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Beneficios de la segmentación por clusters para tu empresa

Autor: Kraz Team
julio 12, 2022
egmentación por clusters

¿Sabías que no siempre tiene el mismo efecto enviar un e-mail genérico al 100% de tu base de datos de clientes, que enviar un e-mail específico a un grupo concreto? Un buen plan de comunicación debe partir de una segmentación de clientes precisa y eficaz para tu empresa, que aporte beneficios de negocio para tener éxito en tus acciones de comunicación.

Cuando se dispone de una base de datos segmentada, tu equipo puede crear los mensajes en el tiempo y forma adecuados para cada grupo de clientes. De este modo, podrías mejorar la efectividad de tu estrategia e incrementar las conversiones o lograr tus objetivos de comunicación.

Lo cierto es que hoy muchas empresas no siguen una modelo de segmentación adecuado para crear segmentos de clientes que aporten valor al negocio. De hecho, muchas todavía tienen un bajo nivel de segmentación, y envían un mensaje generalizado para toda su base de datos. 

En este artículo te mostraremos cómo conseguir una segmentación eficaz a través de un modelo de segmentación por clusters, con el que se puede detectar patrones ocultos en el perfil y comportamiento de los clientes para crear segmentos con un alto potencial de beneficio para la empresa.

¿En qué consiste la segmentación de clientes?

La segmentación de clientes es un conjunto de análisis que permite agrupar a los clientes en segmentos o grupos homogéneos según una serie de variables. 

Cada uno de estos grupos trata de agrupar a un perfil de clientes lo más similar posible entre sí, con unas necesidades específicas. Y cada grupo debe tener unas características distintas, no debe haber grupos que sean demasiado parecidos.

Cuanto mayor sea el nivel de segmentación (es decir, mejor agrupados estén), más fácil le resultará a tu equipo de comunicación llevar a cabo mensajes específicos orientados a ese tipo de cliente. 

Los clientes con un perfil homogéneo tienen necesidades similares, por lo que son sensibles al mismo tipo de mensajes. Por tanto, si creas mensajes dirigidos a ese tipo de cliente, tendrán un mayor porcentaje de éxito que si enviaras el mismo mensaje a un grupo más heterogéneo.

¿Para qué sirve una comunicación basada en segmentos de clientes?

La segmentación de clientes es un proceso previo al plan de comunicación y su objetivo es maximizar su eficacia. Las comunicaciones que se lleven a cabo para cada segmento se harán de acuerdo con las características de los grupos que se han definido.

Cada segmento ayuda al equipo de comunicación a determinar:

  • Qué mensajes se van a transmitir.
  • En qué momentos y con qué frecuencia se van a lanzar.
  • A través de qué canales: own media (email, sms, push mobile, llamadas, comunicaciones postales…) o canales de paid media (plataformas de publicidad de redes sociales.

Mientras que los mensajes generales suelen tener una finalidad informativa o de posicionamiento de marca, las comunicaciones segmentadas tienen como target lograr un beneficio directo de negocio, como incrementar las ventas o aumentar el número de registros.

Se pueden seguir diferentes estrategias. de comunicación basada en segmentos 

  • Crear mensajes con el máximo nivel de afinidad al target.
  • Generar trasvases de usuarios de un segmento a otro. Por ejemplo, que un usuario que sólo compra offline lo haga online.

Desde este enfoque, lograr un buen modelo de segmentación será determinante para poder potenciar al máximo las variables de negocio que se tratan de mejorar a través del plan de comunicación.

Por qué no siempre funciona tu modelo de segmentación

A lo mejor en tu empresa estás siguiendo un modelo de segmentación tradicional, basado en filtros y reglas.

Se trata de un modelo en el que, a la hora de conformar un segmento, se seleccionan registros de la base de datos, siempre que cumplan con un conjunto de condiciones. Por ejemplo, creas un mensaje específico orientado a todos los clientes que han comprado en la categoría de “tratamientos faciales”.

¿Cuáles son los problemas que plantean los modelos de segmentación basados en filtros y reglas?

    • Son complejos de gestionar: cuantas más variables se manejan, más difícil es la gestión. No es lo mismo crear mensajes para 5 grupos de clientes que para 50.
    • No se distingue entre variables relevantes e irrelevantes. La cantidad de variables que se pueden tener en cuenta es enorme: tipo de producto comprado, precios de venta de productos (premium product users), valor de la cesta promedio, antigüedad del cliente, datos de perfil, etc.
    • No se detectan los patrones de relación entre variables. Hay unas variables que son más dependientes que otras. Pero con un modelo tradicional no se detectan esas relaciones, por lo que puede haber patrones de comportamiento de clientes que pasan inadvertidos. 

Esto es lo que tratamos de solucionar con un modelo de segmentación basado en clusters. Queremos reducir la complejidad y detectar solamente las variables relevantes para el negocio, con las que se pueden crear clusters (segmentos) homogéneos y que permitan trabajar de forma más eficiente.

Metodología de segmentación basada en Cluster Analysis

El Cluster Analysis es una metodología de analítica avanzada que permite la agrupación de clientes de forma óptima según sus necesidades y comportamientos.

¿Qué es un cluster?

Cuando hablamos de metodología cluster, nos referimos a algoritmos de agrupamiento, que permiten analizar el valor de un conjunto de datos y calcular de forma continua la estructura del grupo según el análisis de los elementos que se incluyen de entre ellos y los valores de cada uno.

El clustering permite agrupar elementos de una base de datos de acuerdo con su grado de similaridad, de manera que los elementos insertados en un cluster sean más similares entre sí que los que se encuentran agrupados en otro cluster. 

Aunque el clustering en IA puede utilizarse para distintos campos (análisis de datos en redes sociales, detección de anomalías en operaciones, análisis de términos de búsqueda…), una de sus aplicaciones que aporta más beneficio a una empresa es la segmentación de clientes.

El cluster analysis es el paso lógico para los que utilizan actualmente sistemas de reglas y filtros.

  • Nos ayuda a agrupar clientes según múltiples variables. Es esencial para reducir la complejidad. Como resultado, obtenemos clientes agrupados en segmentos y con una descripción detallada de esos segmentos.
  • Podemos reducir y afinar el número de segmentos a los más relevantes: de manera que tengamos un conjunto de segmentos preciso y que resulte óptimo para el negocio.
  • Se pueden detectar eficazmente las relaciones entre variables. Se pueden organizar los patrones de comportamiento de los clientes basándonos en variables que estén directamente relacionadas.
  • Permite descubrir patrones e información a priori desconocida. Ésta es una de las grandes ventajas de la segmentación por clusters, ya que se pueden crear nuevas variables basadas en el comportamiento del cliente que no se habían detectado.

En definitiva, gracias a un modelo de segmentación por clusters, se puede obtener un número finito de segmentos que captura las relaciones que tienen las variables de la base de datos clientes. 

El resultado son segmentos muy homogéneos individualmente y heterogéneos entre sí, donde se puede asignar a cada cliente a un único clúster.

Cómo implementar un modelo de segmentación de clientes basado en Clustering Analysis

Un modelo de segmentación por clusters arranca con el análisis de las variables que se van a considerar. Éstas pueden ser:

  • Variables de perfil de usuario (sexo, edad…)
  • Variables comportamentales transaccionales: tipo de canal, (tienda física u online), detalles de compra por usuario (fecha, productos, cantidades)
  • Variables comportamentales de comunicación: comunicaciones emitidas o recibidas por usuario (fecha, canal, teléfono, email, web, app, etc.)
  • Variables de perfil de producto: tipo de producto (categoría, familia), precio, etc.

En un modelo de clúster se introducen los datos de entrada a nivel individual de cada usuario, no los datos agregados. Estos datos son anónimos, para lo cual se asigna un ID de usuario a cada cliente de la base de datos.

Una vez que se decide qué variables se van considerar, se pueden crear nuevas variables a través del proceso de Featuring Engineering, con el que seleccionamos y transformamos las variables más relevantes a partir de las variables disponibles. 

Por ejemplo, se trabaja con datos específicos para cada cliente como PVP promedio de los productos adquiridos en el último año, o n.º de productos en promoción adquiridos en un período de tiempo. Siempre se tendrán en cuenta variables que sean relevantes para el responsable de negocio.

El resultado de la designación de estas variables nos permitirá asignar un valor concreto para cada uno de los clientes en relación con cada variable.

Segmentación clusters

 

Selección de variables que nos interesan para el modelo de datos

Antes apuntábamos que uno de los objetivos del modelo de segmentación es reducir la complejidad. Para ello, se determinan cuáles son las variables relevantes e irrelevantes, se criban todas aquellas que no vayan a aportar valor al negocio y se establece un mínimo umbral de contribución, de manera que todo lo que no cumple ese mínimo se deja fuera del análisis.

Selección final de variables

Esto permite reducir las variables a únicamente las variables relevantes, a las que podremos aplicar un modelo matemático para agrupar los distintos clientes. Esto nos da como resultado una base de datos segmentada en clusters. 

No obstante, a nivel de negocio podemos elegir cuántos y qué clusters necesitamos para el modelo de segmentación, por lo que se trata de un proceso muy personalizado y adaptable a las necesidades de la empresa.

Clustered data

Los grupos deben tener una lógica de negocio. Añadir un alto número de segmentos al modelo no aporta un alto valor, ya que llega un momento en el que añadir un segmento más deja de ser relevante. 

Además, hay que tener en cuenta la capacidad operativa de tu equipo de CRM, ya que cuantos más segmentos, mayor será la complejidad de los procesos y el coste económico para tu empresa.

Selecion numero de clusters

El resultado de aplicar un modelo de clusters nos permitirá obtener un conjunto de grupos homogéneos de clientes con características específicas y variables relevantes para tu negocio. Por ejemplo:

Ejemplo Cluster 1:

a. Un 90% ha participado en las promociones del año pasado (media general de la base de datos: 40%).

b. Un 95% son compradores online (frente al 60% de la base de datos)

c. Compran productos de la categoría “tratamiento facial” en un 60% (media de la base de datos (68%).

En este caso, podrías ver que para cada clúster, hay unas variables de datos que son relevantes (A y B), mientras que otras no lo son (C).

Esto dará una base a tu equipo de comunicación para identificar e interpretar las características de cada clúster y determinar qué variables son relevantes, obteniendo una tabla como la que ves a continuación. Puedes determinar el número y tipo de variables que consideres para que aporte valor al negocio.

Lectura general clusters

¿Cómo beneficia a una empresa una segmentación basada en algoritmos de clustering?

El impacto de negocio de una segmentación basada en clústers puede ser decisivo para perfeccionar tus acciones de comunicación.

Uno de los elementos capitales en esta metodología es la evaluación e iteración del modelo, de forma que pueda aportar el máximo valor a tu negocio según las nuevas necesidades.

Un buen plan de comunicación segmentada puede dar lugar a:

  • Un aumento de los ingresos y márgenes de beneficio de tu tienda online.
  • Mayores frecuencias de compra.
  • Una mayor fidelización de clientes.
  • Más ventas cruzadas.
  • Un incremento del valor de la cesta de la compra promedio.
  • Un aumento de las conversiones a ventas.

Esto puede medirse a través del análisis de las variables específicas para las que está orientado tu plan de comunicación. 

Por ejemplo, a través de métricas como el número de ventas de productos premium, o el aumento de las ventas de productos de una categoría, puedes establecer indicadores de rendimiento (KPI) que muestren cómo una buena segmentación ha potenciado las diferentes variables de tu negocio.

En Kraz, como consultora analítica, desarrollamos modelos de segmentación que ayudan a incrementar la efectividad de las acciones de comunicación. Si deseas más información sobre cómo aplicar los algoritmos de clustering en tu empresa, solicita una reunión con nosotros.

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