Segmentar el mercado, los clientes y los clientes potenciales es un ejercicio que hacemos todos los días. El objetivo es siempre el mismo: identificar un punto de atención en las personas, una ventaja adicional para proponer un contenido lo más cercano posible a sus necesidades. Hoy en día las empresas pueden recopilar mucha información sobre los usuarios, en un escenario muy complicado. Esta información tiene las características de los big data: hay mucha, cambia rápidamente y es de diferentes tipos. Por eso, antes de poner en marcha un proyecto de marketing automation, es conveniente integrar los datos de la mejor manera posible para construir segmentos refinados.
Integrar los datos para la marketing automation
Para crear segmentos para la automatización del marketing, es necesario enfocar los datos de una manera determinada. Estos son los pasos para empezar con buen pie.
Mapping.
La primera pregunta que hay que hacerse es: ¿qué datos, en qué plataformas? Un proyecto de marketing automation no puede prescindir de un análisis previo de la gestión de la información de una empresa. Por lo tanto, es esencial comprobar en qué plataformas residen todos los datos potencialmente disponibles: CRM, comercio electrónico, tarjetas de fidelización, ERP, sistemas de caja, etc. Luego hay que entender cuáles son funcionales a los objetivos empresariales y centrarse en lo que es realmente útil, distinguiéndolo de lo que es «ruido». Probablemente tendremos mucha información, pero no toda ella contribuirá a la creación de segmentos. Algunos pueden ser irrelevantes desde la perspectiva del análisis del customer journey.
Normalización.
Las plataformas de marketing automation suelen gestionar diferentes fuentes de datos y se encargan de su normalización: comprueban la validez de los datos y los adquieren sólo si son correctos. En algunos casos intervienen corrigiendo los campos de acuerdo con reglas preestablecidas (por ejemplo, introducen el código de país en el campo del número de teléfono). En otros devuelven listas de errores que pueden ser verificados. Por último, la tecnología automatiza el matching de datos rastreando la información hasta un único usuario y descartando/reportando los duplicados.
Sincronización.
La sincronización de datos es algo que normalmente debe adaptarse a las necesidades de la empresa, y los tiempos suelen estar vinculado al modelo de negocio. Una sincronización en tiempo real puede ser costosa en grandes volúmenes, pero en muchos casos es necesaria para devolver a los usuarios una experiencia siempre actualizada sobre sus preferencias y atractiva a nivel de comunicación. Desde luego, no puede ser una actividad manual, pero si no puede ocurrir en tiempo real, debe programarse de acuerdo con la estrategia.
Creación del segmento a partir de los datos
Los segmentos pueden ser de dos tipos. Consideramos datos estáticos aquellos que se basan en información con un bajo nivel de actualización, que ciertamente puede cambiar, pero con un bajo nivel de velocidad y no con una alta incidencia (por ejemplo el género, la edad, pero también la residencia). Por otro lado, la información relativa al contexto de interacción con la marca para cada usuario individual es dinámica: la gente navega por Internet, hace clic, lee, entra en las tiendas, compra y juzga los productos públicamente.
Para gestionar esta complejidad, se requieren tecnologías que no sólo puedan gestionar diferentes formatos de datos, sino que también sean capaces de analizarlos y agregarlos en tiempo real. La información para crear segmentos suele dividirse en tres tipos:
- SOCIO DEMOGRÁFICO: sexo, edad, nivel de estudios, etc.
- HISTORIA DE COMPRAS y RFM: donde se intenta calcular el «valor» del cliente, en función de cuánto y qué ha comprado, con qué frecuencia y en qué momento desde la última vez.
- CONTEXTUAL: el compromiso del usuario en ese preciso momento: páginas vistas, durante cuánto tiempo, clics, aperturas, compartidos, etc.
¿Cómo se crea un segmento? Utilizando las tres dimensiones.
Por ejemplo:
- mujeres navegando desde el móvil, a las 9.00 en Milán
- usuarios que llevan más de 10 días inactivos (en todos los canales) con un gasto potencial x
- clientes habituales, de 35 años, que ya han comprado por un valor igual a x y están viendo un determinado producto
El reconocimiento de los usuarios y, por tanto, su pertenencia a un determinado segmento, permite a la marketing automation ofrecer contenidos cercanos a las necesidades de cada uno de ellos.
Segmentos basados en algoritmos
Como hemos dicho en varias ocasiones, la inteligencia artificial es el motor que puede desencadenar la personalización de la experiencia. Los algoritmos aprenden constantemente de los segmentos y la gran cantidad de información sobre ellos puede ayudarnos a crear otros nuevos.
La automatización del marketing puede encontrar algunas similitudes entre los usuarios, en las que el marketing no ha pensado: por ejemplo, descubrir que todas las mujeres que navegan desde el móvil a las 9.00 también compran un determinado tipo de zapatos. Por supuesto, esto es sólo un ejemplo, pero es útil entender que hay segmentos de usuarios que son similares entre sí y que la perfilación no es un hecho estático. La segmentación es una lógica de aprendizaje continuo: integrar los datos con la marketing automation es, por tanto, la clave para mejorar continuamente la experiencia con la marca.
