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Los tres pilares para la personalización de las campañas de marketing

11 Mayo

Los tres pilares para la personalización de las campañas de marketing

El marketing predictivo está transformando la forma de crear los contenidos de los especialistas de marketing. La inteligencia Artificial y las técnicas de Big Data han cambiado la forma de crear las campañas de marketing puesto que permiten entregar más ROI y potencian el crecimiento del negocio.

Ofrecer contenido personalizado a tus clientes y a tu audiencia siempre ha sido una prioridad para los marketeros. El contenido personalizado y relevante influye positivamente en cómo se sienten tratados los clientes por parte de una marca. Ofrecer contenido personalizado es una de las máximas prioridades de los creativos de hoy en día.

Los avances tecnológicos de la IA han hecho que a día de hoy la personalización sea factible y rápida. El machine learning ayuda a los marketeros a entender el comportamiento de los clientes y sus habitos de compra, gracias a sus tickets previos y a su interacción con los contenidos.

La plataforma de Pleasepoint utiliza el aprendizaje automatizado para ofrecer experiencias relevantes que aumentan la interacción y la conversión a venta. Si quieres empezar a personalizar tus comunicaciones de una forma rápida puedes pedir ahora tu análisis de crecimiento de tu base de datos de clientes.

Ha llegado el momento de abandonar las comunicaciones masivas. Una conversión a venta del 4% es un resultado terrible, significa que para el 96% tu comunicación ha sido completamente irrelevante.

Para mejorar la interacción y la conversión de tus clientes con tus campañas de marketing debes centrarte realmente en el cliente en lugar de focalizarte en vender un producto utilizando un canal u otro.

Es habitual ver que los departamentos de marketing de grandes empresas están organizados por líneas de productos o por canales. ¿Esto es poner el cliente en el centro?

Necesitamos cambiar drásticamente de paradigma. El objetivo no es maximizar las ventas a cualquier precio sino aumentar la rentabilidad de cada uno de los clientes. Aumentando la rentabilidad de cada uno de los clientes aumentaremos la rentabilidad de toda la empresa.

Aumentar la conversión utilizando campañas masivas con descuentos agresivos sólo canibaliza tu producto. ¿Para qué van a comprar tus productos sin descuento?

No te centres en buscar a clientes que quieren tus productos, focalízate en descubrir qué productos quieren tus clientes. No busques maximizar las ventas disminuyendo tu margen, concéntrate en aumentar el Customer Lifetime Value de cada uno de tus clientes. ¿Todavía no conoces el CLV de tus clientes? Calcúlalo de forma fácil con el mejor software de marketing predictivo.

La personalización de contenidos no es sólo recomendar productos. La personalización se centra en aumentar el engagement de las comunicaciones, impulsar la conversión a venta y maximizar la rentabilidad.

Para verdaderamente personalizar las comunicaciones no es suficiente en hacer segmentaciones simples, debes saber qué clientes reaccionarán a una promoción, qué clientes están esperando el lanzamiento de un nuevo producto, qué clientes estás a puntos de perder y cuanto estás dispuesto a invertir para recuperarlos. La recomendación de un producto es solo una pequeña parte de la personalización.

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Estos son los tres pilares fundamentales para la personalización de contenidos: la audiencia objetivo, la frecuencia de comunicación y el contenido personalizado.

1. Audiencia objetivo

El primer paso es crear audiencias de clientes que te habiliten a crear comunicaciones personalizadas de alta conversión. Para definir una audiencia es importante conocer por qué te comunicarás y cual es el contexto. Los motivos pueden ser diversos: hace tiempo que aquellos clientes no realizan ninguna compra, han visitado tu eCommerce y no han finalizado la transacción, estás lanzando una nueva línea de productos de su interés...

En el momento de definir una audiencia debes tener presente el nivel de rentabilidad de cada uno de tus clientes. No puedes tratar y comunicar igual con aquellos clientes que más ingresos te aportan a la compañía de aquellos que su valor es realmente bajo.

Para ello el calculo del CLV y las técnicas de clustering te permiten crear tres grupos de clientes:

  • Segmento high-value: Fideliza a estos clientes, son tus clientes más rentables y más valiosos, no dejes que ninguno de ellos enfríe su relación con tu marca.
  • Segmento medium-value: Crea estrategias de upselling y crosselling para maximizar su potencial. Presta especial atención a su potencial de crecimiento y trabaja para aumentar su valor.
  • Segmento low-value: No inviertas excesivamente en estos clientes, debes reducir los costes que te suponen. Tu objetivo principal es aumentar su frecuencia de compra y que se conviertan en medium.


En esta imagen puedes apreciar cómo se han generado tres grupos de clientes. Por un lado el grupo 0 (low-value) es el grupo con un mayor número de clientes y que tiene un volumen de facturación inferior, poco más de 2M de €. En segundo lugar el grupo 1 (medium-value), que con sólo 9.000 clientes es el grupo de mayor facturación (cerca de los 4M de €). En tercer lugar podemos apreciar el grupo 2 (high-value), que siendo sólo una tercera parte del segmento de clientes mediun-value tiene una facturación global mucho más próxima a este grupo (un poco más de 3M de €).

Calcula ahora el Customer Lifetime Value de los clientes de tu eCommerce y crea tres segmentos según su nivel de rentabilidad.

2. Frecuencia de comunicación

Busca el equilibrio entre maximizar las ventas a corto plazo con tus correos electrónicos y minimizar las bajas de la lista de suscripción en el largo plazo. Se trata de un equilibrio puesto que para maximizar las ventas normalmente debes comunicar con mucha frecuencia y esto es justo lo que provoca que los clientes se den de baja.

Ahora es importante que conozcas a tus clientes y cual es su comportamiento con tus comunicaciones. No puedes enviar con la misma frecuencia si se trata de un cliente que nunca abre tus emails de uno que siempre interacciona con nuestras comuniaciones.

El riesgo de que un cliente se dé de baja es la perdida de ingresos futuros al no poder hacer nunca más una comunicación relevante. Aquí explicamos cómo encontrar el punto mágico en la frecuencia de envío de emails a los clientes suscritos a las comunicaciones comerciales.

3. Personaliza los contenidos

Este es el momento de seleccionar el mejor contenido para cada cliente. Para personalizar los contenidos de nuestra comunicación debemos tener presente sus preferencias de compra y sus hábitos de consumo.

Para saber cómo crear contenidos relevantes para cada cliente debemos descubrir los clientes-persona. Para descubrir los clientes-persona utilizaremos los algoritmos de clustering. Así pues podrás segmentar a tus clientes identificando grupos de clientes homógeneos y crear estrategias de comunicación diferenciadas.

Gracias al uso de las técnicas de clustering la estrategia irá estrechamente vinculada a la segmentación que hagas. Esto es un gran avance que nos aporta la inteligencia artificial, puesto que elimina el sesgo humano de las segmentaciones manuales. Cuando segmentas manualmente primero creas un segmento de clientes y luego defines la estrageia.

Para ello utilizaremos tres estrategias de clustering que te permitirán identificar los atributos relevantes sobre los hábitos de consumo de tus clientes:

  • Basados en el producto: Agrupa los clientes según la relación que tus clientes tienen con las distintas categorías de productos. Con esta visión identificamos aquellos productos que los clientes acostumbran a comprar juntos. Un ejemplo sería el cluster de clientes que sólo compra camisas, el cluster que compra jerseys y pantalones o el cluster que nunca compra camisas. Esta información es muy útil para decidir qué tipos de productos vamos a ofrecer a cada cliente en la próxima campaña.
  • Basados en la marca: Ahora agrupamos los clientes según las marcas que tienen mayor tendencia a comprar. Esta clusterización es muy útil cuando queremos comunicar un nuevo lanzamiento de un producto de una marca concreta. Para los eCommerce o retailers que no son multimarcas es interesante utilizar las colecciones en lugar de las marcas.
  • Basados en el comportamiento: Esta agrupación nos permite identificar grupos de clientes con comportamientos parecidos. ¿Compras con promoción? ¿Compras en los lanzamientos de nuevos productos? ¿Abres todos los correos electrónicos? ¿Con qué frecuencia compras? ¿Qué ticket medio tienes? Esta visión nos permite segmentar mejor las comunicaciones en función del momento de la campaña y no perder rentabilidad de forma absurda.

Esta información también la puedes aprovechar para diseñar las campañas de captación. Cuanto mejor conozcas a tus clientes-persona mejor podrás diseñar las campañas de adquisición de nuevos clientes. Descubre los clientes-persona de una forma fácil con nuestro software de marketing predictivo.

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El problema de la última milla

Muchas veces los data scientists o los equipos de data no se preocupan de cómo los marketeros utilizarán los modelos predictivos y todo el análisis hecho. Si todo este trabajo no es accionable no tiene ningún sentido. ¿Para qué hacer estos cálculos si la persona que crea las campañas de email no puede utilizar esta información para diseñar una comunicación?

Muy a menudo nos encontramos que en organizaciones con grandes equipos de data scientists, los marketeros no pueden utilizar los resultados obtenidos. No por falta de calidad sino por falta de claridad en la forma de dar el resultado o no saber entregar información activable para marketing.

El objetivo no es solo extraer la información sino entregarla a los equipos de marketing de una forma senzilla y fácilmente accionable.

Si eres un marketero que quiere personalizar las comunicaciones de forma fácil para mejorar los resultados de tus campañas no dudes en solcitar más información acerca de nuestro servicio de campañas personalizadas.

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