Mejore su rendimiento de marketing con la segmentación de audiencia
Cómo la segmentación de clientes y el machine learning pueden ayudar a su empresa
Los últimos algoritmos de machine learning pueden ayudarlo a reducir la rotación al identificar a los clientes que corren el riesgo de abandonar su marca. Una vez que haya identificado qué clientes pueden no generar retención, puede tomar medidas para reducir su abandono. Por ejemplo, si sabe que los clientes de un determinado segmento tienen más probabilidades de abandonar, puede dirigirse a ellos con ofertas especiales o servicios personalizados.
La segmentación de clientes también puede ayudarlo a identificar las causas fundamentales de la rotación. Por ejemplo, si nota que los clientes en una determinada ubicación geográfica no repiten las compras, puede investigar por qué puede ser así (p. ej., ¿utiliza un proveedor diferente en esa ubicación? ¿El producto es difícil de encontrar en las tiendas? ) y tome medidas para resolver el problema.
Una vez que haya identificado sus segmentos objetivo, puede crear mensajes específicos que aborden sus puntos débiles y enviarles ofertas que probablemente les interesen mucho más que las ofertas genéricas. Por ejemplo, si sus datos revelan que es más probable que las personas que prefieren alimentos veganos y estilos de vida activos hagan clic en sus anuncios para un servicio de preparación de comidas, su empresa puede enfocar su presupuesto publicitario en este grupo en lugar de gastar dinero en anuncios que no ganarán. No ser visto por otros segmentos ni atraerlos.
Al comprender las necesidades y los deseos de cada segmento de clientes, las empresas pueden crear campañas de marketing dirigidas que tienen más probabilidades de resultar en una venta. Por ejemplo, una empresa que venda ropa de invierno para aventuras al aire libre podría orientar anuncios a mujeres que viven en climas más fríos y que practican senderismo con regularidad.
Cómo el machine learning puede ser útil para la segmentación de clientes
El machine learning puede ser una herramienta poderosa y se puede utilizar para crear segmentos de clientes de muchas maneras. Una forma es usar algoritmos de agrupamiento para agrupar clientes con características similares.
Otra forma de utilizar el machine learning para crear segmentos de clientes es crear modelos predictivos que identifiquen a los clientes que probablemente comprarán determinados productos o servicios. Esto se puede hacer utilizando una variedad de funciones, como el comportamiento de compra anterior, el historial de navegación web y la actividad en las redes sociales.
Los modelos predictivos también podrían analizar el sentimiento del cliente y crear segmentos de clientes que probablemente abandonen la marca a través del análisis de reseñas en línea, comentarios en redes sociales y navegación repetida en sitios de la competencia en lugar de su sitio web.
Métricas importantes que utilizamos para comprender a su cliente
RFM, CLTV y Churn Rate son factores importantes a tener en cuenta al tratar de comprender mejor a su base de clientes. Al comprender cómo contribuyen estos factores, puede identificar más fácilmente qué clientes son más valiosos para su negocio y tomar medidas para mejorar la lealtad de los clientes y aumentar las tasas de retención.
Ahora, filtrar todos los datos anteriores para crear modelos predictivos y crear segmentos de clientes es una tarea enorme. De hecho, puede llevar de meses a años, según el tamaño de su empresa y la cantidad de datos históricos que tenga. Basado en tecnología de machine learning. Indaru puede analizar datos rápidamente, identificar tendencias y crear perfiles de clientes altamente precisos para su negocio.
Usar ML para crear segmentos de clientes es una solución más escalable que el modelado manual porque a medida que se recuperan nuevos datos, el modelo se actualiza continuamente. Por ejemplo, si su empresa crece de una base de clientes de 50 000 a 650 000 en un año, la tecnología de inteligencia artificial es capaz de manejar y clasificar los datos adicionales de forma dinámica.
1. Recency
RFM, o actualidad, frecuencia y valor monetario, es un método para medir la lealtad del cliente. Tiene en cuenta qué tan recientemente un cliente ha realizado una compra, con qué frecuencia realiza compras y cuánto gasta en cada compra. Esta información puede ayudarlo a identificar qué clientes están más comprometidos con su marca y qué tipo de cosas les interesa comprar.
2. Valor de por vida del cliente
CLTV, o valor de por vida del cliente, es una medida de la cantidad de ingresos que se espera que obtenga un cliente. generan a lo largo de su relación con su empresa. Esta métrica puede ayudarlo a identificar qué clientes son más valiosos para su negocio y crear mensajes personalizados para mantenerlos leales a su marca.
3. Tasa de abandono
Cuesta 5 veces más adquirir clientes que mantenerlos, por lo que la tasa de abandono es una métrica extremadamente importante para ayudarlo a mantener altos niveles de satisfacción del cliente. Además, la tasa de abandono se puede comparar con la tasa de crecimiento para determinar si su negocio realmente está creciendo. Si la tasa de abandono es más alta que la tasa de crecimiento, su negocio se está reduciendo y se necesita una acción correctiva urgente.
Cómo Indaru puede ayudarte con la segmentación de tu audiencia
Indaru cuenta con un equipo grande y diverso de profesionales de ciencia de datos y marketing digital con amplia experiencia en segmentación de audiencia y análisis de datos. Utilizamos el machine learning para crear segmentos de clientes dinámicos y sólidos para ayudarlo a maximizar su presupuesto de marketing digital al comprender el CLTV de cada segmento y mejorar la retención de clientes.