Conozca sus segmentos de clientes únicos

La segmentación de clientes divide a su público objetivo en grupos más pequeños y con mayor capacidad de interacción. A continuación, se muestran algunos ejemplos de grupos únicos en su base de datos de clientes.

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El centro de marketing relacional basado en la ciencia de Optimove permite a los profesionales del marketing segmentar a sus clientes según múltiples capas de datos. Obtener una visión clara de los diferentes perfiles de clientes que componen la base de clientes de la marca es un primer paso crucial para canalizar las comunicaciones más eficaces a cada grupo en función de sus preferencias, comportamientos y valores pasados y previstos. Para hacerse una idea más clara de los segmentos de clientes que se esconden en su base de datos, aquí tiene algunos ejemplos:

Nuevos clientes | Clientes ocasionales frente a clientes de alto potencial

Los clientes ocasionales son aquellos que no quedaron satisfechos con su experiencia de compra y no volvieron al sitio web. Requieren campañas relativamente agresivas para «reparar» la mala experiencia que tuvieron y animarlos a volver a intentarlo. Los de alto potencial son aquellos que realizan más compras y generan más ingresos mientras aún se encuentran en la etapa de nuevos clientes, en comparación con otros clientes nuevos. Para garantizar que alcancen su potencial, estos clientes necesitan un cuidado especial y una atención especial.

Clientes activos | Devoluciones frecuentes frente a sin devoluciones

Los clientes activos de comercio electrónico que devuelven artículos con frecuencia suelen ser, en promedio, más valiosos que los clientes que no devuelven nada. Esto puede parecer contradictorio para muchos profesionales del marketing de comercio electrónico, pero estos clientes suelen estar más comprometidos que sus homólogos. Por ejemplo, estos clientes suelen realizar devoluciones porque han comprado más de un artículo en diferentes tallas, sabiendo de antemano que devolverán uno o varios de sus pedidos.

Clientes activos | Importe de la compra y tamaño del pedido

Los clientes de comercio electrónico que piden más artículos en su primer pedido tienden a ser más propensos a volver y realizar un segundo pedido. Los vendedores pueden intentar aumentar las ventas a los clientes durante su primer pedido para animarlos a superar este umbral.

Clientes que abandonan | Abandono rápido frente a abandono tardío

Dentro de la etapa del ciclo de vida del abandono, vale la pena tener en cuenta el nivel de compromiso antes de que el cliente se volviera inactivo. Los clientes que abandonan rápidamente, o aquellos que desaparecen después de una sola compra, pueden hacerlo debido a una experiencia negativa. Estos clientes pueden ser los más difíciles de recuperar, y es posible que los profesionales del marketing tengan que ofrecer incentivos muy agresivos para conseguir que vuelvan. Por otro lado, los clientes con abandono tardío tienen una relación más profunda con la marca y es más fácil estimularlos para que vuelvan a interactuar.

Clientes que abandonan | Abandono del carrito

Los clientes de comercio electrónico que están interesados en un artículo a menudo lo añaden a su carrito de la compra, pero luego lo abandonan y nunca lo compran. Una de las principales razones del abandono del carrito es que al comprador se le presentan costes adicionales inesperados. Los profesionales del marketing pueden abordar este comportamiento enviando campañas en tiempo real a los compradores, ofreciéndoles artículos alternativos más económicos, envío gratuito, etc.

Optimove ofrece capacidades de segmentación mucho más sólidas y matizadas. Para hacerse una idea de los grupos de clientes que podrá descubrir y ver cómo pueden impulsar su ROI, programe una demostración hoy mismo.

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Moshe Demri

Moshe Demri dirige el equipo de ingresos globales de Optimove y se centra en ayudar a los clientes a optimizar sus planes de retención de clientes y el uso del software Optimove. Moshe tiene una amplia experiencia en el asesoramiento a clientes como científico de datos, analizando sus datos de clientes y revelando información de marketing útil y basada en datos.

Moshe es licenciado en Ingeniería Industrial y Gestión, con especialización en Sistemas de Información.

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