Medios

Personalización de contenido

Una importante empresa de medios francesa necesitaba retener a sus lectores en un contexto de creciente competencia por la atención. Creamos el sistema de puntuación, recomendación de artículos y boletines personalizados que convierte a los visitantes anónimos en lectores habituales.

Problema

El sitio del cliente generaba un volumen masivo de tráfico diario, pero la mayoría de los visitantes no regresaban. Cada lector vio el mismo contenido, sin personalización. El equipo de Data analizó el tráfico manualmente, sin compartir los KPI con los equipos editoriales y de ventas. Los boletines eran genéricos e iguales para todos. El resultado: una tasa de retención baja, visitas estancadas y ninguna herramienta basada en datos para transformar a un lector ocasional en un lector interesado.

Vue rapprochée d’une coupe transversale colorée d’une géode montrant des couches concentriques de minéraux en jaune, marron, rouge et vert.

Solución

Lo que construimos

Implementamos 1 científico de datos y 1 analista de datos para diseñar e industrializar un sistema completo de personalización de contenido.

Paso 1 — KPI y análisis de tráfico Definición de indicadores de monitoreo para comprender las tendencias del tráfico y el comportamiento de los lectores. Creación de paneles compartidos con equipos de ventas y periodistas para gestionar la gestión editorial utilizando datos.

Paso 2 — Puntuación de participación de los lectores Mejora de la puntuación de lealtad basada en la lectura de artículos, la activación de alertas y la navegación por el sitio. Esta puntuación permite segmentar a los lectores por nivel de participación y orientar las acciones de retención.

Paso 3 — Boletín personalizado automatizado Diseño y automatización de un boletín diario personalizado para cada lector, en función de su puntuación de compromiso y las reglas comerciales definidas con el equipo editorial. Cada suscriptor recibe contenido adaptado a sus intereses y su nivel de lealtad.

Paso 4 — Motor de recomendación de artículos Estado del arte de los métodos de recomendación, análisis de los costos de infraestructura, punto de referencia de rendimiento y producción del modelo seleccionado para recomendar 10 artículos recientes relevantes para cada lector.

Resultados

Los resultados

Impacto 1

+7%

Impacto 2

+60

Impacto 3

+50

Impacto 4

+2 000

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