Guía para la segmentación: 4 técnicas para campañas de email eficaces

Pero, ¿qué significa concretamente? ¿Cómo se traduce en la práctica? La respuesta está en la segmentación, el conjunto de actividades que sirven para subdividir nuestra base de datos en grupos relevantes. Ya hemos explicado cómo aumentar las ventas gracias a los mensajes automáticos; ahora te llevaremos a descubrir las actividades fundamentales de segmentación.

Antes de seccionar los contactos y crear mensajes personalizados, es necesario efectuar un análisis detallado de los datos, entender qué datos hemos tomado, la cantidad, el tipo, si están actualizados o están obsoletos. Sólo conociendo el valor de la base de datos se puede determinar el mejor tipo de segmentación.

En segundo lugar, es necesario definir la estrategia de marketing, el perfil de cliente con quien se desea comunicar. El análisis de los datos ayuda a entender qué información se necesita, si es suficiente la que tenemos o si necesitamos adquirir nuevos datos. Una actividad compleja, que MailUp te permite afrontar mediante las funciones avanzadas de segmentación de la plataforma, y ​​con ayuda de cuestionarios, formularios digitales y campañas de adquisición en canales cruzados.

Una vez definidos los objetivos y analizada la base de datos, es el momento de segmentar los contactos. Veamos algunos ejemplos.

La segmentación por datos de identificación es la forma más fácil de subdividir los contactos: género, edad, domicilio, son solo algunas de las informaciones útiles para crear los clúster. Son datos que se obtienen fácilmente, que el usuario a menudo comunica durante el proceso de suscripción.

Si quieres crear un formulario de recolecta de datos que contenga muchos campos, no olvides asegurarte de que el único campo obligatorio sea el de solicitud de la dirección de email, dejando al usuario la opción de decidir qué datos y cuánta información desea compartir. Porque, en este nivel de interacción, tus interlocutores están menos inclinados a compartir demasiada información sobre sí mismos.

Asegúrate, por tanto, de que la información que solicitas sea la necesaria para tu estrategia. Peticiones excesivas pueden llevar a menores tasas de conversión.

La segmentación por datos de comportamiento se centra en las acciones que los usuarios realizan, por ejemplo, en respuesta a un email enviado o navegando por el sitio web. Este tipo de segmentación ayuda a comprender en qué etapa del proceso de conversión se encuentran los usuarios.

Si tenemos en cuenta las diferentes interacciones que un destinatario puede tener con un mensaje de email, podemos identificar cuatro clústers basados en cuatro comportamientos:

• el contacto abre el mensaje;
• el contacto no abre el mensaje;
• el contacto abre el mensaje y hace clic en él;
• el contacto abre el mensaje y no hace clic en él.

Si, por ejemplo, te interesa saber cuál es el nivel de participación de tus contactos, puedes calcular el índice de fidelidad con un simple cálculo: pones en relación el número de mensajes abiertos con el número total de mensajes enviados. El siguiente paso es comparar ese dato con estas tres categorías:

• contacto fiel, con un índice igual o superior al 75%. En ese caso, recompensa su fidelidad con contenidos especiales, un servicio gratuito o un descuento especial;
• contacto incierto, si su puntuación de fidelidad está entre el 25% y el 74%: son potenciales clientes, a los que hay que convertir optimizando los contenidos, el objeto, los tiempos de envío, e informándoles de que la fidelidad a tus comunicaciones será premiada;
• contacto no fidelizado, con una puntuación inferior al 24%: son contactos difíciles de reactivar, cuya escasa participación no obedece a una causa bien definida; principalmente, lo que lleva al destinatario a no abrir los mensajes es el valor percibido. Insistir en promociones y ofertas especiales podría ser un arma de doble filo, al generar fidelidad hacia la oferta, y no hacia la empresa.

Son todas las informaciones en relación con el comportamiento de compra, tanto en canales físicos como en canales online: tipo de producto elegido, frecuencia de compra, número de pedidos, valor total de las compras, preferencias por marcas, colores y mucho más.

Orientarse a través de esta información y saber sacar partido de ella, no es fácil. Nuestro consejo es considerar para su análisis los datos que dan carácter a tu base de datos, combinándolos para poner a punto una actividad de segmentación eficaz. Veamos seguidamente algunos ejemplos:

• ofertas especiales, para los clientes que han hecho clic o han comprado en varias ocasiones productos de marcas específicas;
• email para recuperar los carros abandonados, para los usuarios que han seleccionado los productos sin llegar a completar la compra;
• campañas de venta cruzada: si un usuario compró un vestido y un bolso de un determinado color, envíale un mensaje (con o sin descuento) para sugerir productos relacionados del mismo color;
• campañas up-selling: propón una selección de productos de acuerdo con el promedio de gasto de las compras del cliente;
• campañas pre-rebaja: informa por anticipado de los descuentos de temporada, enviando un email a los clientes que han efectuado un cierto número de pedidos en los últimos meses.

Muy popular en marketing y en email marketing, el análisis RFM es un ejemplo avanzado de segmentación que emplea una metodología estadística predictiva del comportamiento basada en tres variables, que permite dar a los clientes una  puntuación para cada parámetro de medida solicitado:

• recency: la fecha de la última compra efectuada;
• frequency: la frecuencia de compra;
• monetary: el gasto medio en un determinado período de tiempo.

Los tres principios del análisis RFM son:

• los clientes que han comprado recientemente son más receptivos a nuevas promociones que los clientes que compraron en fechas más distantes;
• los clientes habituales son más receptivos que los ocasionales;
• los clientes que tienen un promedio de gasto alto son más receptivos que los que gastan menos.

Los mejores clientes, a los que se dirigen mensajes dedicados y personalizados, son por supuesto los que obtienen puntuaciones RFM altas. Te aconsejamos establecer un umbral de puntuación, por debajo del cual no resulta conveniente proseguir con el envío de campañas, y experimentar nuevas estrategias de re-enganche.

¿Y tú? ¿Qué criterios adoptas para subdividir tus contactos? Comparte con nosotros, en el siguiente espacio, tus técnicas de segmentación.