Cómo potenciar el análisis de clientes con la segmentación por comportamiento

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A pesar de todas las quejas sobre las limitaciones impuestas por las iniciativas de privacidad, los especialistas en marketing de hoy en día se enfrentan a una creciente avalancha de datos. A medida que las empresas confían cada vez más en cada acción del cliente como punto de datos, los equipos de marketing recurren a los científicos e ingenieros de datos para que les ayuden a dar sentido a los vastos registros de interacciones con los puntos de contacto del cliente.

La desaparición del análisis de audiencia tradicional fue uno de los efectos secundarios de una mayor recopilación de datos. Si bien los especialistas en marketing alguna vez enfatizaron los datos que hablan de los intereses de la audiencia, la demografía y la psicografía básica, como las creencias y las elecciones de vida, hoy en día se trata de dar sentido al comportamiento.

La proliferación de datos ha eliminado cualquier beneficio que los especialistas en marketing alguna vez disfrutaron del análisis de audiencia tradicional. En una búsqueda interminable para encontrar una ventaja competitiva, los especialistas en marketing han tenido que profundizar en sus datos y aprovechar la información de manera creativa. En este sentido, la segmentación conductual proporcionó la clave.

Una comprensión más profunda de los viajes del comprador.

La segmentación del comportamiento aprovecha los datos de la audiencia para comprender cómo interactúan los miembros de la audiencia con los activos de marketing, en lugar de centrarse en quién es el cliente potencial.

Sarah Mehlman de Similarweb explica la segmentación conductual citando algunos ejemplos verticales específicos. “Las empresas de comercio electrónico analizan el comportamiento de navegación y el viaje del comprador para agrupar a sus audiencias según la etapa del embudo y la preparación para comprar”, señala. “Si ejecuta una plataforma SaaS, puede estar más interesado en segmentar por estado del usuario, incluida la medición de la lealtad del cliente o la frecuencia de las visitas y el tiempo promedio que pasan en su sitio o aplicación”.

Asimismo, la segmentación por comportamiento ayuda a las empresas a comprender mejor las necesidades de los compradores. Algunas métricas utilizadas en el proceso (minutos de atención, profundidad de desplazamiento y microconversiones) también juegan un papel en el análisis de audiencia tradicional. Sin embargo, la segmentación por comportamiento ofrece un contexto de audiencia más amplio al vincular estas señales con otras, como los hábitos de gasto, el impacto de las ocasiones especiales en las conversiones y los métodos de pago utilizados.

El resultado es un recorrido del cliente altamente personalizado que ofrece ofertas en el momento adecuado. McKinsey destaca un ejemplo un operador de telecomunicaciones de Europa del Este que aprovechó el análisis de comportamiento para identificar el canal y el momento más adecuados para llegar a los clientes. El operador se dirigió a personas que se mudan de casa con ofertas de instalación de banda ancha en una sola campaña.

Otra campaña se dirigió a las personas que acababan de recibir grandes facturas telefónicas con ofertas para mitigar la percepción negativa de la marca. El resultado fue un gran aumento en los ingresos y una mejor comprensión de su audiencia.

Correlación de preferencias con datos demográficos

La segmentación por comportamiento no descarta todos los elementos del análisis de audiencia tradicional. Por ejemplo, los datos demográficos pueden desempeñar un papel en la segmentación de la audiencia; es solo que los datos de comportamiento ofrecen más contexto e información a los especialistas en marketing al analizar los datos demográficos.

Un estudio realizado por Meta encontró que las campañas con audiencias más pequeñas se enfocan en datos demográficos en lugar de solo intereses. vio un 99% más de cobertura. y tenían 1,6 veces más probabilidades de convertirse. En ese sentido, volverse demasiado granular por su propio bien es un peligro real.

También está el hecho de que analizar intereses es una tarea difícil ya que cada uno se dedica a sus intereses de manera diferente. Por ejemplo, un surfista novato puede consumir mucho más contenido de navegación que un surfista profesional, a pesar de tener un menor nivel de compromiso con el surf como estilo de vida. Los especialistas en marketing que buscan dirigirse a los principiantes pueden reducir el tamaño de su audiencia hasta tal punto que no pueden discernir ningún patrón estadístico.

Los datos demográficos amplían el tamaño de la audiencia y los análisis pueden indicar mejor los puntos de comportamiento comunes. En pocas palabras, es al permitirte notar los patrones que puedes optimizar tus campañas.

Por ejemplo, un importante minorista de moda casual las conversiones aumentaron un 75% utilizando datos demográficos convencionales combinados con datos de geolocalización. Los hallazgos sugieren que, si bien la proximidad de la tienda no siempre es un signo de la intención del comprador, aún se puede usar de manera efectiva para inclinar la balanza e inducir conversiones.

Curiosamente, la empresa también comercializó vestidos de fiesta para mujeres que frecuentaban clubes nocturnos y bares con más frecuencia que otras cohortes. Con sofisticadas pruebas A/B de la creatividad del mensaje, el minorista ofreció promociones a los miembros de la audiencia que previamente habían expresado interés en la ropa. De esta manera, los datos de tráfico web superpuestos con datos demográficos convencionales le dieron al minorista una imagen más completa de su audiencia, lo que llevó a modelos de segmentación de comportamiento más efectivos.

Llegar al fondo de la percepción del valor

A las organizaciones sin fines de lucro a menudo les resulta difícil crear conciencia. La mayoría de las organizaciones no pueden permitirse grandes campañas de marketing. Dirigirse a las personas adecuadas es esencial, y los datos ayudan a las organizaciones sin fines de lucro a optimizar sus campañas.

Una organización nacional sin fines de lucro usó datos alternativos para para crear conciencia entre los donantes y logró resultados notables en sus campañas de publicidad paga. La organización sin fines de lucro quería crear una lista personalizada de destinatarios de posibles donantes en función de sus intereses, datos demográficos y percepción de valor. La organización logró esto aprovechando datos alternativos, como detalles de gastos de tarjetas de crédito, afinidad de criptomonedas, motivación detrás de donaciones benéficas anteriores y preferencia de canales de donantes. Estos conjuntos de datos, combinados con los datos tradicionales basados ​​en intereses, han ayudado a la organización sin fines de lucro a determinar la percepción del valor de su audiencia y orientarla mejor.

La organización sin fines de lucro aprovechó la lista de audiencia personalizada para crear una lista de audiencia similar para maximizar el alcance. El resultado fue un aumento del 32% en las tasas de participación. El uso de datos alternativos, como la actividad de los canales de redes sociales, las preferencias tecnológicas y el uso del servicio de viajes compartidos, ofreció un contexto más amplio a los datos tradicionales basados ​​en intereses, lo que ayudó a la organización a correlacionar el comportamiento del gasto con la percepción del valor.

Si bien los precios no fueron un problema en el caso de la organización sin fines de lucro, es fácil ver cómo las empresas podrían aprovechar los datos de comportamiento como este para segmentar a los clientes y ofrecer precios ideales.

Segmentación multicapa para mensajes que resuenan

La segmentación del comportamiento a través de un análisis de datos más profundo está ayudando a los especialistas en marketing a diferenciar sus productos y comprender mejor a los clientes potenciales. Como resultado, la creación de rutas personalizadas para los compradores, la segmentación de datos demográficos existentes y la búsqueda de nuevos impulsores de valor son cada vez más fáciles.

Ralph Tkatchuk es el propietario de TK DataSec Consultancy.

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