Personalizzazione web visitatore anonimo
Questa guida descrive il modello di caso d’uso per la personalizzazione web del visitatore anonimo, che utilizza Adobe Journey Optimizer (AJO), Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) e Adobe Experience Platform (AEP) per fornire contenuti web personalizzati a visitatori anonimi (non identificati) in base a segnali comportamentali durante la sessione. È progettato per architetti di soluzioni, tecnici di marketing e tecnici di implementazione che devono comprendere il funzionamento di questo modello, gli obiettivi aziendali supportati, i casi di utilizzo tattici che consente e le applicazioni Adobe coinvolte.
Il modello funziona con dati limitati, solo ciò che può essere osservato nella sessione corrente e qualsiasi profilo edge anonimo accumulato da visite precedenti con lo stesso dispositivo o cookie. Questo lo rende adatto per la personalizzazione top-of-funnel in cui il visitatore non ha un account o non è stato autenticato.
Schema del caso d’uso
Di seguito sono descritti il modello di base e il piano di esecuzione per questo caso d’uso.
Visitatore anonimo Web Personalization
Distribuisci contenuti personalizzati in base a segnali comportamentali durante la sessione per visitatori non identificati tramite il canale web AJO.
Piano di esecuzione: Configurazione superficie web > Valutazione regole comportamentali > Consegna contenuto > Tracciamento impression > Reporting
Panoramica del caso d’uso
Visitatore anonimo Web Personalization risponde all’esigenza aziendale di fornire contenuti pertinenti e personalizzati ai visitatori del sito Web che non sono ancora stati identificati: non hanno effettuato l’accesso, non hanno un’identità nota e non possono essere risolti in un profilo cliente unificato. Nonostante questo limite, è possibile ottenere una personalizzazione significativa utilizzando segnali comportamentali durante la sessione: pagine visualizzate, tempo sul sito, profondità di scorrimento, origine di riferimento, posizione geografica, tipo di dispositivo e parametri della campagna UTM.
Questo modello utilizza le superfici dei canali web di AJO e le esperienze basate su codice per modificare il contenuto della pagina in tempo reale. La segmentazione di Edge è il metodo di valutazione principale, in quanto le decisioni devono essere prese con latenza di secondo secondario mentre il visitatore naviga nel sito. Web SDK raccoglie i segnali comportamentali e li invia a AEP Edge Network, dove le regole del pubblico valutate Edge determinano la variante di contenuto da distribuire.
A differenza della personalizzazione web/app per visitatore noto, che sfrutta l’appartenenza completa unificata a profilo e segmento, questo modello è vincolato ai dati osservabili nella sessione corrente e a qualsiasi profilo Edge anonimo associato all’ECID del visitatore (Experience Cloud ID). Questa distinzione è fondamentale per la pianificazione dell’implementazione: i segnali comportamentali disponibili per la personalizzazione sono limitati a ciò che Web SDK acquisisce e a ciò che persiste nell’archivio dei profili edge nelle sessioni tramite l’ECID basato su cookie.
Obiettivi aziendali chiave
I seguenti obiettivi di business sono supportati da questo modello di casi d’uso.
Aumenta coinvolgimento sito Web
Migliora il tempo sul sito, le pagine per sessione e l’interazione con i contenuti web attraverso esperienze rilevanti personalizzate in base ai segnali dei visitatori anonimi.
Distribuisci esperienze cliente personalizzate
Personalizza contenuti, offerte e messaggi in base alle preferenze, ai comportamenti e alla fase del ciclo di vita dei singoli utenti, anche per i visitatori che non si sono ancora identificati.
Aumentare i tassi di conversione
Migliora la percentuale di visitatori e potenziali clienti che completano le azioni desiderate, ad esempio acquisti, iscrizioni o invii di moduli, presentando i contenuti più rilevanti in base al contesto comportamentale.
Esempi di casi d’uso tattici
Gli esempi seguenti illustrano scenari specifici in cui è possibile applicare questo modello.
- Test A/B del titolo della pagina di destinazione basato sull’origine di riferimento — Test di titoli diversi per i visitatori provenienti da Google, social media o traffico diretto per ottimizzare il coinvolgimento tramite il canale di acquisizione
- Consigli di affinità tra categorie in base al comportamento di navigazione: visualizzazione di consigli su prodotti o contenuti in base alle pagine visualizzate nella sessione corrente per aumentare l’individuazione e la conversione
- Offerta con intento di uscita per i visitatori che stanno per uscire — Presenta un’offerta promozionale o un modulo di acquisizione lead quando i segnali comportamentali indicano che il visitatore sta per abbandonare il sito
- Banner promozionale con targeting geografico: mostra promozioni specifiche per la località, contenuto del localizzatore dello store o offerte regionali in base alla posizione geografica del visitatore
- Ottimizzazione del layout del contenuto specifico per il dispositivo: adatta il layout del contenuto, le dimensioni delle immagini e il posizionamento del CTA in base al fatto che il visitatore si trovi su desktop, tablet o dispositivi mobili
- Messaggi di benvenuto nuovi rispetto a visitatori di ritorno: differenzia l’esperienza per i nuovi visitatori rispetto ai visitatori anonimi di ritorno utilizzando la persistenza ECID nelle sessioni
- Consigli sui contenuti basati sulle pagine visualizzate nella sessione corrente: superficie dinamica di articoli, prodotti o risorse correlati in base alle pagine già visualizzate dal visitatore
- Banner hero dinamico basato sui parametri della campagna UTM — Personalizza il banner hero in modo che corrisponda al messaggio o alla creatività della campagna di riferimento
Indicatori chiave di prestazioni
Utilizza i seguenti KPI per misurare l’efficacia di questo modello di caso d’uso.
Applicazioni
In questo modello di caso d’uso vengono utilizzate le seguenti applicazioni.
- Adobe Journey Optimizer (AJO): configurazione della superficie del canale web, authoring dei contenuti (esperienze web e basate su codice), esecuzione di campagne, sperimentazione dei contenuti (test A/B), decisioning (selezione dinamica dei contenuti) e reporting
- Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) — Segmentazione di Edge per la valutazione del pubblico in tempo reale basata su segnali comportamentali durante la sessione; gestione anonima dei profili edge
- Adobe Experience Platform (AEP) — Web SDK per la raccolta di segnali comportamentali, Edge Network per il routing dei dati in tempo reale e la consegna della personalizzazione, configurazione dello stream di dati
Architettura
La seguente architettura di riferimento illustra come i segnali dei visitatori anonimi vengono raccolti al limite, valutati in base alle regole di pubblico e utilizzati per fornire contenuti personalizzati.
Documentazione correlata
Le seguenti risorse di Experience League forniscono ulteriori dettagli sulle funzionalità utilizzate in questo modello di caso d’uso.
Canale web ed esperienze basate su codice
Tipi di pubblico e segmentazione
Personalization e contenuto
Sperimentazione dei contenuti
Gestione delle decisioni
Campagne
Web SDKe raccolta dati
Identità e profilo
Modellazione dati
Reporting e analisi
Governance dei dati e privacy
Guardrail