Enriqueciendo Salesforce Marketing Cloud con el Datamodel de Customer Lifetime Value (CLV).

En este artículo exploraremos de manera detallada cómo enriquecer las soluciones tecnológicas como Salesforce Marketing Cloud y otros sistemas CRM/CDP o Data Lake, con la información proveniente del modelo de clasificación de clientes.

Estos son los contenidos del artículo

1. ¿Qué es un Datamodel?
2. Clasificación de clientes basada en el Customer Lifetime Value (CLV).
3. Estructura del Datamodel de CLV.
   • Configurando el Datamodel de CLV de Pleasepoint.
   • Estructura SQL del Datamodel de clv de Pleasepoint.
4. Casos de uso del Datamodel de CLV.
5. Ejemplos de customer journeys basados en el CLV.
6. Beneficios del uso del datamodel de CLV en SFMC.

En el dinámico universo del marketing, la gestión efectiva de la relación con los clientes emerge como un pilar fundamental en la estrategia de cualquier empresa visionaria. En este contexto, uno de los conceptos más valiosos y reveladores es el denominado Customer Lifetime Value (CLV), una métrica que se erige como faro guía para estimar con precisión cuánto contribuirá cada cliente a los ingresos y la rentabilidad de tu negocio a lo largo de su trayectoria contigo.

Definimos Customer Lifetime Value (CLV) como una estimación de cuánto dinero en promedio un cliente puede gastar en tu negocio a lo largo del tiempo. Te ayuda a saber qué clientes son los más valiosos y cómo mantenerlos contentos para que sigan comprando.

Es como predecir cuánto dinero traerá cada cliente a tu tienda a lo largo de su vida como comprador. El CLV no solo arroja luz sobre el valor financiero que un cliente individual puede aportar, sino que también se convierte en un mecanismo para comprender la relación misma entre la empresa y su base de clientes.

Este modelo basado en los patrones de consumo y el CLV, nos permite una comprensión más profunda del comportamiento de los clientes y abre las puertas hacia la personalización de estrategias de marketing con el fin último de fidelizar y, en consecuencia, maximizar el valor de cada cliente para la organización.

Y aquí es donde tu viaje hacia el dominio del marketing predictivo adquiere un valor inmenso. Te invitamos a explorar en detalle los engranajes de esta máquina de conocimiento, a desafiar tus conceptos y a llevar tu comprensión del CLV y el enriquecimiento de datos al siguiente nivel.

Este artículo es tu brújula en un mar de posibilidades, guiándote hacia estrategias más inteligentes y decisiones más informadas. ¡Prepárate para desbloquear todo el potencial que el marketing predictivo y el CLV tienen reservado para ti!

Aprovecho para compartirte cinco artículos anteriores del blog que creo que te pueden interesar:

• Trucos para crear un club de fidelización de clientes rentable.
• Configurando el modelo de machine learning para tu estrategia de segmentación basada en CLV.
• El grupo de control, la clave para medir el impacto de tus acciones de CRM.
• Personalización one-to-one para tus acciones en Salesforce Marketing Cloud.
• Pleasepoint seleccionada en el AWS Summit Madrid 2023 como una de las 20 startups más innovadoras.

¿Qué es un Datamodel?

En el ecosistema de Pleasepoint, los Datamodels son archivos CSV generados de forma automatizada que permiten exportar y accionar los resultados generados por nuestros modelos de inteligencia artificial.

Estos archivos de datos, como el propio nombre sugiere, encapsulan una riqueza masiva de información acerca de tus clientes, permitiéndote acceder a una perspectiva detallada y reveladora de sus patrones de consumo y comportamientos.

Dentro de este conjunto, el Datamodel de Customer Lifetime Value (CLV) se erige como una joya particularmente preciosa.

Puedes ver la estructura completa del data model en la pestaña Datamodel del módulo Segmentación basada en Customer Lifetime Value.

Este archivo es una ventana directa hacia la esencia del estado de fidelización de tus clientes. Dentro de sus filas y columnas, residen atributos que trascienden el mero valor monetario de cada cliente: el valor durante todo su cliclo de vida, el número de días desde la última comppra, el número total de compras, los días entre compras y otros aspectos cruciales que se conjugan para pintar un retrato completo de cada uno de los clientes.

En este proceso de enriquecimiento de tus sistemas, la comprensión del Datamodel de CLV se torna esencial. Cada atributo enriquece tu entendimiento sobre tus clientes.

¿Qué mejor forma de abordar las estrategias de marketing que con una imagen nítida y detallada de cada individuo?

El Datamodel se convierte así en tu brújula para la segmentación, la personalización y la toma de decisiones informadas. Desde la identificación de tus clientes más valiosos hasta la predicción de sus comportamientos futuros, este archivo resplandece como un faro en el oscuro mar de los datos, guiándote hacia la creación de estrategias de fidelización verdaderamente impactantes.

Recuerda que para utilizar el Data model de Pleasepoint con Salesforce Marketing Cloud debes primero configurar el acceso sFTP a la plataforma.

Una vez configurado correctamente el sFTP ya tienes acceso a la generación automatizada de la exportación de datos masiva de cada uno de los clientes en el apartado de Segmentación basada en Customer Lifetime Value.

En el artículo Personalización one-to-one para tus acciones en Salesforce Marketing Cloud. verás cómo importar a Salesforce Marketing Cloud el Datamodel de recomendación de productos one-to-one utilizando masivamente nuestro motor basado en deep learning para ofrecer a cada cliente lis mejores productos en cada momento.

Clasificación de clientes basada en el Customer Lifetime Value.

La clasificación de clientes en base al Customer Lifetime Value (CLV) es una estrategia poderosa que arroja una luz reveladora sobre la relación entre tus clientes y tu negocio. Los Datamodels de Pleasepoint, nacidos de los resultados de nuestros modelos de inteligencia artificial, se transforman en mapas detallados que guían a través de los diferentes niveles de fidelización de los clientes.

Como un maestro en el arte de la segmentación, el Datamodel de CLV te proporciona una lente precisa para discernir los matices en los patrones de consumo, los comportamientos y las interacciones que definen a tus clientes.

En este viaje de clasificación basada en el CLV, las posibilidades se multiplican. Cada segmento que emerge de los datos ofrece una historia única sobre tus clientes. Desde los "Outliers Superiores", aquellos que marcan la pauta en valor y frecuencia, hasta los "Inactivos", que despiertan un llamado a la reactivación, cada grupo es un capítulo en la narrativa de tus relaciones con los clientes.

Los números y las estadísticas pintan una imagen elocuente de la dinámica de tu base de clientes: desde el número de clientes y sus patrones de compra, hasta el valor monetario y el recorrido de vida.

Tomemos, por ejemplo, a los "VIP Leales" que mantienen una contribución significativa a tus ingresos, y a los "Hibernadores" que podrían ser despertados a una relación más activa. Esta clasificación no solo ayuda a enfocar tus esfuerzos de manera estratégica, sino que también permite el diseño de campañas de marketing personalizadas que atiendan específicamente a las necesidades de cada segmento.

El Datamodel de CLV se convierte en un faro en el mar de datos, te guía para mejorar la fidelización, brindándote la oportunidad de construir estrategias que nutran y maximicen el valor de cada uno de tus clientes.

Aquí tienes la tabla que muestra la información de cada uno de los segmentos de CLV, su descripción y los objetivos de marketing recomendados para cada uno.

Nombre del Segmento	Descripción del Segmento	Objetivo de Marketing
Outlier Superior	Clientes con el mayor valor de por vida, contribuyendo de manera significativa a los ingresos.	Crear programas de lealtad exclusivos, recompensas VIP y ofertas personalizadas.
VIP Leal	Clientes altamente leales y valiosos que siguen contribuyendo positivamente.	Fomentar la retención, impulsar ventas adicionales y promover el boca a boca positivo.
Leal Notable	Clientes leales con un valor constante, que merecen atención para mantener su compromiso.	Ofrecer incentivos para incrementar la frecuencia de compra y el valor monetario.
Leal en Riesgo	Clientes que han mostrado signos de disminución en el valor, pero aún tienen potencial.	Implementar estrategias de reactivación, campañas de renovación y recompensas para recuperar su lealtad.
Repetidor de Valor	Clientes con compras consistentes y valor sólido, pero menos frecuentes que los leales.	Estimular la repetición de compra con ofertas personalizadas y contenido relevante.
Repetidor de Valor en Riesgo	Clientes similares a los repetidores de valor, pero mostrando señales de disminución.	Implementar medidas de retención, campañas de reactivación y recordatorios para mantener su interés.
Repetidor de Bajo Valor	Clientes que compran regularmente pero con un valor menor, necesitan estímulos para aumentar su valor.	Promover ofertas de cross-selling y up-selling para aumentar su gasto.
Cliente Reciente	Clientes nuevos que requieren nutrición y atención para convertirse en leales.	Enviar bienvenidas personalizadas, recomendaciones basadas en su primera compra y descuentos para fomentar su compromiso.
Masa de Bajo Valor	Clientes que realizan compras frecuentes pero con un valor bajo, un gran grupo con potencial.	Crear programas de incentivos para aumentar el gasto por compra y su frecuencia.
Hibernador	Clientes que han mostrado una disminución significativa en la interacción, necesitan reactivación.	Enviar ofertas exclusivas, recordatorios personalizados y campañas para reactivar su interés.
Inactivo	Clientes que han dejado de interactuar y comprar, representan una oportunidad de reactivación.	Implementar estrategias de reengagement, ofrecer incentivos para regresar y recordatorios de los beneficios de tu marca.

La incorporación del Datamodel de Customer Lifetime Value (CLV) a tu estrategia de CRM trae consigo una serie de razones convincentes para comenzar sin demora.

Este recurso esencial te permite adentrarte en las profundidades de tus relaciones con los clientes y comprender cómo cada uno contribuirá a tus ingresos a lo largo del tiempo. Al aprovecharlo, podrás desarrollar un enfoque de marketing altamente personalizado que refleje la singularidad de cada cliente.

Estructura del Datamodel de CLV.

El Datamodel de Customer Lifetime Value (CLV) presenta una estructura minuciosamente diseñada para almacenar información crucial sobre tus clientes. Con atributos como el Valor de por Vida, Recencia, Frecuencia y Valor Monetario, este modelo te brinda datos precisos que son esenciales para segmentar tus clientes de manera efectiva.

Además, incluye elementos fundamentales como el Segmento CLV, Score de CLV y Evolución del Segmento CLV, que son piedras angulares para la construcción de estrategias personalizadas y exitosas.

A continuación, se muestra la estructura detallada del Datamodel de CLV:

Atributo	Descripción	Tipo
CustomerId	Identificador de cliente	string
Email	Email del cliente	string
ContactId	Identificador de contacto de cliente	string
LTV_VALUE	Lifetime value	double
REC_VALUE	Recencia de cliente	double
FREQ_VALUE	Frecuencia de cliente	integer
MON_VALUE	Valor monetario de cliente	double
CLV_SEGMENT	Segmento CLV al que pertenece el cliente	string
ID_CLV_SEGMENT	Identificador del segmento CLV	string
CLV_SCORE	Score de CLV	string
ID_CLV_SCORE	Identificador del score de CLV	string
DAYS_BTW_PURCHASE	Días entre compras	double
TICKET_AVG	Ticket medio	double
FIRST_TICKET_DATE	Fecha primera compra	timestamp
LAST_TICKET_DATE	Fecha última compra	timestamp
LST90DAYS_REVENUE	Revenue en los últimos 90 días	double
LST180DAYS_REVENUE	Revenue en los últimos 180 días	double
LST360DAYS_REVENUE	Revenue en los últimos 360 días	double
LST90DAYS_FREQ	Frecuencia en los últimos 90 días	integer
LST180DAYS_FREQ	Frecuencia en los últimos 180 días	integer
LST360DAYS_FREQ	Frecuencia en los últimos 360 días	integer
CG_SEGMENT	Segmento de grupo de control	string
CLV_EVOLUTION	Evolución del segmento CLV: up, down, equal o new	string
DIFF_TBP_RECENCY	Diferencia entre TBP y recencia	double
EMAIL_COMMUNICATIONS	Comunicaciones por email activadas	boolean

Cada uno de estos atributos desempeña un papel crucial en la construcción de una imagen detallada y precisa de tus clientes, lo que te permitirá tomar decisiones informadas y ejecutar estrategias de marketing altamente personalizadas.

La profundidad y diversidad de información contenida en este Datamodel es una herramienta invaluable para optimizar tus tácticas y maximizar el valor de tu base de clientes.

Este Datamodel de CLV, generado de manera automática a partir de los resultados de modelos de inteligencia artificial, se presenta como un archivo de datos que contiene información valiosa y detallada sobre tus clientes. A través de atributos como el Valor de por Vida, la Recencia, la Frecuencia y el Valor Monetario, podrás segmentar a tus clientes de manera efectiva y comprender sus comportamientos y preferencias.

Configurando el Datamodel de CLV de Pleasepoint.

Una vez has configurado la conexión al sFTP de Salesforce Marketing Cloud puedes desplegar el Datamodel de CLV en la configuación del modelo. Recuerda que puedes acceder a la configuración con el botón situado en la esquina superior derecha.

Para configurar el Datamodel sigue estos pasos:

1. Activa los cálculos de CLV y selecciona el intervalo de tiempo.
2. Activa el cálculo programado con la frecuencia de cálculo deseada.
3. Configura el grupo de control para medir los resultados.
4. Activa la generación del Datamodel, selecciona la ruta en la que generar el archivo y su propio nombre.

Recuerda guardar y generar de nuevo el CLV utulizando los dos botones situados en la esquina superior derecha.

Te comparto el enlace a dos artículos del blog que creo que te pueden interesar:

• El grupo de control, la clave para medir el impacto de tus acciones de CRM para aprender a medir los resultados de tus acciones utilizando un grupo de control con Pleasepoint.
• Configurando el modelo de machine learning para tu estrategia de segmentación basada en CLV para ver cómo configurar y utilizar el modelo de Inteligencia Artificial para clasificar a los clientes según su estado de fidelización.

Estructura SQL del Datamodel de CLV de Pleasepoint.

En la pestaña de Datamodel situada en la vista principal del módulo Segmentos basados en CLV encontrarás la estructura de la tabla en SQL para que puedas utilizarla en tus sistemas de almacenamiento de datos de clientes.

Si quieres importar masivamente los datos de tu CLV a tu Salesforce Marketing Cloud debes seguir estos pasos:

1. Configurar la creación del Datamodel de CLV en el sFTP de Salesforce.
2. Crear una Data Extension on la estructura SQL del Datamodel de CLV.
3. Configurar una automation para que importe los datos del Datamodel en la Data Extension que acabas de crear.

Así de fácil. Ahora tendrás actualizada esta Data Extension con la frecuencia de tiempo que hayas configurado.

Este es el código SQL que necesitas:

CREATE TABLE datamodel_clv (
     CustomerId varchar(255),
     Email varchar(255),
     ContactId varchar(255),
     LTV_VALUE double precision,
     REC_VALUE double precision,
     FREQ_VALUE int,
     MON_VALUE double precision,
     CLV_SEGMENT varchar(255),
     ID_CLV_SEGMENT varchar(255),
     CLV_SCORE varchar(255),
     ID_CLV_SCORE varchar(255),
     DAYS_BTW_PURCHASE double precision,
     TICKET_AVG double precision,
     FIRST_TICKET_DATE timestamp,
     LAST_TICKET_DATE timestamp,
     LST90DAYS_REVENUE double precision,
     LST180DAYS_REVENUE double precision,
     LST360DAYS_REVENUE double precision,
     LST90DAYS_FREQ int,
     LST180DAYS_FREQ int,
     LST360DAYS_FREQ int,
     CG_SEGMENT varchar(255),
     CLV_EVOLUTION varchar(255),
     DIFF_TBP_RECENCY double precision,
     EMAIL_COMMUNICATIONS boolean
);

Casos de Uso del Datamodel de Customer Lifetime Value.

El Datamodel de Customer Lifetime Value (CLV) no solo proporciona una visión más profunda de tus clientes, sino que también ofrece oportunidades muy valiosos para optimizar tus estrategias de marketing.

A continuación, exploraremos algunos casos de uso fundamentales:

1. Segmentación de Promociones y Descuentos: Utiliza el Datamodel de CLV para segmentar tus promociones y descuentos de manera más estratégica. Al conocer el nivel de fidelización de cada cliente, puedes ofrecer ofertas personalizadas que se alineen con sus patrones de compra y comportamiento.
2. Comunicación Personalizada: Aprovecha el Datamodel para crear comunicaciones específicas y relevantes para cada nivel de fidelización. Adaptar tus mensajes a las preferencias y hábitos de compra de tus clientes aumentará la efectividad de tus campañas y mejorará la relación con ellos.
3. Journeys Automatizados: Diseña journeys automatizados que aborden la hibernación de clientes. El Datamodel te proporciona insights sobre la recencia y frecuencia de las compras, lo que te permitirá crear flujos de comunicación diseñados para reactivar a los clientes en riesgo de inactividad.
4. Acciones Dirigidas a Clientes Inactivos: Identifica a los clientes inactivos utilizando el Datamodel y realiza acciones específicas para reactivarlos. Puedes enviar ofertas exclusivas, recordatorios personalizados o incentivos especiales para alentarlos a volver a interactuar con tu marca.
5. Programas de Premios y Fidelización: Reconoce y recompensa a tus clientes más valiosos mediante programas de premios. Utiliza el Datamodel para identificar a los clientes de alto valor y diseñar programas de lealtad que los incentiven a seguir comprando y comprometidos con tu negocio.

Una ventaja clave del Datamodel de CLV es su capacidad para clasificar a los clientes en diversos segmentos basados en su nivel de fidelización y valor. Este enfoque te permite adaptar tus mensajes y estrategias a las expectativas y necesidades únicas de cada grupo.

Esta personalización aumenta la relevancia de tus comunicaciones y, en última instancia, mejora tus resultados.

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Además de la segmentación, este enfoque es especialmente valioso para mejorar la retención. Al conocer los patrones de compra y los ciclos de vida de tus clientes, puedes anticipar y abordar la inactividad, implementando acciones preventivas como comunicaciones personalizadas y ofertas exclusivas. Esto ayuda a mantener a tus clientes valiosos y a evitar la pérdida de su negocio.

Este enfoque informado y estratégico basado en datos será el catalizador que impulse el crecimiento sostenible de tu negocio en un mercado competitivo.

Ejemplos de customer journeys basados en el CLV.

Entendiendo bien el estado de cada uno de los clienes es muy fácil generar comunicaciones automatizadas con el objetivo de mejorar la repetición de compra de los clientes aumentando la fidelización de cada uno de ellos.

Al comprender a fondo las características y preferencias de cada segmento, puedes adaptar tus estrategias de marketing de manera precisa y enfocada, lo que conlleva a una serie de ventajas tangibles.

Al dirigirte a cada segmento con mensajes personalizados y relevantes, aumentas la probabilidad de que los clientes perciban el valor real de tus productos o servicios. Esto crea una conexión más profunda y genuina con la marca, lo que a su vez impulsa la repetición de compra al mantenerlos involucrados y satisfechos.

Además, al enfocarte en ofrecer exactamente lo que necesitan y desean, mitigarás la posibilidad de que busquen alternativas en otros lugares.

Otro beneficio destacado es la optimización del ciclo de compras de cada segmento. Al analizar sus comportamientos anteriores y hábitos de compra, puedes establecer customer journeys que refuercen su relación con la marca en momentos clave.

Esto podría incluir ofrecer incentivos o descuentos en el momento adecuado para impulsar la repetición de compra, ajustar la frecuencia de comunicación para mantener un equilibrio entre recordatorio y sobresaturación, y sugerir productos complementarios para aumentar el valor de cada transacción.

En última instancia, estos enfoques refinados contribuyen a crear un viaje de cliente más fluido y atractivo, lo que a su vez mejora la probabilidad de que sigan regresando para futuras compras.

Te compartimos lo mejores ejemplos de los customer journeys que puedes activar en tu Salesforce Marketing Cloud basados en el Datamodel de CLV. Estos ejemplos de customer journeys están diseñados para mantener y reactivar a diferentes segmentos de clientes en función de su valor y comportamiento.

1. Customer journeys para los Outlier Superiores.

Este segmento son los mejores de los mejores clientes. Estos son tres ejemplos de journeys que puedes activar para ellos.

• Bienvenida VIP: Enviar un correo de bienvenida personalizado con un regalo especial y acceso exclusivo a promociones.
• Invitación a eventos exclusivos: Notificar sobre eventos VIP y proporcionar detalles de registro.
• Encuestas de satisfacción: Solicitar comentarios sobre su experiencia para mejorar aún más su satisfacción.

2. Customer journeys para los VIP Leales.

Estos son clientes muy fidelizados y de muy alto valor. Estos son algunos ejemplos de comunicaciones automatizadas que puedes impulsar.

• Programa de Recompensas: Envío de puntos de recompensa por cada compra para canjear en futuras compras.
• Contenido Exclusivo: Envío de contenido exclusivo, como blogs o videos, que agreguen valor a sus compras.
• Acceso Anticipado: Envío de acceso anticipado a ventas flash y nuevas colecciones.

3. Leal Notable (Clientes leales de valor medio).

Este grupo de clientes son de los mejores clientes a nivel general pero de los de valor medio comparado con los más fidelizados. Mira estos ejemplos de journeys ideales para ellos¡.

• Ofertas Personalizadas: Envío de ofertas basadas en su historial de compras para impulsar nuevas adquisiciones.
• Comunicaciones de Marca: Envío de correos electrónicos que cuenten la historia de la marca y su compromiso con la calidad.
• Encuestas de Satisfacción: Envío de encuestas periódicas para medir su satisfacción y sugerir mejoras.

4. Leal en Riesgo.

Este grupo es de clientes leales que empiezan a mostrar menos actividad. Es el momento de reactivarlos y para ello te recomendamos estos journeys:

• Ofertas de Reactivación: Envío de descuentos exclusivos para reactivar su interés y aumentar la frecuencia de compra.
• Contenido de Interés: Envío de contenido relevante que pueda recuperar su atención y mantenerlos comprometidos.
• Encuestas de Opinión: Envío de encuestas para comprender por qué han reducido su actividad y cómo mejorar su experiencia.

5. Repetidor de Valor.

Estos clientes son de valor medio y con alta frecuencia de compra. Es un momento ideal para estrechar la relación con acciones personalizadas a sus preferencias.

• Upselling de Productos: Envío de sugerencias de productos relacionados de mayor valor para aumentar su ticket promedio.
• Programa de Referidos: Envío de invitaciones a referir amigos a cambio de descuentos u ofertas especiales.
• Feedback de Producto: Envío de solicitudes de opinión sobre los productos que han comprado recientemente.

6. Repetidor de Valor en Riesgo.

Presta atención a este grupo de clientes, puesto que son clientes de valor medio que su actividad a empezado a disminuir de manera importante. Te recomendamos estos journeys.

• Ofertas de Reactivación: Envío de descuentos progresivos para motivar nuevas compras y reactivar su interés.
• Contenido de Interés: Envío de contenido relevante que pueda recaptar su atención y motivar su actividad.
• Sondeos de Preferencias: Envío de encuestas para entender sus preferencias y personalizar futuras ofertas.

7. Repetidor de Bajo Valor.

Este grupo de clientes es de especial interés, puesto que son clientes que todavía son de bajo valor pero que están mostrando una buena repetición de compra. Te recomendamos estos journeys para seguir fidelizando a estos clientes.

• Upselling Inteligente: Envío de recomendaciones de productos complementarios para aumentar su gasto.
• Programa de Lealtad: Envío de ofertas exclusivas para que se unan a programas de lealtad y aumenten su compromiso.
• Feedback del Servicio: Envío de encuestas de satisfacción después de cada compra para garantizar una experiencia positiva.

8. Cliente Reciente.

Grupo de nuevos clientes que han hecho recientemente sus primeras compras. Necesitas fortalecer el vínculo entre ellos y tu marca, por esto te recomendamos estos journeys.

• Sondeo de Satisfacción: Envío de encuestas para medir su satisfacción con la última compra y recopilar comentarios.
• Descuento de Segunda Compra: Envío de un descuento para su segunda compra como incentivo para regresar pronto.
• Historia de la Marca: Envío de un correo electrónico que cuenta la historia de la marca y su misión.

9. Masa de Bajo Valor.

Este grupo es un segmento de clientes que claramente no has sabido fidelizar. Se trata de clientes de bajo valor con baja frecuencia y con un riesgo importante de no volver a comprar nunca más. Te recomendamos estas acciones automatizadas.

• Ofertas por Reactivación: Envío de descuentos exclusivos para motivar su retorno y aumentar la frecuencia de compra.
• Contenido Educativo: Envío de contenido relevante, como guías de uso de productos, para aumentar su interacción.
• Incentivos de Compra: Envío de ofertas por cantidad para incentivar compras mayores y aumentar su gasto.

10. Hibernador.

Este grupo de clientes llevan inactivos mucho timepo, se trata de clientes de bajo valor y con una alta probabilidad de no volver a comprar nunca más. Necesitas activar este tipo de journeys para incentivar su recuperación.

• Programa de Reactivación: Envío de una serie de correos electrónicos con ofertas progresivas para reactivar su interés.
• Descuento Especial: Envío de un descuento exclusivo como incentivo para realizar una nueva compra.
• Historia de la Marca: Envío de correos electrónicos que cuentan la evolución de la marca y sus novedades.

11. Inactivo.

Este segmento de clientes no ha comprado en el periodo que tengas configurado el modelo de Customer Lifetime Value. Deberías activar journeys de este estilo para conseguir una primera compra de este grupo.

• Recordatorio de Beneficios: Envío de correos recordando los beneficios de ser parte de la comunidad y cómo pueden disfrutarlos nuevamente.
• Ofertas Especiales de Regreso: Envío de descuentos atractivos para animarlos a volver a comprometerse con la marca.
• Invitación a Actualización: Envío de novedades y mejoras en productos para reavivar su interés y motivar nuevas compras.

Beneficios del uso del datamodel de CLV en SFMC.

Al integrar el Datamodel de Customer Lifetime Value (CLV) en tu Salesforce Marketing Cloud (u otras plataformas de CRM, cualquier CDP de mercado o Data Lake) estás abriendo la puerta a un mundo de oportunidades estratégicas. Los beneficios son inmensos y van más allá de una simple mejora en la retención de clientes.

Al segmentar tus estrategias y personalizar tus enfoques de marketing, estarás fortaleciendo tus relaciones con los clientes de manera sostenible.

La segmentación basada en el CLV te permitirá dirigirte a grupos de clientes específicos con mensajes y ofertas adaptados a sus necesidades y preferencias individuales. Esto aumentará la relevancia de tus comunicaciones y mejorará la experiencia del cliente, lo que a su vez impulsará la fidelidad y el valor del cliente a lo largo del tiempo.

Estos son 7 beneficios de utilizar el Datamodel de clasificación de clientes basado en el Customer Lifetime Value.

1. Personalización Avanzada: El Datamodel de CLV te brinda una comprensión profunda de tus clientes, lo que te permite personalizar tus estrategias y mensajes en función de sus patrones de comportamiento y preferencias.
2. Segmentación Precisa: Conociendo el nivel de fidelización de cada cliente, puedes segmentar tu base de datos de manera más efectiva y diseñar campañas específicas para cada segmento.
3. Optimización de Recursos: Al enfocar tus esfuerzos en los clientes de alto valor, optimizas tus recursos y maximizas el retorno de inversión en tus actividades de marketing.
4. Reactivación de Clientes: Identificar a los clientes en riesgo de inactividad te permite tomar medidas preventivas para reactivarlos a través de comunicaciones dirigidas y ofertas personalizadas.
5. Aumento de la Fidelización: Mediante programas de premios y comunicaciones adaptadas, puedes fortalecer la lealtad de tus clientes y mantenerlos comprometidos con tu marca.
6. Mejora de la Retención: Al comprender los ciclos de compra y las tendencias de tus clientes, puedes implementar estrategias efectivas para retenerlos a lo largo del tiempo.
7. Incremento del Valor del Cliente: Al ofrecer una experiencia personalizada y relevante, puedes incrementar el valor de por vida de tus clientes, lo que se traduce en mayores ingresos para tu negocio.

A través del Datamodel de CLV, podrás trazar un camino estratégico que aborde tanto a los clientes de alto valor como a los que muestran signos de inactividad o riesgo de hibernación. Las estrategias personalizadas, como las comunicaciones preventivas y las ofertas especiales, ayudarán a mantener a los clientes comprometidos y a prevenir la pérdida de negocios valiosos.

El uso del Datamodel de CLV en tus estrategias de marketing también te brinda una visión más profunda y completa de tus clientes. Podrás comprender mejor sus comportamientos de compra, sus patrones de gasto y su frecuencia, lo que te permitirá ajustar tus tácticas y mensajes de manera más precisa.

En resumen, enriquecer tus herramientas de marketing con el Datamodel de CLV es un paso hacia la eficacia y la personalización. Estás mejorando la toma de decisiones, aumentando la retención y el valor del cliente, y creando una base sólida para un crecimiento continuo. No subestimes el poder de este enfoque y comienza a transformar tus estrategias de marketing hoy mismo para cosechar los beneficios en el futuro.

Descarga nuestro eBook Enriqueciendo los datos de cliente y aprende a ejecutar una estrategia de personalización basada en el ciclo de vida y las preferencias de cada uno de tus clientes. Nunca antes había sido tan fácil empezar a híper-pesonalizar e incrementar el rendimiento de tus acciones de marketing.