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La segmentación con Big Data: saben quién eres

La segmentación con Big Data
La segmentación con Big Data en el marketing digital

La segmentación con Big Data es una nueva forma de segmentar a nuestros clientes, con técnicas como el RFM. La segmentación demográfica, geográfica, etc. ya no es la técnica más efectiva para ver cuáles son los clientes potenciales de una empresa y desarrollar, en función de eso, las campañas comerciales. En este vídeo, explicamos cómo segmentar a tus clientes con la técnica Big Data.

Cómo segmentar clientes con big data: modelo RFM y formas de clustering

En las asignaturas del colegio y de la universidad relacionadas con el marketing, aprendemos a segmentar el mercado en distintos tipos:

  • Segmentación geográfica
  • Segmentacióndemográfica
  • Segmentación psicográfica
  • Segmentación socioeconómica
  • Segmentación conductual

Después, la forma de segmentar a nuestros clientes cambió, creando distintos tipos de personas como podían ser “metrosexual”, “mujeres alfa”, “adultescentes”, “sigles” o “bobos”.

Sin embargo, esta forma de segmentar clientes se ha demostrado que no siempre es la más efectiva. Son criterios pre-establecidos con modelos de organización de datos estructurados. Muchas veces, no influye que nuestro consumidor viva en el mismo sitio que otro, o que sea mujer u hombre. Puede que personas que aparentemente tengan las mismas características (misma edad y sexo) necesiten estrategias de comunicación totalmente distintas.

¿En qué consiste la segmentación con Big Data?

La segmentación con Big Data era necesaria para revolucionar el marketing digital. Gracias a esta tecnología, podemos encontrar perfiles de consumidor mucho más precisos, mediante el análisis de grandes volúmenes de datos generados rápidamente en tiempo real. Este método cuenta con datos no estructurados, y con fuentes de datos externos que no son de la empresa.

En la siguiente imagen, podemos encontrar una gráfica creada a través de la tecnología Big data. Estos datos tienen en cuenta algo mucho más allá que el lugar de residencia de un consumidor o su sexo, si no datos obtenidos a través de su interacción con redes sociales, información meteorológica, datos obtenidos a través del INE (Instituto nacional de estadística) e información conductual.

Gráfico de clusters en la segmentación de clientes con Big Data
Gráfico de clusters en la segmentación de clientes con Big Data

¿Qué es la información conductual? Consiste en la agrupación de los clientes en función de su actitud en la compra de un producto. En qué momento tiene la necesidad de comprarlo, por qué se siente atraído por eso, su frecuencia de compra, su conocimiento de la marca, su nivel de fidelidad y su ambición de compra.

Este método consiste en crear distintos gráficos en función de distintos aspectos, generando al final del proceso un gráfico definitivo donde podemos ver cuales son nuestros clientes VIP, nuestros clientes potenciales, clientes nuevos, etc.

Las grandes empresas ya usan esta forma de segmentación de clientes, ahora llamado clustering. Cada clúster comparte características similares, y se deben de crear distintas estrategias de comunicación para cada uno de ellos.

Gracias a esa información, podemos tomar decisiones más acertadas y menos arriesgadas, ya que conocemos mejor a nuestro cliente. Podemos saber a través de qué medios ven nuestro contenido y cuáles son sus reacciones.

Además, podemos facilitar al cliente sus métodos de compra, ya que sabemos de qué maneras prefiere comprar y en qué momentos.

Técnica RFM (Recenty, Frequency y Money)

En la segmentación con Big Data contamos con el análisis RFM que consiste en clasificar a los usuarios mediante 3 variables: Recenty, Frecuency y Money.

  • Recenty” se refiere a la última interacción del usuario con nosotros y el tiempo que pasa entre compra y compra. Es interesante saber si la última vez de su compra fue debido a una promoción, o si ha interactuado con anuncios en redes sociales.
  • Frequency” se refiere al número de veces que nuestro usuario ha interactuado con nosotros. Con interacción, deberemos tener en cuenta todas las veces en las que el usuario ha visto nuestra marca a través de promociones por correo, redes sociales, página web, etc.
  • Money” se refiere al valor que tiene para nosotros el usuario, tanto monetario como no monetario. Este valor se puede calcular en función del gasto medio por usuario, pero también con el total de interacciones (como las explicadas anteriormente) que este usuario ha realizado con nuestra marca.

Es impresionante cómo la segmentación a partir de la tecnología del Big Data está transformando la manera tradicional en la que las empresas se dirigen a sus consumidores. Cada vez las marcas saben más de nosotros, lo que necesitamos inconscientemente y lo que más nos atrae. Y ellas gracias a estos datos, saben cómo dirigirse hacia nosotros.

Y a ti esto, ¿te parece positivo o negativo para el consumidor? Quiero saber tu opinión, ¡deja tu comentario! ¡Hasta pronto!

Acerca del autor

María Serrano de la Haza

I am studying Digital Communication & Advertising and Public Relations in English. My objective as a professional in communication is to work by creating and organizing projects and campaigns. I used to give my impulsive attitude to carry our projects and make them succeed. I don’t like to lose time and I feel passionate when I need to elaborate a project or campaign. I know how to manage adobe programs to communicate ideas in the most attractively and effectively way.

I have experience in developing advertising campaigns in an ONG (Spanish Federation of parents with children with cancer). As responsible of communication, I made a strategy to catch more investors to the federation. I needed to use my knowledge of developing advertising campaigns, and I made some posts and videos to draw the attention of our target audience. Besides, I made some suggestions to improve the communication part of the ONG.

I like to organize teams of work and make all the workers feel like a key piece of the puzzle. I always see the potential of every person and guess which will be the best task each person would perform to achieve our objective. I am taking a course on leadership.

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