![profilazione utenti a rischio](https://blog.blendee.com/wp-content/uploads/2020/06/profilazione-utenti-a-rischio.jpeg)
Aquí estamos en otro episodio de nuestra serie: Tips de Perfilación de usuarios.
Ocurre muy a menudo, en cualquier tipo de negocio, que el marketing y las ventas se centren únicamente en la adquisición de nuevos clientes, no prestando a menudo la debida atención al mantenimiento de los clientes ya adquiridos. Centrarse en la recuperación de clientes, o usuarios registrados, que no han interactuado con nosotros durante varios meses es una actividad especialmente interesante por tres razones:
- nos permite aumentar el valor del tiempo de vida del cliente
- es una actividad con un coste muy limitado
- puede ser fácilmente automatizada, por lo que no requiere ningún esfuerzo organizativo especial.
Usuarios en riesgo: ¿quiénes son?
El segmento de usuarios en riesgo está formado por aquellos que no interactúan con nuestro sitio o nuestras comunicaciones comerciales durante un periodo de tiempo prolongado, que obviamente será diferente según nuestro tipo de negocio.
Los usuarios en riesgo son, por tanto, aquellos que nos han comprado previamente o simplemente se han registrado en nuestro sitio y luego han quedado inactivos. Se trata de personas que ya han mostrado interés por nuestros productos o servicios y que, por tanto, es muy probable que nos compren.
Por tanto, tendremos que trabajar en primer lugar para medir la relevancia de este segmento y conseguir reducir su número al máximo. Recuperar a estos clientes no suele ser difícil, pero requiere que intervengamos con prontitud, pues de lo contrario con el tiempo estos usuarios se desplazarán a segmentos aún menos activos, hasta que se les considere perdidos.
¿Cómo los identifico?
El seguimiento de los usuarios en riesgo es muy sencillo en teoría, siempre que se disponga de las herramientas adecuadas. Para identificarlos, es imprescindible contar con un sistema avanzado de marketing automation que sea capaz de reconocer a nuestros usuarios y que pueda hacer un seguimiento de todas las acciones realizadas, de manera que podamos realmente reconocer automáticamente a estos usuarios y sus acciones a lo largo del tiempo.
Lo que es muy importante es el hecho de que, la plataforma elegida, automáticamente y puntualmente compruebe los nuevos usuarios durante el día se han convertido en riesgo y luego automatizar el flujo de comunicaciones que tienen como objetivo volver a comprometerse con ellos. Si en realidad esta actividad se hace una vez que no podemos optimizar el rendimiento y se convertirá en una de las muchas tareas repetitivas y hecho por nuestro marketing, el valor añadido reducido a cero.
¿Cómo puedo volver a atraerlos?
Volver a atraer a los usuarios en riesgo no es especialmente complicado… ¡sólo requiere unas cuantas buenas ideas! Un flujo normal de recuperación podría implicar una serie de comunicaciones utilizando los diferentes canales a nuestra disposición, por ejemplo:
- SMS
- Campaña social
- Notificación Web Push
A continuación, crearemos plantillas de comunicación que animen a los usuarios a volver a visitar nuestro sitio. Estas comunicaciones se personalizarán en función del usuario individual para aumentar su relevancia y eficacia. Un paso importante será entonces reconocerlos cuando vuelvan al sitio y mostrarles, por ejemplo, los cupones que les hemos reservado, personalizar las distintas páginas teniendo en cuenta sus gustos anteriores y sugerirles algunas novedades -quizás basadas en intereses o compras realizadas en el pasado-. Una vez diseñada esta experiencia, será nuestra plataforma de automatización la que se encargue de personalizar cada comunicación y automatizar su envío cada vez que un usuario esté en riesgo.
Algunos ejemplos
Veamos un par de ejemplos de correos electrónicos que nos permiten recuperar este tipo de usuarios. Recordemos siempre que, además de los productos sugeridos, podríamos despertar la curiosidad de nuestro cliente con contenidos especialmente relevantes para él. Si nuestro sitio vende productos de compra recurrente podríamos basar los algoritmos de recomendación en los productos más comprados en el pasado por el usuario individual.
![beauty-at-risk-users-example](https://blog.blendee.com/wp-content/uploads/2021/03/5ed9570d13326ee82ea8d057_beauty-example-256x300-2.png)
Si, por el contrario, no estamos hablando de productos de consumo, podríamos, por ejemplo, centrarnos en las novedades de la marca o categoría que se compró la última vez.
![petfood-at-risk](https://blog.blendee.com/wp-content/uploads/2021/03/5ed9570dfd9f326b7c6056db_petfood_example-269x300-2.jpg)
Conclusiones
Como hemos visto, se trata de una estrategia sencilla pero eficaz para recuperar, de forma rápida y consistente en el tiempo, un número de usuarios que correríamos el riesgo de perder y que podríamos tener que «recomprar» a través de los canales de adquisición tradicionales en el futuro.