Configurant el model de machine learning per a la teva estratègia de segmentació basada en CLV.

Al món del marketing, el Customer Lifetime Value (CLV) té un paper fonamental. És l'indicador que ens permet entendre el valor que cada client aporta al nostre negoci al llarg del seu cicle de vida.

Però com podem utilitzar aquesta informació per millorar les nostres estratègies de marketing i de personalització?

En aquest post, et guiarem a través de la configuració del nostre potent model de machine learning per classificar els teus clients segons el seu CLV i desbloquejar el potencial de la segmentació basada en el Customer Lifetime Value.

La segmentació basada en el Customer Lifetime Value et dona una visió més precisa i detallada dels teus clients, i et permet dirigir els teus esforços de marketing de manera més efectiva.

En classificar els teus clients en diferents segments segons el seu CLV, pots adaptar els teus missatges, les teves ofertes i les teves accions de marketing a les seves necessitats i preferències específiques.

Imaginem que tens una botiga en línia que ven productes de bellesa. Amb el nostre mòdul de segmentació basada en el Customer Lifetime Value pots identificar 12 segments clau:

1. Outliers superiors, els millors clients, tenen un consum fora del normal.
2. VIP lleial, ara sí, els teus millors clients.
3. Lleial notable, dels millors clients que tens sense arribar al top.
4. Lleial en risc, bons clients que tens el risc de perdre.
5. Lleial hibernador, bons clients que ja has perdut.
6. Repetidor de valor, clients que són en un estat de fidelització sa i amb marge de millora en el seu consum.
7. Repetidor de valor en risc, bons clients amb el risc de ser perduts.
8. Repetidor de baix valor, nous clients que comencen a fidelitzar-se.
9. Client recent, client nou, tens l'objectiu d'aconseguir que repeteixi compres.
10. Massa de baix valor, clients que no estàs aconseguint fidelitzar... si no els reactives seran hibernadors.
11. Hibernadors, clients que et van comprar però que no vas aconseguir fidelitzar.

Els primers segments estan formats pels teus clients més lleials, els que han fet múltiples compres en el passat i continuen sent fidels a la teva marca.

Pots aprofitar aquest coneixement per agrair-los la lleialtat i recompensar-los amb ofertes exclusives o programes de fidelització.

Els segments mitjans són els clients d'alt valor, aquells que tenen un CLV significativament més alt que la mitjana. Aquests clients mereixen una atenció especial, ja que representen una part important dels teus ingressos.

Pots dissenyar campanyes personalitzades per a ells, oferint productes relacionats o serveis premium que s'ajustin a les seves necessitats i preferències.

I no t'oblidis dels segments en risc d'abandonament o hibernats. Aquests clients han mostrat signes d'inactivitat o de disminució del seu CLV. Aquí és on entra en joc la segmentació basada en el Customer Lifetime Value. Pots detectar aquests clients i prendre mesures per reactivar-ne l'interès.

Per exemple, els pots enviar missatges persuasius, descomptes especials o fins i tot oferir-los una experiència personalitzada per reconquerir la seva atenció i la seva fidelitat.

Ara parlem de com configurar el model de machine learning per aconseguir aquesta segmentació precisa.

Primer has de seleccionar l'interval de temps a partir del qual consideres que un client és inactiu. Això pot variar segons el teu sector i el comportament dels teus clients.

Després és important establir una estratègia de recàlcul de dades i de classificació de clients automatitzada. Això garanteix que el teu model estigui constantment actualitzat amb la informació més recent.

A més, has de considerar el tractament dels outliers a les teves dades. Els outliers, que són valors atípics de les teves dades, poden distorsionar els resultats del teu model. Utilitzar tècniques com els percentils o els quantils t'ajudarà a suavitzar els efectes d'aquests valors atípics i a obtenir una segmentació més precisa.

Finalment, és essencial establir finestres de càlcul estadístic adequades. Aquestes finestres defineixen el període de temps en què es fan els càlculs estadístics per determinar el CLV d'un client.

Ajustar aquestes finestres et permetrà obtenir resultats més rellevants i adaptats al teu negoci.

Com sempre, pots accedir a la informació de CLV en temps real utilitzant la nostra API d'accés al model de machine learning o tenint tota aquesta informació enriquida al teu CRM, per exemple Salesforce Marketing Cloud.

En resum, la segmentació basada en el Customer Lifetime Value és una estratègia potent per personalitzar les teves accions de marketing i optimitzar el teu enfocament cap a cada segment de clients. Configurar correctament el model de machine learning et permetrà treure el màxim partit d'aquesta eina i millorar els teus resultats.

No t'aturis aquí.

Descarrega el nostre eBook gratuït de marketing one-to-one i descobreix més sobre com pots utilitzar la segmentació basada en el Customer Lifetime Value per impulsar la teva estratègia de marketing personalitzat.