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DOCUMENTO METODOLGICO

diciembre de 2009

Guillermo Crdoba M. 659 889 032

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:

El presente documento muestra los diferentes tipos de segmentacin de clientes que desde unica360 desarrollamos, clasificados en funcin de los objetivos, dimensiones de informacin y modos de aplicacin.

Segmentacin de clientes. Una propuesta de clasificacin por objetivos, dimensiones, modos de aplicacin

Los clientes son diferentes entre s, tienen necesidades diferentes y el valor de unos y otros es diferente. Hoy en da es asumida la conveniencia de identificar segmentos de clientes similares con los que comunicarse de manera diferenciada de otros segmentos.

La segmentacin de clientes no debe confundirse con la segmentacin de mercados. sta no se basa en el cliente-individuo, sino que identifica el mercado con una categora concreta y lo describe en funcin del tipo de clientes que lo componen. Adems, los clientes no estn identificados, con lo que no es posible usar la segmentacin para establecer una relacin personalizada.

La segmentacin de clientes se basa en la existencia de bases de datos de clientes, reales o potenciales, y el uso de tcnicas de anlisis estadstico de estos datos. Dado que existen numerosas aproximaciones a la segmentacin de clientes, proponemos en este documento varias clasificaciones, en funcin de diferentes criterios.

Objetivos, finalidad de la segmentacin: Segmentacin estratgica y segmentaciones tcticas

Dimensiones, o tipos de informacin utilizados

Modo de aplicacin de la segmentacin, principalmente se distingue la aplicacin diferida frente a la inmediata-automtica

Consiste en la reduccin de toda la complejidad de datos de clientes, que pueden ser miles o millones de casos con cientos de datos, a una sola foto donde:

Los clientes se agrupan en un nmero reducido de segmentos

Las variables se reducen a una sola etiqueta descriptiva del segmento, como puedan ser familias promocioneras, singles de paso o despensa a crdito. Estas etiquetas sintetizan la gran riqueza de datos que han configurado el segmento cada una de las transacciones del cliente con todo el detalle, sus caractersticas sociodemogrficas, su distancia al punto de venta, los canales de compra usados-

La imagen a continuacin muestra una distribucin de segmentos tpica en el comercio minorista, en un grfico de dispersin sobre dos variables clave.

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LA COMPRA

DIARIA

media

Frecuencia-

SINGLES

DE PASO

Gasto Medio mensual150

Ticket Medio83

Gasto medioFrecuencia Media1,8

+Regularidad66%=

Antigedad1,5

FIELES DE% Gasto Perecederos15%

% Gasto Promocin45%

PROXIMIDAD

% Gasto Primera Marca10%

% Gasto Primer Precio30%

% Gasto Marca Propia40%

Tamao hogar3,6

FAMILIAS

PROMOCIONERAS+

GRAN COMPRA

DESPENSA

-

Cuadro 1. Mapa de posicionamiento de segmentos estratgicos de una ensea de supermercados

Igualmente, podemos visualizar cmo se posiciona un segmento en el conjunto de variables.

profesional en movilidad clase econmica6

Tamao6.032 13,5%Venta20,7%

Combustible Gasto medio mes128 socios particulares99%TIPO DE BARRIO DEL SOCIO

Combustible Gasleo pct68%socios empresa1%Ciudad y turismo0%

Frecuencia mensual4,01Expansin turstica costera '70s0%

Regularidad0,961 tarjeta por socio95%Pueblo costero e industrial1%

Ticket medio comb en litros33,532 o ms tarjetas por socio5%Urbanizacin y extranjeros0%

Gasto medio en tienda mensual1,96 Expansin turstica segunda lnea '90s0%

Gasto tienda % sobre total2%Renta media por hogar36.127 Rural10%

Ticket medio tienda2,72 Barrio y pequea ciudad industrial55%

Kilmetros totales al ao28.934Semirrural. Agricultura y construccin6%

n EESS de compra1,59Casco antiguo rehabilitado1%

Distancia a ES ms cercana (Km.)3,69Antigedad media del vehculo2001Barrio histrico ciudades y metrpolis4%

ES habitual no es la ms cercana24%Das de alta en perodo %99%Ensanche3%

ES habitual no es ES de referencia8%Barrios de clase media11%

Expansin ciudades y metrpolis10%

Redencin importe medio (vales)19,78TIPO DE VEHCULO

Redencin mensual media (vales)3,76Camin ligero0%

Redencin tienda importe medio (vales)0,01Camin-autobs0%

Redencin en tienda % sobre total0%Coche94%Leyenda de colores

Saldo final vales8,42Furgoneta5%50% mayor que media total, o superiornnnn

Moto1%25% a 50% mayor que media totalnnnn

tasa de desertores1%Otros0%25% menor que media total, o inferiornnnn

Cuadro 2. Ficha de caractersticas de segmento de un programa de fidelizacin de estaciones de servicio

La segmentacin estratgica permite hacer realidad la visin centrada en el cliente, al ser la nica manera de fijar objetivos por cliente. Si, por ejemplo, una entidad financiera busca reducir un 5% la tasa de abandono de los clientes histricos altamente vinculados en pasivo, entonces es necesaria una segmentacin estratgica de clientes. No lo ser tanto si los objetivos se plantean en trminos de producto, por ejemplo incrementar el pasivo captado en un 5%.



Una segmentacin estratgica alcanza el xito cuando es aceptada y utilizada por los responsables de negocio, convirtindose en el mapa conceptual de clientes que toda la organizacin acepta como punto de partida.

Para lograrlo, debe alinearse con los objetivos corporativos y la visin del problema de estos decisores de negocio. Adems, requiere por supuesto capacidades de anlisis avanzado de datos, con tcnicas de minera de datos como clustering o rboles de decisin. Una metodologa estndar sera:

1. Anlisis de negocio. Reuniones con los responsables de negocio y futuros usuarios del modelo direccin comercial, territorial, de marketing-, en torno a:

Consenso de objetivos de la segmentacin.

Exploracin de las tipologas de clientes, conscientes o intuitivas, que la organizacin maneja.

2. Definicin de variables de inicio del proyecto. Se seleccionan por su relevancia, el set definitivo se filtrar por criterios tcnicos en la fase de modelizacin.

3. Presentacin al departamento tcnico del set de variables, acuerdo sobre el modo de entrega y las tareas de las partes.

4. Modelizacin. Es la fase de anlisis estadstico propiamente dicho. Suele usarse la metodologa CRISP, que contempla las fases:

a. Comprensin de los datos

b. Preparacin de los mismos

c. Modelizacin

d. Validacin

e. optimizacin

5. Validacin de negocio de los resultados preliminares, entre los analistas y los responsables de negocio.

6. Presentacin de resultados y validacin definitiva.

7. Explotacin. La segmentacin estratgica se plasma en objetivos estratgicos a travs del plan de marketing relacional y el plan de contactos. El primero constituye el plan de marketing centrado en clientes, fijando los objetivos y lneas bsicas de relacin con cada segmento. El segundo apunta las tcticas de relacin, contactos a realizar con cada segmento.



Estrategiaaccindescripcin12345678910 canales

RecuperacinComunicacin aRecuperacin de clientes que abandonan,mailing,

desertoresestn inactivos 2 3 meses, basado enemailin

vales acumulados si procede, o

g, SMS

condiciones preferentes en un perodo

fijado si no hay saldo

RetencinComunicacin aAgradecimiento por fidelidad,ticket,

clientes Top paracomunicacin de condiciones extra oSMS

"premio" a decidir

evitar desercin

Venta XdaComunicacin aOferta producto (p.e. Tienda, de maneraticket,

cientes con cestagenrico) recordando condiciones Club oplv

mejorndolas en campaa, para clientes

de compra

afines

"estrecha"

Reduccin deReduccin dereduccin en los segmentos queticket,

redencinfrecuencia desistemticamente redimen los vales,plv

principalmente en combustibles

redencin

Incr.Test de forzado deOferta de condiciones preferentes enticket,

Frecuenciafrecuencia porperodos seleccionadosplv

segmento

Cuadro 3. Estrategias, acciones, canales y segmentos afectados en un plan de contactos

Aun cuando no es la aplicacin nica, la gran mayora de segmentaciones tcticas de clientes se enfocan a la optimizacin de campaas de marketing.

De manera simplificada existen cinco grandes tipos de campaas: retencin,

recuperacin de desertores,

venta cruzada o cross-selling,

mejora o up-selling,

captacin de nuevos clientes

Por otro lado, las tcnicas analticas permiten la optimizacin de la campaa en tres momentos de la misma: identificacin inicial de clientes target, test de canales y creatividades, y anlisis de los resultados.

En la tabla a continuacin resumimos los tipos de campaas y mtodos de segmentacin ms adecuados a cada caso.

Retencin de clientes

Recuperacin de desertores

Identificacin de clientes ms rentables, estimacin de la cuota de cliente, simulacin de sendas de abandono y alertas ante eventos de riesgo de abandono reclamaciones, incidencias no resueltas, perodos de inactividad-.

Son campaas altamente dependientes del motivo del abandono, a menudo requieren una investigacin de estas motivaciones de los clientes perdidos. Es clave conocer el valor de vida o valor futuro previsto del cliente, para dimensionar la oferta de recuperacin, y actuar inmediatamente tras la desercin. Obviamente, siempre es preferible trabajar en la retencin de un cliente que tener que hacerlo en su recuperacin.

Cross-selling o venta cruzada

Es definitivo el anlisis de potencial de demanda por divisin, en sectores de retail los anlisis de asociacin permiten generar cestas de la compra y patrones secuenciales de compra. Son campaas muy rentables en compaas o grupos empresariales altamente diversificados. Los motores



Up-selling o mejora de valor

de recomendacin suponen una variante de cross-selling donde la campaa se lanza online, durante el proceso de compra.

De nuevo es clave estimar correctamente la demanda total del cliente en la categora, buscando maximizar la cuota de cliente. En distribucin minorista, suelen dividirse en acciones de incremento de ticket medio y acciones de incremento de frecuencia. En ambos casos a menudo asociados a anlisis RFM Recencia, Frecuencia, valor Monetario-.

Captacin de clientes potenciales

El potencial de demanda se estima mediante la bsqueda de gemelos clientes similares a los que me son ms rentables- o modelizacin sociodemogrfica modelos predictivos de demanda basados en caractersticas sociodemogrficas, generalmente provenientes de fuentes pblicas como censos, padrones, estudios sectoriales-.

Ya se ha mencionado la importancia de las tcnicas de anlisis de resultados. En efecto, toda segmentacin inicial, por buena que sea, puede mejorarse. El conjunto de tcnicas de data mining conocido como clasificadores permite separar los clientes que responden a la campaa de la manera deseada, y describirlos en funcin de una serie de variables predictivas. Los propios modelos de clasificacin sirven, adems, para identificar las variables que mejor funcionan en esta clasificacin. Por todo ello, esta fase de anlisis de resultados es tan importante como la segmentacin previa.

As, podramos concluir, por ejemplo, que una campaa de recuperacin de desertores ha funcionado mejor con los clientes con ms de cinco aos de antigedad, que compran actualmente por internet y se les ha ofertado un cheque de cinco euros para su siguiente compra.

El tipo de informacin de cliente usado en la segmentacin ha evolucionado en paralelo al desarrollo de los sistemas de informacin. Desde las segmentaciones sociodemogrficas generales, ms propias de la segmentacin de mercados, pasando por el anlisis comportamental basado en el valor se llega a los modelos de valor-necesidad, dominantes en la actualidad.

Actitudes, prescripcin, vinculacin, y anlisis comportamental online constituyen las nuevas dimensiones que deben enriquecer los modelos de valor-necesidad.

Matriz de valor vs necesidad. Cada cliente presenta un valor actual sus compras- y unas necesidades o valor potencial, estimado a travs de estudios de mercado, encuestas sectoriales, sociodemografa, estadio de vida del cliente-. Es posible ubicar a cada cliente en esta matriz de valor-necesidad y agrupar a aqullos que presentan valores cercanos para ambas variables.

El modelo puede combinarse con anlisis comportamentales como RFM. Por su importancia como segmentacin base de clientes, la matriz valor-necesidad suele ser el punto de partida para una segmentacin estratgica que posteriormente se enriquecer con nuevas variables.



La estimacin del valor potencial de cada cliente es un proceso complejo y polietpico. Como normalmente no existe una fuente directa, se estima a partir de una combinacin de fuentes indirectas:

Caractersticas sociodemogrficas declaradas por el cliente

Caractersticicas sociodemogrficas y econmicas inferidas a partir de su hbitat con tcnicas de micromarketing- o su estilo de vida hbitos de consumo complementarios, actitudes-

Estudios ad-hoc, destinados a enriquecer la segmentacin comportamental

Variables de relacin, no estrictamente transaccionales. Una llamada por una incidencia es una valiosa fuente de informacin sobre el cliente

Customer lifetime value. El valor de vida del cliente es la proyeccin del valor de cliente a futuro, en funcin de su estadio de vida. Por ejemplo, un hogar recin formado una pareja joven- tiene previsiblemente un ciclo de vida que pasar por el nacimiento de hijos, el incremento del gasto en alimentacin, textil, juguetes, libros de texto, artculos deportivos. Posteriormente los hijos se emanciparn y el hogar quedar como nido vaco, desaparecern muchas de estas necesidades y surgirn otras nuevas, como medicinas o atencin personal.

Por supuesto, existen numerosas excepciones a esta visin de ciclo de vida del cliente, que deben ser detectadas a travs de otras fuentes de informacin, corrigiendo tanto el valor real futuro como el valor potencial futuro.

El grfico a continuacin muestra el ciclo de vida del hogar tpicamente usado en retail.

Clientes Top, mximo

GastoGasto Total

Total

REALIDAD SOCIAL:

Excepciones al modelo

Divisin hogares

Hogares

unipersonales en todo el

ciclo de su vida

EventoSingleNido enNido reciente, Nido llenoNido vacoEdadTiempo

formacin,nacimientode plata

viviendade hijos

La segmentacin geogrfica. En los negocios basados en redes de establecimientos, es clara la importancia de la relacin espacial entre el



cliente y el punto de venta. Las tcnicas de geomarketing hace tiempo que se vienen usando para estudiar e interpretar esta relacin espacial. Una aplicacin clsica en retail y venta directa es el RFML al clsico RFM aade la Localizacin-.

Con la extensin de las tecnologas de visualizacin y anlisis geogrfico, estos anlisis resultan menos costosos y se realizan de manera sistemtica. Adems, se integran en las tareas de segmentacin estratgica y tctica hasta constituir una parte central de ellas, y poco a poco van conquistando un lugar en los cuadros de mando y sistemas de reporting de marketing. las tcnicas de anlisis avanzado modelos de gravedad, Huff, MCI- se van generalizando y surgen nuevas aproximaciones de marketing espacial.

As, podemos calcular el tiempo de desplazamiento, a pie y en coche, de un cliente potencial al que tratamos de atraer a nuestro punto de venta con una campaa de captacin. Podemos, tambin, personalizar la comunicacin con un mapa que le indique la ruta que debe seguir hasta l. Con los sistemas de geolocalizacin y conectividad de los modernos telfonos mviles, es posible tambin detectar cuando un cliente frecuente se encuentra dentro o cerca del establecimiento y lanzarle una oferta personalizada.

La segmentacin geogrfica es tambin la tcnica que nos permite integrar las visiones de cliente y de punto de venta en una nica, enriqueciendo la segmentacin de puntos de venta con el conocimiento de los clientes, y viceversa. Es una aproximacin fundamental a la hora de optimizar redes de establecimientos y reasignar clientes a puntos de venta.

El enfoque comportamental. El llamado behavioural targeting (BT) se entiende como el anlisis de las pautas de navegacin en el mbito del comercio electrnico, con objeto de conocer al cliente y personalizar la relacin con l. Es una prctica tan antigua como el propio e-commerce, pero se ha visto extendida recientemente gracias a la proliferacin de software especfico, alguno incluso gratuito, y al auge del comercio electrnico, cada vez ms rentable en s mismo.

En el fondo constituye una extensin de los modelos de valor-necesidad, con el aadido de que, al menos tericamente, la totalidad de la vida online del cliente puede ser monitorizada. Es decir, para cada cliente podramos llegar a conocer qu caractersticas de producto usa como trminos de bsqueda, qu productos compara antes de decidirse por uno, qu otras webs de venta consulta, qu recomendaciones solicita y en cules confa, en qu punto del proceso de compra abandona

En la realidad, existen limitaciones a la hora de identificar al cliente nico en diferentes sesiones, tanto tcnicas como ciertas restricciones legales e incluso ticas en el uso de la informacin de navegacin. Tampoco es fcil asimilar la ingente cantidad y diversidad de informacin que se genera. Pero es seguro que el conocer todos sus pasos, al menos una vez dentro de la



web de la empresa, permite enriquecer los modelos de valor-necesidad hasta nuevos niveles de conocimiento del cliente y personalizacin de la oferta.

En cuanto a la visin nica de cliente para su segmentacin, el prximo paso, aun insuficientemente resuelto, ser sin duda la integracin de este anlisis del comportamiento online con el comportamiento offline del cliente. Todos consumimos, consultamos, nos relacionamos indistintamente online y offline, y muchos de nosotros nos informamos online para posteriormente hacer una compra en un establecimiento o por telfono.

La integracin del anlisis de los logs de navegacin en sistemas de data mining o customer analytics through the line se presenta as como la nueva frontera de la segmentacin de clientes.

La dimensin relacional. Las interacciones entre la empresa y los clientes, ms all de las propias de la prestacin del servicio, son claves a la hora de generar vnculos entre ambos. Y este vnculo es el que puede llegar a generar fidelidad por parte del cliente.

Debemos recordar que un cliente retenido no es un cliente fiel, necesariamente. La fidelidad es un sentimiento, una emocin, mientras que la retencin puede darse por un clculo racional, o la simple ausencia de un competidor atractivo. Esta es una relacin habitual entre consumidores y proveedores de telefona, comunicaciones o utilidades.

Toda relacin habida fuera de la pura prestacin del servicio es una oportunidad enorme, tanto desde el punto de vista de segmentacin qu mejor manera de conocer al cliente que hablando con l- como desde la visin de fortalecimiento de la relacin. Incidencias, soporte tcnico, reclamaciones, solicitudes de presupuestos o informacin general son grandes oportunidades en este sentido. Y, dado que esta interacciones tienden a ser espontneas y desestructuradas, cada vez cobra ms importancia el software que recodifica el lenguaje, hablado o escrito text mining, anlisis semntico, reconocimiento de voz- convirtiendo estas interacciones en nuevas variables que enriquecen el conocimiento del cliente.

La dimensin social. El auge de las redes sociales online ha sacado a la luz realidades sociales conocidas, pero poco explotadas desde la segmentacin de clientes:

El mejor prescriptor de un producto es un amigo, pariente, alguien de nuestra red social

Existen personas con alta capacidad de prescribir, influir en su red social. Igualmente, las hay que tienen gran cantidad de relaciones sociales

El auge de la web 2.0, caracterizada por la interactividad y las relaciones interpersonales, ha rescatado del mbito acadmico las tcnicas de anlisis de redes sociales (SNA, social network analysis), que ahora se aplican a grandes cantidades de intercambios digitales.



Los marketers buscan sobre todo a los influenciadores de las redes sociales, a travs de las web sociales, pero tambin analizando los reenvos de emails, mensajes instantneos entre colaboradores de un proyecto, intercambios de links y audiencias en blogs, etc. Es claro que, volviendo al concepto de valor, uno de estos influenciadores es mucho ms valioso de lo que sus transacciones como cliente indican.

Tradicionalmente, la segmentacin, lanzamiento de la accin y anlisis de resultados de la misma se han realizado en diferido. Es decir, analizando unos datos histricos, que pueden ser proyectados al presente, tomamos la decisin de interactuar con unos clientes. Posteriormente llevamos a cabo la interaccin, y una vez finalizada la campaa, o gran parte de ella, analizamos sus resultados en busca de grupos de clientes de mayor respuesta.

Todas estas operaciones pueden actualmente realizarse en tiempo real, definiendo un detonante el trmino anglosajn trigger es de difcil traduccin-que lanza una oferta inmediata al cliente, si ste realiza una accin tambin en tiempo real.

Los negocios online, por su naturaleza, son los que ms fcilmente se benefician de esta segmentacin, a travs de los llamados motores de recomendacin. Todos hemos visto cmo al aadir un libro A en nuestra cesta de la compra virtual la pgina web nos recomienda ms libros que compradores del libro B han comprado tambin. Se trata de un anlisis de reglas de asociacin explotado online.

Pero la tecnologa tambin permite cada vez ms segmentacin en tiempo real en el mundo offline, algunas acciones son ya de uso comn, otras las veremos en un futuro cercano.

Supermercados y retailers pueden generar un cupn descuento personalizado que la lnea de cajas imprime, cuando realizamos determinada compra y nos identificamos con nuestra tarjeta de fidelizacin. La tarjeta permite combinar nuestro histrico de compra y segmento con la compra actual, para decidir la oferta que necesitamos para la siguiente compra.

El telfono mvil es ya un dispositivo convergente que empieza a desarrollarse como soporte virtual de identificacin. Los proyectos piloto de la cadena Starbucks leyendo cdigos de barras enviados previamente a un iphone han sido exitosos, y abren el camino a la desaparicin definitiva de la tarjeta de fidelizacin como un plstico con banda magntica. Una vez nuestro telfono nos identifica como clientes, en funcin de nuestro histrico podemos recibir las ofertas personalizadas a la entrada de la tienda. As, el cupn lo recibimos antes de la compra, listo para ser gastado, y sin gasto de papel.


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