Segmentación de clientes e híper-personalización de las comunicaciones de una cadena de retail multi-marca y omnicanal de deportes.
Descubre cómo segmentar los clientes por valor y a personalizar las comunicaciones según perfiles de cliente-persona basados en los hábitos y preferencias de consumo.
Número de clientes
166.400
Número de tickets
1.135.482
Gasto total
79M€
Tickets/Cliente
6,8
Ticket Medio
69,79€
Gasto por cliente
476,25€
¿Cómo llegar a la comunicación personalizada one-to-one?
En este caso de éxito descubrirás cómo personalizar todas las comunicaciones con los gustos y preferencias de compra de cada uno de los clientes.
1
Grupos Customer Lifetime Value
Identifica 4 grandes grupos de clientes según el Customer Lifetime Value.
2
Segmentos Customer Lifetime Value
Segmenta los clientes en 10 estados según el grado de fidelización.
3
Grupos Customer Lifetime Value
Descubre la propensión de compra para crear perfiles buyer-persona.
4
Perfiles Buyer-Persona
Personaliza con los perfiles Buyer-Persona basados en datos.
5
Recomendación one-to-one
Recomienda los mejores productos para cada cliente en cada momento.
6
Beneficios y resultados
Personaliza todas las interacciones y aumenta la conversión de venta.
Con la información transaccional de los clientes creamos cuatro grandes grupos de Customer Lifetime Value de forma automatizada.
- El 13% de los clientes representan el 48% de la facturación global. Se trata de los clientes Outliers y High.
- El 73% de los clientes tan solo representan el 30% de la facturación global. Son los clientes de bajo valor (low).
- La frecuencia de compra es una característica determinante para los segmentos de Customer Lifetime Value.
Incorporamos en el cálculo variables como la recencia de compra, la apertura de emails o el nivel de interacción y creamos segmentos según el grado de fidelización siempre actualizados.
- El 29,8% de los clientes están en un estado hibernado y si no haces nada nunca más volverán a comprar.
- El 28,2% de los clientes están en proceso de hibernación (masa de bajo valor) y necesitas actuar para no perder la mayoría de estos clientes.
- Tan sólo el 1,6% de los clientes que tenemos fidelizados están en un proceso de hibernación (Leal en riesgo y Leal hibernador).
Calculamos la propensión hacia cada uno de los ejes de información relevantes para perfilar los clientes y entender sus gustos y preferencias.
- Cada columna representa un segmento de clientes con características comunas e identificadas con Inteligencia Artificial.
- Cada fila representa cada una de las categorías de productos: moda, calzado, outdoor, running, fútbol...
- Cuanto más intenso és el azul de cada una de las celdas mayor es la propensión de compra de los clientes del grupo hacia aquella categoría concreta.
- Por ejemplo los clientes de la columna 902 tienen una propensión total hacia los productos de running y en menor medida a los de outdoor.
Creamos perfiles Buyer-Persona basados en datos: clientes que compran productos para toda la familia, de muchas categorías distintas de productos y con alta propensión a comprar en periodos de rebajas.
- El cálculo de los perfiles buyer-persona basados en datos se realiza mezclando distintos ejes de información.
- En este caso se utiliza la categorización de productos, el género y edad de los productos y la estacionalidad gracias a las campañas comerciales.
- Este perfil buyer-persona se caracteriza por ser un tipo de clientes que tienden a fidelizarse mucho.
- El perfil buyer-persona lo utilizarás para personalizar las comunicaciones y para crear audiencias lookalike con los mejores clientes.
Recomendación híper-personalizada para un cliente con tendencia a la compra de productos para toda la familia de distintas categorías.
- Para la recomendación de productos utilizamos dos algoritmos basados en Inteligencia Artificial para crear recomendaciones de productos seleccionados para ti o de productos comprados juntos.
- La personalización de productos recomendados en las comunicaciones de email multiplica x2 la conversión a venta.
- Cada cliente recibe una personalización única basada en sus compras previas y la de los clientes de su mismo perfil cliente-persona.
- Con el algoritmo de productos comprados juntos crearás acciones para aumentar el ticket medio entre tus mejores clientes.
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- Multiplica la conversión de tus campañas de email marketing en pocas semanas segmentando las promociones por Customer Lifetime Value y personalizando las recomendaciones por perfil buyer-persona.
- Optimiza los resultados de conversión de tus anuncios de captación de nuevos clientes en las redes sociales creando audiencias lookalike basadas en los mejores clientes de cada perfil Buyer-Persona.
- Mejora la conversión a venta y aumenta el ticket medio ofreciendo los productos más adecuados para cada cliente en cada momento de la navegación durante el proceso de compra.