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.
Grupos Customer Lifetime Value
Identifica 4 grandes grupos de clientes según el Customer Lifetime Value.
Segmentos Customer Lifetime Value
Segmenta los clientes en 10 estados según el grado de fidelización.
Grupos Customer Lifetime Value
Descubre la propensión de compra para crear perfiles buyer-persona.
Perfiles Buyer-Persona
Personaliza con los perfiles Buyer-Persona basados en datos.
Recomendación one-to-one
Recomienda los mejores productos para cada cliente en cada momento.
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.