Segmentación de clientes e híper-personalización de las comunicaciones de un eCommerce de gran distribución de productos.
Descubre cómo segmentar los clientes por valor y a personalizar las comunicaciones según perfiles de cliente-persona basados en los hábitos y preferencias de consumo.
Número de clientes
1.268.625
Número de tickets
2.171.495
Gasto total
119M€
Tickets/Cliente
1,7
Ticket Medio
55,06€
Gasto por cliente
94,24€
¿Cómo llegar a la comunicación personalizada one-to-one?
En este caso de éxito descubrirás cómo personalizar todas las comunicaciones con los gustos y preferencias de compra de cada uno de los clientes.
1
Grupos Customer Lifetime Value
Identifica 4 grandes grupos de clientes según el Customer Lifetime Value.
2
Segmentos Customer Lifetime Value
Segmenta los clientes en 10 estados según el grado de fidelización.
3
Grupos Customer Lifetime Value
Descubre la propensión de compra para crear perfiles buyer-persona.
4
Perfiles Buyer-Persona
Personaliza con los perfiles Buyer-Persona basados en datos.
5
Recomendación one-to-one
Recomienda los mejores productos para cada cliente en cada momento.
6
Beneficios y resultados
Personaliza todas las interacciones y aumenta la conversión de venta.
Con la información transaccional de los clientes creamos cuatro grandes grupos de Customer Lifetime Value de forma automatizada.
- El 17,9% de los clientes representan el 59,7% de la facturación global y el 82,1% de los clientes el 40,3%.
- El 82% de los clientes tan sólo han hecho entre una y dos compras y tienen el ticket medio más bajo.
- Los clientes outliers han hecho entre 7 y 8 compras y los clientes de alto nivel rozan las 4 compras de media.
- El ticket medio es 35,93€ en los clientes low, 74,99 en los medium, 87,11 en los high y 121,18 en los outliers.
Incorporamos en el cálculo variables como la recencia de compra, la apertura de emails o el nivel de interacción y creamos segmentos según el grado de fidelización siempre actualizados.
- El 52,9% de los clientes están hibernados o en proceso de hibernación con solo una compra de media.
- Los clientes recientes representan el 20,8%, necesitas impulsar la segunda compra para que no hibernen.
- El 3% de los clientes representan el 18,8% de la facturación y el 6,9% el 22,9% y todos han hecho más de 6 compras.
- Los clientes recientes son los que tienen el ticket medio más bajo y los leales hibernadores tienen el ticket superior.
Calculamos la propensión hacia cada uno de los ejes de información relevantes para perfilar los clientes y entender sus gustos y preferencias.
- Cada columna es un segmento de clientes que comparte la propensión de compra hacia distintas categorías de productos (filas).
- Cuanto más intenso es el azul de cada una de las celdas, mayor es la propensión de compra de aquellos clientes hacia la categoría en cuestión.
- El primer segmento (331) es un segmento de clientes con tendencia a comprar en muchas categorías distintas y es el segmento más fidelizado.
- El segundo segmento (332) tiene tendencia a comprar productos de moda y de deportes. La categoría más adecuada para hacer cross-selling es hogar y cocina.
- El segmento de mayor volumen de clientes es el 329 con una tendencia clara hacia los productos de hogar y cocina y está muy poco fidelizado.
Creamos perfiles Buyer-Persona basados en datos: clientes que compran mayoritariamente productos de Moda, por el canal del eCommerce y de una edad entre 41 y 51 años.
- El cálculo de los perfiles buyer-persona basados en datos se realiza mezclando distintos ejes de información.
- En este caso se utiliza la cateorización de productos, el canal de compra y el rango de edad para crear los perfiles de buyer-persona.
- Es un perfil de cliente-persona que tan solo el 10% de ellos tiende a fidelizarse, siendo el 27% de los clientes muy recientes
- El perfil buyer-persona lo utilizarás para personalizar las comunicaciones y para crear audiencias lookalike con los mejores clientes.
Recomendación híper-personalizada para clientes de entre 31 y 41 años que compran productos de Hogar-Cocina y Moda.
- Para la recomendación de productos utilizamos dos algoritmos basados en Inteligencia Artificial para crear recomendaciones de productos seleccionados para ti o de productos comprados juntos.
- La personalización de productos recomendados en las comunicaciones de email multiplica x2 la conversión a venta.
- Cada cliente recibe una personalización única basada en sus compras previas y la de los clientes de su mismo perfil cliente-persona.
- Con el algoritmo de productos comprados juntos crearás acciones para aumentar el ticket medio entre tus mejores clientes.
Empieza ahora a segmentar a tus clientes y a personalizar las comunicaciones
Con Pleasepoint tienes todas las herramientas necesarias para llegar al nivel de personalización del ejemplo que acabas de ver. Crea tu cuenta o solicita una demo para hacerlo ahora.
- Multiplica la conversión de tus campañas de email marketing en pocas semanas segmentando las promociones por Customer Lifetime Value y personalizando las recomendaciones por perfil buyer-persona.
- Optimiza los resultados de conversión de tus anuncios de captación de nuevos clientes en las redes sociales creando audiencias lookalike basadas en los mejores clientes de cada perfil Buyer-Persona.
- Mejora la conversión a venta y aumenta el ticket medio ofreciendo los productos más adecuados para cada cliente en cada momento de la navegación durante el proceso de compra.