Por Ignacia Córdova
Los anuncios personalizados ya son parte de nuestra rutina diaria al momento de usar redes sociales. Llega la primavera y probablemente te fijes que las temperaturas se elevan y, con ello, comienzan las publicidades relacionadas a esta época en tus redes sociales. Ropa veraniega, anteojos de sol y, de repente, una publicidad de Neutrogena, una conocida marca cosmética, sobre sus nuevos protectores solares. Miras hacia un lado y, coincidentemente, hay una tienda donde puedes comprar sus productos.
Entonces, ¿Cómo sabe esta empresa que eres un potencial comprador de uno de sus artículos? Su estrategia se basó en utilizar aplicaciones de predicciones meteorológicas para saber el tiempo en tu zona. Como es de esperar, las ventas de estos productos suben cuando es un día soleado y caluroso.
Entonces, si te encuentras en un lugar que cumple con estas características, y estás cerca de un tienda donde puedas adquirir sus productos, pueden mostrarte un anuncio en el momento indicado y convertirte en un potencial cliente. Esta compañía utilizó la segmentación de clientes con el fin de mostrarte un anuncio oportunamente. Luego de administrar esta estrategia en algunos consumidores, Neutrogena publicó resultados impactantes, incrementando la intención de compra de sus potenciales clientes en más de un 40%.
Utilizar datos que tenemos a nuestro alcance
A medida que transcurre el tiempo, poseemos mayor conocimiento sobre nuestros consumidores y podemos predecir sus necesidades y carencias. Antes, se trabajaba con largas hojas de cálculo para realizar esto, sin embargo en los tiempos actuales, los motores de búsqueda, las redes sociales y las páginas web nos proporcionan lo que queremos saber (y más) sobre los usuarios, mediante la información que comparten, los formularios que llenan, las páginas que revisan, y la información que recopilan empresas como Google y Meta.
Todo es información útil y aprovechable. Con ello, podemos pronosticar su comportamiento futuro y guiarlos a que utilicen nuestros productos o servicios. También, estos datos nos muestran quiénes son las personas que nos consumen, con lo que podemos aprender a comunicarnos con ellas en su lenguaje y ofrecerles ofertas que sean tentadoras y adecuadas para ellos.
¿Qué es la segmentación de clientes?
La segmentación consiste en clasificar a los clientes en grupos o segmentos basados en las características que comparten: actividades, comportamientos, actitudes, entre otros. Dentro de cada uno de estos clusters los clientes poseen cualidades en común. El objetivo principal de realizar este proceso es separar a los clientes en una cantidad acotada de segmentos, para ofrecerles una experiencia personalizada.
En general, el proceso de segmentación se inicia realizando 3 preguntas básicas que forman la base para la clasificación:
- ¿Para quién la empresa está creando valor?
- ¿Quiénes serán los clientes más relevantes?
- ¿Cuáles son los clientes más comunes?
Tipos de Análisis
Luego, se pueden realizar diferentes tipos de análisis. Uno de los más relevantes es el análisis ABC que divide a los clientes según su importancia, siendo el A el más importante con el cual se aplican estrategias más elaboradas. También, existe el análisis de intensidad de uso que divide a los clientes entre quienes utilizan el producto o servicio con más frecuencia y quienes en menor medida. Otro ejemplo es el análisis de frecuencia de compra donde podemos encontrar los grupos de clientes regulares, ocasionales o únicos según cuantas veces consumen los productos.
Otro aspecto importante de la segmentación de clientes que debemos tener en cuenta es si nuestra empresa posee como usuarios a consumidores (B2C) o a otras empresas (B2B) ya que esto genera diversos segmentos a los cuales hay que dirigirse. Por ejemplo, segmentos B2C pueden ser sociodemográficos como género, edad, ocupación; geográficos como localidad o distribución espacial; psicográficos como actitudes, motivaciones y valores; o orientadas al comportamiento como precios, lugar de compra o elección de marca. Por otro lado, segmentos B2B serían: medioambientales como industria o estado tecnológico; organizacionales como tamaño de la empresa y competencias; o individuales como criterios de compra, volumen del pedido o tolerancia al riesgo.
Machine Learning y segmentación de clientes
La segmentación de clientes es muy importante para tu empresa ya que te proporciona una estrategia de marketing más precisa y personalizada haciendo que tus anuncios den mejores resultados al estar dirigidos a un sector en específico. Es una forma de diferenciarse en el mercado y de mejorar la experiencia al cliente aumentando su fidelización, su volumen de compra y el margen de beneficio.
El Machine Learning nos ayuda a mejorar el proceso de segmentación de clientes ya que puede generar grupos de usuarios dinámicos, en base a una gran cantidad de datos, provocando que la empresa interactúe con ellos de una forma más eficiente y significativa y obteniendo información que estaba antes escondida. Esto facilita la interacción con potenciales clientes y la detección de patrones indetectables por un ser humano.
Algoritmos de Machine Learning
Uno de los algoritmos más comunes para segmentación de clientes es el algoritmo k-means. El algoritmo, a partir de la definición del número de segmentos realizado por el usuario, asigna cada dato a un cluster determinado, en base a la distancia que exista entre ellos.
A partir de esta definición de segmentos, el equipo de marketing puede crear una propuesta de valor única para cada uno de estos segmentos.
Los beneficios que da el Machine Learning en este tema son diversos. Primero, se genera la habilidad de gestionar análisis de datos complejos en un tiempo acotado encontrando patrones ocultos que antes no se veían. Luego, estos segmentos generados automáticamente se pueden actualizar de la misma forma haciendo que ahora estos grupos no sean estáticos y vayan cambiando según las tendencias disponibles en el mercado y según cómo cambia la vida de este cliente, con el potencial de crear una propuesta de valor única por segmento. ¿Aún no automatizas tus segmentos con Machine Learning? En Notus te podemos ayudar a brindarles la mejor experiencia con el fin de tener una base de clientes sólida y fiel. Conversemos.
