No todos los clientes de un comercio se comportan igual. Algunos vienen cada semana, otros unas pocas veces al año. Algunos hacen compras grandes, otros compran poco pero con regularidad. Algunos acaban de hacer su primera compra mientras que antiguos habituales empiezan a dejar de volver.
La segmentación de clientes consiste en agrupar a clientes con características o comportamientos comunes para entender mejor la clientela y adaptar las acciones que se dirigen a ella.
El objetivo no es, por tanto, crear el mayor número posible de segmentos. Es construir grupos lo bastante pertinentes como para llevar a una decisión o a una acción distinta.
¿Por qué segmentar a los clientes?
Una base de clientes tomada en su conjunto aporta poca información aprovechable. Imaginemos 5.000 clientes identificados. Saber que su ticket medio global es de 42 € no permite saber:
- cuáles compran con regularidad;
- cuáles vienen por primera vez;
- cuáles generan los importes más altos;
- cuáles ya no vuelven;
- qué categorías de productos interesan a ciertos grupos;
- qué clientes parecen empezar a desengancharse.
La segmentación permite pasar de una masa de clientes a grupos cuyo comportamiento se puede analizar por separado. Después puede servir para adaptar una comunicación, una oferta, un seguimiento o simplemente el análisis de la clientela.
¿Qué criterios usar para segmentar a los clientes?
No existe un criterio universal. La elección depende de lo que el comercio quiera entender o hacer.
La recencia
¿Cuánto tiempo hace que el cliente no compra? La recencia permite, en concreto, distinguir a los clientes activos recientemente de aquellos cuya última compra empieza a quedar lejos. Sin embargo, hay que interpretarla según el ciclo de compra. Un cliente ausente durante 30 días puede ser inusual en un comercio que se frecuenta cada semana y perfectamente normal en un sector donde las compras se espacian varios meses.
La frecuencia de compra
¿Cuántas veces compra el cliente en un período determinado? La frecuencia permite distinguir a los clientes habituales de los compradores ocasionales. De nuevo, el contexto importa: seis compras al año pueden representar una frecuencia alta para una actividad y muy baja para otra.
El importe gastado
¿Qué facturación (ventas) ha generado el cliente en el período estudiado? Siempre hay que precisar el período. Una clasificación de los últimos tres meses no dará necesariamente los mismos resultados que una de los últimos dos años.
El ticket medio
¿Cuánto gasta el cliente de media por transacción? Dos clientes pueden generar 1.000 € de facturación anual con comportamientos totalmente distintos:
- 20 compras de 50 €;
- 2 compras de 500 €.
El importe anual es idéntico, pero la relación comercial no. Mira también aumentar el ticket medio.
Los productos o categorías comprados
Las compras también permiten crear segmentos según los intereses observados. Por ejemplo:
- compradores habituales de una categoría;
- clientes que ya han comprado una marca;
- clientes que nunca han comprado una gama determinada;
- compradores de un producto que requiere renovación periódica.
Esta segmentación puede ser especialmente útil para evitar enviar una oferta a clientes a los que no les corresponde.
El canal o el establecimiento
Cuando los datos lo permiten, también puede ser interesante distinguir los comportamientos según:
- tienda física;
- tienda online;
- click & collect;
- establecimiento frecuentado.
En una red, esta dimensión permite, en concreto, identificar a los clientes que frecuentan varios puntos de venta.
Combinar varios criterios
Las segmentaciones más útiles rara vez se basan en un solo criterio. Tomemos:
Clientes sin compras desde hace 90 días
Este segmento puede contener tanto a un antiguo habitual como a un cliente que hizo una sola compra hace tres meses. Probablemente no tienen la misma importancia ni necesitan la misma acción. Por eso se puede precisar:
Clientes que han hecho al menos 6 compras en los últimos 12 meses y no han comprado nada desde hace 90 días.
Y después, si procede:
Clientes que han hecho al menos 6 compras en los últimos 12 meses, sin compras desde hace 90 días y que han gastado más de 500 € en el período.
Cada criterio adicional reduce la población pero aumenta la precisión del segmento. Sin embargo, hay que evitar el exceso contrario: un segmento tan preciso que casi no contiene a nadie puede perder su interés operativo.
El método RFM
Un método clásico de segmentación consiste en cruzar tres dimensiones:
- Recencia: fecha de la última compra;
- Frecuencia: número de compras;
- Importe: importe gastado.
Es el método RFM. Los clientes suelen recibir una puntuación en cada una de estas dimensiones, lo que permite después agrupar perfiles con comportamientos similares. Por ejemplo, un cliente puede ser:
- muy reciente;
- muy frecuente;
- alto en importe.
Otro puede presentar un importe histórico alto pero una recencia baja. RFM permite, por tanto, distinguir comportamientos que la facturación (ventas) por sí sola no revelaría.
Sin embargo, no es obligatoria para toda segmentación. Para una campaña sobre una categoría de productos concreta, los productos comprados pueden ser mucho más pertinentes que una puntuación RFM completa. El método debe responder siempre a la necesidad, y no al revés. Mira también identificar a tus mejores clientes.
¿Qué segmentos se pueden crear?
No existe una lista universal de segmentos que reproducir en todos los comercios. Aun así, algunos grupos pueden servir de punto de partida:
Los clientes nuevos
Acaban de hacer su primera compra o aún están al principio de su relación con el comercio. El objetivo puede ser favorecer una segunda compra en lugar de tratarlos de inmediato como clientes fieles.
Los clientes habituales
Compran con una frecuencia relativamente estable. La definición de «habitual» debe adaptarse al ritmo normal de la actividad.
Los clientes de alta contribución
Representan un importe elevado en un período definido. No deben equipararse automáticamente a los clientes más fieles: un importe alto puede proceder de unas pocas compras.
Los clientes que empiezan a desengancharse
Su última compra es más antigua de lo que haría esperar su comportamiento habitual. Esta noción es más precisa que un umbral fijo aplicado indistintamente a toda la clientela.
Los clientes inactivos
Llevan sin comprar una duración que se considera significativa para la actividad. De nuevo, esta duración debe definirse a partir del ciclo de compra real.
Los clientes interesados en una categoría
Compran con regularidad ciertos tipos de productos. Este segmento puede ser útil cuando una operación se refiere precisamente a esa categoría.
Segmentar no significa dejar a los clientes inmóviles
Un segmento no es necesariamente permanente. Un cliente nuevo puede convertirse en habitual. Un cliente habitual puede empezar a alejarse. Un cliente inactivo puede volver. El comportamiento evoluciona con las compras.
Una segmentación utilizada para dirigir acciones recurrentes debe, por tanto, recalcularse con regularidad a partir de los datos más recientes. Esto es especialmente importante para los segmentos basados en la recencia o la frecuencia.
¿Cómo usar los segmentos?
La segmentación resulta útil cuando cambia de verdad la manera de actuar.
Adaptar una comunicación
Un mensaje dirigido a los clientes nuevos puede ser distinto del que se envía a los habituales.
Preparar un seguimiento
Un grupo de clientes históricamente habituales que empieza a dejar de volver puede ser objeto de una acción específica (mira hacer seguimiento a los clientes inactivos).
Dirigir una oferta
Una operación sobre una categoría de productos puede dirigirse en prioridad a los clientes que ya han mostrado interés por esa categoría.
Analizar la clientela
La segmentación no es solo una herramienta de marketing. Puede permitir seguir la proporción de clientes nuevos, la evolución de los clientes habituales, el número de clientes que pasan a estar inactivos o el peso de los distintos perfiles en la facturación (ventas).
Se convierte entonces también en una herramienta de gestión de la relación con el cliente.
Cuidado con los segmentos demasiado amplios
«Clientes inactivos», «buenos clientes» o «clientes fieles» pueden parecer lo bastante precisos. No siempre lo son. Un segmento debe definirse con criterios medibles. Por ejemplo:
Clientes fieles
es una noción ambigua. Mientras que:
Clientes que han hecho al menos 10 compras en los últimos 12 meses
describe una regla verificable. Esto no significa que diez compras sean universalmente la definición correcta de fidelidad. El umbral debe elegirse según la actividad. Una buena segmentación se basa en criterios explícitos y comprensibles.
Cuidado también con los segmentos demasiado pequeños
Añadir criterios mejora la precisión, pero también reduce el tamaño del grupo. Si se pide:
clientes que han comprado al menos 12 veces, gastado más de 1.000 €, comprado una categoría concreta, frecuentado una tienda determinada y que no han comprado nada desde hace exactamente 60 días,
el segmento obtenido puede volverse demasiado reducido para ser realmente útil. Hay que encontrar un equilibrio entre la pertinencia de la segmentación y un tamaño de grupo aprovechable.
¿Cómo medir si una segmentación es útil?
Crear segmentos no es un fin en sí mismo. Después de una acción, es útil medir lo que ha ocurrido. Según el objetivo, se puede mirar:
- la tasa de retorno de los clientes a los que se hizo seguimiento;
- la facturación (ventas) generada por el segmento;
- el número de clientes que han hecho una nueva compra;
- el uso de una oferta;
- la evolución de la frecuencia de compra.
Esto también permite comprobar si los criterios elegidos eran realmente pertinentes. Un segmento muy sofisticado no es necesariamente mejor que uno sencillo si no conduce a mejores resultados.
Segmentar con IA
Crear un segmento en una herramienta clásica suele requerir definir varios filtros. Con una IA capaz de consultar los datos del comercio, la lógica puede expresarse directamente en lenguaje natural. Por ejemplo:
«Identifica a los clientes que no han comprado nada desde hace 90 días.»
Y después:
«Quédate solo con los que habían hecho al menos 6 compras en los 12 meses anteriores.»
Y después:
«De ellos, quédate con los que gastaban más de 100 € al mes de media.»
La ventaja es poder construir y afinar el segmento progresivamente sin tener que reformular toda la consulta en cada paso. Aun así, la calidad del resultado depende de los datos disponibles y de la definición precisa de los criterios solicitados.
¿Cómo puede ayudar Gillia?
Gillia permite consultar en lenguaje natural los datos de clientes disponibles para construir grupos que respondan a una necesidad precisa. Por ejemplo:
«¿Qué clientes compran con regularidad esta familia de productos?»
El comerciante puede precisar después:
«Quédate con los que han comprado al menos tres veces en los últimos seis meses.»
Y luego usar este grupo como base de una acción de fidelización o de una comunicación dirigida. La ventaja es poder pasar progresivamente de la intención al segmento y de ahí a la acción, conservando un paso de validación antes de cualquier acción externa. Cuando un mismo segmento debe controlarse con regularidad, la consulta también puede convertirse en una rutina recurrente.
Es precisamente aquí donde cobra todo su sentido el papel de agente de IA de Gillia.
Segmentar en un comercio con varios establecimientos
En una red, la escala de análisis debe elegirse con atención. Un cliente puede comprar en varias tiendas. Si los datos de clientes están consolidados a nivel de la marca, su comportamiento puede analizarse de forma global:
- frecuencia total;
- importe total;
- tiendas frecuentadas;
- categorías compradas en la red.
También puede ser pertinente segmentar por establecimiento para responder a una pregunta local. Los dos enfoques no se oponen. El alcance del segmento simplemente debe corresponder a la decisión que se quiere tomar (mira gestión multitienda). Para ir más lejos, explora los usos de Gillia relacionados con el conocimiento del cliente: crear, modificar o dirigirse a un grupo de clientes o preparar una acción dirigida a una selección de clientes.
Una segmentación debe seguir siendo útil
Una buena segmentación no es la más compleja ni la que tiene más criterios. Debe permitir responder claramente a tres preguntas:
- ¿Quién pertenece al grupo?
- ¿Por qué este grupo es distinto de los demás?
- ¿Qué decisión o acción se va a adaptar gracias a esta distinción?
Si la tercera pregunta no tiene respuesta, el segmento probablemente es inútil. La segmentación de clientes resulta realmente interesante cuando transforma los datos disponibles en grupos comprensibles, medibles y aprovechables.