Recomendaciones de contenido personalizadas basadas en comportamiento del usuario

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La Página Iniziale

Tipo de experiencia

Recomendaciones

Nivel de Dificultad

Medio
Quién:

Editor multimedia

Qué:

Para ofrecer recomendaciones de contenido relevantes a sus visitantes, el editor utiliza el comportamiento y la actividad de navegación de los visitantes para elaborar recomendaciones, que se optimizan automáticamente para impulsar el CTR.

Recomendaciones de contenido personalizadas basadas en comportamiento del usuario Recomendaciones de contenido personalizadas basadas en comportamiento del usuario
Hipótesis:

Los medios deben trabajar constantemente para mantener e impulsar el engagement de los usuarios con su contenido. Entender el comportamiento de los visitantes es esencial para hacer esto, porque permite a los equipos entender los intereses únicos de un usuario, desde los cuales pueden entregar contenido altamente enfocado a través de widgets de recomendación. Y utilizando algoritmos de machine learning, los medios digitales pueden optimizar el contenido recomendado por audiencia, ofreciendo automáticamente a diferentes grupos de usuarios la pieza óptima de contenido y maximizando las oportunidades de engagement.

Templates that can be used to achieve this:

Su cuenta de Dynamic Yield viene precargado con una biblioteca rica de plantillas de personalización, así su puede crear casos de uso de personalización instantáneamente sin requerir ningún diseño adicional y esfuerzo de desarrollo.

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