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Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
Los profesionales del marketing minorista buscan constantemente formas de mejorar la eficacia de sus campañas. Una forma de hacerlo es dirigirse a los clientes con ofertas específicas que sean más propensas a atraerlos de nuevo a la tienda y a que gasten más en su próxima visita. En otras palabras, el objetivo del comercializador es lograr la coincidencia más relevante entre el cliente y la oferta. Este artículo presenta un medio muy eficaz para lograr este objetivo utilizando la [segmentación de clientes](/learning-center/customer-segmentation/ «Segmentación de clientes») basada en el comportamiento de compra.
Para sacar el máximo partido a una campaña de marketing, esta debe dirigirse a los clientes más propensos a responder a ella. Al utilizar la segmentación de clientes para determinar «prototipos de clientes» viables, el profesional del marketing puede probar diferentes campañas en grupos de clientes especialmente relevantes. Con el tiempo, se pueden medir y comparar los resultados de estas campañas para encontrar las ofertas repetibles más eficaces para cada segmento de clientes.
Por ejemplo, una vez que se identifica un segmento de clientes de supermercado como «amantes de la carne», el profesional del marketing podría probar diversas campañas de venta ascendente (por ejemplo, para animar a los clientes a comprar tipos de carne diferentes y más caros) y campañas de venta cruzada (por ejemplo, para animar a los clientes a comprar productos de otras categorías, como salsas gourmet para carne o accesorios para barbacoa). Además de las ventas a corto plazo, este enfoque suele aumentar también la [fidelidad de los clientes](https://www.optimove.com/learning-center/increasing-customer-loyalty/ «Aumentar la fidelidad de los clientes») a largo plazo.
En resumen, el análisis de conglomerados utiliza un modelo matemático para descubrir grupos de clientes similares basándose en la búsqueda de las variaciones más pequeñas entre los clientes de cada grupo. El proceso no se basa en umbrales o reglas predeterminados (como la mayoría de los métodos de segmentación simples), sino que son los propios datos los que generan los prototipos de clientes que existen de forma inherente dentro de la población de clientes.
Las dos ventajas principales del análisis de conglomerados sobre la segmentación simple basada en umbrales/reglas son (1) la practicidad: sería prácticamente imposible utilizar reglas predeterminadas para segmentar a los clientes en muchas dimensiones, y (2) la homogeneidad: las variaciones dentro de cada grupo resultante son muy pequeñas en el análisis de conglomerados, mientras que la segmentación basada en reglas suele agrupar a clientes que en realidad son muy diferentes entre sí.
El primer paso en el análisis de conglomerados es preparar los datos de gasto de los clientes para cada categoría de productos. Las tiendas de comestibles y los supermercados suelen tener en cuenta categorías como alimentos envasados, carne, lácteos, productos frescos, marisco y panadería. También se pueden seleccionar niveles de categoría más detallados si el objetivo es segmentar a los clientes dentro de un grupo concreto conocido. Por ejemplo, el supermercado podría intentar comercializar quesos especiales para los amantes del queso segmentando a los clientes en función de sus compras de diversas categorías de queso (por ejemplo, cheddar, cottage, monterrey jack, mozzarella, suizo).
El siguiente paso es realizar un análisis de conglomerados de todos los clientes para identificar grupos homogéneos distintos de clientes con una variación mínima entre sus comportamientos de compra. Esto permite identificar «prototipos de clientes» únicos (como los amantes de la carne, los amantes de los productos frescos y los amantes de la gastronomía) a los que se pueden dirigir ofertas de marketing específicas.
(Es importante mencionar que parte del proceso de análisis de conglomerados consiste en normalizar los niveles de precios entre departamentos utilizando ponderaciones relacionadas con el precio medio de la cesta de la compra en cada departamento. Esto evita que las diferencias inherentes en los precios absolutos entre departamentos sesguen el análisis).
El siguiente gráfico muestra los resultados parciales de un análisis de conglomerados realizado por una cadena de tiendas de comestibles:
Este gráfico muestra un análisis de conglomerados de siete dimensiones que dio como resultado el descubrimiento de cinco prototipos de clientes: compradores básicos (que compran una variedad de productos, pero principalmente artículos envasados), amantes de la carne (que compran una gran cantidad de carne), amantes de los productos frescos (que compran una gran cantidad de productos frescos), amantes de la gastronomía (que compran principalmente artículos del departamento de gastronomía) y compradores variados (cuyo comportamiento de compra se extiende ampliamente entre los departamentos).
Una vez que el profesional del marketing tiene una visión clara de los distintos prototipos de clientes, tiene sentido dirigir las campañas de marketing pertinentes a los segmentos más interesantes. Una parte integral de la comprobación de la eficacia de estas campañas consiste en dividir el grupo de prototipos en un «grupo de prueba» y un «grupo de control» y, a continuación, comparar el aumento entre ambos.
Mediante la experimentación, la medición y la mejora constantes, es posible descubrir las combinaciones más eficaces de campaña de marketing y segmento de clientes.
El núcleo del enfoque descrito en este artículo es el análisis de conglomerados. El análisis de conglomerados, que suele basarse en el *algoritmo k-means, no es algo nuevo. Muchos paquetes de software estadístico proporcionan los medios para realizar análisis de conglomerados e incluso existen complementos de Excel disponibles para este fin.
Sin embargo, los minoristas que no cuentan con un equipo interno de estadísticos pueden optar por un software orientado al marketing que incorpore el análisis de conglomerados como parte de una aplicación global de análisis de clientes y gestión de campañas de marketing. Las mejores aplicaciones de esta categoría también incluyen funciones orientadas al marketing, como la generación dinámica de grupos de clientes, la selección automática de grupos de prueba y control, y la medición y presentación automáticas de los resultados de las campañas.
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