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Las necesidades y preferencias de los clientes están cambiando significativamente, especialmente con las medidas de distanciamiento físico que alteran las rutinas diarias. La pandemia de COVID-19 exige una estrategia para descubrir y abordar los puntos de dolor, las necesidades, las preferencias y el comportamiento de los consumidores ahora y a largo plazo.
Los métodos tradicionales de segmentación de clientes pueden no encajar bien en la situación actual, fluctuante, porque suele ser un proceso que requiere mucho tiempo y no proporciona información suficientemente detallada para atender las necesidades y expectativas de los clientes, que están en constante evolución. Este año se ha acelerado la necesidad de una segmentación avanzada de clientes con el uso de plataformas de análisis como el aprendizaje automático.
La mejor manera de describir al cliente moderno es decir que es diferente, bien informado y conectado. El hecho de que este mundo digital ofrezca poder a las empresas, unido a la verdad de que disponen de herramientas y consejos para tomar decisiones rápidamente, es el aspecto más crucial a tener en cuenta en la segmentación de clientes. La clave para hacer buenos pronósticos es adaptar cada plan de acercamiento a las necesidades de los clientes en función de sus intereses, compras anteriores y patrones (datos históricos), lo que ayuda a planificar, preparar y ejecutar estrategias de salida al mercado y campañas de marketing más eficaces.
El aprendizaje automático para la segmentación de clientes cambiará las reglas del juego gracias a sus algoritmos predictivos. Las empresas pueden ahorrar tiempo e inversión en la recopilación de información útil y producir alcances relevantes para elevar y optimizar la experiencia del cliente.
Los actuales cambios del mercado exigen un pensamiento basado en escenarios fuera de lo común, que puede ser posible con el aprendizaje automático, incluso con datos incompletos. Esta necesidad inmediata requiere un conocimiento profundo de los consumidores y un cambio en los métodos de divulgación para mantener a los consumidores motivados para realizar compras durante y después de la pandemia. Además, la segmentación de los clientes, seguida de herramientas de marketing digital potenciadas por la IA, como los chatbots, y la automatización, son formas innovadoras de avanzar para relacionarse con los clientes y dirigirlos hacia nuevas vías de negocio que explorar.
Un banco de ideas con enfoques novedosos que tengan en cuenta la geografía de los consumidores es un buen comienzo para crear experiencias personalizadas. Esta estrategia puede mejorarse con una mejor comprensión de la geografía, las finanzas y la diversidad de una base de consumidores en evolución. Los enfoques tradicionales de segmentación no serán suficientes para comprender las necesidades del mañana porque los clientes exigirán más, y sus preferencias y expectativas madurarán con los tiempos cambiantes. Todas las empresas tienen que estar preparadas para seguir siendo relevantes. Dado que las fronteras entre el mundo digital y el mundo físico se han vuelto más grises, ofrecer una experiencia personalizada con servicios/productos será algo que todas las empresas tendrán que preparar.
La segmentación de los clientes ayuda a comprenderlos mejor, a personalizar los contenidos y a mejorar la comunicación. Una comunicación personalizada adecuada produce beneficios porque las personas responden a intereses que son específicos de sus necesidades. A continuación se enumeran algunas de las principales ventajas que el aprendizaje automático aporta a la hora de segmentar a los clientes para alcanzar los objetivos empresariales.
Principales ventajas del aprendizaje automático en la segmentación de clientes
- Ayuda a analizar rápidamente grandes conjuntos de datos de clientes que implican múltiples aspectos.
- Es una herramienta rentable que puede ayudar a reducir los esfuerzos y ahorrar tiempo.
- Produce resultados precisos al ayudar a los equipos que trabajan en el análisis, el procesamiento y la realización de pruebas de regresión sobre los datos mediante la identificación de patrones en los puntos de datos.
- Apoya la segmentación de los clientes al superar los límites de las técnicas de segmentación tradicionales, creando grupos de clientes más pequeños basados en atributos claramente definidos.
- Puede adaptar las campañas mediante la personalización utilizando los grupos más pequeños que tienen intereses, características e intenciones similares en términos de necesidades, hábitos y preferencias.
- Elimina los sesgos al automatizar la segmentación de los clientes. Por ejemplo, el ML no asume que todos los jugadores de videojuegos son hombres jóvenes, y puede detectar patrones en los datos que un ojo humano no puede encontrar. Ayuda a minimizar la intervención humana y eleva la precisión.
- La automatización del aprendizaje automático permite escalar fácilmente al ayudar a manejar enormes cantidades de datos con métodos rentables y que ahorran tiempo.
- Reduce el mantenimiento al permitir la automatización de los procesos.
Utilizar eficazmente la analítica avanzada para recopilar información predictiva sobre los clientes es el camino a seguir
Servir al cliente moderno requiere que toda empresa se adelante al cambio provocado por la pandemia y se anticipe a las necesidades del futuro. La táctica de definir los objetivos constituye la base de la segmentación de clientes, y eso responderá a "¿Por qué quiere segmentar a sus consumidores en grupos?" y "¿Qué resultado prevé?". La segmentación de clientes no puede considerarse un proceso puntual. Las aspiraciones empresariales determinan los criterios de segmentación, y los pasos posteriores consisten en adaptar los requisitos de marketing, ventas y servicios.
Técnicas como el crowd-sourcing, y la innovación, la integración de los consumidores y su comportamiento en el proceso de negocio basado en datos son la mejor manera de sobrevivir y prosperar. La búsqueda de una fuente de ingresos secundaria y terciaria a partir del mismo conjunto de clientes mediante la provisión de personalizaciones o extensiones de servicios utilizando Internet y los medios digitales como tema integrado ayuda a la recopilación de datos. Estos datos introducidos en herramientas analíticas ayudarán a anticipar las necesidades del futuro y a que las empresas se preparen para superar los retos creados por COVID-19.
¿Cómo Nisum puede ayudar?
A medida que el panorama digital evoluciona, comprender los patrones de consumo y el comportamiento de los clientes en línea y segmentarlos en función de sus preferencias para predecirlos y atenderlos se ha convertido en una prioridad absoluta para las empresas de todo el mundo. Nisum se especializa en Insights & Analytics, aprovechando la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje automático para ofrecer experiencias impactantes a los clientes.
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