Segmentación de perfiles: los beneficios de la personalización del cliente

Los especialistas en marketing modernos dedican mucho tiempo y esfuerzo a lograr una "personalización 1:1". Continuamente buscan formas de optimizar el contenido para obtener experiencias de marca mejores y más personalizadas, lo que conduce a mayores ingresos y lealtad a la marca, y nada de esto sería posible sin la segmentación del perfil. Antes de preocuparse por otra palabra de moda o término que necesita saber, no lo haga. Tenemos algunos ejemplos fantásticos de segmentación de perfiles para usted.

Sin embargo, ningún comercializador es capaz de crear manualmente contenido personalizado para cada cliente en su base de datos. No importa cuántos cientos de miles o millones de contactos tenga una marca, solo imaginar el tiempo que llevaría esa personalización es alucinante. En cambio, para permitir la personalización, los especialistas en marketing se basan en gran medida en la segmentación del perfil del cliente .

El problema es que incluso la segmentación se ha vuelto tan increíblemente compleja que es tan desalentador segmentar audiencias manualmente como personalizarlas.

Para conectarse con los clientes a nivel personal, las marcas líderes confían en la segmentación del perfil del cliente habilitada por inteligencia artificial (IA) y datos, especialmente datos propios.

Datos propios y segmentación de perfiles de clientes

Los datos propios son simplemente información que recopila directamente del contacto y que tiene permiso para usar. Cada vez que un contacto interactúa con su marca y registra sus detalles, genera datos propios. Los ejemplos incluyen comentarios de los clientes, datos de compras en la tienda, datos de redes sociales y datos de encuestas.

Los datos propios incluyen una gran cantidad de beneficios:

1. De confianza. Debido a que estos datos provienen directamente de su contacto, son de mayor calidad y más precisos que los datos de segundos o terceros, que provienen de fuentes indirectas.
2. Económico. Los datos de primera mano son menos costosos que los datos de segunda o tercera parte adquiridos de otras empresas o agregadores de datos. Por supuesto, los especialistas en marketing necesitan la tecnología para recopilarlo.
3. Obediente. Con más regulaciones como GDPR y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), las empresas deben asegurarse de que los datos que utilizan no les causen problemas legales. Los datos de primera mano proporcionan control sobre la obtención del consentimiento del cliente para usarlos.
4. Pertinente. Los datos que los especialistas en marketing obtienen de fuentes de segundas y terceras partes pueden o no ser relevantes para su interacción con los clientes.

Los datos relevantes y de primera mano son el elemento vital de la segmentación del perfil del cliente.

Tomemos el ejemplo del lanzamiento de un nuevo accesorio para electrodomésticos de cocina. Al utilizar los datos propios que ha recopilado, puede dirigirse a grupos particulares de clientes. Es posible que desee comercializar a tres grupos: clientes que compraron el electrodoméstico en el último año; clientes que compraron al menos otros dos accesorios para el electrodoméstico; y los que leen recetas relacionadas en tu blog.

Usando la automatización dentro de una plataforma de participación del cliente, puede configurar campañas con mensajes relevantes para los grupos segmentados. A medida que los clientes interactúan con su marca, algunos realizarán acciones que los colocarán automáticamente en uno de los segmentos, lo que luego desencadenará la campaña correspondiente.

Sin datos propios, una campaña personalizada como esta nunca sería posible.

Ejemplos de segmentación de perfiles: 3 marcas descubren los beneficios de la personalización

Un ejemplo hipotético es bueno, pero los ejemplos de segmentación de perfiles de la vida real son más divertidos y esclarecedores.

Tres marcas utilizan datos propios para ofrecer experiencias relevantes y personalizadas, y descubrieron los principales beneficios:

1. Innovasport: programa de fidelización de clientes en auge tras la segmentación
2. Orlebar Brown: La eliminación de los silos de datos generó una CX y un compromiso sorprendentes
3. BrandAlley: los mensajes relevantes aumentaron el volumen promedio de pedidos en un 10 %

Innovasport: La segmentación de clientes potencia el programa de fidelización

Un programa de fidelización es una rica fuente de datos propios. Innovasport, un minorista líder en artículos deportivos, lanzó un nuevo programa de lealtad llamado Legends para comprender mejor el ciclo de vida de sus clientes y obtener información más detallada sobre las preferencias de los clientes.

Innovasport diseñó Legends como un programa escalonado, segmentando a los clientes en consumidores bajos, medianos y altos. Al hacerlo, el equipo de marketing puede ofrecer mejores descuentos que se adaptan al cliente en función de su comportamiento de compra. También ofrecen una campaña de bienvenida con fácil visibilidad de los beneficios y recompensas del programa, y ​​comunicaciones en tiempo real. El programa está diseñado para aumentar tanto la frecuencia de compra como el valor promedio de pedido (AOV).

Solo dos meses después del lanzamiento inicial, el programa Legends creció a 350 000 miembros. No solo eso, sino que su tasa de apertura de correo electrónico aumentó del 8% al 35-40%.

Usar el mensaje correcto para llegar a la audiencia correcta crea un impacto duradero en las relaciones con los clientes.

Orlebar Brown: CX personalizado obtiene resultados sorprendentes

Al segmentar a los clientes en relación con su ciclo de vida de interacción con una marca, los especialistas en marketing pueden personalizar sus mensajes de manera más efectiva. También pueden tomar medidas para que los clientes vuelvan a encarrilarse si están a punto de desviarse.

“Aproveche si un cliente es nuevo, si está activo, si se está volviendo indiferente y cuándo también se vuelve inactivo”, dice Sebastiano Elia, director de CRM y conocimiento del cliente de Orlebar Brown, una tienda minorista de trajes de baño para hombres.

Al principio, la marca tuvo problemas con la personalización debido a que los silos de datos y los sistemas no podían comunicarse entre sí. Sin embargo, al consolidar sus datos en una plataforma unificada de interacción con el cliente, lograron un progreso impresionante.

Orlebar ha pasado de usar un nombre de pila a adaptar sus mensajes a los compradores en función de su etapa del ciclo de vida. A través del análisis de datos y herramientas como la afinidad visual, Orlebar puede ofrecer recomendaciones personalizadas y dar una mejor bienvenida a los nuevos clientes, mantener a los clientes activos comprometidos y atraer a los clientes que abandonan el redil.

BrandAlley: aprovechar el poder de la IA y los datos propios

El marketing tiene la oportunidad de seguir siendo relevante al mantenerse al tanto de los cambios en las tendencias de los consumidores. Cuando los intereses del consumidor cambian inevitablemente, deben poder fluir libremente de un segmento a otro.

BrandAlley envía un gran volumen de correos electrónicos a sus clientes. A través de su adopción de IA para la participación del cliente, BrandAlley pudo dirigirse estratégicamente a los clientes con mensajes relevantes.

“Nos aseguramos de hablar con los clientes correctos en el idioma correcto”, dice Alexandra Vancea, directora de marketing de BrandAlley.

El equipo de marketing vio un aumento del 10 % en el valor promedio de los pedidos en un segmento particular del ciclo de vida del cliente. También pudieron recuperar el 24 % de los clientes que probablemente abandonarían.

Logre una personalización 1:1 con la segmentación de perfiles

Los datos de primera mano son vitales para la segmentación automatizada del perfil del cliente. Sin él, el marketing personalizado a escala es solo una quimera, pero con él, los especialistas en marketing pueden hablar directamente de los intereses de los clientes y evitar perder su atención en contenido irrelevante.

Con una plataforma de interacción con el cliente que admita dicha automatización, los especialistas en marketing pueden lograr una personalización 1:1 a escala e impulsar una excelente interacción con el cliente.

Los casos de uso anteriores describen estrategias de segmentación basadas en los niveles de gasto del cliente, el ciclo de vida del cliente y los intereses del cliente. La forma en que utilice datos propios para segmentar su audiencia dependerá en gran medida de su objetivo de marketing y sus productos. Otros puntos de datos comunes utilizados para la segmentación incluyen la edad, el sexo, el historial de compras, la frecuencia de compras, las preferencias de canales, las compras en la tienda versus las basadas en la web, y mucho más.

¡Divide y conquistaras!