Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) han cambiado la forma en que las personas llegan a los puntos de contacto digitales.
Antes, los visitantes solían llegar a una página web a través de una búsqueda amplia en un motor de búsqueda, iban informándose sobre la categoría a medida que navegaban y, finalmente, llegaban a una página de producto.
Ahora, gran parte de ese proceso de información tiene lugar directamente en un LLM. Alguien pide a un modelo de IA que compare distintas opciones, recibe un resumen de cuatro proveedores —entre ellos, tú—, se forma una opinión y solo entonces hace clic para visitar tu sitio web. La visita que aparece en tus herramientas de analítica puede representar el final del recorrido del visitante, en lugar del comienzo de su proceso de investigación. Y ya no podemos saber con certeza qué buscan exactamente los usuarios ni qué palabras clave utilizan.
Por eso, quien llega a tu página de precios no es un visitante que acaba de descubrirte por casualidad. Ya ha reducido sus opciones, llega con una objeción concreta que quiere resolver y abandonará la página en menos de un minuto si el contenido está pensado para alguien que se encuentra tres pasos por detrás en su recorrido.
Cuando los visitantes llegan en una fase más avanzada de su recorrido y con menos paciencia, el coste de ofrecerles una experiencia irrelevante aumenta considerablemente. Y este es solo uno de los cambios en su comportamiento. El comportamiento de tus clientes está cambiando mientras lees estas líneas.
Detectar estos cambios a tiempo puede marcar la diferencia entre crecer o retroceder en el canal online.
«El tráfico se ha convertido en un gran desafío. Cada vez es más escaso. La IA está desviando tráfico a nivel global y muchas marcas están registrando fuertes caídas. El tráfico ya no es algo que podamos dar por sentado, lo que hace que la conversión cobre mucha más importancia. Si tu tráfico cae aproximadamente un 30 %, necesitas mejorar tu tasa de conversión al menos un 30 % solo para conseguir el mismo resultado de negocio«
– Sparsh Gupta.
cofundador y CEO de Wingify
La analítica te muestra qué ha ocurrido, pero hay un problema
La mayoría de los equipos ya dispone de evidencias de un cambio en el comportamiento de los visitantes y esas señales están presentes en las grabaciones de sesiones, los mapas de calor, los informes de embudos y las herramientas de analítica de producto que utiliza la empresa.
El problema está en la distancia que existe entre disponer de esos datos y actuar en consecuencia. Para hacerlo, alguien del equipo tiene que:
Cada uno de estos pasos se acumula hasta el punto de que un insight obtenido el primer día puede tardar cinco semanas en convertirse en un cambio en producción. Estos procesos avanzan a ritmo humano, y esa es precisamente la parte que debe asumir la automatización para que puedas seguir siendo relevante a medida que cambian el comportamiento y las expectativas de tus clientes.
Wingz, la capa de inteligencia que mantiene la relevancia de tu experiencia
Wingz es la capa de IA agéntica de Wingify que actúa a lo largo de todo el ciclo de optimización. Conecta las capacidades de analítica, experimentación, personalización, Feature Management, Commerce e interacción con el cliente para automatizar la identificación del comportamiento de los visitantes, decidir qué hacer, pasar a la acción e interpretar los resultados.
El ciclo se vuelve más potente cuando las señales, las decisiones, las acciones y los aprendizajes no permanecen aislados en sistemas diferentes. Una señal de comportamiento no debería quedarse en la analítica. El resultado de un test no debería perderse en un informe. Una personalización no debería convertirse en una campaña aislada. Cuando la misma inteligencia fluye por toda la plataforma, cada interacción aporta contexto a la siguiente.
«A los equipos de experimentación no les faltan ideas ni datos. Lo que les falta es tiempo para conectar ambos. Wingz elimina esa brecha. Puedes preguntarle por qué un embudo está perdiendo usuarios, obtener una respuesta basada en tus propios datos de analítica, grabaciones de sesiones y mapas de calor, y convertir ese insight en una variación en producción simplemente describiéndola. Y como cada insight incluye las evidencias que lo respaldan y los datos de cada cuenta permanecen aislados, los equipos pueden confiar en la información que les proporciona»
–
Divyanshu Kalra,
Director de Data Sciences en Wingify
La relevancia cambia a medida que cambia el comportamiento de los visitantes. Por eso, no puede ser algo que configuras una vez y dejas funcionando sin más. Wingz automatiza y crea un bucle de relevancia continuo que se desarrolla en cuatro etapas:
Comprender: Wingz analiza tus datos de comportamiento como lo haría un analista y detecta los puntos de fricción que te están haciendo perder ingresos.
Decidir: determina qué merece la pena cambiar, precisamente el paso que la mayoría de las herramientas dejan en tus manos.
Actuar: tú describes en lenguaje natural qué quieres aprender y Wingz crea la variación, configura la segmentación y la pone en producción.
Medir y aprender: analiza los resultados, porque un cambio que no se somete a prueba sigue siendo solo una suposición. Y después hace lo que convierte este proceso en un verdadero bucle: utiliza esos resultados para decidir qué proponerte a continuación.
Esta última parte es lo que diferencia este enfoque de simplemente pedir consejo a un modelo. El trabajo de un modelo de lenguaje termina cuando te ofrece una recomendación. El del bucle termina cuando obtiene un resultado medido, y ese resultado se convierte en el punto de partida de la siguiente decisión. Esto significa que el sistema se vuelve más útil cuanto más tiempo funciona en tu sitio web.
Una recomendación estática solo es válida para el momento en que se genera. Un bucle, en cambio, acumula aprendizaje. Cada test, cada resultado, cada «esto ha funcionado» o «esto no ha funcionado» ayuda a afinar la siguiente decisión.
Cuanto más tiempo funcione el sistema en tu sitio web o aplicación, más aprenderá sobre tus usuarios, tu embudo y tus casos particulares. No se trata de una consulta puntual, sino de un partner que se vuelve más preciso cuanto más trabajas con él.
Para los clientes, esa es la verdadera diferencia entre recibir recomendaciones y crecer sin depender de conjeturas: una te proporciona un punto de partida; la otra, una ventaja que aumenta con cada aprendizaje.
Cómo actúa Wingz en cada punto de contacto con el cliente
La relevancia no se limita a una sola página. Acompaña al visitante a lo largo de todo su recorrido, por lo que el bucle debe estar activo allí donde interactúe con tu experiencia:
- En la landing page a la que llega después de un anuncio o una cita de una IA, Wingz analiza cómo se comporta el tráfico procedente de cada fuente y prueba mensajes adaptados a esos visitantes. Después, utiliza lo aprendido de las variantes ganadoras para optimizar cómo trata ese tráfico la próxima vez.
- En la página de inicio, que para la mayoría de los usuarios ya no es la puerta de entrada, Wingz te muestra quién sigue comenzando allí su recorrido, qué busca realmente y qué camino sigue antes de convertir. Además, comprueba si ese recorrido sigue siendo válido un trimestre después.
- En las páginas de categorías y productos, Wingz analiza dónde se detiene la atención de los usuarios, prueba si el factor determinante son las imágenes, las especificaciones, las condiciones de envío o la ubicación de las reseñas, y te indica cuál de estos elementos está marcando la diferencia.
- Si la página de precios recibe a los visitantes que llegan más informados y con menos paciencia, Wingz puede probar cuánta información necesitan realmente antes de estar preparados para actuar. Lo que aprende en esa página determina lo que propone para la siguiente iteración.
- En los formularios de datos del cliente y la página de checkout, Wingz detecta los rage clicks y dead clicks que nadie ha reportado, identifica y prueba el campo concreto que los está provocando y continúa monitorizando su comportamiento una vez que la solución está en producción.
- Para los segmentos de visitantes, puedes pedir a Wingz que identifique qué diferencias existen entre ellos y muestre un mensaje distinto a cada uno. Además, adapta esa segmentación a medida que evolucionan los propios segmentos.
“La funcionalidad que me ha resultado más útil es Wingz y su capacidad para detectar patrones y acelerar la interpretación de los resultados de los tests, ya que nos ayuda a pasar más rápidamente de los datos brutos de los experimentos a insights accionables. En lugar de sustituir nuestro análisis, actúa como una potente capa de apoyo que nos ayuda a resumir las tendencias de rendimiento, identificar diferencias relevantes entre las variantes y acelerar la síntesis de aprendizajes que podemos incorporar de nuevo a nuestra hoja de ruta. Para nosotros, esto resulta especialmente valioso una vez finalizado un test, cuando la prioridad deja de ser la ejecución y pasa a ser comprender por qué se ha producido un determinado resultado y qué hacer a continuación”.
– Ben Hoefel,
Ben Hoefel, Product Owner en NRMA Parks and Resorts
Actuar rápido es la única palanca que queda
Un bucle de experimentación lento hace que tu sitio web pierda relevancia respecto a cómo se comportan realmente los visitantes en cada momento. El diseño o el copy que generaban conversiones el trimestre pasado pueden dejar de funcionar este trimestre, y un programa que avanza con semanas de retraso siempre estará optimizando para el sitio web que tenía, en lugar de para el que tiene ahora. Mantener el bucle al mismo ritmo al que cambian las cosas es lo que permite seguir ofreciendo experiencias relevantes. Y eso es precisamente lo que automatiza Wingz.
¿Todo listo para cerrar el bucle? Descubre cómo Wingz convierte las señales de los visitantes en acciones y cada acción en un nuevo aprendizaje. Solicita una demo y analizaremos tus datos contigo.
Preguntas frecuentes:
Depende de la fase del bucle en la que te encuentres. En la fase de creación, basta con describir un cambio en lenguaje natural para obtener en cuestión de segundos una variación lista para revisar, una tarea que antes requería horas de trabajo manual.
En la fase de análisis, Wingz integra en un único flujo de trabajo todo el proceso de analizar mapas de calor, grabaciones de sesiones, embudos y resultados de campañas. De este modo, los equipos pueden actuar directamente a partir de lo que muestran los datos, en lugar de posponer el análisis para más adelante.
No. Wingz se encarga del análisis y de crear las variaciones; tu equipo decide qué se somete a prueba y cuándo, y ningún cambio se pone en producción sin tu aprobación.
El nivel de autonomía de Wingz es gradual, no una elección entre todo o nada: puedes empezar con un modelo de propuesta y aprobación, avanzar hacia una actuación autónoma dentro de unos límites definidos y, con el tiempo, llegar al modo autopilot. Las medidas de seguridad permanecen activas en todo momento: un sistema de aprobación, métricas de control, límites de tráfico, un kill switch y un grupo de control permanente.
Wingz está diseñado para ofrecer transparencia. Cada insight incluye las evidencias que lo respaldan, y puedes rastrear cualquier recomendación hasta las grabaciones de sesiones, los mapas de calor o los datos de campaña en los que se basa.
No. Los datos de cada cuenta permanecen aislados, y lo que Wingz aprende de tu tráfico únicamente determina las recomendaciones que genera para tu sitio web. Wingz opera conforme a la Política de IA Responsable de Wingify y bajo el mismo programa de seguridad certificado que el resto de la plataforma, que incluye ISO 27001, ISO 27701, SOC 2 Type II, GDPR, CCPA y HIPAA.
La decisión de implementar una variante ganadora es tuya, ya que Wingz no modifica por sí solo las campañas en producción. Como el comportamiento de los usuarios cambia, la optimización debe ser continua. Mediante workflows, puedes programar revisiones periódicas para volver a analizar una página o campaña y recibir una alerta cuando una variación que antes era ganadora deje de ofrecer buenos resultados.
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