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Cómo clasificar y segmentar a tus clientes

Cómo clasificar y segmentar a tus clientes

Clasificar a los diferentes clientes y potenciales es una labor necesaria para toda organización si se busca mejorar la rentabilidad. Para poder realizar dicha clasificación es necesario conocer cuáles son los criterios que se van a utilizar para clasificarlos, así como de qué manera vamos a analizarlos y evaluar si esa clasificación es la adecuada. ¿Quieres saber cómo hacerlo?

Los clientes pueden ser clasificados por el estatus, por el volumen de compras en un período de tiempo determinado (por ejemplo: Anual), por su antigüedad, por la frecuencia de compra, por las líneas de productos que compran, por su grado de influencia, etc. La decisión de utilizar uno u otro criterio, depende de los aspectos que se considere son determinantes para la empresa y que permiten enriquecer el análisis de estos.

La clasificación de clientes permitirá segmentar y seleccionar las estrategias a aplicar, las actividades a desarrollar, y en última estancia, los esfuerzos y recursos que se dedicarán a cada tipo de cliente acorde al tipo de relación que se desee tener con cada uno. El análisis por tipo de clientes permitirá identificar los clientes de mayor proyección para el crecimiento y sostenibilidad del negocio. Como puedes ver, el poder clasificar a tus clientes y potenciales, es una labor fundamental si quieres hacer las cosas bien. ¿Cómo clasificarlos?

Aquí te muestro la clasificación más común según el estatus:

1. Clientes actuales. Son aquellos que te compran periódicamente, bien sean empresas o particulares. En definitiva, son aquellos que sostienen tu negocio.

2. Clientes activos. Son aquellos que hacen compras con cierta frecuencia y que lo hicieron recientemente o en un periodo de tiempo establecido por la empresa. Este periodo de tiempo dependerá del tipo de empresa o el producto.

3. Clientes inactivos. Son clientes que han realizado compras, pero fuera del periodo establecido por la empresa. Son clientes a los cuales se puede recurrir en algún momento, de cara a que vuelvan a comprarnos, previo análisis del motivo de la baja, la frecuencia de compra, etc.

4. Clientes potenciales. Son aquellos que no han realizado compras a la empresa, pero que han mostrado interés a través de la solicitud de información, petición de presupuesto, y que cuentan con capacidad de compra pudiendo convertirse en cualquier momento en generadores de ingresos para la empresa.

5. Clientes probables. Son clientes que no han comprado nunca a la empresa, y que no han manifestado interés en nosotros. Sin embargo, por sus características consideramos que podrían convertirse en generadores de ingresos a futuro.

Segmentación por ventas

Otra clasificación muy común, es la que se realiza en función del volumen de ventas.

Para poder realizar esta clasificación, hay que partir de la premisa del 80/20, es decir, el 80% de tus ventas las realizan el 20% de tus clientes. En función de esto, los clasificaríamos de la siguiente manera:

1. Clientes Top. Son aquellos clientes que generan un volumen de ventas muy por encima de la media. Estos deberían ser los menos. Lo interesante de conocerlos perfectamente, está en que podremos definir nuestros esfuerzos y recursos en función de dicho criterio.

2. Clientes Grandes. Clientes que generan un volumen de ventas medio-alto. Son importantes, pero no representan el volumen de los Top.

3. Clientes Medios. Son aquello clientes que generan un volumen de ventas medio.

4. Clientes Bajos. Son aquellos cuyas ventas están muy por debajo del promedio.

 

Otra manera de clasificar a nuestros clientes, sería a través de la frecuencia de compra. Lo ideal es determinar una frecuencia de compra promedio, y a partir de ahí clasificar a nuestros clientes:

1. Clientes frecuentes. Es muy importante cuidar muy especialmente a los clientes de compra frecuente y darles un trato preferencial que les haga sentirse valorados y mantener de esta forma su nivel de compras.

2. Clientes habituales. A estos conviene mantenerlos con un excelente nivel de satisfacción generando actividades que propicien un aumento en la frecuencia.

3. Clientes ocasionales. Si bien es cierto que los clientes ocasionales merecen recibir un buen servicio como todo cliente, el nivel de inversión y atención a destinar, será menor que el suministrado a los clientes más rentables para la compañía.

 

Una vez tenemos clasificados a nuestros clientes, si queremos desarrollar una estrategia de marketing efectiva, debemos realizar segmentaciones. Para ello hay que tener en cuenta que, a pesar de haber clasificado a nuestros clientes, cada cliente esté en el grupo que esté, tiene necesidades e intereses únicos y diferentes. Lo ideal sería poder comunicarte de tú a tú con ellos, sin embargo no es práctico. Para ello, lo que necesitamos hacer es agrupar a nuestros clientes en función de ciertas variables. Es decir, segmentarlos.

Para poder segmentar a nuestros clientes, se hace necesario disponer de una base de datos (CRM) que recoja al menos las ventas, qué productos ha adquirido, frecuencia y cantidades. Pero además, debemos de recoger en esa base de datos (CRM), información relacionada con el marketing, como potencial de demanda, evolución y tendencias del mercado o canal de captación online, entre otros muchos. En el caso de que sea segmentación de empresas, también deberíamos recoger información como actividad, volumen, dónde está ubicada o dónde opera, características del decisor, etc. Por último, para poder completar esa segmentación, es necesario usar técnicas estadísticas multivariantes o de data mining para el análisis de datos.

Al final lo que buscamos con la segmentación, es conocer el tipo de clientes que tenemos, y la estrategia que podemos seguir con cada uno de ellos. Esto es lo que llamaríamos, la segmentación estratégica.

 

Ejemplos de segmentación estratégica

segmentacion estrategica

1. Segmentación en función de los objetivos de rentabilidad por cliente. Por ejemplo, si queremos reducir un 5% la tasa de abandono de clientes relacionados con los servicios de telecomunicaciones, será necesario realizar una segmentación estratégica de clientes, la cual nos determine quiénes de ellos, en función de determinadas variables, tienen mayores probabilidades de abandonar. De esa manera, podremos realizar acciones concretas sobre ese segmento, y evitar dicho abandono.

2. Segmentación para establecer una estrategia de formatos. Es decir, si una tienda de moda se plantea crecer, puede estudiar varias alternativas: abrir nuevas tiendas bajo el mismo concepto; o diversificar con nuevas tiendas Factory dirigidas a aquellos clientes que se están perdiendo debido a la variable precio. En este caso, el haber podido identificar quienes de sus clientes se mueven por el precio y quienes no, les dará la respuesta.

3. Segmentación para optimizar el surtido. Esta estrategia de segmentación es especialmente interesante para el sector Retail, donde necesitan seleccionar bien el surtido de sus tiendas, de cara a aumentar el volumen del carro medio. Para ello, deben conocer qué variables son más sensibles a la hora de la compra y así determinar hacia qué tipo de clientes dirigen su estrategia, con el objetivo de conseguir la mayor rentabilidad.

4. Segmentación de cara a lanzar nuevos productos o servicios. Aquí podríamos responder a la pregunta de: ¿qué segmentos se beneficiarían del lanzamiento de este nuevo producto?, ¿para qué tipo de clientes diseñamos la App? ¿qué retorno preveo de cada segmento si lanzo este nuevo servicio?

5. Segmentación en una estrategia de redimensionamiento. En entornos de crisis, cuando tienes que reducir tiendas, servicios o productos, el conocer cuál es el ‘core’ de la empresa en función de una segmentación que te aporte dicha información, es de gran valor. Para responder a esta pregunta, lo lógico es segmentar a tus clientes en función del margen que nos aporte y así poder decidir.

 

Ejemplos de segmentación más operativa

segmentacion estrategica

1. Segmentación en función del CLTV (Customer Lifetime Value) o valor de vida del cliente. Muchas veces calculamos el ROI de nuestro marketing sin tener en cuenta el valor del ciclo de vida de este, tomando como valor la conversión de manera aislada, como si fueran clientes diferentes. El poder realizar segmentaciones basadas en este valor, nos puede ofrecer una información mucho mayor al ROI.

2. Segmentación en función de dimensiones de producto, rentabilidad por clientes, sociodemográficos, etc. Este tipo de segmentación nos ayudaría a realizar campañas de relación con los clientes, personalizadas para cada segmento, redundando en mejores tasas en las Kpi`s correspondientes, como OR, CTR, etc, mejorando como consecuencia el ROI.

3. Segmentación de comunicaciones con los clientes. Con un sencillo análisis de frecuencia, la recencia (días transcurridos desde la última compra), el valor monetario, entre otras variables, nos permitirían segmentar las comunicaciones y medir retornos con mayor precisión, además de no ‘quemar’ el canal.

4. Segmentación a través de datos sociales y de geocodificación. Hoy día con la información que nos dan los medios sociales, podemos obtener nuevos indicadores que nos permitan segmentar clientes de una manera mucho más precisa, con datos de intereses, preferencias, gustos, etc.

5. Segmentación combinada con algoritmos de asociación. Esta es especialmente útil para e-commerce. Es lo que vemos a menudo sobre “recomendaciones” para la próxima compra. Esta información está basada en el histórico de productos asociados en las transacciones de los clientes. Personalizaríamos la oferta más atractiva para cada cliente, mejorando así los ratios de conversión.

¿Quieres hacer segmentaciones?

Te ayudamos a conocer el comportamiento de tus clientes, clasificarlos, segmentarlos y fidelizarlos, maximizando tus resultados.

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Novedades Office 2016

Novedades Office 2016

Llega el momento de Office 2016, la nueva versión de la suite más utilizada hoy en día. Ha venido acompañada de muchas novedades y una imagen más atractiva, con interfaces más intuitivas para los usuarios. Además, de la parte visual, Microsoft Office 2016 incluye nuevas características y herramientas:

Integración entre One Drive y Outlook

La primera y más interesante de ellas es la completa integración entre OneDrive y Outlook 2016, al permitir adjuntar archivos desde nuestras carpetas en la nube, y también permitiendo guardar directamente en OneDrive los archivos adjuntos que recibamos a través del correo electrónico.

Sway

¡Nos encanta! La alternativa a PowerPoint que permite crear presentaciones interactivas con contenido audiovisual. Enfocado para presentaciones web y mobile, Sway cuenta con una interfaz similar al del resto de aplicaciones. Resaltamos su facilidad de uso y las posibilidades para dar rienda suelta a nuestra creatividad.

Nuevo asistente Tell Me

Microsoft con el nuevo Office 2016 también ofrecerá una experiencia más inteligente, que nos permitirá hacer consultas y encontrar funciones usando lenguaje natural. Tell Me nos facilitará encontrar opciones, botones y herramientas.


Power BI y Excel

En ARTYCO nos encanta el mundo de Power BI y como fieles usuarios, celebramos que Office 2016 incluirá funciones de predicción que nos permitirán hacer mejores proyecciones de datos en series de tiempo.

Además, Excel incluirá la opción de activar automáticamente el análisis de datos, para trabajar con las herramientas de Power Bi.

Como sabéis que esto nos interesa MUCHO, lo trataremos más adelante en un  post dedicado a la plataforma de BI de Microsoft con estas y otras muchas mejoras.


Trabajo en equipo y en tiempo real

Office 2016 incorpora importantes características colaborativas para que puedan compartirse documentos en tiempo real desde el propio ordenador o tableta, sin necesidad de emplear la versión web. De hecho, podremos almacenar de forma predeterminada los archivos de Office en OneDrive.

Después de hacer este recorrido por las novedades de Office 2016, podemos resumir que se caracteriza por ser:

  • Más social, por las nuevas funciones permiten a los usuarios tener una mejor comunicación y una mayor interacción.
  • Más inteligente gracias a su nuevo asistente y la integración con Power BI.
  • Y más personal, ya que el usuario podrá acceder a sus documentos en todos los dispositivos.

Ya estamos utilizando la nueva versión de la suite de Microsoft, no tardaremos en contaros nuestras primeras impresiones.

Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data

Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data

En un mundo corporativo que presenta cada vez más variables para cada decisión que se toma, con los más diversos desdoblamientos posibles, lograr reunir datos y explorar de manera eficiente la información es fundamental para que una empresa mantenga su competitividad. Por ello, el Big Data y el Business Intelligence ocupan un lugar muy importante en la estrategia de cualquier compañía que fundamente sus decisiones en el conocimiento.

Aunque Big Data y BI son dos tecnologías que sirven para analizar datos, existen diferencias, y es que difieren tanto en el modo en el que lo hacen, como en el tipo de datos que analizan.

Principales diferencias entre Business Intelligence y Big Data:

El BI tiene como objetivo analizar datos consolidados en un entorno denominado Data Warehouse. Y se estructuran en una base de datos relacional convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas, vistas, cubos multidimensionales o modelo tabular.

En un entorno de Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en lugar de en un servidor central. Las soluciones de Big Data llevan las funciones de proceso a los datos  en lugar de los datos a las funciones. Al estar el análisis centrado en torno al dato, esto permite manejar cantidades más grandes de información de forma más ágil.

Es importante que tengamos presente que el objetivo último del concepto BigData es encontrar el conocimiento que encierran los datos para luego aplicarlo en la mejora de cualquier tipo de proceso. Por lo tanto BigData no es un concepto sustitutivo del concepto Business Intelligence, BigData es una herramienta más, que ayudará a desarrollar mejores procedimientos de Inteligencia de Negocio.

El Big Data y el BI son perfectamente complementarios, ya que mientras la primera ofrece un análisis profundo y una visión global de los datos, el Business Intelligence aporta al usuario una experiencia más estructurada. Elementos del BI como los Dashboards, los reportes o las métricas de rendimiento pueden ser muy importantes a la hora de ofrecer fiables análisis avanzados, que además formen una solución visualmente atractiva.

¿Quieres saber más sobre Business Intelligence?
El entorno económico tan cambiante donde disponer de información fiable y a tiempo resulta fundamental para la toma de decisiones. En ARTYCO te acompañamos en tus proyectos de Business Intelligence.