Segmentación por Comportamiento: ¿Segmentas o enriqueces?
Segmentar a nuestros usuarios o clientes es algo básico a la hora de tener efectividad en nuestras campañas de marketing, ya estén orientadas a captar nuevos usuarios o a aumentar la conversión de los que ya son nuestros clientes. Ahora bien, cuando partimos de nuestra base de datos de usuarios y realizamos la segmentación, debemos determinar aquellas variables que serán los ejes de la segmentación. Tradicionalmente, se han utilizado variables más relacionadas con datos demográficos, como puedan ser la edad, sexo, población, región, etc. Estas variables, si bien nos aportan cierta información, son demasiado generalistas, y nos impiden tener una visión clara de los verdaderos grupos de interés entre nuestros usuarios.
Las variables clásicas
Hay que tener en cuenta que la segmentación es una práctica que se lleva realizando décadas y, por tanto, las bases de la segmentación se establecieron en un momento donde no existía la capacidad que tenemos ahora de recopilar y procesar en tiempo real información de comportamiento por parte de los usuarios. Las variables clásicas utilizadas para realizar la segmentación de nuestra base de clientes o usuarios, suelen referirse a datos demográficos o generalistas, como pueda ser la edad del cliente, su sexo, si está casado o no, su nivel de ingresos, la región o ciudad donde vive, o incluso si ya es cliente nuestro o no. Estas variables aportan mucha información, eso está claro, ¿pero de verdad pensáis que podemos tratar a todas las mujeres u hombres por igual? ¿O que todos nuestros clientes entre 25 y 35 años tienen los mismos intereses?
Cuando segmentamos, lo que queremos lograr es obtener grupos de usuarios con similares intereses, o al menos que estén receptivos al mismo tipo de campaña. Cuando no podíamos disponer de otro tipo de información, los datos demográficos eran la base de la segmentación, y era mejor eso que nada. Pero a día de hoy, ya tenemos más que comprobado que las variables demográficas son un mero filtro más para segmentar de forma adecuada a nuestros usuarios, y si bien pueden ser variables interesantes para campañas específicas (por ejemplo para campañas del día de la madre, el día del padre, o incluso enviar mensajes personalizados el día del cumpleaños de nuestros clientes), se quedan muy cortas cuando lo que queremos es generar grupos de usuarios interesados en la misma tipología de productos para poderles enviar una newsletter más efectiva, o incluso para adaptar nuestra tienda online en tiempo real a cada segmento de usuarios para poder aumentar la conversión.
Si queremos sacar el máximo partido a nuestras campañas, no solo debemos segmentar por estas variables clásicas, si no también «enriquecer» la segmentación con los datos de comportamiento de cada usuario.
Enriqueciendo nuestra segmentación con el comportamiento
Siendo realistas, lo que realmente define a nuestros usuarios es su comportamiento en nuestra tienda online, y esa debería ser la base de una buena segmentación. Por ejemplo, la mayoría de las tiendas online siguen enviando sus newsletters con la misma periodicidad a todos sus usuarios, sin importar si han comprado en la última semana o hace más de un año que no acceden a la tienda online. ¿No sería mejor que en lugar de segmentar por variables peregrinas para ofrecer un contenido u otro, segmentáramos primero en función del nivel de engagement que tiene un usuario con nuestra tienda? Así los usuarios más fieles y recurrentes podrían recibir más novedades de nuestra tienda online, mientras que aquellos que solo nos compran esporádicamente recibirán menos comunicaciones para no saturarlos.
Otro caso de ejemplo es el de las creatividades en la homepage. En muchas tiendas, se realiza una selección editorial de alguna marca, artículo o selección de artículos, y se crea una creatividad específica que se sitúa en la homepage de la tienda e impacta a todos los usuarios. El éxito de esta campaña tiene mucho que ver con la selección editorial que se haga para su selección y diseño de la creatividad, pero este enfoque peca de un gran nivel de ingenuidad: una creatividad no va a interesar a la mayoría de nuestros clientes. En estos casos, resulta más interesante crear un conjunto de creatividades en función de los N segmentos más importantes de nuestros compradores y después impactar cada creatividad a cada segmento de nuestra base de datos. Realizar esto de forma dinámica, es simple si contamos con una solución de Behavioral Targeting, que nos permitirá modificar nuestra web en tiempo real en función del comportamiento de cada usuario.
Un último ejemplo. ¿Por qué ofrecer un cupón de descuento a todos nuestros usuarios si lo que queremos es impactar a los usuarios que no han realizado su primera compra en nuestra tienda? Si segmentamos en función del comportamiento, podemos tomar en cuenta el número de compras de cada usuario en la tienda para realizar la segmentación, y con ello seleccionar solo aquellos usuarios que no hayan comprado en nuestra tienda para mostrarles un cupón de descuento que les anime a realizar la primera compra y, con ello, lograr un mayor nivel de confianza.
En definitiva, dejémonos de impactar a todos nuestros usuarios con las mismas campañas, o dejémonos de realizar segmentaciones básicas en función de datos demográficos que en muchas ocasiones no se correlacionan con la realidad de nuestra tienda. Centrémonos en determinar los distintos segmentos de usuarios en función de su comportamiento, y adaptar la experiencia de compra de cada uno de estos segmentos. En definitiva, nuestro objetivo debería ser tener una tienda totalmente dinámica y capaz de adaptarse en tiempo real al comportamiento de cada uno de nuestros usuarios, para ofrecer aquello que más le puede interesar a cada usuario en el momento más adecuado.
