¿Cómo se compone tu base de datos de clientes? ¿Recopilas más información, a parte de la transaccional? ¿Utilizas algún tipo de segmentación en tus campañas? La segmentación de clientes permite definir una estrategia y es un punto de partida para el análisis, detección de palancas y definición de acciones personalizadas para tus clientes.

Antes de continuar, no hay que confundir la segmentación de clientes (también conocido por segmentación de clientes por elementos afines) con la segmentación de mercado (ésta proporciona información sobre cómo está compuesto dicho mercado, diferenciando grupos con características y necesidades semejantes). Con la segmentación de clientes identificamos características comunes dentro de nuestra base de datos de clientes. Esta práctica puede ser habitual en estrategias de comunicación, hecha manualmente, basándonos en la observación de esos grupos y el conocimiento del negocio.

Buscar patrones y variables comunes puede ser una tarea realizada por personas… pero nuestra capacidad está limitada por el total de información a procesar, ya sean cantidad de clientes o cantidad de características a analizar. Afortunadamente la capacidad de procesado de las máquinas es prácticamente infinita gracias al cloud computing 🙂 ¿Y si combinamos ese conocimiento y expertise en el área de negocio con todo el potencial de Machine Learning?

Tanto si ya trabajas con segmentación como si quieres empezar a segmentar tu base de datos de clientes, sigue leyendo y descubre cómo el clústering puede validar esas hipótesis o ayudarte a descubrir otros tipos de grupos o patrones gracias a los datos.

 

¿Qué es clústering? ¿Qué es una segmentación de clientes?

Definición de clústering

Se entiende por clústering un conjunto de técnicas descriptivas (no explicativas) que tiene por objetivo formar grupos a partir de un conjunto de elementos, los cuales tienen diferentes características o variables para permitir dicha agrupación.

Estos grupos, centrándonos en una clasificación estricta, deben ser mutuamente exclusivos; es decir, cada elemento debe pertenecer sólo a un grupo y los grupos deben estar compuestos por elementos lo más parecidos posible y, a la vez, lo más diferentes posibles entre grupos. Ateniendo a una definición «tradicional», se busca conseguir grupos homogéneos internamente y heterogéneos entre ellos (en la práctica, existen casos límite no tan diferentes entre sí que pueden presentar potenciales oportunidades para negocio).

Se trata de un proceso estadístico que generalmente viene resuelto con técnicas de Machine Learning debido a la gran cantidad de datos a procesar.

Para su desarrollo, debemos tener algunos aspectos en consideración:

  • La calidad del dato. En ocasiones es imprescindible normalizar dicha información.
  • El total de grupos a calcular. Es imprescindible la colaboración de aquellos departamentos que conozcan el problema de negocio que se pretende resolver para definir si debe existir un total de grupos a calcular.
  • Las distancias entre los grupos (lo diferentes que son) y el tamaño del clúster, si aplica.
  • La jerarquía a la hora de definir esos grupos. Cuando se delimita la clasificación en un solo clúster, tomar la decisión de si pertenece a un grupo “antes de tiempo” puede condicionar la clasificación y estar dicho elemento en un grupo menos afín que otro.

 

Segmentación estratégica de clientes

Tras la definición de clústering, este concepto, a priori, “suena fácil” 😊. En resumen, se trata de agrupar nuestra base de datos de clientes en distintos segmentos donde cada uno de ellos está caracterizado por unas ciertas características o propiedades que ayudan a describir cómo son o cómo se comportan. ¿Cuántas variables es posible analizar? ¡Todas de las que dispongamos! (*)

–> (*) Ojo, no a lo bruto… 😉 Siempre es conveniente depurar las que no son relevantes e identificar aquellas en las que pueda haber interdependencias (estaríamos dando más peso a estas variables del que debería de ser).

Buscando una definición similar a la anteriormente descrita para el clustering:

Se entiende por segmentación estratégica de clientes un conjunto de técnicas descriptivas que tiene por objetivo formar grupos a partir de todos los clientes de una organización, los cuales tienen diferentes características o variables para permitir dicha agrupación.

De nuevo, buscamos obtener un total de grupos determinado, donde los clientes sean muy semejantes entre sí y, a la vez, suficientemente diferentes del resto de segmentos hallados.

La metodología a seguir va a estar siempre vinculada al objetivo de negocio que se pretende resolver. De hecho, podríamos decir que la segmentación de clientes alcanza el éxito cuando es utilizada por los responsables de negocio proporcionándoles una hoja de ruta o un mapa conceptual sobre cómo su base de datos de clientes está compuesta, permitiéndoles tomar decisiones estratégicas sobre sus acciones. Entre otras decisiones, aquellas relacionadas con la prioridad y a qué se destinan los recursos, como por ejemplo:

  • Cross-selling y up-selling. Identificando los patrones de compra, podremos trabajar con motores de recomendación de productos. También ayudará a maximizar la cuota del cliente, mejorando su ticket medio si recomendamos los productos oportunos al final del proceso de compra.
  • Priorización de leads o captación de clones (nuevos clientes). A través de modelos predictivos de demanda o información sobre cómo son nuestros clientes más rentables, podremos invertir en campañas orientadas al target específico, o priorizar en la atención de dichos leads, rentabilizando mucho más la captación de nuevos clientes.
  • Retención y reducción de tasa de abandono. Tan importante es saber captar aquellos clientes más rentables, como fidelizar y retenerlos. Trabajar sobre la satisfacción de nuestros clientes más rentables o predecir qué grupos son más susceptibles de abandono para hacer campañas específicas de retención serán aspectos clave para reducir nuestro churn rate. –> ¿Qué es la tasa de abandono de clientes? Podría interesarte este artículo. ¡Mira! )

Estos son sólo algunos ejemplos de optimización de recursos. La segmentación o clústering de clientes también puede ayudar a tomar decisiones estratégicas relacionadas con la optimización del surtido (identificando los mejores proveedores o referencias), la definición de objetivos de rentabilidad para cada grupo de clientes, la identificación de qué canales (o qué grupo dentro de cada canal) nos son más rentables o qué tipo de productos es más adecuado es para ese canal… e infinidad de información que cobra sentido cuando decisores de negocio intervienen y están decididos a dejar de decidir en base a la intuición.

 

¿Necesitas segmentar a tus clientes?

Ya lo dijo Filipo de Macedonia y luego Luis XI: “Divide y vencerás”… y aunque precisamente en este artículo la cita no tiene connotaciones bélicas, si has llegado hasta aquí espero haberte convencido de lo importante que es entender cómo está compuesta tu base de datos de clientes, sea cual sea tu sector o el tipo de empresa y que las posibilidades para sacar partido para esa información son muchas (y de mucho valor para departamentos de marketing y ventas) 😊

Da el paso y haz que la comunicación entre departamentos estratégicos y técnicos tenga lugar… y si aún no tienes datos, ¡ponte las pilas! no lo dejes más y comienza a recopilar información sobre cómo son tus clientes es clave si quieres beneficiarte de las opciones que se presentan al trabajar con segmentación estratégica.

 

En SolidQ podemos ayudarte en todas las fases para desarrollar tu Data Strategy y hacer realidad la toma de decisiones basada en información objetiva… Si quieres dar el paso, no dudes en ponerte en contacto con nuestro y suscribirte a nuestra newsletter para recibir las últimas novedades en tu correo.

Paula García Esteban