10 Powerful Behavioral Segmentation Methods to Understand Your Customers

(Fuente)

Si bien esos seis tipos «clásicos» de segmentación conductual siguen siendo muy relevantes hoy en día, también han evolucionado para adoptar nuevos significados, aplicaciones y casos de uso.

En este post exploraremos tanto las interpretaciones «tradicionales» como las «modernas» de cada tipo, a la vez que haremos algunas nuevas adiciones a la lista para incluir algunas nuevas e interesantes formas en que algunos de nuestros clientes y socios están utilizando la segmentación por comportamiento hoy en día.

Los 10 métodos de segmentación por comportamiento son:

(Haga clic para saltar a cada sección)

1. Comportamiento de compra
2. Beneficios buscados
3. Etapa del viaje del cliente
4. Uso
5. Ocasión o momento
6. Satisfacción del cliente
7. Fidelidad del cliente
8. Interés
9. Nivel de compromiso
10. Estado del usuario

Algunos elementos importantes a tener en cuenta antes de sumergirnos:

• Esta lista NO es mutuamente excluyente.
• La forma de definir los segmentos y de utilizar los diferentes tipos de segmentación por comportamiento puede variar mucho dependiendo de su negocio.
• One or more of these segmentation methods can be utilized at the same time or combined with other types of segments.

Purchasing Behavior

How do customers behave differently throughout the path to purchase?

Purchase behavior-based segmentation is about identifying trends in how different customers behave during the process of making a purchase decision.

Purchasing behavior can help us understand:

• How different customers approach the purchase decision
• The complexity and difficulty of the purchasing process
• The role the customer plays in the purchasing process
• Important barriers along the path to purchase
• Which behaviors are most and least predictive of a customer making a purchase

Predictive Behavioral Segments

By leveraging machine learning capabilities to analyze customer behavior throughout the customer journey and identify patterns over time, companies are now building predictive segments based on the likelihood of different customers making a specific purchase.

There are two common ways to use past behavior to predict future outcomes:

• 1. Using past purchases to predict future purchases
  2. Using behavior along the path-to-purchase to predict the likelihood of completing a purchase

Implicit Segments Based on Digital Behavior

Another modern approach uses patterns in digital behavior to understand the variety of ways different customers approach the buying process, in order to identify the key obstacles marketers need to remove from the path to purchase.

There are a variety of ways to approach this, depending on your business. Lacie Larschan compartió algunos ejemplos de comercio electrónico de este método en un artículo reciente. Ella caracteriza a los compradores en seis segmentos de comportamiento diferentes con sus correspondientes buyer personas mediante la formación de suposiciones implícitas basadas en sus interacciones en línea:

• El comprador «consciente del precio» es un cazador de gangas que busca el precio más bajo posible.
• El comprador «Inteligente» es un investigador minucioso y meticuloso que quiere entender cada factor intrincado, antes de comprometerse con uno solo.
• El comprador «Averso al riesgo» es un comprador cauteloso y económicamente cuidadoso, al que le cuesta apretar el gatillo de una compra sin el seguro adecuado, como una buena política de devolución sin complicaciones.
• El comprador «a prueba de necesidades» es un comprador que necesita la confirmación de que el producto es popular y está respaldado por las afirmaciones de sus compañeros.
• El comprador «lo compraré más tarde» es un comprador que carece de urgencia.
• El comprador «persuasivo» es un comprador impulsivo que es muy susceptible a las ofertas de venta cruzada.

Si se puede aprender tanto sobre cómo los diferentes clientes se acercan a una decisión de compra a través de los datos de comportamiento de un solo canal dentro de una sola sesión web, imagine cuánto más podría descubrir utilizando los datos de comportamiento de los clientes que abarcan las interacciones en todos los canales durante un período de tiempo más largo.

Beneficios buscados

¿Qué beneficios principales buscan los diferentes clientes durante una decisión de compra?





Cuando los clientes investigan un producto o servicio, su comportamiento puede revelar información valiosa sobre qué beneficios, características, valores, casos de uso o problemas son los factores de motivación más importantes que influyen en su decisión de compra.

Cuando un cliente otorga un valor mucho mayor a uno o más beneficios sobre los demás, estos beneficios primarios buscados son los factores motivadores definitorios que impulsan la decisión de compra para ese cliente.

Un ejemplo sencillo es el de los consumidores que compran pasta de dientes por diferentes razones:

1. Propósitos de blanqueamiento
2. Dientes sensibles
3. Sabor
4. Precio

Este ejemplo de pasta de dientes B2C puede aplicarse a casi cualquier negocio de cualquier industria. En el caso del software B2B, los beneficios buscados podrían ser características o capacidades específicas, facilidad de uso, beneficios relacionados con la velocidad o la precisión, o integraciones clave con otras herramientas.

Dos clientes potenciales pueden parecer idénticos en términos de sus rasgos demográficos o firmográficos o desde el punto de vista de la persona del cliente, pero podrían tener valores muy diferentes en términos de qué beneficios y características son los más y menos importantes para cada uno.





Si tiene cuatro clientes que buscan un beneficio primario diferente y les envía a todos un mensaje sobre el mismo beneficio, entonces está fallando en el 75% de sus comunicaciones y perdiendo el 75% de su tiempo y presupuesto.

Al comprender el comportamiento de cada cliente, a medida que interactúa con su marca a lo largo del tiempo, puede agrupar a los clientes en segmentos en función de sus beneficios deseados y personalizar su marketing en consecuencia para cada segmento.

¿Qué beneficios son más eficaces para adquirir y retener a los clientes de alto valor?

En algunos casos, el beneficio deseado también puede predecir la probabilidad de compra de un cliente, el valor potencial de por vida o incluso su probabilidad de abandono. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se pueden analizar los beneficios dentro de este contexto:

• ¿Cuáles fueron los beneficios buscados para los prospectos que terminaron comprando? Que no compraron?
• ¿Qué beneficios son más y menos importantes para sus clientes de mayor valor de vida y más fieles?
• ¿Qué beneficios son más y menos importantes para los clientes de bajo valor de vida o los que abandonan?
• ¿Cómo coinciden estos beneficios con sus propuestas de valor y diferenciadores más fuertes?





Con este conocimiento, puede aumentar las tasas de conversión a través de viajes más personalizados y también tener una comprensión más clara de los clientes a los que dirigirse para la adquisición y qué mensajes utilizar para atraerlos.

Etapa del viaje del cliente

¿En qué etapa del viaje se encuentra actualmente un cliente nuevo o existente?

Construir segmentos de comportamiento por etapa del viaje del cliente le permite alinear las comunicaciones y personalizar las experiencias para aumentar la conversión en cada etapa. Además, te ayuda a descubrir las etapas en las que los clientes no están progresando, para que puedas identificar los mayores obstáculos y oportunidades de mejora.

Pero segmentar a tus clientes por etapas del viaje no es fácil.





Un error común es pensar que un solo comportamiento o interacción del cliente es suficiente para determinar con precisión en qué etapa del viaje se encuentra actualmente.

«Este prospecto vio este contenido o hizo clic en este anuncio, por lo que significa que está en la etapa ____________»

En la mayoría de los casos, uno o dos puntos de datos de comportamiento no son suficientes para identificar con precisión la etapa de viaje actual de un cliente.

Los clientes en todas las etapas diferentes interactúan y se comprometen con el contenido y las experiencias diseñadas para todas las etapas diferentes, a través de todos los canales diferentes, en todos los momentos diferentes, y en ningún orden en particular.

La forma más eficaz de determinar con precisión la etapa de viaje actual de un cliente es aprovechando todos los datos de comportamiento de un cliente a través de los canales y puntos de contacto, por lo que puede construir algoritmos ponderados basados en patrones de comportamiento en el tiempo.





Este diagrama muestra el comportamiento de un posible cliente individual durante un periodo de los catorce días anteriores. Este prospecto se encuentra en la etapa de consideración del viaje del cliente, pero sus comportamientos ocurren en un orden completamente aleatorio y no suceden de manera lineal de una etapa a otra. Esta es una visión mucho más realista de cómo puede ser el comportamiento del cliente en un marco de tiempo determinado a medida que interactúa con una marca.

Si trataras de identificar en qué etapa del viaje se encuentra este prospecto basándote en uno o dos de los comportamientos, podrías fácilmente hacer una suposición errónea. Por ejemplo, si usted hizo su juicio por uno de los dos primeros comportamientos, parece que el prospecto está en la etapa de conocimiento o educación. Pero al ponderar los comportamientos utilizando algoritmos construidos a partir de patrones históricos, puede ver cómo se vuelve mucho más claro que la consideración es la etapa de viaje actual más probable para este prospecto.

Tampoco cometa el error de asumir que los clientes simplemente harán una transición natural a la siguiente etapa de su viaje a medida que pasa el tiempo.

Si tiene un negocio de suscripción anual y hace la suposición de que un cliente ha pasado de la etapa de adopción a la de retención en el transcurso del año, puede estar en un duro despertar cuando llegue el momento de la renovación. Una vez más, los datos de comportamiento son la única manera de obtener la verdad, o al menos lo más cercano a ella.

Uso

¿Con qué frecuencia (y cuánto) están usando los clientes su producto o servicio? Cómo lo están utilizando?

El uso de productos o servicios es otra forma común de segmentar a los clientes por comportamiento, basándose en la frecuencia con la que un cliente compra o interactúa con un producto o servicio.

¿Con qué frecuencia viajan los clientes con Airbnb? Con qué frecuencia los clientes compran productos en Amazon?

Para una empresa B2B SaaS, ¿con qué frecuencia los clientes se conectan realmente y utilizan su software? Cuánto tiempo pasan? ¿Cómo lo utilizan? Qué características están utilizando? Cuántos usuarios de la misma cuenta o empresa lo están utilizando?

El comportamiento de uso puede ser un fuerte indicador predictivo de la lealtad o la deserción y, por lo tanto, del valor de por vida.

En un post reciente, Cómo utilizar los datos de comportamiento de los clientes para impulsar los ingresos, compartí un ejemplo de cómo Netflix aprovecha los datos de uso de los clientes para construir segmentos de comportamiento basados en el consumo de contenido mensual de los usuarios, lo que en última instancia les permitió reducir su tasa de deserción y aumentar el valor de por vida de los clientes hasta el punto de que los ejecutivos estiman que ahorra a la empresa 1.000 millones de dólares cada año.

Este caso de uso de Netflix es un buen ejemplo de segmentación de uso basada en la cantidad.

Segmentos basados en la cantidad o la frecuencia de uso

• Los Heavy Users (o «Super Users») son los clientes que pasan más tiempo utilizando su solución y/o compran con más frecuencia. Estos tienden a ser sus clientes más ávidos y comprometidos, que a menudo también pueden confiar más en su producto/servicio.
• Los Usuarios Medianos o Promedio son clientes que usan o compran semi-regularmente, pero no muy frecuentemente. A menudo, estos pueden estar basados en el tiempo o en eventos.
• Los usuarios ligeros son clientes que utilizan o compran mucho menos en proporción a otros clientes. Dependiendo de su negocio, esto podría incluso significar usuarios de una sola vez, pero de nuevo, depende del uso relativo al resto de su base de clientes.

Estos segmentos de comportamiento basados en el uso son invaluables para entender por qué ciertos tipos de clientes se convierten en usuarios pesados o ligeros. Al segmentar de esta manera, puede probar diferentes acciones y enfoques para aumentar el uso de los clientes existentes y atraer más clientes nuevos con una mayor probabilidad de seguir los mismos patrones de comportamiento de uso que sus superusuarios.

Con el tiempo, es fundamental supervisar los cambios en el comportamiento de uso de los clientes. De este modo, podrá identificar los problemas y las oportunidades tanto a nivel agregado (para calibrar el rendimiento general del negocio) como a nivel de cliente individual (para identificar, por ejemplo, si un cliente podría tener un alto riesgo de deserción).





(Fuente)

Contenido relacionado seleccionado a mano: Cómo reducir el churn con Customer Journey Analytics

Segmentos basados en la calidad de uso

Aunque la cantidad y la frecuencia de uso pueden ser ciertamente valiosos segmentos de comportamiento, un alto uso no siempre se traduce en la mayor parte del valor entregado, tanto para el cliente como, en última instancia, para su negocio

Por ejemplo, un cliente de SaaS podría tener una tonelada de comportamiento de uso del producto, pero en realidad las cosas podrían no ser tan melocotón como parecen en la superficie. Tal vez estén:

• no utilizando el producto tan eficazmente como podrían,
• aprovechando sólo una fracción de las características o capacidades más importantes de la solución,
• sólo utilizan el producto ahora porque tienen que hacerlo, pero están descontentos y buscan cambiar a un competidor a largo plazo.

En los tres ejemplos, la cantidad de uso no es un reflejo del valor que realmente están recibiendo.

Aunque este cliente podría encajar en los criterios de un segmento de «usuario intensivo», en realidad no está recibiendo suficiente valor y probablemente tendrá un alto riesgo de deserción en el futuro (si no lo ha hecho ya).



Basado en la ocasión o en el momento

¿Cuándo es más probable que los clientes hagan una compra o se comprometan con una marca?

Tradicionalmente, los segmentos de comportamiento basados en la ocasión y el momento se refieren tanto a las ocasiones universales como a las personales.

• Las ocasiones universales se aplican a la mayoría de sus clientes o público objetivo. Las vacaciones y los eventos estacionales son un ejemplo típico, en el que los consumidores son más propensos a realizar ciertas compras en torno a la temporada de vacaciones o en determinados momentos del año.
• Las ocasiones personales recurrentes son patrones de compra para un cliente individual que se repiten de forma consistente durante un periodo de tiempo, que podría ir desde ocasiones anuales como cumpleaños, aniversarios o vacaciones, compras mensuales como viajes de negocios o incluso rituales diarios como parar a tomar una taza de café de camino al trabajo cada mañana.
• Las ocasiones raras-personales también están relacionadas con clientes individuales, pero son más irregulares y espontáneas, y por lo tanto más difíciles de predecir, como la asistencia a la boda de un amigo.

Aunque pueden ser muy difíciles de predecir, es sin embargo posible (quizá recuerde los titulares de hace unos años en los que Target utilizó famosamente los datos de los puntos de venta para averiguar cuándo comercializar pañales y otros productos para bebés a las mujeres basándose en cuándo habían comprado previamente pruebas de embarazo. )

Segmentos de segmentación por hora del día, día de la semana, etc.

Otra aplicación más moderna de la segmentación conductual basada en el tiempo tiene que ver con los momentos en los que un cliente tiene mayor propensión a comprometerse con una marca o ser más receptivo a las ofertas.

Los patrones de comportamiento en las preferencias de los clientes individuales para leer el correo electrónico, navegar por las redes sociales, investigar productos y consumir contenidos son ejemplos que pueden aprovecharse para ayudar a los profesionales del marketing a entender los mejores días y horas para dirigirse a diferentes clientes con ofertas.

Netflix, Dominos, Open Table y Hotel Tonight me envían correos electrónicos los viernes más que cualquier otro día de la semana. ¿Por qué? El contenido, la entrega de pizzas y las reservas de última hora en restaurantes y hoteles son cosas que es más probable que consuma o compre durante el fin de semana.

Segmentos según el tiempo transcurrido desde la compra o acción anterior

Otro enfoque basado en el tiempo es predecir cuándo es más probable que los clientes realicen una compra basándose en la cantidad de tiempo que ha transcurrido desde una compra o acción anterior.

Por ejemplo, un cliente podría ser mucho más propenso a comprar de nuevo en las semanas o meses siguientes a una compra inicial o, por el contrario, mucho menos propenso a realizar una compra de venta ascendente o cruzada hasta que haya transcurrido una determinada cantidad de tiempo desde una compra inicial o una renovación. El mencionado caso de la prueba de embarazo de Target sería otro ejemplo de esto.

Satisfacción del cliente

¿Cómo de satisfechos están tus clientes, REALMENTE?





Las encuestas NPS® y otros mecanismos similares de retroalimentación de los clientes son ciertamente métodos valiosos para ayudar a medir la satisfacción de los clientes, pero no se puede confiar sólo en ellos.

Aquí hay tres razones por las que:

1. Típicamente, sólo una fracción de los clientes participa.
2. Ya sea que esté ejecutando encuestas anualmente, semestralmente, trimestralmente, o incluso mensualmente o semanalmente, esto deja una cantidad significativa de tiempo entre los puntos de recolección de datos, dejándolo en la oscuridad durante largos períodos de tiempo durante los cuales el nivel de satisfacción de un cliente puede cambiar drásticamente.
3. Como señaló Swati Sahai en su reciente post sobre cómo medir la experiencia del cliente, confiar únicamente en el NPS como métrica de la experiencia del cliente es un enfoque ineficaz porque no refleja con precisión las necesidades y experiencias cambiantes de los clientes en las diferentes etapas del viaje del cliente.

Los comportamientos de los clientes pueden ser una fuente mucho más precisa y fiable para medir la satisfacción, especialmente con datos que pueden ser capturados y actualizados en tiempo real, y en cada etapa del viaje del cliente.

Hay muchas fuentes de datos disponibles a través de las cuales el comportamiento del cliente puede ser aprovechado para medir la verdadera satisfacción de un cliente en cualquier momento. La evidencia de las experiencias negativas de los clientes puede encontrarse en muchos lugares, y detectarse a través de muchos canales, sistemas y herramientas diferentes en toda la organización. Lo mismo ocurre, por supuesto, con las experiencias positivas de los clientes.

Los centros de llamadas, los portales de asistencia, los foros de ayuda, los sistemas de facturación y CRM y las redes sociales son sólo algunos de una larga lista de ejemplos en los que podrían residir estos datos.

Segmentando primero a sus clientes por satisfacción -como ocurre con toda segmentación- podrá decidir el conjunto de acciones adecuadas para cada segmento y, a continuación, cuantificarlas y priorizarlas por su potencial impacto empresarial.

High Satisfaction Segment	Low Satisfaction Segment
Target with up-sell or cross-sell opportunities Reach out to for references or case studies Eligible for loyalty program Analyze customers in this segment to identify patterns that might lead to high satisfaction	Suppress from up-sell, cross-sell and other promotional offers Target with retention campaign Prioritize personal reach out from customer service or success team Analyze customers in this segment to identify potential root causes of low satisfaction

By segmenting your customers by satisfaction you can determine the answers to questions such as:
Which of your customers are most and least satisfied at any given time?

Which factors have the biggest impact on customer satisfaction?



Customer Loyalty

Who are your most loyal customers? How can you maximize their value and find more customers like them?





(Source)

Your most loyal customers are the most valuable assets to any company (arguably with the exception of its employees.) Son más baratos de retener, suelen tener el mayor valor de por vida y, lo más importante, pueden convertirse en los mayores defensores de su marca; el objetivo final de toda relación con el cliente.

A través de los datos de comportamiento, los clientes pueden ser segmentados por su nivel de lealtad para ayudarle a identificar a sus clientes más fieles y entender sus necesidades para asegurarse de que los está satisfaciendo.

Los clientes leales pueden ser candidatos perfectos para programas que ofrezcan un trato especial y privilegios, como programas de recompensas exclusivos para nutrir y fortalecer la relación con el cliente e incentivar la continuidad de los negocios futuros.

Algunos ejemplos clásicos de B2C de este tipo incluyen los programas de viajeros frecuentes de las aerolíneas, los miembros de las tarjetas de crédito «platino» o los huéspedes preferentes en hoteles y casinos.

Además de maximizar los ingresos de los clientes fieles, hay muchos otros beneficios potenciales que pueden aumentar el valor de por vida de la relación, como las referencias, los avales y los testimonios, la participación en estudios de casos, la aportación de comentarios sobre el producto y, lo que es más importante, el hecho de compartir el boca a boca positivo con sus compañeros.

Utilice la segmentación conductual de la fidelización de clientes para obtener respuestas valiosas a preguntas importantes como:

¿Cuáles son los factores y comportamientos clave a lo largo del recorrido del cliente que conducen a la fidelización?

¿Qué clientes son los mejores candidatos para los programas de fidelización o de promoción?

¿Cómo puede mantener contentos a sus clientes más fieles y maximizar el valor que obtiene de ellos?

Interés

¿En qué están interesados los diferentes clientes?

Entender los intereses personales y profesionales de sus clientes es clave para la personalización, el compromiso del cliente y la entrega de valor.

La segmentación del comportamiento basada en los intereses puede ser fundamental para ofrecer experiencias personalizadas que mantengan a los clientes comprometidos y vuelvan a por más. Esto es cierto independientemente de si su objetivo es aumentar el uso de los productos, dirigirse a los clientes con ofertas de venta cruzada o de mejora, o entregar el contenido y las comunicaciones adecuadas para nutrir a los clientes y ayudarles a avanzar en el camino de la compra, o en el camino de la promoción.

Netflix, Amazon y Spotify utilizan motores de recomendación para sugerir contenidos y productos totalmente basados en los intereses de comportamiento de los clientes.

Una de las grandes ventajas del comportamiento de intereses es la capacidad de conectar implícitamente intereses específicos con otros posibles intereses relacionados.

Al hacerlo, cada vez que se captura un comportamiento de interés del cliente, no sólo se está ponderando el nivel de interés de un cliente en un tema concreto, sino que también se está multiplicando el número de intereses/temas potenciales adicionales que podrían ser eficaces para captar a ese cliente.





El aprendizaje automático puede ayudar a escalar el proceso. A medida que un número cada vez mayor de clientes se comprometa e interactúe, habrá más comportamientos basados en intereses que descubrir, inferir y ponderar a lo largo del tiempo.

Nivel de compromiso

¿Cómo de comprometidos están sus clientes? Quiénes son sus clientes más y menos comprometidos?

Al principio de este artículo hablé de la segmentación conductual basada en el uso, que se refiere específicamente a las interacciones de los clientes con su producto o servicio. Aunque segmentar a los clientes por su nivel de compromiso puede incluir el uso, también abarca un espectro más amplio de interacciones de los clientes con su marca que puede ser igualmente valioso para calibrar la fuerza de la relación con el cliente.

La forma de definir el «compromiso» variará en función de su empresa y su función, pero creo que todos podemos estar de acuerdo en que, en términos generales, el compromiso es bueno.

Si un cliente tiene experiencias positivas con su marca y, como resultado, está dispuesto a interactuar con más frecuencia y a pasar más tiempo comprometiéndose con su marca, esto suele ser una buena señal de resultados positivos a seguir.

The more time a customer spends engaging with your brand and having positive experiences, the more likely that:

• Trust is increasing.
• A positive perception of the brand is developing.
• Their brand relationship is strengthening.
• They are considering making a purchase.

Engagement is a valuable metric in both pre-and-post-purchase realms of the customer journey.

Por ejemplo, puede utilizar la segmentación basada en el compromiso para comprender el grado de compromiso de los diferentes clientes potenciales en su embudo de precompra, o el grado de actividad de los clientes existentes en su comunidad de usuarios.

Puede medir el compromiso a nivel de cliente/contacto individual, a nivel de empresa o cuenta global, o ambos. En cualquiera de los casos, segmentar a sus clientes por su nivel de compromiso es enormemente valioso para entender qué clientes están más y menos comprometidos con su marca en un momento dado y por qué y, lo que es más importante, para averiguar qué va a hacer al respecto.

A continuación se muestra un ejemplo de Engagio, una plataforma líder de Account-Based Marketing, que considera el compromiso como una de sus «5 grandes» métricas de ABM. El software de Engagio permite a los usuarios medir el compromiso conductual en minutos para cada rol individual en una cuenta de clientes potenciales, así como para cada cuenta en general:





(Source)

User Status

User status is another way to behaviorally classify different customers by their relationship to your business.

Below are a few of the most common examples of user status:

• Non-users
• Prospects
• First-time buyers
• Regular users
• Defectors (ex-customers who have switched to a competitor)

But there are many different possible user statuses you might have depending on your business.

Por ejemplo, una empresa con un modelo free to pro o un modelo de prueba gratuito podría tener un estado para los «usuarios freemium» o los usuarios de «prueba gratuita».

Aproveche la tecnología adecuada

Por último, sin la tecnología adecuada, es increíblemente difícil (rozando lo imposible) tener verdadero éxito con la segmentación por comportamiento hoy en día.

Las analíticas de Google, las plataformas de publicidad como Google Adwords y Facebook, y los sistemas de automatización de marketing son ejemplos de herramientas que puede (y debe) aprovechar para analizar, segmentar y dirigirse a los clientes en función de los comportamientos.

Sin embargo, estas herramientas sólo pueden ofrecer una fracción del valor y las capacidades cubiertas en este post. No le proporcionan los datos del recorrido multicanal que necesita para construir segmentos de comportamiento completos ni los conocimientos basados en el recorrido que necesita para orquestar acciones basadas en la experiencia general de cada cliente.

El software de orquestación del recorrido del cliente le permite mejorar las decisiones de personalización en cada uno de sus puntos de contacto, proporcionando una experiencia sin fisuras a cada cliente. Las soluciones sofisticadas le permiten activar nuevas audiencias o actualizar las existentes definidas por los atributos y el comportamiento del cliente. Aprovechar una plataforma que prioriza los viajes, en lugar de las interacciones dentro de los canales en silo, ayudará a su empresa a ofrecer la mejor experiencia posible a los clientes en función de sus objetivos y necesidades únicas.

Es su turno

La segmentación conductual es una técnica para segmentar a los clientes según su comportamiento, de modo que pueda comprenderlos mejor y relacionarse con ellos de forma más óptima a lo largo de sus viajes.

Usando los diez métodos de segmentación por comportamiento descritos anteriormente, puede permitir a los clientes alcanzar sus objetivos únicos, maximizar el ROI, aumentar el valor de vida del cliente y construir un conocimiento más profundo de su base de clientes.