Mejora tu rendimiento de marketing con la segmentación de audiencias
Cómo la segmentación de clientes y el machine learning pueden ayudar a tu empresa
Los últimos algoritmos de machine learning te pueden ayudar a reducir la rotación al identificar a los clientes que corren el riesgo de abandonar tu marca. Una vez que hayas identificado qué clientes pueden no generar retención, puedes tomar medidas para reducir su abandono. Por ejemplo, si sabes que los clientes de un determinado segmento tienen más probabilidades de abandonar, puedes dirigirte a ellos con ofertas especiales o servicios personalizados.
La segmentación de clientes también te puede ayudar a identificar las causas fundamentales de la rotación. Por ejemplo, si notas que los clientes en una determinada ubicación geográfica no repiten las compras, puedes investigar por qué puede ser así (p. ej., ¿utilizas un proveedor diferente en esa ubicación? ¿El producto es difícil de encontrar en las tiendas?) y tomar medidas para resolver el problema.
Una vez que hayas identificado tus segmentos objetivos, puedes crear mensajes específicos que aborden sus puntos débiles y enviarles ofertas que probablemente les interese mucho más que las ofertas genéricas. Por ejemplo, si tus datos revelan que es más probable que las personas que prefieren alimentos veganos y estilos de vida activos hagan clic en tus anuncios para un servicio de preparación de comidas, tu 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 entender las necesidades y 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 puede el machine learning ser útil para la segmentación de clientes
El machine learning puede ser una herramienta super poderosa y se puede usar para crear segmentos de clientes de muchas maneras. Una forma es usar algoritmos de agrupamiento para agrupar a los clientes con características similares.
Otra forma de usar 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 usando una variedad de funciones, como el comportamiento de compra previo, el historial de navegación web y la actividad en las redes sociales.
Los modelos predictivos también podrían analizar el sentimiento de los clientes y crear segmentos de clientes que probablemente se vayan de 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 tu sitio web.
Métricas importantes que usamos para entender a tus clientes
RFM, CLTV y Churn Rate son factores fundamentales para entender mejor a tu base de clientes. Al entender cómo contribuyen estos factores, puedes identificar más fácilmente qué clientes son más valiosos para tu 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 desde meses hasta años, dependiendo del tamaño de tu empresa y la cantidad de datos históricos que tengas. Basado en tecnología de machine learning, Indaru puede analizar datos rápidamente, identificar tendencias y crear perfiles de clientes altamente precisos para tu negocio.
Usar ML para crear segmentos de clientes es una solución más escalable que el modelado manual, porque a medida que se recopilan nuevos datos, el modelo se actualiza continuamente. Por ejemplo, si tu 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 ayudarte 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 el valor de por vida del cliente, es una medida de la cantidad de ingresos que se espera que obtengas de tus clientes a lo largo de su relación contigo. Esta métrica te puede ayudar a identificar cuáles son los clientes más valiosos para tu negocio y crear mensajes personalizados para mantenerlos leales a tu marca.
3. Tasa de abandono
Cuesta 5 veces más conseguir clientes que mantenerlos, por lo que la tasa de abandono es una métrica super importante para ayudarte a mantener altos niveles de satisfacción del cliente. Además, la tasa de abandono se puede comparar con la tasa de crecimiento para determinar si tu negocio realmente está creciendo. Si la tasa de abandono es más alta que la tasa de crecimiento, tu negocio se está reduciendo y necesitas una acción correctiva urgente.
Cómo Indaru puede ayudarte con la segmentación de tu audiencia
Contamos 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. Usamos el machine learning para crear segmentos de clientes dinámicos y sólidos para ayudarte a maximizar tu presupuesto de marketing digital al comprender el CLTV de cada segmento y mejorar la retención de clientes.