Cuando se trata de marketing, las estrategias basadas en datos son imprescindibles para comprender quién realmente necesita su producto. Desde los puntajes de salud del cliente hasta el tiempo en la página, los datos dictan el éxito de una estrategia de marketing. Sin embargo, entre las estrategias que más trabajo llevan está la segmentación de clientes.
La segmentación de clientes implica tener datos completos en toda su base de clientes, transformarlos y analizarlos. El aprendizaje automático hace que todo el proceso sea mucho más simple en estos días. Así es como el aprendizaje automático crea un marketing mejor y más estratégico.
¿Qué es la segmentación de clientes?
La segmentación de clientes es la separación de sus clientes en múltiples grupos. El factor generalmente varía, pero en su mayoría sigue una combinación de categorías, lo que le brinda la oportunidad de comercializar a cada grupo de manera efectiva.
Los segmentos de clientes que cree deben basarse en características compartidas en el sentido más básico. Estos pueden incluir datos demográficos básicos, historial de compras o comportamiento digital. Esto le ayuda a centrar su presupuesto de marketing en la mayoría de los clientes que lo necesitan.
Si todavía está indeciso sobre si sus tácticas de marketing son sólidas, tómese el tiempo para segmentar a sus clientes. Al hacerlo, puede comprender mejor a las personas que visitan su sitio web y por qué lo hacen específicamente.
Puede diseñar un integrado marketing omnicanal plan que se centre en el mercado correcto con esa información. Segmentar a los clientes en diferentes grupos, por ejemplo, puede ayudarlo a dirigirse a un mercado limitado y aumentar sus tasas de conversión.
Tendrías que ser un experto en estadísticas y análisis de datos para hacer esto en el pasado. Cualquier vendedor inteligente podría hacer sus categorías. Pero ahora, la tecnología lo hace mucho más manejable.
¿Cómo ayuda el aprendizaje automático?
Naturalmente, preferiría dedicar el menor tiempo posible a crear personajes compradores útiles. Después de todo, está dirigiendo un negocio, no una empresa de ciencia de datos.
Ahí es donde entran las herramientas de análisis tradicionales y la inteligencia artificial. Las herramientas que utilice deberían poder automatizar muchos de los procesos involucrados. La automatización elimina la necesidad de realizar tareas repetitivas que de otro modo podría realizar una máquina, como una línea de montaje.
Los humanos son notoriamente malos para dividir a las personas en grupos porque las distinciones pueden no ser claras o concretas. Como resultado, muchas personas quedan fuera de su grupo ideal, incluidas aquellas cuyo estado financiero perjudica su negocio.
La automatización de la recopilación y el análisis de datos de clientes es uno de los usos más efectivos de la IA. En lugar de dedicar tiempo a cosas como generar información procesable, puede concentrarse en lo que siempre ha hecho: administrar las relaciones con los clientes. Esto le permite comunicarse mejor con su base y desarrollar su marca.
Los beneficios de hacerlo son numerosos. Los conocimientos en tiempo real son una herramienta poderosa, especialmente para los especialistas en marketing. Si un cliente interactúa con tus canales a una hora determinada del día, puedes desencadenar una acción específica. Lo importante aquí es que lo haga con información en tiempo real.
Con un software integrado que utiliza algoritmos, puede determinar qué contenido es atractivo para qué tipos de compradores. Con esta información, puedes decidir mejor qué contenido producir y dónde comercializarlo.
Al recopilar, analizar y actuar sobre datos sobre usuarios individuales, puede desarrollar el perfil de cada persona y lo que podría desear. Con el tiempo, esto crea una base de datos invaluable que le ahorra tiempo y dinero en el futuro.
Para obtener los mejores resultados, el uso efectivo de sus datos es imprescindible y un conjunto preciso de información debería brindarle los mejores resultados. Cualquier información que asigne debe basarse en hechos. Además, debe comprender que los algoritmos que crea son simplemente una guía. Las características y los criterios están diseñados teniendo en cuenta que los criterios pueden cambiar.
¿Cómo se crea un algoritmo mejor?
El éxito de su estrategia de aprendizaje automático depende de la precisión de sus datos. Desafortunadamente, no puede simplemente volcar datos en su sistema y asumir que producirá resultados. Estos son algunos de los aspectos más cruciales para crear y construir para obtener una mejor imagen de lo que está buscando.
Estos sistemas agilizan su análisis de datos utilizando algoritmos complejos y herramientas de aprendizaje automatizado. Le brindan la información más precisa sobre su audiencia. Cualquier información obtenida de aquellos que ya le han comprado puede aplicarse a otros.
A medida que haya recopilado más y más registros de ventas o clientes, los patrones deberían comenzar a surgir. Categorizar y almacenar esos datos es la mitad de la batalla. Ahora, desea aprovechar esos datos.
Volviendo a nuestro ejemplo anterior, es posible que haya notado que algunos de sus clientes tienen ciertos comportamientos de compra. Sus compras son más predecibles. Por ejemplo, algunos clientes compran más productos de nuevas líneas. Algunos compran más regularmente que otros.
Estas se denominan características de “comportamiento”, y las observa fácilmente. Otras observaciones de comportamiento podrían ser saber si su cliente tiene hijos, está esperando o está recién casado. Estos le ayudarán a crear una segmentación precisa dentro de sus datos.
Utilizar perfiles de clientes
Si bien no existe un perfil de "talla única", puede ser útil saber más sobre su grupo demográfico objetivo. Por ejemplo, si la mayoría de sus clientes son hombres de entre 30 y 40 años, ahí es donde puede comenzar. Caracteriza a tu cliente ideal para que puedas dirigirte a él de manera más efectiva. Eso reduce su carga de trabajo y facilita la entrega del contenido correcto en el momento adecuado.
En lugar de depender de los especialistas en marketing para crear sus propias categorías, los datos en sí mismos pueden hacer el trabajo. ¿Cómo? Es a través de análisis aplicados y aprendizaje automático. Las estrategias basadas en datos son posibles gracias a algoritmos decisivos que clasifican, tamizan y aplican tendencias a los datos que ya tiene.
Identificar y categorizar a estos individuos es un buen comienzo, pero no es suficiente. Un perfil de usuario bien pensado puede decirle mucho, como sus necesidades completas y la probabilidad de que le compren.
Por ejemplo, puede clasificar a sus suscriptores en un par de categorías diferentes. Tal vez tenga un tipo que tenga un valor de pedido promedio más bajo y esté interesado en los sitios de redes sociales. Otro tipo está en los blogs de moda, pero compra con menos frecuencia.
Después de crear un perfil y verlo a lo largo del tiempo, puede determinar cuáles se venden más, cuáles no hacen clic con tanta frecuencia y cuáles necesitan más ayuda. Esta personalización es entonces parte de una estrategia dirigida que apunta a sus prospectos donde están.
Por lo tanto, puede programar su contenido en consecuencia para que sea específico para sus necesidades individuales. Todo esto es posible a través del aprendizaje automático, simplificando el proceso.
Lo más importante es...
En última instancia, emplear las herramientas adecuadas es la clave de esta nueva ola de estrategias de marketing exitosas y personalizadas. Construir su algoritmo, o hacer que lo hagan por usted, es más fácil que nunca.
Al aprovechar el poder del análisis predictivo, puede crear productos y campañas más relevantes que no solo estén alineados con lo que quieren sus clientes, sino que sean precisamente lo que necesitan. El aprendizaje automático puede ofrecer fantásticos beneficios que los especialistas en marketing pueden aprovechar.
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por Luke Craig
