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Podcast #42 - Marketing automation de fidelización: diseño del buyer persona mediante algoritmos, clusterización y testing

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Pau Valdés nos trae hoy un podcast especial con diferente formato a los habituales. Se trata de un monográfico sobre el marketing automation de fidelización. Para hablar de un tema tan recurrente va a conversar con Óscar Promio.

Oscar es graduado en física y consultor de Enzyme Advising Group desde 2018, y sus principales competencias versan sobre el análisis de datos, construcción de modelos de predicción y machine learning.

Pau introduce el tema distinguiendo entre:

  • Marketing automation de captación: definido como todos aquellos procesos que podemos poner en marcha y que nos sirven para que todos los leads que entran en nuestro sistema puedan ser cualificados. En resumen, separar los leads cualificados de los no cualificados. Aquí manejamos datos de marketing de leads.
  • Marketing automation de fidelización o marketing relacional: lo podemos aplicar en las empresas que tienen bases de datos importantes de clientes y que pueden tener muchos datos de esos clientes y de sus interacciones. Gracias a estos datos podemos poner en marcha campañas muy sofisticadas.

Hasta ahora las automatizaciones en este segundo tipo de marketing relacional eran las típicas de onboarding, bienvenida a un cliente, recuperación de un carrito o incluso envíos automáticos cuando va a vencer un contrato o una suscripción.

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¿Por dónde podemos empezar a sacarle partido a una base de datos de clientes?

Óscar indica que el punto de partida es el dato, donde tiene que haber información de cómo se navega desde la web hasta la compra. Hay que poder diferenciar los tipos de cliente dentro de tu funnel, y para ello existen variables tales como el tiempo de la compra, la periodicidad, el importe del carrito o los grados de madurez del cliente.

Este es el primer paso para poder agrupar a tu buyer persona en cuatro o cinco grupos e impactarle con la máxima eficiencia.

¿Cómo lo hace una empresa?

Lo primero que hay que mirar es el volumen de clientes y que la base de datos sea estable y suficientemente representativa. Lo siguiente será identificar diferentes perfiles de clientes para definir una estrategia de marketing para cada uno de ellos. Después hay que recabar métricas y evaluar los resultados de los modelos. 

Así llegas al marketing automation, donde tienes un línea de tiempo y comportamiento de los clientes. Después solo resta hacer las métricas e ir mejorando los resultados que obtienes.

Es muy importante que, desde el momento en que se hace la página web y se prepara el modelo de datos, se recoja el dato que importa y toda la cantidad de información posible para poder rentabilizarlo posteriormente.

“Hoy en día, el dato es un activo muy importante, y que recojas el dato que importa es muy relevante para lo que tú puedas desarrollar a partir del dato.” Óscar Promio.

Hay que tener en cuenta dónde se genera el dato, pues puede provenir de diferentes fuentes, como la web o un sistema de ERP. 

La parte más complicada de este proceso no es el modelaje, sino el procesamiento del dato, es decir, darle un sentido al dato dentro del negocio. 

La integración de datos de diferentes herramientas y en diferentes formatos es otro de los retos, para presentarlos en una base de datos estructurada con el dato suficientemente nutrido y con sentido.

Una vez tenemos la base de datos estructurada comienza el trabajo de modelaje, donde segmentamos la base de datos mediante diferentes técnicas exploratorias de segmentación, llamadas “algoritmos de clusterización”.

Los usuarios que se incluyen en el mismo segmento tendrán unos atributos muy parecidos y serán buyer persona.

Diferencia entre la segmentación manual y la automatizada

La ventaja de la segmentación automatizada mediante algoritmos es que el sistema es capaz de discriminar a partir de criterios históricos y de comportamiento de cada uno de los usuarios. Se utilizan criterios más flexibles para poder agrupar a los usuarios que reúnan ciertas características, incluso teniendo en cuenta determinadas excepciones que, de forma manual, no se podrían considerar.

De esta forma, los insights y las acciones de marketing que podamos realizar sobre ellos van a ser mucho más efectivos.

Según comenta Óscar: “Es responsabilidad del analista de datos hacerlos accesibles” para compartir el diseño de los buyers persona, ya que tiene un componente de negocio elevado. La dirección de marketing debe conocer los datos para poder generar campañas basadas en el comportamiento que reflejan los datos.

Otros tipos de algoritmos utilizados

  • Algoritmo DBSCAN, donde no puedes fijar el número de clúster, lo decide el algoritmo y genera un clúster de outlayers. Es útil con bases de clientes donde haya clientes con comportamientos muy alejados del comportamiento habitual.
  • Modelos mixtos gausianos, cuya ventaja es que son muy flexibles respecto a la densidad que pueda tener cada clúster.

Dependiendo del tipo de cliente, negocio y cómo esté la base de datos, será recomendable utilizar uno u otro.

Una vez tengamos el buyer persona, hay dos vías de trabajo que deben coexistir:

  • Fase de recabar métricas: ver cómo funcionan las estrategias que vamos poniendo en marcha. Alimentando la información del modelo para su mejor funcionamiento.
  • Planificación de la estrategia: usar esta base de datos de algoritmos supervisados y los buyer persona para clasificar a todos los nuevos usuarios.

En cuanto tengamos todo esto implementado podremos realizar campañas de marketing que se basarán directamente en datos reales y se podrán optimizar de la mejor forma.

Te invitamos a escuchar la charla completa que han tenido Pau y Óscar ahora mismo, o a descargar el episodio y escucharlo cuando te apetezca. También puedes consultar aquí todos los episodios del podcast Marketing Leaders.

Recuerda que si tienes una duda sobre alguno de los temas o tienes alguna pregunta para Óscar o Pau, puedes dejarla en los comentarios e intentarán resolverla.

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