Segmentación avanzada de clientes, una mayor efectividad de nuestras herramientas de marketing

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Robots automatización

En la actualidad tenemos a nuestra disposición un gran número de herramientas de automatización y comunicación con la que llegar a nuestros consumidores. Nuestros clientes navegan por nuestra web y reciben muchísimos impactos y casi todos ellos, impactos que no interesan a nuestros clientes.

Hace unos años uno de los padres del marketing moderno, Phillip Kotler, proponía una serie de tipos de segmentación para lanzar una oferta más personalizada. Ya en los inicios del marketing se sabía de la importancia de poder personalizar en la medida de lo posible la oferta para lograr una mayor efectividad.

Hoy, somos capaces mediante análisis clusters, y machine learning, lograr una segmentación basada en datos que nos ayuda a clasificar nuestros actuales y futuros clientes. Con esta clasificación podremos aumentar la efectividad de todas nuestras comunicaciones, y adaptar de una forma mucho más precisa todas las acciones de marketing que podemos llevar a cabo.

Algoritmo K-Means, segmentación de clientes avanzada

El algoritmo de machine learning no supervisado K-Means es uno de los algoritmos más utilizados y con mejor rendimiento para realizar segmentación de clientes avanzadas.

El algoritmo K-means nos va a permitir encontrar grupos de clientes con características semejantes entre ellos y con diferencias entre los clientes de los demás grupos. Lo que logramos con esta segmentación es descubrir aquellos clientes que gracias a sus semejanzas vamos a poder adaptar nuestras acciones de marketing para que se ajusten de una mejor forma a las características de estos, así, se incrementa la efectividad de cada acción.

Además, en función de las variables utilizadas para realizar la segmentación, podremos mejorar nuestro negocio, encontrando clientes con mayor o menor fidelidad. Nos ayudará a ver qué estamos haciendo bien, pero también lo que estamos haciendo mal en nuestro negocio.

Herramientas para aprovechar la segmentación avanzada

En la actualidad contamos con un gran número de herramientas con las que podemos aprovechar esta segmentación avanzada.

Existen herramientas como Connectif que nos permiten lograr una gran personalización en los mensajes. Por ejemplo, con envío de emails, con pop-ups o con personalización del propio contenido de la web.

Podemos ver un caso de uso más extenso de segmentación en el blog, pero con estas herramientas podemos seleccionar un gran número de clientes y realizarles acciones mucho más personalizadas.

Gracias a los flujos de trabajo que nos ofrecen estas herramientas vamos a poder establecer acciones con un mayor conocimiento del cliente, y por lo tanto, van a tener una mayor efectividad.

Además, podremos crear recomendaciones en las webs adaptadas a las necesidades reales del cliente, por lo que la tasa de conversión aumentará.

Segmentación de mercados industriales o B2B

Si un mercado B2C es importante segmentar, todavía es más si cabe en un mercado industrial o B2B.

Las empresas que tienen como público objetivo otras empresas necesitan poder diferenciar esos clientes por volumen de negocio, recurrencia en la compra, o tiempo entre compra y compra. Con estas tres variables vamos a poder realizar una selección de clientes a los que podremos adaptar nuestra oferta con un análisis cluster K-means.

Así, teniendo claro cómo son nuestros clientes podremos actuar mediante acciones para aumentar el volumen de compra si es bajo, incrementar la recurrencia en la compra, y por tanto, aumentar las veces que nos compra ese cliente.

Ejemplos de segmentación eficaz

En Bebow agencia BigData Marketing contamos con ejemplos de segmentación efectiva.

En el ejemplo vemos un cluster de una segmentación de 6 cluster. En el ejemplo, podemos ver como nos encontramos ante un cluster que gasta mucho dinero, que compra frecuentemente pero que ya va haciendo un tiempo que no ha comprado en nuestra tienda.

Ante un cluster así, son diferentes las acciones que se van a llevar a cabo, pero estamos ante un ejemplo claro de un grupo de clientes que ha sido fiel y está descontento por algún motivo.

Esta segmentación además de identificar grupos comunes para llevar a cabo acciones más efectivas, nos sirven para identificar fallos en la empresa que se nos pueden estar pasando por alto y que pueden ser mejorados.

Ejemplo de una segmentación con 6 clusters

Aquí podemos ver un Box Plot de 6 clusters con la variable frecuencia de compra

clusters segmentación avanzada

En el blog un ejemplo mucho más detallado, pero a simple vista podemos ver dos clusters que tienen una frecuencia de compra muy baja, el 0 y el 3. Y también podemos ver los clusters 5 y 6, clientes con una gran frecuencia de compra. Las acciones para aumentar la frecuencia de compra, serán muy distintas a las acciones que podemos llevar a cabo con clientes que ya tienen una gran frecuencia de compra.

Si somos capaces de adaptar la comunicación en función de nuestras necesidades y llevar cabo acciones de fidelización a los clientes que más compran, y acciones para aumentar la frecuencia de compra para los clientes que menos compran, podremos aumentar en gran medida el ratio de venta por cliente.

También podemos identificar el cluster 2, el cluster de los nuevos compradores. Si hacemos este análisis junto a otras variables, como el tiempo que hace que un cliente compra, o la suma de gasto, podremos sacar otros patrones que sin duda nos ayudará a personalizar la oferta a nuestros clientes.

Segmentar clientes con Python, o con R, Rstudio nos va a permitir lograr ventajas competitivas. Vamos a aumentar las ventas y además aumentaremos la fidelidad de nuestros clientes. Ofrecer una segmentación avanzada a través de herramientas como Connectif ayudará a nuestros clientes a encontrar más rápido y de forma más cómoda aquello que andan buscando, por lo que también tendremos clientes más satisfechos con nuestro servicio.

En Bebow estudio, segmentación y acciones a llevar a cabo por segmento

En Bebow creamos con algoritmos K-means segmentaciones avanzadas con las que cada empresa, B2C, o B2B podrán lograr un aumento en la tasa de conversión de todas las acciones.

Con una segmentación avanzada se podrán aumentar las ventas y mejorar el negocio descubriendo posibles fugas de clientes, reducción del ratio de compra, o bajada en la frecuencia de compra.

Utilizamos algoritmos BigData que adaptamos al marketing para lograr una mejora general de nuestro negocio en un mercado cada vez más competitivo. Clasificamos los clientes de la empresa para lograr una gran ventaja competitiva que nos pueda ayudar a crecer de forma sostenible en el tiempo.

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