Las 5 mejores prácticas para segmentar tus Datos en tu estrategia CRM

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Visuel Las 5 mejores prácticas para segmentar tus Datos en tu estrategia CRM

La personalización y la relevancia de los mensajes son esenciales para atraer y retener a los clientes. Y es aquí donde la segmentación de datos en tu estrategia CRM juega un papel crucial. Al entender y categorizar a tus clientes en grupos distintos, puedes crear comunicaciones bien dirigidas y efectivas.

En este artículo, te presentaremos las 5 mejores prácticas para segmentar eficazmente tus datos y optimizar tus esfuerzos de marketing. Descubre cómo sacar el máximo provecho de tu base de datos de clientes y ofrecer una experiencia personalizada en cada etapa del viaje del cliente.

1 – Definir objetivos claros de segmentación:


Identifica los objetivos específicos que deseas alcanzar mediante la segmentación de datos


La primera etapa esencial para segmentar eficazmente tus datos es identificar objetivos específicos. ¿Por qué quieres segmentar tus datos? ¿Qué resultados esperas obtener? Definiendo objetivos claros, puedes dirigir tus acciones de marketing de manera más precisa.

Determina los criterios de segmentación relevantes basados en estos objetivos


Una vez que hayas identificado tus objetivos, es importante determinar los criterios de segmentación relevantes para alcanzarlos. Los criterios de segmentación son características o atributos utilizados para dividir tus datos en grupos homogéneos.


Puedes segmentar tus datos basándote en la edad, el sexo, las preferencias de compra o el comportamiento en línea. Si tu objetivo es fidelizar a tus clientes existentes, puedes segmentar tus clientes según su historial de compras, su nivel de compromiso o su valor a largo plazo.

2 – Recoger datos relevantes:


Utiliza diferentes canales para recopilar datos valiosos sobre tus clientes


Es crucial usar diferentes canales para obtener información relevante. Los canales pueden incluir interacciones en tu sitio web, formularios de registro, encuestas, redes sociales, transacciones, interacciones en tienda, centros de llamadas, etc.

Con un enfoque omnicanal, puedes recoger una variedad de datos como las preferencias de compra, comportamientos en línea, interacciones pasadas, datos demográficos, preferencias de comunicación, y ¡muchos otros!

Segmenta los datos según la información demográfica, comportamental y transaccional


Al segmentar tus datos, es importante considerar diferentes dimensiones como la información demográfica, comportamental y transaccional.


Segmentando tus datos según estas dimensiones, puedes crear grupos homogéneos de clientes que comparten características similares. Esto te permite dirigir tus mensajes de manera más efectiva, adaptar tus ofertas y proporcionar una experiencia más personalizada a cada segmento.

3 – Limpiar y organizar tu base de datos:


Elimina duplicados y datos obsoletos para asegurar la precisión y fiabilidad de tus segmentos


Al segmentar tus datos, asegurarte de la precisión y fiabilidad de la información utilizada es esencial. Para ello, se recomienda eliminar los duplicados y los datos obsoletos de tu base de datos.

Los duplicados pueden distorsionar los resultados de tu segmentación y conducir a acciones incoherentes. Del mismo modo, los datos obsoletos pueden llevar a decisiones erróneas y esfuerzos desperdiciados. Por lo tanto, es importante establecer un proceso regular de actualización de tus datos, que puede incluir la verificación de contactos, la eliminación de clientes inactivos o desenganchados, y la actualización de información demográfica y transaccional.

Organiza tu base de datos de manera que la información sea fácil de extraer y analizar


Esto implica estructurar tus datos de manera lógica y coherente, utilizando categorías claras y atributos específicos. Por ejemplo, puedes agrupar datos demográficos en una sección separada, datos comportamentales en otra, y así sucesivamente.


Utilizando sistemas de gestión de bases de datos eficaces, puedes crear campos personalizados, etiquetas o marcas para clasificar y etiquetar tus datos. Esto facilita la búsqueda y extracción de información relevante. Además, utilizando herramientas avanzadas de análisis de datos, puedes obtener insights valiosos sobre tus segmentos, identificar tendencias y tomar decisiones informadas para optimizar tus acciones de marketing.

4 – Segmentar según el ciclo de vida del cliente :


Divide a tus clientes en grupos según su etapa en el ciclo de vida del cliente (nuevos, regulares, fieles)


Esto te permite comprender mejor sus necesidades, expectativas y comportamientos en diferentes etapas de su viaje.

Comienza identificando las diferentes etapas de tu ciclo de vida del cliente, como: nuevos clientes, clientes regulares y clientes fieles. Luego, analiza los comportamientos y características distintivas de cada grupo.

Una vez que hayas segmentado a tus clientes según su etapa en el ciclo de vida, puedes personalizar tus interacciones con ellos de manera más dirigida. Esto puede incluir enviar correos electrónicos de bienvenida a nuevos clientes, recomendar productos relevantes a clientes regulares, o ofrecer beneficios exclusivos a clientes fieles.

Personaliza tus mensajes y ofertas según las necesidades específicas de cada grupo


Utiliza la información disponible sobre tus clientes para adaptar tus mensajes y ofertas a cada grupo de segmentación. Por ejemplo, si segmentas a tus clientes según sus preferencias de productos, puedes enviarles recomendaciones personalizadas basadas en sus compras anteriores. De igual manera, si segmentas a tus clientes según su ubicación geográfica, puedes ofrecerles ofertas específicas en su comercio más cercano.

La personalización no se limita solo al contenido del mensaje, sino también al canal de comunicación. Considera las preferencias de comunicación de cada grupo y utiliza los canales adecuados para alcanzar a tus clientes. Algunos prefieren correos electrónicos, otros SMS o notificaciones push.

5 – Aplicar segmentos dinámicos :


Utiliza segmentos dinámicos basados en criterios en constante evolución


A diferencia de los segmentos estáticos, los segmentos dinámicos se basan en criterios que evolucionan constantemente, lo que te permite seguir los cambios de comportamiento de tus clientes y mantenerte relevante en tus acciones de marketing.

Los segmentos dinámicos se construyen utilizando criterios flexibles y evolutivos, como el comportamiento de compra reciente, interacciones en redes sociales, preferencias de navegación, etc. Estos criterios pueden ajustarse fácilmente según los datos en tiempo real que recolectas.

Utilizando segmentos dinámicos, puedes crear grupos de clientes que comparten características comunes y que son más propensos a responder a ciertas ofertas o mensajes.

Adapta tus segmentos en tiempo real para seguir los cambios de comportamiento y las tendencias emergentes


La segmentación de datos no debe ser un proceso estático, sino más bien un proceso continuo y evolutivo. Para mantener la efectividad, es esencial adaptar tus segmentos en tiempo real para seguir los cambios de comportamiento y las tendencias emergentes de tus clientes.

Monitorea regularmente los datos y análisis para detectar nuevos comportamientos de compra, preferencias cambiantes o tendencias emergentes. Si identificas patrones u oportunidades interesantes, ajusta tus segmentos en consecuencia para incluir esta nueva información.


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