Personalización web de visitante anónimo
En esta guía se describe el patrón de caso de uso de personalización web de visitante anónimo, que utiliza Adobe Journey Optimizer (AJO), Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) y Adobe Experience Platform (AEP) para entregar contenido web personalizado a visitantes anónimos (no identificados) en función de las señales de comportamiento en la sesión. Está diseñado para arquitectos de soluciones, tecnólogos de marketing e ingenieros de implementación que necesiten comprender qué hace este patrón, los objetivos comerciales que admite, los casos de uso tácticos que habilita y las aplicaciones de Adobe implicadas.
El patrón funciona con datos limitados, solo lo que se puede observar en la sesión actual y cualquier perfil de Edge anónimo acumulado de visitas anteriores con el mismo dispositivo o cookie. Esto lo convierte en una herramienta adecuada para la personalización de la parte superior de funnel, en la que el visitante no tiene cuenta o no se ha autenticado.
Patrón de caso de uso
A continuación se describe el patrón principal y el plan de ejecución para este caso de uso.
Personalization web de visitante anónimo
Ofrezca contenido personalizado basado en señales de comportamiento en la sesión para visitantes no identificados a través del canal web de AJO.
Plan de ejecución: Configuración de superficie web > Evaluación de regla de comportamiento > Entrega de contenido > Seguimiento de impresión > Informes
Resumen del caso de uso
La Personalization web de visitantes anónimos aborda la necesidad empresarial de ofrecer contenido relevante y personalizado a los visitantes del sitio web que aún no se han identificado: no han iniciado sesión, no tienen identidad conocida y no se pueden resolver en un perfil unificado de cliente. A pesar de esta limitación, se puede lograr una personalización significativa mediante señales de comportamiento en la sesión: páginas vistas, tiempo en el sitio, profundidad de desplazamiento, fuente de referencia, ubicación geográfica, tipo de dispositivo y parámetros de campaña de UTM.
Este patrón utiliza las superficies de canal web de AJO y las experiencias basadas en código para modificar el contenido de la página en tiempo real. La segmentación de Edge es el método de evaluación principal, ya que las decisiones deben tomarse con latencia de subsegundos a medida que el visitante navega por el sitio. Web SDK recopila señales de comportamiento y las envía a AEP Edge Network, donde las reglas de audiencia evaluadas por el perímetro determinan qué variante de contenido se va a enviar.
A diferencia de la personalización de aplicaciones/web de visitantes conocidos, que aprovecha el perfil unificado completo y la pertenencia a segmentos, este patrón se limita a los datos observables en la sesión actual y a cualquier perfil Edge anónimo asociado al ECID del visitante (Experience Cloud ID). Esta distinción es crítica para la planificación de la implementación: las señales de comportamiento disponibles para la personalización se limitan a lo que captura Web SDK y a lo que persiste en el almacén de perfiles de Edge entre sesiones a través del ECID basado en cookies.
Objetivos empresariales clave
Este patrón de caso de uso admite los siguientes objetivos empresariales.
Aumentar la participación en el sitio web
Mejore el tiempo en el sitio, las páginas por sesión y la interacción con el contenido web mediante experiencias relevantes adaptadas a las señales de visitantes anónimos.
Ofrecer experiencias personalizadas a los clientes
Adapte el contenido, las ofertas y los mensajes a las preferencias, los comportamientos y las fases del ciclo vital individuales, incluso para los visitantes que aún no se han identificado.
Aumentar las tasas de conversión
Mejore el porcentaje de visitantes y clientes potenciales que completan las acciones deseadas, como compras, suscripciones o envíos de formularios, presentando el contenido más relevante en función del contexto de comportamiento.
Casos de uso tácticos de ejemplo
Los siguientes ejemplos ilustran escenarios específicos en los que se puede aplicar este patrón.
- Prueba A/B de titular de página de aterrizaje basada en la fuente de referencia: pruebe diferentes titulares para visitantes que llegan desde Google, medios sociales o tráfico directo para optimizar la participación por canal de adquisición
- Recomendaciones de afinidad de la categoría basadas en el comportamiento del explorador — Muestra recomendaciones de productos o contenido basadas en páginas vistas en la sesión actual para aumentar el descubrimiento y la conversión
- Oferta de intención de salida para visitantes que están a punto de irse: presenta una oferta promocional o un formulario de captura de posibles clientes cuando las señales de comportamiento indican que el visitante está a punto de abandonar el sitio
- Banner promocional con destino geográfico: muestra promociones específicas de la ubicación, contenido de localizadores de tiendas u ofertas regionales basadas en la ubicación geográfica del visitante
- Optimización del diseño de contenido específico del dispositivo: adapte el diseño del contenido, los tamaños de las imágenes y la ubicación de CTA en función de si el visitante está en un equipo de escritorio, una tableta o un dispositivo móvil
- Mensajes de bienvenida de visitantes nuevos y recurrentes: diferencie la experiencia de los visitantes nuevos de la de los anónimos que regresan mediante la persistencia de ECID en todas las sesiones
- Recomendaciones de contenido basadas en páginas vistas en la sesión actual: muestra de forma dinámica artículos, productos o recursos relacionados basados en las páginas que el visitante ya ha visto
- Banner a pantalla completa dinámico basado en parámetros de campaña de UTM — Personalice el banner a pantalla completa para que coincida con los mensajes o el elemento creativo de la campaña de referencia
Indicadores clave de rendimiento
Utilice los siguientes KPI para medir la eficacia de este patrón de caso de uso.
Aplicaciones
En este patrón de caso de uso se utilizan las siguientes aplicaciones.
- Adobe Journey Optimizer (AJO): configuración de superficie de canal web, creación de contenido (experiencias web y basadas en código), ejecución de campañas, experimentación de contenido (pruebas A/B), toma de decisiones (selección dinámica de contenido) y sistema de informes.
- Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) — Segmentación de Edge para la evaluación de audiencias en tiempo real basada en señales de comportamiento en la sesión; administración anónima de perfiles de Edge
- Adobe Experience Platform (AEP) — Web SDK para la recopilación de señales de comportamiento, Edge Network para el enrutamiento de datos en tiempo real y la entrega de personalización, configuración de secuencia de datos
Arquitectura
La siguiente arquitectura de referencia ilustra cómo se recopilan las señales de visitantes anónimos en el perímetro, se evalúan en relación con las reglas de audiencia y se utilizan para ofrecer contenido personalizado.
Documentación relacionada
Los siguientes recursos de Experience League proporcionan detalles adicionales sobre las funciones utilizadas en este patrón de caso de uso.
Canal web y experiencias basadas en código
Audiencias y segmentación
Personalization y contenido
Experimentación de contenido
Administración de decisiones
Campañas
Web SDKy recopilación de datos
Identidad y perfil
Modelado de datos
Informes y análisis
Gobernanza de datos y privacidad
Protecciones