Qué hace
Su ESP envía muy bien. Lo que no puede hacer fácilmente es decidir, para cada destinatario, qué artículos mostrar, y mantener esa decisión al día entre el momento en que pulsa enviar y el momento en que alguien abre de verdad el email.
Las recomendaciones de contenido en el momento de apertura resuelven eso. Usted inserta un fragmento de HTML en la plantilla de su campaña. Cada vez que un destinatario abre el email, el fragmento llama a Personyze en vivo, identifica a esa persona y muestra los artículos que con más probabilidad leerá en ese momento, según lo que ha estado leyendo en su sitio.
Es el mismo mecanismo de apertura que se usa para las recomendaciones de productos en emails de terceros. Si ya lo ha configurado, esto le resultará familiar: la diferencia es el catálogo que hay detrás (artículos en lugar de productos) y los algoritmos disponibles.
En el panel: Nueva campaña → Email y SMS → Recom. de contenido en emails de terceros. El asistente tiene ocho pasos: Catálogo, Interacciones, Aspecto, Recomendación, Código, QA, Automatización y Rendimiento.
Por qué el momento de apertura importa más en el contenido
El contenido editorial envejece rápido. Una newsletter montada el lunes y abierta el jueves puede recomendar un artículo que el lector ya vio, o dejar fuera la pieza publicada el martes que ahora es la opción evidente.
Como el fragmento se resuelve en el momento de apertura, las recomendaciones reflejan:
- lo que el destinatario ha leído desde que se envió el email;
- el contenido publicado después del envío;
- lo que es tendencia en su audiencia en este momento.
Requisitos previos
- Un catálogo de artículos en Personyze: sus artículos, guías o vídeos, cada uno con al menos un ID, un título y una URL, y una imagen si su plantilla la muestra. Está en Configuración → Configuración de recomendaciones → Catálogo de artículos. Consulte Configurar el feed de productos / contenidos y Subir feeds y archivos de datos.
- Seguimiento de artículos en su sitio, para que Personyze sepa lo que lee cada visitante. Configúrelo en Configuración → Configuración de recomendaciones → Seguimiento de artículos.
- Una forma de identificar al destinatario: la dirección de email (o su propio ID de usuario), que la etiqueta de combinación de su ESP rellena en el fragmento. Solo personaliza si la misma dirección o el mismo ID figura en el perfil de Personyze del lector, capturado en su sitio (un formulario, un inicio de sesión o la API de JavaScript) o enviado a través de la API del servidor.
Cómo configurarlo
- Catálogo e Interacciones. Confirme que el catálogo de artículos está cargado y que llegan lecturas. Si ya tiene recomendaciones de contenido funcionando en su sitio, ambas cosas están listas.
- Aspecto. Elija Browse template gallery y escoja una disposición de artículos: Article Grid, Article Rows o Article Strip. Después ajuste los colores, el texto y la disposición. Cada artículo se genera como una imagen.
- Recomendación. Elija el algoritmo. Es el mismo selector que para los widgets en el sitio, pero la fila Página ofrece lo que hizo el lector en lugar de una página de su sitio: use General para las newsletters e Items they viewed para seguir lo que leyó. Buenas opciones para email son Contenido recomendado para ti, Contenido recomendado para ti — publicado desde la última visita, Tendencia ahora, Más populares y Publicados recientemente. Lo que elige cada uno está en Algoritmos de recomendación.
- Código. Elija el identificador (Email, ID interno de usuario o ID de contenido, para una selección igual para todos) y después su plataforma de email. Su etiqueta de combinación se escribe en el fragmento por usted. Copie el fragmento.
- Péguelo en la plantilla de su ESP, en un bloque de código, HTML o código personalizado.
- QA. Previsualice las imágenes exactas que recibiría un lector: busque un destinatario, ánclelo a un artículo o elija Destinatario nuevo para ver lo que recibe un lector desconocido.
Etiquetas de combinación por plataforma de email
El fragmento necesita que la dirección de email del destinatario se rellene en el momento del envío. El paso Código conoce la etiqueta de 13 plataformas, entre ellas Mailchimp, Klaviyo, HubSpot, ActiveCampaign, Brevo, Salesforce Marketing Cloud, Braze, SendGrid e Iterable. Para cualquier otra plataforma, elija Personalizado e introduzca su etiqueta. La lista completa de etiquetas y un recorrido plataforma por plataforma están en la página de inserción de recomendaciones de productos. Las etiquetas son idénticas aquí, ya que es el mismo mecanismo de fragmento.
Respaldos
Algunos destinatarios no tendrán suficiente historial de lectura con el que personalizar, como un suscriptor recién llegado o alguien que solo abre emails. En la tarjeta Salida del paso Recomendación tiene dos controles para ellos:
- Algoritmos de respaldo → Añadir respaldo: algoritmos que se ejecutan en orden cuando el principal devuelve demasiados pocos artículos. Por ejemplo, Más populares o Publicados recientemente detrás de Contenido recomendado para ti.
- Rellenar celdas vacías: cuando está activado, un resultado corto o vacío se completa con sus artículos más populares y después con el resto del catálogo. Cuando está desactivado, un resultado vacío se envía como espacio en blanco en lugar de como una imagen rota.
Compruebe el resultado en el paso QA con Destinatario nuevo → Previsualizar el respaldo. Más información en Respaldos.
Rendimiento
Personyze no envía el email, así que el paso Rendimiento empieza en Visto (el cliente de correo de un destinatario mostró el widget). Después vienen Interacción (el lector hizo clic en un artículo recomendado y llegó a su sitio) y Convertido (el lector alcanzó después su objetivo de contenido en la misma sesión). Cada etapa es un % de la anterior. Cada tarjeta tiene un enlace Usuarios … a las personas que hay detrás de la cifra. Qué significa cada cifra: Email, SMS, notificaciones push y emails de terceros.
Relacionado
- Recomendaciones fuera de su sitio — por dónde empezar: todas las superficies fuera del sitio, una al lado de otra.
- Recomendaciones en el momento de apertura del email: el mismo mecanismo para productos, con el recorrido completo ESP por ESP.
- Algoritmos de recomendación: recomendaciones de contenido
- API JSON — Recomendaciones de contenido, si prefiere mostrar la selección usted mismo.
- Subir feeds y archivos de datos