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Guía de marketing sin posiciones de Future Commerce
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 en cada segmento para maximizar el valor de cada cliente para el negocio.
El análisis de segmentación de clientes es el proceso realizado al buscar descubrir insights que definen segmentos específicos de clientes. Los especialistas en marketing y las marcas aprovechan este proceso para determinar qué campañas, ofertas o productos utilizar al comunicarse con segmentos específicos.
Por ejemplo, una marca minorista que busca determinar cómo reactivar a los clientes inactivos podría crear un segmento de clientes que compraron en el pasado y no han comprado o navegado por la tienda de comercio electrónico en los últimos 30 días. Luego, 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 más. Usando esta información, el equipo de marketing puede determinar la mejor campaña para crear con el fin de reactivar a estos clientes inactivos.
De manera similar, una empresa puede utilizar el análisis de segmentación de clientes para determinar el valor de ciertos segmentos analizando el valor futuro previsto de un segmento, el valor promedio del pedido, la distribución por nivel de lealtad y más.
La segmentación de clientes tiene el potencial de permitir a los profesionales del marketing abordar a cada cliente de la manera más efectiva. Utilizando la gran cantidad de datos disponibles sobre los clientes (y potenciales clientes), un análisis de segmentación de clientes permite a los profesionales del marketing identificar grupos discretos de clientes con un alto grado de precisión basados en indicadores demográficos, conductuales y otros.
Dado que el objetivo del comercializador es generalmente maximizar el valor (ingresos y/o ganancias) de cada cliente, es fundamental saber de antemano cómo una acción de marketing particular influirá en el cliente. Idealmente, una segmentación de clientes “centrada en la acción” no se centrará en el valor a corto plazo de una acción de marketing, sino en el impacto a largo plazo del valor de vida del cliente (CLV) que dicha acción de marketing tendrá. Por lo tanto, es necesario agrupar, o segmentar, a los clientes según su CLV.
Por supuesto, siempre es más fácil hacer suposiciones y usar “corazonadas” para definir reglas que segmentarán a los clientes en agrupaciones lógicas, por ejemplo, clientes que vinieron de una fuente particular, que viven en una ubicación específica o que compraron un producto/servicio en particular. Sin embargo, estas categorizaciones de alto nivel rara vez conducirán 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 período de tiempo, o gastarán mucho durante un corto período de tiempo. Otros no gastarán demasiado y/o no se quedarán mucho tiempo.
El enfoque correcto para el análisis de segmentación es segmentar a los clientes en grupos basándose en predicciones sobre su valor futuro total para la empresa, con el objetivo de abordar a cada grupo (o individuo) de la manera más propicia para maximizar ese valor futuro o de por vida.
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 clientes son la segmentación basada en reglas y la segmentación basada en clusters.
Las estrategias efectivas de segmentación de clientes aprovechan el análisis de datos y el aprendizaje automático para agrupar con precisión a los clientes según sus comportamientos, preferencias, valor de por vida, etc. A continuación, se presentan algunos ejemplos de estrategias de segmentación de clientes:
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 del cliente.
Por ejemplo, las marcas pueden segmentar a los clientes según el día de la semana y la hora del día en que suelen comprar para enviar promociones en esos momentos. Alternativamente, pueden segmentar a los clientes según cuándo se registraron por primera vez, su última fecha/cantidad de compra/depósito, la frecuencia con la que interactúan y mucho más.
La segmentación demográfica tradicional, basada en atributos como la edad, el género o los ingresos, sigue siendo relevante pero puede mejorarse combinándola con otros puntos de datos. Por ejemplo, el uso de datos demográficos junto con conocimientos psicográficos o de comportamiento puede proporcionar una visión más precisa de los clientes. Optimove permite a las marcas integrar conocimientos demográficos con datos de comportamiento en tiempo real, proporcionando una visión holística del cliente y permitiendo campañas altamente relevantes y basadas en datos.
Por ejemplo, un cliente de 35 años con altos ingresos que frecuentemente busca productos de lujo pero rara vez compra, podría ser objetivo de ofertas personalizadas que lo animen e incentiven a hacerlo.
La segmentación predictiva de clientes aprovecha algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar patrones que pueden no ser inmediatamente evidentes. Al analizar datos históricos e interacciones con los clientes, los modelos predictivos pueden pronosticar qué segmentos probablemente convertirán, abandonarán o requerirán acciones de marketing específicas. Esta estrategia de segmentación de clientes permite a las marcas abordar las necesidades de los clientes para aumentar el engagement, mejorar el valor de por vida y generar ingresos.
Por ejemplo, los modelos de análisis predictivo pueden identificar tendencias y ayudar a los especialistas en marketing a predecir comportamientos futuros, lo que les permite ofrecer contenido muy relevante y oportuno. Esto podría incluir dirigirse a clientes en riesgo de abandono con ofertas de retención personalizadas o recompensar a los clientes leales con ofertas exclusivas para que se sientan vistos y apreciados.
La segmentación precisa de clientes implica el seguimiento de cambios dinámicos y la actualización frecuente de nuevos datos. Aunque segmentar a los clientes según su CLV es el enfoque recomendado, existen muchos tipos de modelos de segmentación de clientes. Algunos de los tipos más comunes son la segmentación a través del análisis de clusters, la segmentación RFM y la longevidad. Algunos especialistas en marketing incluso podrían combinar uno o más modelos de segmentación para alcanzar sus objetivos.
Independientemente de los tipos de modelos de segmentación que los especialistas en marketing decidan utilizar, todos requieren que los especialistas en marketing creen agrupaciones de clientes que sirvan como primer paso para segmentar la base de clientes. Por lo general, esto resultará en que los especialistas en marketing tengan una serie de niveles para cada tipo de modelo de segmentación. Los especialistas en marketing pueden entonces 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 especialistas en marketing tengan un segmento de clientes altamente activos y recién adquiridos.
Las marcas que utilizan un modelo de segmentación de clientes descubren que es una fuente poderosa a la hora de determinar qué mensajes y estrategias deben utilizar al comercializar con sus clientes. No solo es ideal para enviar mensajes altamente personalizados y relevantes, sino que también puede utilizarse de forma más estratégica, ya que puede exponer valiosas estrategias de marketing para aumentar la retención y el valor de vida del cliente (CLTV).
Un enfoque adicional para la segmentación de clientes es aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para descubrir nuevos segmentos. A diferencia de los modelos de segmentación diseñados por especialistas en marketing, como los descritos anteriormente, la segmentación de clientes mediante aprendizaje automático permite a los algoritmos avanzados sacar a la luz insights y agrupaciones que los especialistas en marketing podrían tener dificultades para descubrir por sí mismos.
Además, los especialistas en marketing que crean un bucle de retroalimentación entre el modelo de segmentación y los resultados de la campaña tendrán segmentos de clientes en constante mejora. En estos casos, el modelo de aprendizaje automático no solo podrá refinar su definición de segmentos, sino también identificar si un subconjunto específico del segmento está superando al resto, optimizando el rendimiento de marketing.
Con mayor frecuencia, los métodos que los profesionales del marketing utilizan para la segmentación adoptan la forma de reglas codificadas basadas en la experiencia y las suposiciones. Enfoques más sofisticados utilizan modelos matemáticos para analizar grandes cantidades de datos y agrupar a los clientes con conjuntos de datos similares en segmentos particulares. Sin embargo, estos enfoques ignoran un componente crítico de la segmentación precisa de clientes: ¿cómo migran los clientes de un segmento a otro con el tiempo?
Optimove utiliza todos los datos disponibles y emplea modelos de agrupación sofisticados para realizar una segmentación altamente 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 un enfoque en la naturaleza dinámica del comportamiento del cliente. En otras palabras, Optimove recalcula continuamente la segmentación de cada cliente y rastrea cómo los clientes se mueven de un microsegmento a otro con el tiempo.
En otras palabras, la mayoría de las empresas ven la segmentación como un método para agrupar clientes similares en un momento dado, pero ignoran por completo el camino o la ruta que cada cliente ha tomado para llegar a su segmento actual. Al analizar a los clientes basándose en 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, resulta en un grado inigualable de precisión en la segmentación de clientes. Al tener en cuenta el enfoque principal de Optimove en el valor 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.
A continuación, se presentan algunas formas en que Optimove ha ayudado a las empresas mediante la segmentación de clientes.
Musti, un especialista líder nórdico en cuidado de mascotas, creció rápidamente y la empresa tuvo que mejorar el uso de sus datos de clientes para habilitar el marketing personalizado a través de múltiples países y canales. Usando Optimove, escaló la segmentación y llevó la personalización a un punto en el que el 89% de sus campañas se dirigían a menos del 0.02% de su base de clientes.
Al aplicar la segmentación, otro cliente de Optimove, BetMGM, obtiene información sobre el comportamiento de sus clientes que de otro modo no tendría. “Estamos utilizando Optimove para maximizar el valor de vida del cliente de muchas maneras diferentes”, dijo Claus Hansen, Director de CRM de BetMGM. “Eso nos permite identificar lo que necesitamos hacer con diferentes cohortes de clientes muy temprano y entender cómo actuar a lo largo de los diferentes viajes para maximizar, en última instancia, el valor de vida.”
No nos quedamos ahí y lo probamos nosotros mismos. Analizamos un conjunto de datos que consta de más de 30 millones de clientes y 2.000 campañas, entregadas a grupos objetivo que varían en tamaño desde un cliente por grupo hasta grupos de más de 100.000 clientes. Para cada tamaño de grupo objetivo, medimos el aumento promedio de la campaña. Los resultados dejan claro que, al realizar campañas de marketing para clientes, la segmentación sí cumple su promesa. Cuanto menor es el grupo objetivo, mayor es el incremento.
Para aprender rápidamente cómo pasar de tener segmentos/grupos objetivo a personalizar realmente su estrategia de marketing, puede ver el breve video de 3 minutos aquí o leer la transcripción aquí.
Elegir un segmento de clientes es simple. Aquí hay cinco criterios para elegir un segmento de clientes que maximizará el valor de cada cliente individual.
Optimove utiliza algoritmos avanzados desarrollados a partir de los dominios del análisis de clusters y la teoría de decisiones. Cada fragmento de información disponible con valor de marketing potencial se incorpora al proceso de segmentación, dentro de una estructura de datos jerárquica, incluyendo etapas del ciclo de vida (por ejemplo, nuevo, activo, riesgo de abandono), patrones de comportamiento, historial de respuesta a campañas anteriores, valor de vida previsto, predicción de abandono, datos demográficos e incluso comportamiento del cliente en tiempo real.
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