio con dos variantes (A y B). Aplicado a tus esfuerzos de inbound marketing, el testing A/B te permite mostrar dos versiones diferentes de una misma unidad de contenido (por ejemplo, un e-mail, una landing page, o una call-to-action) a dos grupos de más o menos el mismo volumen para comprobar qué versión obtiene un mejor resultado.
De este modo, en vez de decidir los colores, el texto o el posicionamiento de los elementos de tus contenidos basándote en corazonadas o ideas preconcebidas, haciendo tests A/B puedes tomar decisiones de forma científica y mejorar tu ratio de conversión.
El proceso del testing A/B consta de tres pasos:
Diagnóstico: antes de empezar a hacer tests, tienes que tener claro qué quieres averiguar. Decide cuál es el objetivo y cómo se tiene que medir. Por ejemplo: «quiero saber si cambiando el color del botón aumentará el click-through rate».
Hipótesis: estudia las alternativas en el problema que has encontrado y prepara las dos versiones: Variante A (el contenido que has usado hasta ahora) y Variante B (la versión nueva con el botón del color que piensas que puede funcionar).
Prueba: lanza la campaña, espera a tener unos números significativos y analiza los datos: ¡Seguro que te sorprenden!
La semana que viene te ofreceremos una nueva entrega, si no quieres esperar puedes descargarte tu versión completa en pdf aquí.