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Forrester: Impacto económico total de Optimove
En el contexto de la segmentación de clientes, el análisis de conglomerados de clientes consiste en utilizar un modelo matemático para descubrir grupos de clientes similares basándose en la búsqueda de las variaciones más pequeñas entre los clientes de cada grupo. Estos grupos homogéneos se conocen como «arquetipos de clientes» o «personas».
El objetivo del análisis de conglomerados en marketing es segmentar con precisión a los clientes para lograr un marketing más eficaz a través de la personalización. Un método común de análisis de conglomerados es un algoritmo matemático conocido como análisis de conglomerados k-means, a veces denominado segmentación científica. Los clústeres resultantes ayudan a mejorar la modelización de los clientes y el análisis predictivo, y también se utilizan para dirigir a los clientes ofertas e incentivos personalizados según sus deseos, necesidades y preferencias.
El proceso no se basa en umbrales o reglas predeterminados. Más bien, los propios datos revelan los prototipos de clientes que existen de forma inherente dentro de la población de clientes.
En los enfoques de segmentación basada en umbrales (o reglas), el profesional del marketing selecciona umbrales a priori, normalmente en dos dimensiones, y divide a los clientes en consecuencia.
Las desventajas de este enfoque incluyen:
El siguiente ejemplo ilustra por qué este enfoque de segmentación es débil. Obsérvese los dos clientes resaltados: aunque sus patrones de compra son significativamente diferentes, ambos han sido incluidos en el segmento «amarillo».
En comparación con la segmentación basada en umbrales/reglas, las tres ventajas principales del enfoque de segmentación analítica representado por el análisis de conglomerados son:
En el siguiente diagrama, vemos que el análisis de conglomerados identificó cinco perfiles de clientes distintos en el mismo conjunto de datos que el anterior (los puntos que representan a los clientes de cada perfil tienen colores diferentes). Los clientes de cada perfil son muy similares entre sí y significativamente diferentes de los de otros perfiles. En otras palabras, cada perfil cuenta una historia diferente sobre el cliente.
A diferencia de cuando se analizó la misma muestra de clientes mediante una segmentación basada en umbrales/reglas, los mismos dos clientes resaltados ahora se segmentan correctamente en diferentes grupos de marketing o perfiles.
El siguiente gráfico muestra los resultados de un análisis de clústeres tridimensional realizado en la base de clientes de un sitio de comercio electrónico. Este análisis dio como resultado el descubrimiento de cuatro perfiles de clientes.
Una vez que los responsables de marketing de la tienda tienen una visión clara de los distintos perfiles de clientes, pueden relacionarse de forma diferente con cada uno de ellos, con las interacciones de marketing más relevantes para las preferencias de producto de cada perfil.
En otras palabras, los distintos perfiles de clientes descubiertos mediante el análisis de conglomerados permiten a los responsables de marketing modelar a sus clientes y personalizar sus esfuerzos de marketing para lograr una mayor eficacia.
Dado que el comportamiento de los clientes cambia con frecuencia, no basta con realizar una segmentación basada en conglomerados de vez en cuando. Lo ideal es realizarla a diario, aprovechando todos los datos más recientes sobre el comportamiento y las transacciones de los clientes. Para la mayoría de los negocios online, esto significa identificar docenas o cientos de perfiles diferentes a los que los profesionales del marketing pueden dirigirse de forma independiente. Por supuesto, esto no es algo que se pueda hacer fácilmente de forma manual, sino que se debe emplear un sistema automatizado para garantizar que toda la base de clientes se segmente con precisión en perfiles relevantes cada día.
El siguiente ingrediente es conectar los perfiles de clientes descubiertos con las interacciones de marketing más relevantes para cada uno de ellos. Estas interacciones deben satisfacer los deseos, necesidades y preferencias específicos de cada pequeño grupo homogéneo de clientes representado por cada perfil. La creatividad del marketing debe combinarse con un sistema automatizado de ejecución de marketing multicanal que permita a los profesionales del marketing dirigirse a cualquier número de perfiles diferentes con cualquier número de campañas de marketing diferentes, todos los días.
Por último, es necesario establecer un ciclo de medición y optimización. Al medir científicamente los resultados de cada campaña en términos de aumento monetario, los profesionales del marketing pueden saber qué campañas funcionan bien y cuáles necesitan mejorar. El resultado final serán comunicaciones de marketing muy relevantes, que no dejarán atrás a ningún cliente, y que generarán lealtad a largo plazo, una mejor percepción de la marca y el máximo valor para el cliente.
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El análisis de conglomerados utiliza un modelo matemático para descubrir grupos de clientes similares basándose en la búsqueda de variaciones aún más pequeñas entre los clientes de cada grupo.
Un ejemplo de análisis de conglomerados en marketing tiene que ver con los compradores ocasionales. Los clientes que realizan compras poco frecuentes y tienen un gasto medio más bajo pueden comprar en ocasiones especiales o cuando necesitan prendas de ropa específicas. Las empresas pueden utilizar el análisis de conglomerados para realizar un seguimiento de este segmento tan específico.
El análisis de conglomerados proporciona un enfoque basado en datos para identificar grupos de clientes distintos basándose en características o comportamientos compartidos. El análisis de conglomerados puede contribuir a mejorar la segmentación de clientes de las siguientes maneras:
Forrester: Impacto económico total de Optimove
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