• Flock of wintering Barnacle Goose(branta leucopsis)in wadden Sea,East Frisia,lower saxony,Germany

#ADNCLOUD

Innovación en la sociedad digital

Categorías

Del segmento de clientes a la personalización máxima

segmento de clientes
Tiempo de lectura: 4 minutos

El entorno online es altamente competitivo, lo sabemos. Ya no es suficiente diferenciarse por precio y logística. La información sobre el segmento de clientes no nos deja afinar con la precisión necesaria: hace falta avanzar hacia la individualización máxima.

Hay que dar un paso más para construir mejores relaciones con los clientes. ¿Por qué? Porque la relación personal que fomenta la lealtad en las tiendas físicas se pierde en el entorno en línea. Sin embargo, se trata de uno de los atributos mejor valorados todavía por los consumidores. ¿Cómo ofrecerles ese trato personal que desean?

Según Instiller, el 91% de los clientes revisan sus bandejas de entrada diariamente. Eso significa que el correo electrónico ofrece una buena oportunidad para entablar una relación persona- marca más próxima. Además, los emails asociados a programas de lealtad logran un rendimiento 14 veces mejor que los correos electrónicos de marketing regulares (Loyaltylion). No es de extrañar que el 40 % de las empresas globales practiquen la segmentación y que el 48 % consideren que sus iniciativas a este respecto les ayudan significativamente a mejorar resultados (eMarketer).

Pero, ¿basta con limitarse a trabajar a nivel de segmento de clientes? Todo depende de si el objetivo es ponerse por delante de la competencia o no.

New Call-to-action

Alternativas a quedarse en el segmento de clientes

Para trascender del segmento de clientes no solo hace falta proponerse el cambio de enfoque, sino que también es preciso contar con las herramientas adecuadas para profundizar en cada una de las personas que entran en contacto con la empresa a través de los distintos canales.

Los algoritmos de aprendizaje automático son la clave del marketing personalizado y están detrás del diseño de la nueva experiencia de cliente. Gracias al machine learning se consigue ganar en precisión, pero también en agilidad y, a la vez se reducen costes.

Todos estos beneficios son consecuencia de las ventajas implícitas a esta tecnología, pero también a que supera las limitaciones relacionadas con la segmentación. Segmentar es un proceso largo, intensivo en recursos y costoso. Tiempo, personas y dinero se van sumando para poder avanzar con los siguientes pasos:

  1. Definir el segmento de clientes.
  2. Asignar los clientes a un segmento para campañas dirigidas entrantes, como ventas cruzadas en llamadas entrantes, o campañas salientes, como explosiones de correo electrónico.
  3. Ajustar los segmentos.

Precisamente este último paso requiere un derroche de recursos. El motivo es que el segmento, rápidamente resulta demasiado amplio o demasiado complicado de gestionar. Además, para trabajarlo no basta con recabar datos demográficos o de compra, sino que cada vez es más necesario incluir criterios de segmentación adicionales capturados a lo largo del viaje de compra del cliente, como «correo electrónico de campaña de navidad abierto», «clic en el sitio web» o «producto visualizado pero no comprado».

Esta lista de criterios está en constante crecimiento y de ella depende la rentabilidad del segmento de clientes. Pero, ¿cómo conseguir la actualización y ajuste constante con una gestión llevada por humanos?

Los segmentos se vuelven obsoletos rápidamente y no permiten tener en cuenta el momento que atraviesa el consumidor, un aspecto clave para contextualizar las ofertas.

Las capacidades del aprendizaje automático

Con el aprendizaje automático, cada cliente es su propio segmento y está definido por tantos criterios como la empresa desee.

Diseñar un viaje único para cada cliente comienza por tratar de maximizar el impacto de las capacidades y recursos actuales: sus canales, agentes, contenido y ofertas disponibles. A continuación, la clave del éxito está en:

  • Dedicar tiempo a entender a quién se servirá mejor a través de qué canal y qué mensaje enviar en qué momento. El aprendizaje automático simplifica mucho estas tareas.
  • Definir y aplicar reglas de negocio. ¿Quieres reservar determinados canales de más coste solo para los clientes más valiosos? ¿Algunos de los productos que comercializas son solo para mayores de una determinada edad?
  • Dejar que el sistema siga aprendiendo, con cada interacción con el cliente. Esta retroalimentación se nutre de una combinación de datos históricos y obtenidos en tiempo real y sirve para construir automáticamente modelos estadísticos, que permitirán pronosticar qué oferta es más probable que interese a cada cliente individual.

Cuantos más datos de aprendizaje haya, más precisos serán los modelos y, además, habrá dejado de ser necesario definir un segmento de clientes, puesto que, con el aprendizaje automático, cada cliente constituye el suyo propio.

¿Te imaginabas que tenías al alcance de tu negocio una forma tan efectiva de personalizar la experiencia del cliente?

 

Créditos fotográficos: shellgrit

New Call-to-action

Entradas relacionadas

Deja un comentario

No hay comentarios

Todavía no hay ningún comentario en esta entrada.