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Valor del cliente como métrica para la segmentación de clientes
La segmentación de clientes se puede realizar teniendo en cuenta múltiples factores, este análisis es realizado teniendo en cuenta los objetivos estratégicos de tu empresa y objetivos específicos a los que quieras orientarte en cierto momento.
Esta segmentación puede realizarse a partir de la clasificación de clientes por estatus, es decir, clientes actuales, clientes activos, clientes inactivos, clientes potenciales o clientes probables, también es posible hacer esta clasificación en función de volumen de ventas como clientes top, clientes grandes, clientes medios y clientes bajos, o pensar en la frecuencia de compra, todo dependiendo del objetivo que quieras trazarte.
Esta segmentación puede realizarse a partir de la clasificación de clientes por estatus, es decir, clientes actuales, clientes activos, clientes inactivos, clientes potenciales o clientes probables, también es posible hacer esta clasificación en función de volumen de ventas como clientes top, clientes grandes, clientes medios y clientes bajos, o pensar en la frecuencia de compra, todo dependiendo del objetivo que quieras trazarte.
La segmentación de tus clientes también puede realizarse en función de su valor, es decir, cuál se su valor en tu empresa y con tus productos o servicios, teniendo como eje la métrica de valor, para definir esta característica es necesario la aplicación de las variables que se requieran durante el proceso de establecimiento de métrica, como pueden ser:
- ● A través de la facturación realizada por cada cliente
- A través de la rentabilidad de cada cliente
- Consumo actual
- Consumo actual de tu marca vs consumo actual realizado a tu competencia
- Consumo realizado a lo largo de la relación con tu marca
El objetivo principal de la métrica de valor es llevar a cabo una segmentación donde se pueda establecer una diferencia entre aquellos clientes “buenos” de los “malos”, logrando conseguir un indicador que permita realizar una comparación entre ambos.
La identificación de clientes a partir de su valor permitirá la implementación de estrategias adecuadas para tu segmento objetivo, logrando generar valor para tus clientes y por consiguiente la generación de resultados deseados.
Un gran ejemplo de eso es la segmentación de clientes por valor realizada por aplicaciones de comidas, donde aquel cliente que tiene un mayor número de ordenes puede adquirir beneficios como subir en el escalafón de la aplicación (cliente oro, plata o diamante) y a su vez obtener beneficios como domicilios gratis o cupones.
Para esta segmentación también se utilizan modelos como Recency, Frequency, Monetary (RFM) que en español recencia (última vez que compró), frecuencia (número de compras) y valor monetario (cuánto gaste en tus productos o servicios), y el modelo de clasificación de machine learning, que ayuda en la identificación de patrones y datos masivos para generar predicciones.
En Macrosig utilizamos múltiples estrategias para que obtengas información relevante para la implementación de acciones encaminadas al logro de tus objetivos estratégicos. Si quieres conocer más sobre este servicio contáctanos vía WhatsApp o cotiza en línea.
La identificación de clientes a partir de su valor permitirá la implementación de estrategias adecuadas para tu segmento objetivo, logrando generar valor para tus clientes y por consiguiente la generación de resultados deseados.
Un gran ejemplo de eso es la segmentación de clientes por valor realizada por aplicaciones de comidas, donde aquel cliente que tiene un mayor número de ordenes puede adquirir beneficios como subir en el escalafón de la aplicación (cliente oro, plata o diamante) y a su vez obtener beneficios como domicilios gratis o cupones.
Para esta segmentación también se utilizan modelos como Recency, Frequency, Monetary (RFM) que en español recencia (última vez que compró), frecuencia (número de compras) y valor monetario (cuánto gaste en tus productos o servicios), y el modelo de clasificación de machine learning, que ayuda en la identificación de patrones y datos masivos para generar predicciones.
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