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La personalización del contenido deportivo consiste en mostrar a cada apostador los eventos, mercados, promociones y recomendaciones adaptados a sus intereses.
Los apostadores esperan acceder rápidamente a la información y a las oportunidades de apuesta que les importan, y las casas de apuestas que las muestran antes tienen más probabilidades de captar apuestas. De hecho, el 72 % de las casas de apuestas identificó una experiencia de jugador personalizada como el factor más importante para lograr mayores tasas de retención de jugadores.
En este artículo, aprenderá qué es la personalización del contenido deportivo, por qué es importante para las casas de apuestas, cómo funciona el proceso y qué errores comunes debe evitar.
No todos los usuarios siguen los mismos deportes, equipos o mercados de apuestas. Personalizar su casa de apuestas ayuda a que cada apostador encuentre rápidamente los eventos, promociones y oportunidades de apuesta que encajan con sus intereses.
No se base solo en el historial de apuestas. Combine la actividad de navegación, las búsquedas, los equipos favoritos, las apuestas anteriores y las interacciones recientes para obtener una visión más clara de los intereses de cada usuario y ofrecer mejores recomendaciones.
Las preferencias de los apostadores tienden a cambiar, por lo que no puede mostrar los mismos deportes y mercados una y otra vez. Debe actualizar las recomendaciones en función de la actividad reciente y de los eventos en vivo actuales.
La personalización no debe dificultar el descubrimiento. Aunque es importante priorizar el contenido relevante, también debe presentar a los usuarios nuevos eventos, mercados y promociones que puedan gustarles.
Incluso la mejor estrategia de personalización depende de datos deportivos precisos y en tiempo real. LSports combina una amplia cobertura deportiva, datos de baja latencia y herramientas de engagement para ayudarle a ofrecer mejores experiencias y hacer que los apostadores vuelvan.
La personalización del contenido deportivo es el proceso de adaptar su contenido a los intereses, preferencias y comportamiento de cada usuario. En lugar de mostrar a todos los apostadores los mismos eventos, mercados, promociones y recomendaciones, la plataforma prioriza el contenido que les resulta más útil en función de factores como:
Una personalización eficaz analiza continuamente estas señales para determinar con qué es más probable que interactúe cada usuario en cada momento.
Por ejemplo, un usuario que suele apostar en partidos de la Premier League puede ver normalmente el fútbol inglés destacado en primer lugar en la página de inicio. Sin embargo, si su equipo favorito está jugando un partido en vivo de la Champions League, ese evento debería convertirse temporalmente en la recomendación de mayor prioridad.
Casi todas las partes de su casa de apuestas se pueden personalizar. Sin embargo, no necesita personalizarlo todo a la vez. Empiece por unas pocas áreas de alto impacto y amplíe a medida que recopile más datos.
Algunos de los tipos de contenido más habituales que se personalizan incluyen:
La personalización del contenido deportivo implica varios pasos, entre ellos comprender a sus usuarios, clasificar el contenido y cumplir las restricciones normativas. Esto es lo que debe hacer:
El primer paso es entender qué le interesa realmente a cada apostador. Para ello, analice los datos first-party que su casa de apuestas ya recopila.
Las señales útiles incluyen:
Las señales deben interpretarse con cuidado.
Por ejemplo, si alguien abre un partido de la NBA una vez, no significa necesariamente que quiera ver recomendaciones de baloncesto en todas partes. Pero si empieza a buscar equipos de la NBA con regularidad, a navegar por mercados de baloncesto y a realizar apuestas de la NBA durante varias semanas, es un indicio claro de que el baloncesto se ha convertido en uno de sus principales intereses.
Una vez que haya recopilado las señales de usuario, el siguiente paso es convertirlas en perfiles de cliente que su sistema de personalización pueda utilizar para hacer recomendaciones.
En lugar de encasillar a alguien en una categoría amplia como “apostador de fútbol”, cree un perfil que refleje sus intereses reales y hábitos de apuesta. Por ejemplo, un usuario puede seguir habitualmente la Premier League, apostar ocasionalmente en la Champions League, preferir las apuestas en vivo y elegir a menudo mercados de props de jugador.
Tenga en cuenta que un apostador puede pertenecer a varios grupos de interés al mismo tiempo, y que esos intereses pueden cambiar con el tiempo.
Saber que a un apostador le gusta el Liverpool solo es útil si su sistema puede vincular de forma fiable esa preferencia con los partidos del Liverpool, competiciones, mercados, resultados y contenido relacionado. Para ello se necesitan datos deportivos correctamente estructurados.
Sus datos necesitan identificadores y relaciones coherentes en información como:
Esto es especialmente importante cuando el contenido procede de distintas partes de su stack tecnológico. Si su perfil de usuario, el feed de cuotas, el proveedor de estadísticas y el sistema de contenido identifican la misma competición de forma diferente, la personalización resulta más difícil de automatizar con precisión.
Una vez que haya creado un perfil de cliente y lo haya conectado con sus datos deportivos, su sistema puede decidir qué contenido merece mayor visibilidad.
Imagine que hay 200 eventos próximos disponibles para un apostador. En lugar de mostrarlos en un orden fijo, su sistema de personalización puede clasificarlos por relevancia para ese usuario concreto.
Los eventos, mercados, promociones y recomendaciones con mayor puntuación pueden colocarse después en las posiciones más destacadas de su plataforma, como la página de inicio, carruseles de eventos o módulos de recomendación.
La relevancia nunca debe imponerse al cumplimiento normativo ni a las prácticas éticas. Una recomendación puede encajar perfectamente con los intereses de un apostador y, aun así, ser algo que no se le permite ver, por lo que cada sugerencia debe superar algunas comprobaciones antes de mostrarse:
Por ejemplo, una promoción puede encajar con los intereses de un apostador, pero no estar disponible por su ubicación o el estado de su cuenta. En ese caso, debe excluirse de las recomendaciones.
Personalizar el contenido es mucho más difícil cuando alguien acaba de registrarse y usted sabe muy poco sobre sus intereses. Esto se conoce como el problema de arranque en frío.
Hasta que recopile suficientes datos first-party, puede basarse en señales más generales para decidir qué contenido mostrar. Estas pueden incluir:
También puede preguntar a los usuarios qué les interesa. Permitirles elegir sus deportes, equipos o ligas favoritos durante el onboarding le da un punto de partida útil antes de que exista cualquier historial de navegación o de apuestas.
A medida que los usuarios interactúan con su casa de apuestas, puede ir dependiendo menos de estas señales generales y más de su comportamiento real para ofrecer recomendaciones personalizadas.
La mayoría de las casas de apuestas empiezan con una personalización basada en reglas y van incorporando IA gradualmente a medida que crece el número de usuarios, eventos, mercados y oportunidades de personalización.
Incluso una estrategia de personalización bien diseñada puede perjudicar la experiencia de usuario si se basa en datos deficientes o en una toma de decisiones débil. Estos son algunos de los errores más comunes que debe evitar:
Crear una estrategia de personalización eficaz requiere más que datos de cliente. Para recomendar los eventos, mercados, promociones y contenidos adecuados, su casa de apuestas también necesita datos deportivos precisos y estructurados, además de herramientas de engagement que conviertan esos insights en experiencias personalizadas.
LSports es un líder global en soluciones de datos deportivos, que le ayuda a ofrecer experiencias de apuesta más relevantes mediante datos deportivos de alta calidad, una amplia cobertura de competiciones y productos de engagement. Con datos procedentes de más de 100 feeds en vivo y entregados con latencia casi nula, puede personalizar el contenido con información fiable y en tiempo real. El porfolio de datos de LSports incluye:
A diferencia de muchos proveedores que se centran principalmente en las grandes competiciones, LSports también cubre ligas de categorías inferiores, regionales y locales. Esto le ofrece más oportunidades para recomendar eventos que encajen con las preferencias de la audiencia local y con los intereses de apuesta individuales, en lugar de limitar las recomendaciones a las competiciones más populares.
Además de datos deportivos, LSports ofrece ARENA360, una plataforma integrada que le ayuda a gestionar el trading, el engagement de jugadores y las operaciones diarias de la casa de apuestas desde un único lugar. Su conjunto de herramientas orientadas al engagement incluye:
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El plazo depende de la cantidad de datos de usuario disponibles y de cómo se implemente la personalización. La personalización basada en reglas puede mejorar la experiencia de usuario casi de inmediato, mientras que los sistemas impulsados por IA suelen volverse más eficaces con el tiempo, a medida que recopilan más datos first-party y aprenden del comportamiento del usuario.
El éxito suele medirse mediante métricas de engagement y de negocio, como la tasa de clics, el tiempo de permanencia en la casa de apuestas, las visualizaciones de eventos y mercados, la actividad de apuestas en vivo, la interacción con promociones, la retención y las tasas de conversión.
Sí. Si los perfiles de usuario están vinculados entre dispositivos, los apostadores pueden recibir recomendaciones coherentes tanto si acceden a la casa de apuestas desde el ordenador, la app móvil o el navegador móvil.
No. Todos los clientes pueden beneficiarse de una experiencia más relevante. Personalizar el contenido para apostadores ocasionales es igual de beneficioso para los ingresos, y puede mejorar el engagement y la retención tanto como para los jugadores de alto valor.
“Es la velocidad y la rapidez con la que LSports puede reunir conjuntos de datos para que podamos usarlos para proporcionar la información y el análisis por los que somos famosos”.
“LSports está proporcionando mercados que ningún otro proveedor puede ofrecer, y con la ayuda de LSports tenemos una oferta rápida de accesorios para jugadores en los principales eventos y ligas”.
“LSports es el recopilador de datos más rápido de la industria. Son excelentes para obtener datos de diferentes fuentes y entregarlos en tiempo real”.
“Después de haber usado BOOST, puedo decir honestamente que esta es una de las mejores y más avanzadas herramientas de fidelización de IA que he implementado en nuestra plataforma”.
