Al igual que los grandes profesionales de marketing a los que empoderamos, Audiense también necesita escuchar a su propia audiencia, es decir, a nuestras agencias, marcas y partners. Cuando las agencias empezaron a pedir la posibilidad de controlar el número de clusters en sus segmentaciones de audiencias, supimos que teníamos que hacer algo. Lo que vas a encontrar en este artículo es una mirada, desde dentro, a nuestro proceso de desarrollo de productos basado en datos.
Todo empieza con el feedback de los clientes. Audiense tiene numerosas formas de recopilar aportaciones y comentarios de sus usuarios y clientes potenciales que incluyen:
Siempre estamos buscando formas de mejorar y ha sido justamente ese feedback que nos ha llevado a crear una de las nuevas funcionalidades que se encuentran actualmente en fase beta.
En el caso de nuestra nueva de segmentación con control del número de clusters, un análisis del mercado también jugó un papel importante.
Cuando Audiense competía con Affinio en el espacio de la inteligencia de audiencias (antes de adquirirles el año pasado), que los clientes pudieran elegir el número de segmentos era una posibilidad que Audiense no ofrecía y Affinio sí.
Escuchar las expectativas de los usuarios que habían probado Affinio acerca de esta funcionalidad fue una señal clave. Aunque Audiense no se centra simplemente en igualar las características de la competencia, claramente había una necesidad subyacente insatisfecha que debía abordarse.
¿Te gustan más los recursos visuales? Echa un ojo a este vídeo tutorial de nuestra nueva funcionalidad, creado Jackie Davies:
¿Por qué a las agencias les importa la cantidad de segmentos de audiencia?
Al escuchar atentamente, aprendimos que hay muchas razones.
Cuando simplemente buscan unas pinceladas a una velocidad récord, es posible que ni siquiera necesiten la segmentación para obtener una idea general de la buyer persona de un grupo. Por lo tanto, basta con pocos grupos cuando las agencias simplemente intentan dimensionar una audiencia, evaluar su composición demográfica o confirmar la alineación con determinadas afinidades.
Alternativamente, si quieren comprender cada segmento de nicho dentro de la audiencia de un cliente (para sorprenderles en un pitch, brindarles una nueva perspectiva sobre su obsoleta segmentación interna o ayudarles a descubrir algo que aún no sabían sobre sus consumidores) puede ser necesario segmentar la audiencia hasta en 20 grupos.
Este es un ejemplo del feedback que hemos recibido:
"A veces los informes tienen sólo cuatro segmentos, y en muchos casos son demasiado generales para mi caso de uso. Sería increíble si pudiéramos establecer un límite mínimo de segmentos, para que sepamos que habrá suficiente diversidad y matices en ellos".
Además, las agencias nos han dicho que la capacidad de ejecutar y comparar muchas versiones de segmentación con diferentes cantidades de clusters les proporciona la verdadera flexibilidad que necesitan para crear la narrativa perfecta y reducir cualquier ruido no deseado.
También les permite controlar cuánto tiempo quieren invertir en estudiar en detalle diferentes grupos, dado que el tiempo es clave para las agencias. Hemos aprendido que el control del número de segmentos es importante para comparar informes similares de diferentes períodos o temporadas, con el fin de buscar posibles cambios y tendencias emergentes (comparando elementos equivalentes).
Comprender la razón detrás de la demanda de funcionalidades como esta es lo que ayuda al equipo de producto de Audiense a prosperar.
En Audiense también estamos avanzando hacia un enfoque para el desarrollo de nuestra hoja de ruta basado en resultados.
Después de establecer formas medibles para confirmar que hemos logrado avances con nuestros clientes, hacemos un brainstorm sobre todas las oportunidades o ideas que podrían llevarnos allí.
No se trata de saltar directamente a la "solución", sino de explorar y evaluar distintos caminos para abordar los problemas y oportunidades de los clientes junto a nuestros desarrolladores e, idealmente, examinar mock-ups y prototipos con los clientes.
Al comparar mock-ups de UX de baja fidelidad para obtener feedback antes de comenzar a construir y probar conceptos con componentes internos en su etapa alfa, podemos conseguir versiones beta más sólidas de cara a recopilar aún más feedback antes de que algo esté disponible para todos los usuarios.
Por supuesto, es un verdadero auténtico trabajo en equipo.
Los equipos de cuentas van a sacar a la luz las necesidades de los clientes y defenderán su resolución, mientras que el trío producto, ingeniería y diseño colaboran para evaluar alternativas antes de hacer realidad estas ideas.
Cuando hemos tenido que crear una segmentación controlando la cantidad de clusters, hemos tenido una ventaja al desarrollar prototipos gracias a la adquisición de Affinio y hemos podido simplemente evaluar su enfoque ya probado en la industria.
Aunque Audiense Insights ya ofrecía dos tipos de segmentación (interconectividad y afinidad), ambas se basaban en un algoritmo de relación que buscaba el número de grupos que mejor se ajustaba al segmentar a personas que necesariamente se seguían mutuamente. Por eso ninguna de estas opciones ofrecía la posibilidad de elegir su propio número de segmentos.
Affinio, por otro lado, utilizaba un algoritmo diferente que sólo se basaba en la afinidad y requería de la decisión de los usuarios sobre la cantidad de grupos deseada al segmentar a la gente por sus patrones de "suscripción" (es decir, sin ser seguidos ellos también).
En lugar de reinventar la rueda, primero examinamos la idea de adoptar el algoritmo de Affinio para reemplazar nuestro enfoque basado en la afinidad. Recurrimos a clientes que estaban familiarizados con ambas plataformas para que nos dieran su opinión. Al confirmar que la solución cubriría las necesidades de las agencias, determinamos si trasladaríamos o reconstruiríamos la tecnología de segmentación basada en IA.
Después de que nuestra evaluación técnica descubriera que la reconstrucción era el mejor camino a seguir, en parte porque los dos servicios estaban arraigados en dos infraestructuras de nube diferentes, comenzamos el recorrido de desarrollo que dió como resultado en que esta funcionalidad estuviera disponible en versión beta desde el pasado 23 de mayo.
Así es como se veía el report builder antes de la implementación de esta nueva característica:
Y así es como se le ve después:
Durante las sesiones de feedback con los clientes, hemos escuchado con frecuencia comentarios sobre la confusión de los usuarios al comprender los matices entre las dos opciones de segmentación que existían en ese momento, especialmente al no saber cuándo debían elegir una u otra. Sabíamos que resolver esa incertidumbre sería esencial para el lanzamiento exitoso de un modelo de reemplazo.
Como ese objetivo, trabajamos en una lluvia de ideas sobre diferentes enfoques para las imágenes y textos con los que ayudar a los clientes, y optamos por incluir sugerencias de casos de uso para cada opción.
Introducir un algoritmo completamente nuevo no es fácil, especialmente uno con una gran cantidad de conocimientos técnicos tribales acumulados a lo largo de los años. Sin embargo, ¡el equipo de Audiense Insights estuvo preparado para el desafío! Al ponerse al día con los detalles y pese a trabajar en diferentes zonas horarias y en distintos idiomas a los del equipo de Affinio, el equipo de Audiense Insights fue capaz de reproducir con éxito la metodología después de varias semanas de dedicado esfuerzo. Tras muchos intentos de prueba y error, finalmente nos aseguramos de que los resultados comparativos siguieran el mismo enfoque.
"Se necesita un pueblo…" nunca suena más cierto que en el desarrollo de software. Diseñadores, desarrolladores de interfaces y de back-end se unen con gestión de producto para llegar a una solución colaborativa definitiva.
Una vez creado, todos los miembros del equipo en general colaboran por lograr el éxito de las funciones lanzadas. Como tal, buscamos feedback posterior a la versión beta y realizamos un cuidadoso seguimiento de las métricas de uso.
Y nos alegra compartir que para la nueva versión beta de la segmentación por afinidad el feedback ha sido positivo. Los usuarios internos han comentado que "tener más segmentos los hace más relevantes y precisos". Y clientes externos nos han dicho:
Aunque todavía tenemos planes para realizar más mejoras relacionadas con esa actualización, como recomendaciones de número de clusters, estimaciones del tamaño de la audiencia, una visualización de segmentos actualizada y la capacidad de eliminar grupos no deseados, los principales deseos de flexibilidad y control de los clientes ahora deberían estar satisfechos.
Si aún no has probado la nueva segmentación con control de número de clusters, hazlo hoy. Si ya lo has hecho, envíanos tus comentarios y dinos qué piensas y dónde te gustaría que nos centráramos a partir de ahora.
También tenemos disponibles una selección de funcionalidades beta opcionales para casos de uso específicos que se pueden activar previa solicitud.
Te animamos a votar en las ideas de funcionalidades que ya estamos considerando en base al feedback de clientes. Y para garantizar que estés al día sobre la evolución de nuestros productos, enviamos periódicamente newsletters con un resumen de nuestras últimas mejoras. ¡Asegúrate de no perder ningún email!
No dudes en ponerte en contacto con tu account manager para transmitirle tus necesidades no satisfechas o para solicitar la oportunidad de comunicárselas directamente al equipo de Producto. En las famosas palabras del marketer Vidal Sassoon sobre una histórica campaña de una agencia... "Si no te ves bien, nosotros no nos vemos bien".