La segmentación marketing de grupos de clientes es el método predominante para crear publicidad dirigida que utilizan la mayoría de las empresa. Para ello usan métricas básicas que les permiten conseguir una segmentación marketing de clientes potenciales y clientes existentes por género, edad, nivel de ingresos, ubicación y otra información demográfica básica.
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Aunque esta información ofrece detalles interesantes que son esenciales para optimizar las campañas de marketing, sólo representa una fracción de la imagen completa. Una instantánea estática que pasa por alto muchos aspectos importantes del comportamiento del cliente.
En el mundo actual de datos ricos y conectados, es posible acceder y recopilar información de una multitud de canales diferentes. Big data incluye todas las diferentes formas en que los clientes interactúan con las empresas en todas las plataformas. Las empresas ya no pueden permitirse ignorar estos grandes volúmenes de información para enriquecer sus bases datos de clientes existentes con el fin de descubrir tendencias y características que les permitan comprender mejor y conseguir una segmentación marketing más inteligente que permita dirigir a los clientes y prospectos.
Como media, una persona pasa casi dos horas al día (aproximadamente 116 minutos) en los medios de comunicación social, lo que se traduce en un total de 5 años y 4 meses durante toda la vida (SocialMediaToday). Son señales que dejan tras de sí una pista prácticamente indeleble, que las organizaciones pueden aprovechar para conocerles mejor.
Esta intensidad en el uso de las redes e internet crea una inmensa cantidad de datos que requieren un cuidadoso análisis, clasificación y aplicación. Para manejar la afluencia de datos y descubrir pistas subyacentes en el comportamiento del cliente, las organizaciones pueden:
De esta forma, a diferencia de lo que sucede cuando se aplican enfoques de segmentación estática, las acciones y, previamente las decisiones que las impulsan, se adaptan a un contexto específico. Así, es posible tener en cuenta ciertos criterios que permiten a los vendedores orientar las campañas basándose en necesidades y deseos específicos de usuarios y consumidores. ¿Cómo si no sería posible alcanzar tal nivel de precisión? ¿De qué forma se podría lograr a la velocidad necesaria?
Sólo el aprendizaje automático permite a las organizaciones llevar a cabo un análisis de la información entrante en un flujo continuo, tras el que se proporciona constante retroalimentación.
Y, cuando el machine learning se apoya en la analítica predictiva las barreras entre silos de datos y clientes desaparecen. Es el concepto de huella digital del consumidor, que representa la integración cognitiva de las pistas que los consumidores dejan al buscar, navegar, comprar y participar en las redes. ¿Crees que este nivel de contexto podría alcanzarse sólo examinando atributos básicos de la información?
Los nuevos métodos de segmentación marketing de clientes llegan a niveles de detalle extremo, entregando beneficios a empresas de todas las industrias, que adquieren la capacidad necesaria para:
La segmentación marketing dinámica es una realidad para muchas compañías, aunque, antes de poder beneficiarse de sus ventajas, han tenido que actualizar sus sistemas heredados, adoptar nuevas herramientas y adecuar sus planes formativos internos para capacitar a los usuarios de negocio en el manejo de la tecnología.
¿Crees en la aceleración del marketing? ¿Ya has probado la nueva forma de segmentar?