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Asociación Técnica de Diarios Latinoamericanos
Boletín Semanal abril 10, 2019

Poco que estemos suscritos a un puñado de notificaciones de medios de comunicación, nuestro móvil (o nuestra pantalla del ordenador) no va a dejar de vibrar o alertarnos durante buena parte del día. Algunos medios abusan de las notificaciones push, para tratar de obtener más clicks, mientras que otros, por ese mismo temor, dejan pasar notificaciones de historias importantes que sí podrían interesar al lector. En un día normal, en el que la actualidad ni sobresale especialmente ni es tampoco un periodo de calurosa sequía informativa, ¿cuál es la media adecuada de notificaciones push al día?

Un estudio de la empresa Marfeel sitúa ese sweet spot en  tres o cuatro notificaciones push al día. Según el estudio de Marfeel, “nuestro experimento basado en la intensidad y el compromiso demostró que hay un punto dulce en la intensidad de la notificación de inserción que supone un aumento de SLTV (Subscriber Lifetime Value, la cantidad promedio de clics que un suscriptor hará antes de cancelar la suscripción o dejar de reaccionar a las notificaciones) que, en el momento del experimento, era de entre tres y cuatro mensajes por día”.

Según el trabajo de Marfeel, “la combinación de esta intensidad de envío de mensajes óptima para la media general con una mayor intensidad para los usuarios más comprometidos aumentará el SLTV en un 40% en comparación con el envío de un solo mensaje por día.

A través de las pruebas, el estudio también pudo identificar la hora más efectiva del día para enviar mensajes. La entrega inteligente dio como resultado el segundo aumento más alto en SLTV. “Y, como se esperaba, las notificaciones con imágenes aumentan el SLTV en aproximadamente un 10%”.

Es decir, una media de tres o cuatro mensajes al día, pero más para los lectores más fieles, eligiendo una hora adecuada, personalizando el envío de mensajes e insertando imágenes, pueden incrementar notablemente el impacto de la estrategia push de los periódicos. Y la mejor hora, las 21 h.

“Los resultados demostraron -indica el informe- que los lectores más comprometidos están más abiertos a leer artículos menos populares (en comparación con los lectores menos comprometidos), mientras que los lectores menos comprometidos tienen más probabilidades de hacer clic en las notificaciones que contienen solo el artículo más popular”.

Resultados detallados de la investigación

1.- Intensidad y engagement

Para medir la intensidad los responsables del estudio procedieron a enviar 650.000 notificaciones push. Los suscriptores fueron divididos aleatoriamente en cuatro grupos. Cada grupo recibió un número creciente de notificaciones por día. Los resultados mostraron que el CTR disminuye a medida que más mensajes se envían. La tasa de baja también aumentó con el número de mensajes enviados.

2.- Artículos personalizados basados en popularidad

Marfeel desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático para identificar artículos populares y calcular una puntuación de popularidad, “lo que nos permite recomendar los artículos más populares a los suscriptores. Para esta prueba, se enviaron notificaciones del artículo más popular a un grupo de control. Esto se contrastó con una estrategia en la que creamos otro algoritmo híbrido de recomendación utilizando factorización matricial: un estilo de algoritmo también implementado por Amazon y Netflix. Este envía una notificación a un artículo similar a los artículos leídos previamente por el usuario. Los experimentos demostraron un aumento porcentual en el SLTV de alrededor del 20% utilizando nuestro algoritmo de recomendación de aprendizaje automático. Luego aplicamos las mismas bandas de intensidad a los grupos segmentados por su nivel de compromiso. Los resultados de esta estrategia combinada demostraron un aumento relativo del 40% en SLTV comparado con el grupo de control en el que todos los suscriptores recibían una cantidad fija de mensajes por día”.

3.- Optimización del tiempo de entrega: la mejor hora, las 21

Los experimentos que miden el impacto de la hora de entrega se basaron en dos variables: probar tiempos reconocidos para un grupo con alto compromiso de notificaciones y usar ‘Smart Delivery’, un sistema automatizado en el que se envía un mensaje en el momento en que el lector interactuó por última vez con el contenido del editor. Los experimentos mostraron que las 21:00 horas es el momento en el que los mensajes son más efectivos.

4.- Inclusión de imágenes

El estudio probó cuatro modelos, con un total combinado de 2 millones de notificaciones push. Las notificaciones con imágenes se enviaron a los suscriptores frente a un grupo de control al que se enviaron notificaciones sin imágenes. Los experimentos demostraron que agregar imágenes aumentó el SLTV en un 10% y también incrementó el CTR.

5.- Personalización del texto: resultados no concluyentes

El estudio también analizó cómo afecta la personalización del texto de notificación. Durante seis días, se enviaron un total de 385.776 notificaciones push. A un conjunto de suscriptores se le envió un mensaje en el que la descripción fue la misma que se usó en Twitter, mientras que al otro grupo se le envió un mensaje personalizado

Pero aquí, curiosamente, el uso del texto de Twitter “estándar” arrojó mejores resultados que el personalizado. Sin embargo, “consideramos que esta prueba no es concluyente, ya que suponemos que más mensajes personalizados mejorarán la experiencia del usuario y conducirán a una mayor SLTV”, apunta el estudio

6.- Luz y vibración

La prioridad, en términos básicos, es una notificación “más fuerte” que agrega luz y vibración del teléfono para enviar notificaciones con la intención de aumentar el compromiso del usuario. “Realizamos una prueba en más de 300.000 notificaciones push para ver si agregar prioridad aumentaría el SLTV. Los resultados mostraron que esta estrategia se traducía en pequeño impacto negativo en el SLTV. Sin embargo “no está del todo claro que los usuarios recibieran la notificación tal como se pensó ya que algunos teléfonos no permiten luz o vibración al mensaje”.