Configurando el modelo de machine learning para tu estrategia de segmentación basada en CLV.

En el mundo del marketing, el Customer Lifetime Value (CLV) desempeña un papel fundamental. Es el indicador que nos permite comprender el valor que cada cliente aporta a nuestro negocio a lo largo de su ciclo de vida.

Pero ¿cómo podemos utilizar esta información para mejorar nuestras estrategias de marketing y personalización?

En este post, te guiaremos a través de la configuración de nuestro poderoso modelo de machine learning para clasificar a tus clientes según su CLV y desbloquear el potencial de la segmentación basada en el Customer Lifetime Value.

La segmentación basada en el Customer Lifetime Value te brinda una visión más precisa y detallada de tus clientes, permitiéndote dirigir tus esfuerzos de marketing de manera más efectiva.

Al clasificar a tus clientes en diferentes segmentos según su CLV, puedes adaptar tus mensajes, ofertas y acciones de marketing a sus necesidades y preferencias específicas.

Imaginemos que tienes una tienda en línea que vende productos de belleza. Utilizando nuestro módulo de segmentación basada en el Customer Lifetime Value, puedes identificar 12 segmentos clave:

1. Outliers superiores, los mejores clientes, estos tienen un consumo fuera de lo normal.
2. VIP leal, ahora sí, tus mejores clientes.
3. Leal notables, de los mejores clientes que tienes sin llegar al top.
4. Leal en riesgo, buenos clientes que tienes el riesgo de perder.
5. Leal hibernador, buemos clientes que ya has perdido.
6. Repetidor de valor, clientes que están en un estado de fidelización sanos y con margen de mejora en su consumo.
7. Repetidor de valor en riesgo, buenos clientes con el riesgo de ser perdidos.
8. Repetidor de bajo valor, nuevos clientes que empiezan a fidelizarse.
9. Cliente reciente, nuevo cliente, tienes el objetivo de conseguir que repita compras.
10. Masa de bajo valor, clientes que no estás consiguiendo fidelizar... si no los reactivas serán hibernadores.
11. Hibernadores, clientes que te compraron pero que no conseguiste fidelizar.

Los primeros segmentos están compuestos por tus clientes más leales, aquellos que han realizado múltiples compras en el pasado y continúan siendo fieles a tu marca.

Puedes aprovechar este conocimiento para agradecerles su lealtad y recompensarlos con ofertas exclusivas o programas de fidelización.

Los segmentos medios son los clientes de alto valor, aquellos cuyo CLV es significativamente más alto que el promedio. Estos clientes merecen una atención especial, ya que representan una parte importante de tus ingresos.

Puedes diseñar campañas personalizadas para ellos, ofreciendo productos relacionados o servicios premium que se ajusten a sus necesidades y preferencias.

Y no te olvides de los segmentos en riesgo de abandono o hibernados. Estos clientes han mostrado signos de inactividad o disminución en su CLV. Aquí es donde entra en juego la segmentación basada en el Customer Lifetime Value. Puedes detectar a estos clientes y tomar medidas para reactivar su interés.

Por ejemplo, puedes enviarles mensajes persuasivos, descuentos especiales o incluso brindarles una experiencia personalizada para reconquistar su atención y fidelidad.

Ahora, hablemos sobre cómo configurar el modelo de machine learning para lograr esta segmentación precisa.

Primero, debes seleccionar el intervalo de tiempo que consideras a un cliente inactivo. Esto puede variar según tu industria y el comportamiento de tus clientes.

Luego, es importante establecer una estrategia de recálculo de datos y clasificación de clientes automatizada. Esto garantiza que tu modelo esté actualizado constantemente con la información más reciente.

Además, debes considerar el tratamiento de outliers en tus datos. Los outliers, que son valores atípicos en tus datos, pueden distorsionar los resultados de tu modelo. Utilizar técnicas como percentiles o cuantiles te ayudará a suavizar los efectos de estos valores atípicos y obtener una segmentación más precisa.

Finalmente, es esencial establecer ventanas de cálculo estadístico adecuadas. Estas ventanas definen el período de tiempo en el que se realizan los cálculos estadísticos para determinar el CLV de un cliente.

Ajustar estas ventanas te permitirá obtener resultados más relevantes y adaptados a tu negocio.

Como siempre puedes acceder a la información de CLV en tiempo real utilizando nuestra API de acceso al modelo de machine learning o teniendo enriquecido tu CRM, por ejemplo Salesforce Marketing Cloud, toda esta información.

En resumen, la segmentación basada en el Customer Lifetime Value es una estrategia poderosa para personalizar tus acciones de marketing y optimizar tu enfoque hacia cada segmento de clientes. Configurar correctamente el modelo de machine learning te permitirá aprovechar al máximo esta herramienta y mejorar tus resultados.

No te detengas aquí.

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