segmentación de clientes
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Agenda
Caso aplicativo: Segmentación de una AFP
Técnicas de segmentación
Metodología
Tipos de segmentación
Fundamentos
No sobreviven los más fuertes ni los más inteligentes sino aquellos que mejor se adaptan a los cambios.
Charles R. Darwin
Los clientes cambian…
Fundamentos *
Los clientes son diferentes entre sí, tienen necesidades diferentes y el valor de unos y otros es diferente.
La segmentación de clientes se basa en la existencia de bases de datos de clientes, reales o potenciales, y el uso de técnicas de análisis estadístico de estos datos.
(*) Artículo De la segmentación covencional a la segmentación relacional Por Ada Gabriela Leyva G.
Fundamentos * La segmentación de clientes es uno de los procesos estratégicos que se
desarrollan en el marketing, que divide al mercado en grupos homogéneos con características similares, para aplicarle una estrategia diferenciada, satisfaciendo de forma más eficiente a cada grupo de clientes.
Definamos segmento como un grupo homogéneo de consumidores en cuanto a deseos, preferencias de compra, uso de productos, estilos de vida, similares, del mismo segmento al cual pertenecen.
Entendamos también el mercado meta como aquel grupo de clientes (segmento seleccionado) que la empresa decide captar y satisfacer más eficientemente que la competencia, dirigiéndole su programa de marketing.
(*) Artículo De la segmentación covencional a la segmentación relacional Por Ada Gabriela Leyva G.
Tipos de segmentación
Según el objetivo: Segmentación estratégica Segmentación táctica
Según la dimensión del cliente: Dimensión de valor vs. necesidad Customer lifetime value Dimensión geográfica Dimensión comportamental Dimensión relacional Dimensión social
Segmentación estratégica Los clientes se agrupan en un número reducido de segmentos.
Las variables se reducen a una sola etiqueta descriptiva del segmento, como pueden ser familias promocioneras, singles de paso, fieles de proximidad o gran compra.
Gasto medio
-
+
+
-
GRAN COMPRA
DESPENSA
FIELES DE
PROXIMIDAD
SINGLES
DE PASO
FAMILIAS
PROMOCIONERAS
LA COMPRA
DIARIA
Fre
cu
en
cia
me
dia
Gasto Medio mensual 150 €
Ticket Medio 83 €
Frecuencia Media 1,8
Regularidad 66%
Antigüedad 1,5
% Gasto Perecederos 15%
% Gasto Promoción 45%
% Gasto Primera Marca 10%
% Gasto Primer Precio 30%
% Gasto Marca Propia 40%
Tamaño hogar 3,6
=
Cuadro 1. Mapa de posicionamiento de segmentos estratégicos de un supermercado
Segmentación estratégica Igualmente, podemos visualizar cómo se posiciona un segmento en el conjunto
de variables.
Cuadro 2. Ficha de características de segmento de un programa de fidelización de estaciones de servicio
6
Tamaño 6.032 13,5% Venta 20,7%
Combustible Gasto medio mes 128 € socios particulares 99% TIPO DE BARRIO DEL SOCIO
Combustible Gasóleo pct 68% socios empresa 1% Ciudad y turismo 0%
Frecuencia mensual 4,01 Expansión turística costera '70s 0%
Regularidad 0,96 1 tarjeta por socio 95% Pueblo costero e industrial 1%
Ticket medio comb en litros 33,53 2 o más tarjetas por socio 5% Urbanización y extranjeros 0%
Gasto medio en tienda mensual 1,96 € Expansión turística segunda línea '90s 0%
Gasto tienda % sobre total 2% Renta media por hogar 36.127 € Rural 10%
Ticket medio tienda 2,72 € Barrio y pequeña ciudad industrial 55%
Kilómetros totales al año 28.934 Semirrural. Agricultura y construcción 6%
nº EESS de compra 1,59 Casco antiguo rehabilitado 1%
Distancia a ES más cercana (Km.) 3,69 Antigüedad media del vehículo 2001 Barrio histórico ciudades y metrópolis 4%
ES habitual no es la más cercana 24% Días de alta en período % 99% Ensanche 3%
ES habitual no es ES de referencia 8% Barrios de clase media 11%
Expansión ciudades y metrópolis 10%
Redención importe medio (€vales) 19,78 TIPO DE VEHÍCULO
Redención mensual media (€vales) 3,76 Camión ligero 0%
Redención tienda importe medio (€vales) 0,01 Camión-autobús 0%
Redención en tienda % sobre total 0% Coche 94% Leyenda de colores
Saldo final €vales 8,42 Furgoneta 5% 50% mayor que media total, o superior nnnn
Moto 1% 25% a 50% mayor que media total nnnn
tasa de desertores 1% Otros 0% 25% menor que media total, o inferior nnnn
profesional en movilidad clase económica
Segmentación táctica Aun cuando no es la aplicación única, la gran mayoría de segmentaciones
tácticas de clientes se enfocan a la optimización de campañas de marketing.
De manera simplificada existen cinco grandes tipos de campañas:
Retención, Recuperación de desertores Venta cruzada o cross-selling Mejora o up-selling Captación de nuevos clientes
Por otro lado, las técnicas analíticas permiten la optimización de la campaña en tres momentos de la misma:
Identificación inicial de clientes target
Test de canales y creatividades
Análisis de los resultados
Identificación de clientes más rentables, estimación de la cuota de cliente, simulación de sendas de abandono y alertas ante eventos de riesgo de abandono –reclamaciones, incidencias no resueltas, períodos de inactividad-.
Son campañas altamente dependientes del motivo del abandono, a menudo requieren una investigación 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 recuperación, y actuar inmediatamente tras la deserción. Obviamente, siempre es preferible trabajar en la retención de un cliente que tener que hacerlo en su recuperación.
Es definitivo el análisis de potencial de demanda por división, en sectores de retail los análisis de asociación permiten generar cestas de la compra y patrones secuenciales de compra. Son campañas muy rentables en compañías o grupos empresariales altamente diversificados. Los motores de recomendación suponen una variante de cross-selling donde la campaña se lanza online, durante el proceso de compra.
De nuevo es clave estimar correctamente la demanda total del cliente en la categoría, buscando maximizar la cuota de cliente. En distribución minorista, suelen dividirse en acciones de incremento de ticket medio y acciones de incremento de frecuencia. En ambos casos a menudo asociados a análisis RFM –Recencia, Frecuencia, valor Monetario-.
El potencial de demanda se estima mediante la búsqueda de gemelos –clientes similares a los que me son más rentables- o modelización sociodemográfica –modelos predictivos de demanda basados en características sociodemográficas, generalmente provenientes de fuentes públicas como censos, padrones, estudios sectoriales-
Tipos de campaña y métodos de segmentación
Segmentación y dimensiones del cliente El tipo de información de cliente usado en la segmentación ha evolucionado en
paralelo al desarrollo de los sistemas de información.
Desde las segmentaciones sociodemográficas generales, más propias de la segmentación de mercados, pasando por el análisis comportamental basado en el valor se llega a los modelos de valor-necesidad, dominantes en la actualidad.
Actitudes, prescripción, vinculación, y análisis 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 través de estudios de mercado, encuestas sectoriales, sociodemografía, estadio de vida del cliente.
El modelo puede combinarse con análisis comportamentales como RFM.
La estimación del valor potencial de cada cliente es un proceso complejo y polietápico. Como normalmente no existe una fuente directa, se estima a partir de una combinación de fuentes indirectas:
Características sociodemográficas y económicas Estilo de vida Estudios ad-hoc Variables de relación
Customer lifetime value El valor de vida del cliente es la proyección del valor de cliente a futuro, en
función de su ciclo de vida.
Tiempo
Gasto
Total
Evento
Clientes Top, máximo
Gasto Total
REALIDAD SOCIAL:
Excepciones al modelo
División hogares
Hogares
unipersonales en todo el
ciclo de su vida
Single Nido en formación, vivienda
Nido reciente, nacimiento
de hijos
Nido lleno Nido vacío Edad de plata
Segmentación geográfica En los negocios basados en redes de establecimientos, es clara la importancia
de la relación espacial entre el cliente y el punto de venta.
Las técnicas de geomarketing hace tiempo que se vienen usando para estudiar e interpretar esta relación espacial. Una aplicación clásica en retail y venta directa es el RFML –al clásico RFM añade la Localización-.
Enfoque comportamental El llamado behavioural targeting (BT) se entiende como el análisis de las
pautas de navegación en el ámbito del comercio electrónico, con objeto de conocer al cliente y personalizar la relación con él. Es una práctica tan antigua como el propio e-commerce, pero se ha visto extendida recientemente gracias a la proliferación de software específico, alguno incluso gratuito, y al auge del comercio electrónico, cada vez más rentable en sí mismo.
Dimensión relacional
Las interacciones entre la empresa y los clientes, más allá de las propias de la prestación del servicio, son claves a la hora de generar vínculos entre ambos. Y este vínculo es el que puede llegar a generar fidelidad por parte del cliente.
Incidencias, soporte técnico, reclamaciones, solicitudes de presupuestos o información general son grandes oportunidades en este sentido.
Dimensión social
El auge de las redes sociales online ha sacado a la luz realidades sociales conocidas, pero poco explotadas desde la segmentación 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.
Metodología
Análisis de negocio
Definición de variables
Presentación al departamento
técnico Modelización
Validación de negocio
Presentación de resultados
Explotación o despliegue
Técnicas de segmentación
Técnicas de Segmentación
Análisis de conglomerados
Métodos jerárquicos
Métodos no jerárquicos
K-Medias
Bietápico
Análisis de factores
Análisis factorial
Análisis componentes
principales
Basado en respuestas
Análisis discriminante
Regresión logística
Análisis CHAID
La segmentación del mercado "inicial" es referencial. Hay que actualizarla permanentemente.
La segmentación perfecta no existe. No podemos plasmar resultados precisos, permanentes entre la segmentación y el actuar del cliente en el tiempo, establecida la condición estática del proceso de segmentar y la condición dinámica, cambiante del cliente.
La segmentación reduce riesgos porque limita nuestro posible actuar a un menor número de posibilidades, dándonos mayor certeza de éxito sobre el segmento a trabajar y podemos optimizarla en términos de potencialidad y rentabilidad, estudiando segmentos más pequeños dentro del mercado meta, lo que nos permitirá desarrollar estrategias más acertadas.
Las etiquetas para la segmentación relacional deben describir la esencia de nuestro propio cliente, puntualmente.
Reflexiones *
(*) Artículo De la segmentación covencional a la segmentación relacional Por Ada Gabriela Leyva G.
Casos aplicativos
• Conocer más a sus afiliados según sus características de rentabilidad, permanencia, etc.
• Se encontró segmentos potenciales para realizar acciones de marketing.
• Clasificación de nuevos afiliados, lo cual permitirá saber su comportamiento a prirori y anticiparnos a la competencia. AFP
• Se logró segmentar a los clientes según el momento de uso de la Tarjeta de débito (Domimgueros, nocturnos, matinales, etc.)
• Se identificó a los clientes que generan mayores ingresos al banco al realizar trxs con su Tarjeta de débito.
• También generamos una segmentación RFM (Recency, Frecuecy, Money) que permitirá ejecutar campañas diferenciadas. Marketing
• Se logró desarrollar e implementar un modelo que calculaba la probabilidad de mal comportamiento de un cliente en un futuro crédito.
• Con este modelo implementado para los productos CEN y TSN se tiene una herramienta que permite a los funcionarios y sectoristas tomar decisiones de reutilización del crédito o aumento de línea.
Riesgos
•Se logró identificar a los clientes que pagan solos y a los cuales se debe congelar sin hacer ninguna gestión inicial.
•Por otro lado se detectó a los clientes en los que se debe centrar los esfuerzos y priorizar su gestión de cobranzas.
• Se redujo los costos de llamada y una distribución más eficiente de los teleoperadores. Cobranzas
• Se logró detectar segmentos de clientes con alta probabilidad de realizar estructuración (“pitufeo”).
• La unidad de prevención y cumplimiento se encuentra realizando el diagnóstico de los casos detectados,
• Se espera lograr un aumento en el indicador de efectividad VPP (detección de casos sospechosos). Pasar de un 11% a un 20% de efectividad.
Prevención y Cumplimiento
Segmentación de una AFP utilizando
Hoy día hay que correr más rápido para mantenerse en el mismo lugar.
Philip Kotler
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Anexos
Segmentación Clientes
Ventas Cruzadas
Optimización Campañas
Detección y Prevención Fraudes
Pérdida Esperada
Predicción Portafolio
Inteligencia Comercial
Data Mining
Cliente Preferente
Modelos Retención Clientes
Series de Tiempo
Inteligencia Operacional
Inteligencia Riesgos
Inteligencia Financiera Lavado de
Dinero
Análisis Competencia
Análisis Flujos de Caja
Simulación de Inversiones
Pronósticos de Demanda
Agencia Operativa
Cobranza Temprana
Scoring de Cobranzas
Cobranza Media-Tardía
Análisis Desempeño
Ciclo de Vida
Predictores de Riesgo
Aplicaciones sector bancario
Inteligencia
Val
or
de
Ne
goci
os
Valor del Data Mining
Data Access
Data Collection
Optimización y Simulación
¿Qué es lo mejor
que puede pasar …? Modelamiento Predictivo
¿Qué pasaría si …?
¿Qué pasó …?
Pronósticos
¿Qué va a pasar …?
¿Cuántos …?
Data Warehousing
¿Cuáles …? (Drill Down)
Páginas de consulta
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http://www.kdnuggets.com/
http://analisisydecision.es/