Mejorar la segmentación de clientes es clave para optimizar la eficiencia de las estrategias de ventas y marketing, y aumentar la personalización de las acciones comerciales.

Una segmentación adecuada permite identificar de manera más precisa los distintos perfiles de clientes y ofrecerles productos, servicios y experiencias ajustados a sus necesidades. En este artículo se exponen algunos pasos prácticos y enfoques avanzados para mejorar la segmentación de clientes:

1. Revisar y mejorar los criterios de segmentación

El primer paso es analizar si los criterios que utilizas actualmente para segmentar a tus clientes son los más relevantes. Una segmentación eficaz debe basarse en datos sólidos que reflejen aspectos críticos del comportamiento del cliente. Aquí algunos criterios avanzados que pueden ayudarte a mejorar:

Criterios demográficos y geográficos

• Tamaño de la empresa: Clasificar a los clientes en función de su tamaño, ya sea por ingresos, número de empleados o ubicación geográfica.
• Industria o sector: Identificar en qué sectores operan tus clientes, lo que te permite adaptar la oferta a las características de cada industria.
• Ubicación geográfica: El lugar donde se encuentra el cliente puede influir en sus necesidades y preferencias. Divide a tus clientes según país, región, ciudad o incluso zona de cobertura.

Criterios transaccionales

• Valor del cliente: ¿Cuál es el valor que aporta el cliente a la compañía? Y no se trata únicamente del volumen de ventas.
• Comportamiento en ventas: Agrupar a los clientes por su evolución en ventas, su volumen, la frecuencia o estacionalidad, es un criterio del mayor valor.
• Rentabilidad: Identificar los grupos que nos aportan mayor rentabilidad es otra de las piezas clave en la segmentación comercial.
• Tipo de compra que realiza: ¿Podemos segmentar a los clientes por cómo compran?. ¿Cuál es la calidad de la venta que realizamos con ellos?

Criterios comportamentales

• Frecuencia de compra: Agrupa a los clientes según la regularidad con la que realizan compras.
• Lealtad: Diferencia entre clientes que hacen compras recurrentes y aquellos que compran ocasionalmente.
• Valor promedio de compra: Evalúa la magnitud de las transacciones para identificar a los clientes que generan mayor o menor volumen de ventas.

Criterios psicológicos

• Necesidades: Entender qué es lo que los clientes compran, que no necesariamente coincide directamente con la función o utilidad básica del producto. Es más, un mismo producto puede cubrir diferentes necesidades para distintos tipos de clientes.
• Motivaciones de compra: Entender por qué los clientes compran, qué los mueve a tomar la decisión (beneficio, temor, …) puede ayudarte a segmentar mejor tu oferta.
• Etapa del ciclo de compra: Identificar si los clientes están en una fase de evaluación, decisión o fidelización te permite adaptar el mensaje y la oferta.

Criterios financieros

• Rentabilidad: Segmentar a los clientes en función del margen que generan te permite priorizar a aquellos más rentables.
• Coste de adquisición de cliente (CAC): Divide a los clientes según el costo necesario para adquirirlos frente a su retorno, lo que ayuda a evaluar el ROI de cada segmento.

2. Incorporar datos de comportamiento digital

El comportamiento digital de los clientes proporciona información valiosa para afinar la segmentación. Esto es especialmente importante en mercados B2B y B2C donde las interacciones digitales son parte crucial del proceso de compra. Asegúrate de utilizar datos de las siguientes fuentes:

• Interacción en el sitio web: Rastrea las páginas visitadas, los productos más vistos y el tiempo de permanencia en el sitio.
• Actividad en redes sociales: ¿Qué clientes interactúan más con tus publicaciones o campañas? Esto puede revelar intereses específicos.
• Engagement con emails: El seguimiento de la tasa de apertura y clics en los emails puede indicar qué segmentos son más receptivos a tus campañas de marketing.

Estos datos te ayudarán a identificar patrones de comportamiento que, en combinación con los datos transaccionales, aportan altos niveles de precisión en la identificación de segmentos.

3. Utilizar técnicas de análisis predictivo y Machine Learning

Para llevar tu segmentación de clientes a un nivel más avanzado, puedes implementar herramientas de análisis predictivo y machine learning. Estas tecnologías te permitirán detectar patrones ocultos y realizar una segmentación más detallada basada en el análisis de grandes volúmenes de datos.

Modelos predictivos

• Propensión a la compra: Utilizando análisis predictivos, puedes segmentar a los clientes según su probabilidad de hacer una compra en el futuro. Esto te permite priorizar los esfuerzos de ventas y marketing en los segmentos con más probabilidades de conversión.
• Modelos de “churn” (pérdida de clientes): Detectar clientes que están en riesgo de abandonar tu marca te permite crear estrategias específicas para su retención.

4. Clustering y segmentación basada en Machine Learning

El Clustering, una técnica de Machine Learning no supervisada, agrupa a los clientes en segmentos basados en patrones de comportamiento y características comunes. Herramientas como K-Means clustering o segmentación basada en redes neuronales pueden crear agrupaciones más precisas y significativas.

• Clustering basado en valor: Identifica grupos de clientes según su valor a largo plazo para la empresa (LTV).
• Clustering basado en comportamiento: Agrupa a los clientes según su comportamiento de compra y uso del producto para descubrir segmentos ocultos.

5. Implementar segmentación dinámica

La segmentación no debería ser estática; los clientes evolucionan y cambian su comportamiento con el tiempo. Implementar segmentación dinámica permite actualizar continuamente los segmentos de clientes a medida que cambian sus hábitos, preferencias y patrones de compra.

• Segmentación basada en la etapa del ciclo de vida del cliente: Los clientes pueden pasar de un segmento a otro a medida que avanzan en su relación con tu empresa. Por ejemplo, un cliente nuevo puede convertirse en un cliente recurrente y, eventualmente, en un prescriptor activo.
• Recálculo automatizado de segmentos: Implementa herramientas de automatización para recalcular automáticamente la segmentación en función de nuevos datos. De esta manera, los segmentos siempre estarán alineados con la realidad del cliente.

Al poner en marcha sistemas de segmentación dinámica, es muy importante tener en cuenta los períodos de datos que se consideran para el cálculo. Si, por ejemplo, estamos trabajando segmentaciones dinámicas basadas en ventas, deberemos tener en cuenta factores como la estacionalidad del producto o servicio que comercializamos y del tipo y modelo de negocio del cliente. En estos casos resulta clarificador contar con la referencia de un ciclo comercial completo, sea éste anual (lo más común) o por períodos de distintas estacionalidades.

6. Alinear la segmentación con los objetivos comerciales

Mejorar la segmentación de clientes no es solo un ejercicio analítico, también debe estar alineada con tus objetivos estratégicos y comerciales. Asegúrate de que cada segmento identificado te ayude a responder preguntas clave como:

• ¿Dónde están mis mayores oportunidades de crecimiento?
• ¿Cuáles son las situaciones de riesgo que debo abordar?
• ¿Cómo puedo mejorar la rentabilidad de ciertos segmentos?
• ¿Qué segmento debo priorizar para retención o adquisición de nuevos clientes?

Si estás enfocado en la retención de clientes, puedes crear segmentos basados en la probabilidad de abandono o comportamiento de recompra. Si el objetivo es la expansión de mercado, puedes centrarte en segmentar a clientes por potencial de crecimiento. Si tu inquietud es la rentabilidad, puedes segmentar en función del índice de rentabilidad y/o del margen obtenido.

Y así sucesivamente, empleando la información disponible para configurar segmentos que respondan a tus necesidades comerciales.

7. Considerar el “Customer Lifetime Value” (LTV)

Un enfoque avanzado para mejorar la segmentación es agrupar a los clientes según su valor de vida o Customer Lifetime Value (LTV). Este método te permite identificar los clientes que generarán más ingresos a lo largo del tiempo y priorizarlos en tus estrategias de marketing y ventas.

• Clientes de alto LTV: Clientes que han demostrado ser muy rentables y con los que debes invertir más recursos para su fidelización y maximización del valor.
• Clientes de bajo LTV: Clientes que generan menos ingresos a largo plazo, pero que podrían ser rentables con una estrategia de venta cruzada o con upselling.

8. Incorporar feedback directo del cliente

El feedback directo de los clientes es una fuente valiosa de información para refinar la segmentación. Encuestas, entrevistas y análisis de reseñas pueden proporcionar insights sobre las necesidades, puntos de dolor y expectativas de diferentes segmentos. Algunas preguntas que puedes explorar incluyen:

• ¿Qué desafíos enfrenta este cliente que tus productos o servicios pueden resolver?
• ¿Por qué prefieren tu oferta frente a la competencia?
• ¿Qué factores influyen en su decisión de compra?

Esto te permitirá ajustar los segmentos en función de las necesidades y motivaciones reales, no solo datos transaccionales.

9. Utilizar herramientas de analítica aumentada y CRM avanzado

Las herramientas tecnológicas disponibles en la actualidad, realizan una contribución significativa a la implementación y gestión de segmentos de clientes de manera eficiente. Para ello debemos considerar dos grandes áreas de análisis: el de las transacciones y el de las relaciones. Ambas áreas son de suma importancia y aportan información significativa para la segmentación de clientes.

En el ámbito del análisis de las transacciones comerciales, las herramientas de analítica aumentada de ventas permiten extraer información precisa a partir de la facturación y datos asociados, con la que identificar y clasificar a los clientes a partir del valor que generan en la compañía: ventas, márgenes, rentabilidades, valores medios de compra, condiciones comerciales, evoluciones, estacionalidad, etcétera.

Por su parte los CRM permiten analizar en detalle las relaciones e interacciones que se establecen con los clientes para llegar a la transacción, es decir, la venta: Las comunicaciones mantenidas con ellos, visitas, propuestas presentadas y demás actividades de contacto con el cliente.

De entrada es evidente que la combinación de la información sobre las transacciones y sobre las relaciones mantenidas con los clientes, nos proporciona una visión real 360º. Con esta información disponible, el siguiente paso es emplear herramientas de automatización de marketing, que nos permiten:

• Automatizar la segmentación: mediante la creación de reglas automáticas que clasifiquen a los clientes según los diferentes criterios seleccionados tanto en función de sus transacciones como de las interacciones con ellos.
• Personalizar campañas: utilizando la segmentación para personalizar las ofertas y campañas en función del perfil de cada segmento.
• Seguir métricas clave: midiendo la evolución y el rendimiento de cada segmento en tiempo real, para ajustar las estrategias comerciales en consecuencia.

En definitiva

Mejorar la segmentación de clientes es un proceso continuo que requiere un enfoque basado en datos, alineado con los objetivos comerciales y apoyado por herramientas avanzadas de análisis y tecnología. Al refinar la segmentación, puedes identificar de manera más precisa las oportunidades de crecimiento, optimizar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia en ventas y marketing. Es importante recordar que la segmentación debe ser dinámica y adaptarse a los cambios en el comportamiento del cliente y su evolución, clave para obtener una ventaja competitiva en el mercado.

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