Vicomi va mas allá de los simples me gusta con su sistema Feelbacks

Gracias a los botones sociales que están disponibles desde los últimos años en distintos sitios web en general, los usuarios podemos marcar y recomendar a nuestros contactos diferentes contenidos web que nos puedan parecer interesantes. Pero quizás el sistema actual para marcar y recomendar estos contenidos sean insuficientes, o al menos así lo pueden entender desde Vicomi, una compañía tecnológica que quiere ir más allá de los “me gusta”, “+1″ y similares con su nuevo sistema llamado Feelbacks, con el cual pretende que los usuarios, además de marcar aquellos contenidos que nos parezcan interesantes, podamos mostrar nuestros sentimientos hacia los mismos, y ya de paso, obtener otras ventajas personalizadas.

En este punto hay que señalar que la idea no es nueva, ya que hay plataformas que tienen implementado un sistema de feedback basado en sentimientos, como News Republic sin ir más lejos, pero lo que diferencia Feelbacks con respecto a dichas plataformas, es su disponibilidad para ser integrado en cualquier sitio web que lo desee. Esto posibilitará, entre otros aspectos, que los usuarios de los sitios web que lo implementen, podamos recibir recomendaciones de otros artículos, entre otras posibilidades.

Como señalan desde TNW, los editores de los sitios web que incorporen este sistema, podrán tener una visión más exacta de sus lectores. Además, señalan que durante las pruebas en fase beta, Feelbacks ha posibilitado obtener algunos datos interesantes, como que los lectores que se muestren enfadados tienen a consumir más contenidos y leer más artículos mientras que los lectores que se muestren felices clickeen en los propios anuncios.

Vicomi señala que su sistema ha sido utilizado por miles de sitios web hasta el momento en su fase beta, pero mediante su lanzamiento oficial, espera tener un mayor impacto a nivel general. Se trata de un alternativa a los sistemas actuales que nos permiten marcar aquellos contenidos que nos parezcan interesantes, teniendo como objetivo la adopción de un enfoque más detallado para que los editores puedan entender las reacciones de sus lectores.