¿Qué es la segmentación de clientes?
La segmentación de clientes es la práctica de dividir a los clientes de una empresa en grupos que reflejan similitudes entre los clientes de cada grupo. El objetivo de segmentar a los clientes es decidir cómo relacionarse con los clientes de cada segmento para maximizar el valor de cada cliente para la empresa.
¿Qué es el análisis de segmentación de clientes?
El análisis de segmentación de clientes es el proceso que se lleva a cabo cuando se busca descubrir información que defina segmentos específicos de clientes. Los profesionales del marketing y las marcas aprovechan este proceso para determinar qué campañas, ofertas o productos utilizar cuando se comunican con segmentos específicos.
Por ejemplo, una marca minorista que quiera determinar cómo reactivar a los clientes inactivos podría crear un segmento de clientes que hayan comprado en el pasado y no hayan comprado ni visitado la tienda de comercio electrónico en los últimos 30 días. A continuación, podría analizar ese segmento para comprender qué tipo de productos han comprado estos clientes en el pasado, cuál es su afinidad por los descuentos y mucho más. Con esta información, el equipo de marketing puede determinar la mejor campaña que se puede crear para reactivar a estos clientes inactivos.
Del mismo modo, una empresa puede utilizar el análisis de segmentación de clientes para determinar el valor de determinados segmentos mediante el análisis del valor futuro previsto de un segmento, el valor medio de los pedidos, la distribución de los niveles de fidelidad y mucho más.
¿Por qué es importante la segmentación de clientes?
La segmentación de clientes tiene el potencial de permitir a los profesionales del marketing dirigirse a cada cliente de la manera más eficaz. Utilizando la gran cantidad de datos disponibles sobre los clientes (y los clientes potenciales), un análisis de segmentación de clientes permite a los profesionales del marketing identificar grupos discretos de clientes con un alto grado de precisión basándose en indicadores demográficos, de comportamiento y de otro tipo.
Dado que el objetivo del profesional del marketing suele ser maximizar el valor (ingresos y/o beneficios) de cada cliente, es fundamental saber de antemano cómo influirá en el cliente cualquier acción de marketing concreta. Lo ideal es que esta segmentación de clientes «centrada en la acción» no se centre en el valor a corto plazo de una acción de marketing, sino en el impacto a largo plazo valor del ciclo de vida del cliente (CLV) que tendrá dicha acción. Por lo tanto, es necesario agrupar o segmentar a los clientes según su CLV.
Segmentación de clientes centrada en el CLV
Por supuesto, siempre es más fácil hacer suposiciones y utilizar la «intuición» para definir reglas que segmenten a los clientes en grupos lógicos, por ejemplo, clientes que provienen de una fuente concreta, que viven en una ubicación concreta o que han comprado un producto o servicio concreto. Sin embargo, estas categorizaciones de alto nivel rara vez conducen a los resultados deseados.
Es obvio que algunos clientes gastarán más que otros durante su relación con una empresa. Los mejores clientes gastarán mucho durante muchos años. Los buenos clientes gastarán modestamente durante un largo periodo de tiempo, o gastarán mucho durante un corto periodo de tiempo. Otros no gastarán demasiado y/o no permanecerán mucho tiempo.
El enfoque correcto para el análisis de segmentación es segmentar a los clientes en grupos basándose en predicciones sobre su valor total futuro para la empresa, con el objetivo de abordar a cada grupo (o individuo) de la manera más probable de maximizar ese valor futuro o de por vida.
Enfoques para segmentar a los clientes
Una vez que decida las mejores categorías y atributos en los que basar sus segmentos de clientes, debe decidir qué enfoque utilizará para crear esos segmentos. Los dos enfoques más comunes para segmentar a los clientes son la segmentación basada en reglas y la segmentación basada en clústeres.
- Segmentación basada en reglas: La segmentación basada en reglas se centra en establecer umbrales para determinar a qué segmento debe pertenecer un cliente. Este enfoque segmenta a los clientes basándose en un conjunto de reglas. El enfoque de segmentación basada en reglas es una forma sencilla de clasificar a los clientes en segmentos, pero requiere que se determinen los atributos utilizados para segmentar a los clientes cada vez. Facilita la observación de las tendencias al mostrar el número de clientes que hay en cada grupo. Es difícil añadir nuevos atributos, por lo que el uso del enfoque de segmentación basada en reglas requiere mucho trabajo para mantener los segmentos actualizados si cambia el comportamiento de los clientes.
- Segmentación basada en clústeres: en lugar de establecer umbrales para dividir a los clientes, la segmentación basada en clústeres identifica la mejor manera de segmentar a los clientes para que los segmentos sean lo más iguales posible. Muestra la relación entre los puntos de datos para que puedan incluirse en segmentos de clientes. La segmentación basada en clústeres crea estos grupos utilizando un algoritmo K-means. El enfoque de segmentación basada en clústeres le permite encontrar nuevos conocimientos en sus datos para crear segmentos que no sabía que existían. También puede clasificar a los clientes en segmentos utilizando múltiples atributos. Si bien la segmentación basada en clústeres ofrece más capacidades de segmentación con poco mantenimiento, es un enfoque difícil de configurar sin un científico de datos con talento.
Estrategias de segmentación de clientes
Las estrategias eficaces de segmentación de clientes aprovechan el análisis de datos y el aprendizaje automático para agrupar con precisión a los clientes en función de sus comportamientos, preferencias, valor de por vida, etc. A continuación se muestran algunos ejemplos de estrategias de segmentación de clientes:
- Segmentación por comportamiento
Comprender cómo se comportan los clientes es una de las formas más poderosas de segmentarlos. Al analizar el comportamiento de compra, las interacciones en el sitio web, las preferencias de productos y categorías, y las respuestas a campañas de marketing anteriores, las marcas pueden adaptar sus mensajes y ofertas para satisfacer las necesidades de los clientes.
Por ejemplo, las marcas pueden segmentar a los clientes en función del día de la semana y la hora del día en que suelen comprar para enviarles promociones en esos momentos. Alternativamente, pueden segmentar a los clientes en función de cuándo se registraron por primera vez, su última fecha/importe de compra/depósito, la frecuencia con la que interactúan y mucho más.
- Segmentación demográfica combinada con información sobre el comportamiento
La segmentación demográfica tradicional, basada en atributos como la edad, el sexo o los ingresos, sigue siendo relevante, pero puede mejorarse combinándola con otros puntos de datos. Por ejemplo, el uso de datos demográficos junto con datos psicográficos o información sobre el comportamiento puede proporcionar una visión más precisa de los clientes. Optimove permite a las marcas integrar la información demográfica con datos de comportamiento en tiempo real, lo que proporciona una visión holística del cliente y permite realizar campañas altamente relevantes y basadas en datos.
Por ejemplo, un cliente de 35 años con altos ingresos que busca con frecuencia productos de lujo, pero que rara vez compra, podría ser objeto de ofertas personalizadas que le animen e incentiven a hacerlo.
- Segmentación predictiva
La segmentación predictiva de clientes aprovecha algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar patrones que pueden no ser evidentes a simple vista. Mediante el análisis de datos históricos y las interacciones con los clientes, los modelos predictivos pueden pronosticar qué segmentos son más propensos a convertir, abandonar o requerir acciones de marketing específicas. Esta estrategia de segmentación de clientes permite a las marcas abordar las necesidades de los clientes para aumentar el compromiso, mejorar el valor de por vida e impulsar los ingresos.
Por ejemplo, los modelos de análisis predictivo pueden identificar tendencias y ayudar a los profesionales del marketing a predecir comportamientos futuros, lo que les permite ofrecer contenidos muy relevantes y oportunos. Esto podría incluir dirigirse a los clientes en riesgo de abandono con ofertas de retención personalizadas o recompensar a los clientes fieles con ofertas exclusivas para que se sientan valorados y apreciados.
Tipos de modelos de segmentación de clientes
Una segmentación precisa de los clientes implica realizar un seguimiento de los cambios dinámicos y actualizar con frecuencia los nuevos datos. Aunque lo recomendable es segmentar a los clientes según su CLV, existen muchos tipos de modelos de segmentación de clientes. Algunos de los tipos más comunes son la segmentación mediante análisis de conglomerados, la segmentación RFM y la longevidad. Algunos profesionales del marketing pueden incluso combinar uno o más modelos de segmentación para alcanzar sus objetivos.
Independientemente del tipo de modelo de segmentación que decidan utilizar, todos ellos requieren que los profesionales del marketing creen agrupaciones de clientes como primer paso para segmentar la base de clientes. Por lo general, esto dará lugar a que los profesionales del marketing dispongan de una serie de niveles para cada tipo de modelo de segmentación. A continuación, los profesionales del marketing pueden mezclar diferentes niveles entre modelos para crear segmentos más definidos. Por ejemplo, mezclar el nivel más alto de clientes basado en un modelo RFM y combinarlo con un nivel de baja longevidad dará como resultado que los profesionales del marketing tengan un segmento de clientes muy activos y recién adquiridos.
Las marcas que utilizan un modelo de segmentación de clientes lo consideran una fuente muy útil a la hora de determinar qué mensajes y estrategias deben utilizar en sus campañas de marketing dirigidas a los clientes. No solo es ideal para enviar mensajes altamente personalizados y relevantes, sino que también se puede utilizar de forma más estratégica, ya que puede revelar valiosas estrategias de marketing para aumentar la retención y el valor del ciclo de vida del cliente (CLTV).
Segmentación de clientes y aprendizaje automático
Otro enfoque de la segmentación de clientes consiste en aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para descubrir nuevos segmentos. A diferencia de los modelos de segmentación diseñados por los profesionales del marketing, como los descritos anteriormente, la segmentación de clientes mediante aprendizaje automático permite que algoritmos avanzados revelen información y agrupaciones que los profesionales del marketing podrían tener dificultades para descubrir por sí mismos.
Además, los profesionales del marketing que crean un bucle de retroalimentación entre el modelo de segmentación y los resultados de la campaña obtendrán segmentos de clientes cada vez mejores. En estos casos, el modelo de aprendizaje automático no solo será capaz de refinar su definición de segmentos, sino que también podrá identificar si un subconjunto específico del segmento está superando al resto, optimizando así el rendimiento del marketing.
El enfoque de Optimove para la segmentación de clientes
En la mayoría de los casos, los métodos que utilizan los profesionales del marketing para la segmentación adoptan la forma de reglas codificadas basadas en la experiencia y las suposiciones. Los enfoques más sofisticados utilizan modelos matemáticos para analizar grandes cantidades de datos con el fin de agrupar a los clientes con conjuntos de datos similares en segmentos concretos. Sin embargo, estos enfoques ignoran un componente crítico de la segmentación precisa de clientes: ¿cómo migran los clientes de un segmento a otro a lo largo del tiempo?
Optimove utiliza todos los datos disponibles y emplea sofisticados modelos de agrupación para realizar una segmentación muy precisa. De hecho, esta tecnología da como resultado un gran número de microsegmentos finamente divididos. Sin embargo, el «ingrediente secreto» de la segmentación de Optimove es su enfoque en la naturaleza dinámica del comportamiento de los clientes. En otras palabras, Optimove recalcula continuamente la segmentación de cada cliente y realiza un seguimiento de cómo los clientes pasan de un microsegmento a otro a lo largo del tiempo.
En otras palabras, la mayoría de las empresas consideran la segmentación como un método para agrupar a clientes similares en un momento dado, pero ignoran por completo el camino o la ruta que cada cliente ha seguido para llegar a su segmento actual. Al analizar a los clientes en función de su movimiento entre segmentos a lo largo del tiempo, Optimove logra una segmentación mucho más precisa que cualquier otro método conocido.
Además, la combinación de este enfoque de segmentación dinámica de clientes con la capacidad de Optimove para crear microsegmentos extremadamente homogéneos y compactos da como resultado un grado de precisión en la segmentación de clientes sin precedentes. Si se tiene en cuenta el enfoque principal de Optimove en el valor del ciclo de vida del cliente en todos los cálculos, es fácil ver por qué la capacidad de Optimove para predecir la respuesta de cada cliente a cualquier acción de marketing está una generación por delante de cualquier otra solución de optimización de acciones de marketing.
Ejemplos de segmentación de clientes
A continuación se muestran algunas formas en las que Optimove ha ayudado a las empresas mediante el uso de la segmentación de clientes.
1. Musti
Musti, una empresa líder en el cuidado de mascotas en los países nórdicos, creció rápidamente y tuvo que mejorar el uso de los datos de sus clientes para poder ofrecer un marketing personalizado en varios países y canales. Gracias a Optimove, amplió la segmentación y llevó la personalización a tal punto que el 89 % de sus campañas se dirigían a menos del 0,02 % de su base de clientes.
2. BetMGM
Al aplicar la segmentación, otro cliente de Optimove, BetMGM, obtiene información sobre el comportamiento de sus clientes que de otro modo no habría obtenido. «Utilizamos Optimove para maximizar el valor del ciclo de vida del cliente de muchas maneras diferentes», afirma Claus Hansen, director de CRM de BetMGM. «Esto nos permite identificar muy pronto lo que tenemos que hacer con los diferentes grupos de clientes y comprender cómo actuar a lo largo de los diferentes recorridos para, en última instancia, maximizar el valor del ciclo de vida».
No nos quedamos ahí y lo probamos nosotros mismos. Analizamos un conjunto de datos que incluía más de 30 millones de clientes y 2000 campañas, dirigidas a grupos objetivo que iban desde un cliente por grupo hasta grupos de más de 100 000 clientes. Para cada tamaño de grupo objetivo, medimos el aumento medio de la campaña. Los resultados dejan claro que, al llevar a cabo campañas de marketing para clientes, la segmentación cumple realmente lo que promete. Cuanto más pequeño es el grupo objetivo, mayor es el aumento.
Para aprender rápidamente cómo pasar de tener segmentos/grupos objetivo a personalizar realmente su estrategia de marketing, puede ver el breve vídeo de 3 minutos aquí o leer la transcripción aquí.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los 5 criterios para elegir un segmento de clientes?
Elegir un segmento de clientes es sencillo. A continuación se presentan cinco criterios para elegir un segmento de clientes que maximice el valor de cada cliente individual.
- Utilice todos los datos disponibles. Hacer predicciones o suposiciones sin utilizar datos rara vez dará resultados.
- Realice un seguimiento de los cambios dinámicos. Esto significa actualizar con frecuencia los nuevos datos y recalcular continuamente la segmentación de cada cliente. En otras palabras, debe realizar un seguimiento de los clientes a medida que pasan de un microsegmento a otro a lo largo del tiempo.
- Céntrese en el largo plazo. Debe analizar el valor del ciclo de vida del cliente. Es fundamental evitar centrarse en la segmentación de clientes «centrada en la acción» y a corto plazo, y centrarse en cambio en el impacto a largo plazo de una acción de marketing.
- Elija un enfoque para la segmentación. Existen dos enfoques principales para la segmentación de clientes: la segmentación basada en reglas y la segmentación basada en clústeres.
- La segmentación basada en reglas requiere crear un conjunto de reglas que representen los atributos específicos de cada cliente. Se trata de una forma sencilla de categorizar a los clientes, ya que los divide en función de un solo atributo.
- Por otro lado, la segmentación basada en clústeres se utiliza para dividir a los clientes en grupos en función de pequeñas variaciones y con múltiples atributos.
- Cree microsegmentos. Por último, es importante señalar que puede crear segmentos de clientes a un nivel granular, en el que puede crear segmentos más pequeños a partir de los segmentos existentes. Esto ayuda a ofrecer una hiperpersonalización.
¿Cómo realiza Optimove la segmentación de clientes?
Optimove utiliza algoritmos avanzados desarrollados a partir de los campos del análisis de clústeres y la teoría de la decisión. Toda la información disponible con valor potencial para el marketing se incorpora al proceso de segmentación, dentro de una estructura de datos jerárquica, que incluye las etapas del ciclo de vida (por ejemplo, nuevo, activo, riesgo de abandono), los patrones de comportamiento, el historial de respuestas a campañas anteriores y el valor de vida útil previsto, predicción de abandono, datos demográficos e incluso el comportamiento de los clientes en tiempo real.
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