Categoría: Investigar

Con más de una década de experiencia en el ámbito editorial en
The Globe and Mail
Shengqing Wu, directora de datos y análisis de
Viafoura
está en una posición única para proporcionar una visión notable de la forma en que los datos sirven y apoyan a las muchas partes móviles de una organización de noticias. Habiendo sido testigo de primera mano de la evolución de una industria antaño dominada por la prensa escrita, al pasar cada vez más a un paisaje digital, Shengqing -un brillante analista de datos- también está dotado de los matices que sólo puede aportar la experiencia en la sala de redacción entre editores y analistas por igual.

Nos sentamos con Shenqing para hablar de cómo los editores abordan los datos y cómo deberían hacerlo.
deberían
por qué la simplificación de los datos ofrece los conocimientos más sofisticados y
¿qué es un embudo de
es un embudo de audiencia generacional?

Cambios en los datos, la publicación y la analítica en general

Shen, como sabemos, el mundo de los datos está en perpetuo crecimiento. En algunas partes gracias a la evolución de las tecnologías y las capacidades de aprendizaje, y también por los cambios culturales y la forma en que los consumidores se comportan en función de sus experiencias vividas. Según su experiencia a lo largo de los años, ¿cuáles son algunos de los cambios que ha observado en la forma de adquirir y utilizar los datos en la publicación?

Os evidente que, a lo largo de los últimos años, los editores se han vuelto mucho más sofisticados en términos de datos, estrategias de manipulación de datos en general y comprensión de sus audiencias. La clave está en estudiar los datos de comportamiento de la empresa. Ahora, esto también se relaciona con el modelo de negocio de [the publisher’s], ¿verdad?

Sí.

Hace diez años, tal vez el 99% de los editores de medios de comunicación dependían -si hablamos de ingresos digitales, dependen de la publicidad- muchos editores comenzaron a transformarse en el modelo de suscripción. Este modelo es el que permite a los editores acceder al comportamiento de la audiencia. Este tipo de datos, los datos de comportamiento, se han vuelto más importantes que nunca porque todos los editores quieren que su público genere el hábito de, por ejemplo, leer tres veces a la semana o más.

Lo que tiene sentido para cualquier publicación, pero específicamente para los editores digitales, ¿verdad? Cuanto más visite el sitio un lector, más tiempo pasará en sus páginas, lo que a su vez significa más puntos de datos.

Esas señales de datos son muy valiosas.
Esa es una de las cosas en las que ayudamos en Viafoura
tomar esos puntos de datos y señales de cosas como los comentarios, los “me gusta”, las preguntas y respuestas, y aplicar el aprendizaje automático y los procesos de lenguaje natural para obtener la información contextual avanzada.

¿Y entonces esos datos se convierten en qué, exactamente?

Datos declarativos, que es algo que proporciona Viafoura. Básicamente, lo que la gente dice, cómo se siente, cuál es su opinión… A través de sus datos nos están diciendo directamente lo que les interesa al leer un artículo.

Analítica: La sencillez da resultados sofisticados

Las cosas siguen cambiando, la desaparición (aunque perpetuamente pospuesta) de las cookies, los nuevos comportamientos de los consumidores, las nuevas tecnologías que cambian la forma en que consumimos nuestros contenidos y, y, y… La lista continúa.

Teniendo esto en cuenta, si yo fuera un editor que estuviera mirando el panel de análisis de datos de mi plataforma de experiencia digital (DXP), ¿hay indicadores clave que crees que podría vigilar para tener una comprensión sólida de la salud de mi negocio?

Lo básico. Lo más básico. Comportamiento del consumo de artículos, comentarios totales, cosas así. Recomendamos pasar por ellas, pero –

¡Tenía la sensación de que había algo más!

Creemos en un enfoque centrado en el usuario o en el segmento. La segmentación de usuarios jugará un papel vital y es una forma de visualizar los segmentos de usuarios que están ayudando al negocio, cómo están actuando, y también poder comparar un segmento con otro.

¿Qué tiene de útil poder comparar diferentes segmentos de audiencia?

Digamos que tienes un segmento que se entusiasma con la política y otro que se entusiasma más con las noticias de los famosos. ¿Y qué? ¿Y luego qué? Al poder entrar en un cuadro de mando y comparar esos dos segmentos diferentes de diversas maneras, podemos encontrar patrones de comportamiento.

Cuánto tiempo suele pasar un segmento leyendo, cuáles son sus intereses compartidos, cuáles son los intereses exclusivos de cada segmento, etc. Así, mientras que el segmento centrado en las celebridades está más interesado en las compras y el segmento de audiencia con inclinación política tiende a disfrutar de la lectura sobre finanzas personales, puede haber similitudes que encontramos a través de la comparación que se convierten en valiosos conocimientos sobre el comportamiento.

De acuerdo, al ser capaz de comparar las similitudes y diferencias entre dos segmentos de audiencia que aterrizan en el mismo sitio, un editor podría realmente aprender mucho sobre el tipo de contenido que podría utilizar más o menos y tal vez retener múltiples segmentos mediante la personalización de sus experiencias.

Sí.

Lo tengo. Anteriormente habías mencionado que existen los “básicos” de lo que hay que buscar en un panel de análisis; tiempo en la página, número de comentarios, tiempo de permanencia en la sección de comentarios, etc. ¿Hay cosas que has notado que se pasan por alto porque quizás parecen demasiado obvias, pero que en realidad son señales de datos muy valiosas que conducen a conocimientos más ricos?

Typicamente lo que sugerimos es que

mirar sus diferentes métricas de conversión. Nuestro objetivo es ayudar a nuestros clientes a impulsar las conversiones de usuarios desconocidos a través de sus embudos hacia otros segmentos más valiosos y útiles. Convertir a más usuarios que no conocen la empresa en usuarios autentificados y registrados que han facilitado su correo electrónico. Puedes hacer mucho más con esos usuarios autentificados.

A veces utilizamos ejemplos de estas métricas de conversión con nuevos clientes para mostrarles lo valioso que es un usuario más comprometido para sus hallazgos de datos.

Ya veo, así que al mirar las métricas de conversión como un KPI estás diciendo que somos capaces de discernir exactamente dónde y cuándo el contenido está logrando cosas que contribuyen a alcanzar los OKRs de crecimiento de la audiencia o a añadir valor al espacio publicitario digital.

Para los que siguen esta conversación, estos momentos de intercambio de valor son los casos en los que los usuarios deciden ofrecer su información a cambio de la experiencia que se les ofrece. Son increíbles fuentes de información, no sólo para la estrategia de contenidos, sino también para la creación de comunidades, la realización de cambios de diseño, la mejora de la capacidad de descubrimiento del propio sitio, y mucho más.

Se trata de conocer a los usuarios, ¿no? Otra cosa que hay que buscar dentro de estas métricas de conversión es vigilar dónde se producen estas conversiones en proximidad a las opciones de diseño, los productos y sus características. Por ejemplo, en Viafoura, somos capaces de trabajar con nuestros clientes y decir definitivamente “la herramienta de inicio del compromiso que hemos implementado tiene una conversión del XX%”.

Lo que significa que con esos datos pueden reforzar los puntos más débiles de la conversión o aprender de los puntos ganadores de la conversión. Cuando los datos tienen sentido, todo tiene sentido.

¿Son los ‘
embudos generacionales’
la nueva normalidad?

Antes de terminar, había una cosa más sobre la que esperábamos preguntarte; parece que hay una conversación en ciernes en la industria sobre la elaboración de múltiples embudos de audiencia para una publicación o marca, lo cual no es inaudito en este momento, pero más específicamente la idea de elaborar generacional embudos. Es decir, embudos que se dirigen a los comportamientos tan diferentes que ahora vemos que existen todos a la vez en el mismo mercado.

La generación Z no se comporta ni remotamente como los Boomers en lo que respecta al consumo de contenidos de los medios de comunicación -o al consumo en general, al parecer-, lo que hace que el concepto de embudos múltiples tenga mucho sentido para mí. Por ejemplo, algunos editores han optado por ofrecer opciones de pago “a destajo” para quienes no quieren una suscripción, sino sólo el contenido que hay detrás del muro de pago. Esta estrategia está más centrada en la Generación Z, ya que tiende a ser más resistente a las suscripciones y a evitar las noticias, mientras que la Generación X y la Generación Boom siguen teniendo un enfoque más tradicional y habitual del consumo de contenidos: imagínense leyendo el periódico con un café, en contraposición a la Generación Z, que busca intencionadamente contenidos basados en sus intereses.

Mi pregunta es: ¿están viendo un gran cambio en los comportamientos de los consumidores y, con ello, un aumento del interés de los editores por adoptar este enfoque de diversidad de embudos?

Por el momento, no mucho, para ser sincero.

Como he mencionado antes, preferimos adoptar un enfoque centrado en los segmentos, por lo que este tipo de pensamiento entraría en esa categoría. Utilizar los datos para observar patrones, establecer conexiones y crear perfiles de audiencia segmentados con el fin de ayudar a los clientes. Cuando comparamos los diferentes segmentos, podemos discernir estos patrones y estratificar los datos para revelar este tipo de indicadores. Así que, de lo que estabas hablando –

¿Funneles generacionales?

Sí, generalmente es suficiente para que hagamos segmentos específicos que tengan en cuenta la edad demográfica y otras señales de datos, pero no es como “Este es nuestro modelo de suscripción para la generación Z”.

Ya veo. Supongo que entonces es más relevante mirar el panorama general del segmento de la audiencia, teniendo en cuenta un poco la edad, pero sobre todo lo que nos dicen todos los datos de forma global.

Sí, pero también – hay patrones específicos de la edad que son súper importantes, sólo que no pueden definir o merecer todo un embudo por sí mismos.

Muy bien, así que esto es un “permanezca atento a más detalles” en lo que respecta a los embudos generacionales. Gracias Shen. Esta ha sido una conversación increíblemente informativa y ¡gracias por su tiempo!

Por supuesto. ¡Cuando quieras!

Observar, analizar, aprender, reiterar.

A medida que pasa el tiempo, el mundo de los datos sigue cambiando y evolucionando. Lo que es importante recordar es que los datos son, ya sean las cookies que pronto desaparecerán en 2024 o los cambios en el seguimiento de sitio a sitio, los datos son el lenguaje que nuestras audiencias utilizan para guiarnos hacia su fidelidad y para ayudar a crear experiencias de contenido significativas para ellos. Mientras no perdamos de vista la humanidad en los datos, siempre habrá algo que aprender.