Siempre recalcamos la importancia de hacer una buena segmentación para conseguir dirigirnos de una forma mucho más personalizada y eficaz a los usuarios que forman parte de nuestra base de datos. De hecho, la clave de lograr una segmentación efectiva pasa por conocer muy bien qué tipo de datos podemos utilizar y qué conseguiremos con cada uno de ellos. Hoy veremos los 7 principales:
1- Declarativos
Los datos declarativos nacen de aquella información que declara un usuario en el momento en que nos deja sus datos. Éstos pueden ser sociodemográficos (edad, sexo, población, idioma, estatus civil, etc.) o según sus intereses (nos indica cuáles son sus gustos y preferencias). A continuación podemos ver el formulario de suscripción a la newsletter de Madia Markt, un buen ejemplo que permite entender de donde provienen los datos declarativos.
2- Comportamentales
Los datos comportamentales, como bien indica su nombre, tienen en cuenta el comportamiento de los usuarios en relación a su actividad en el sitio web (qué buscan, dónde navegan, cuánto tiempo pasan en una página), su comportamiento de compra (dónde compran, con qué frecuencia), su actividad cuando reciben un email (lo abren o no lo abren, hacen click en algún enlace o no, se dan de baja) o la frecuencia con que visitan las tiendas físicas.
3- Transaccionales
Los datos transaccionales muestran las transacciones realizadas por el usuario con la marca (importes de cada transacción, medios de pago, si ha comprado online u offline, productos comprados…).
4- Orígenes del registro
Estos datos muestran el origen de donde proviene el registro de un usuario determinado. Por ejemplo, si tenemos un usuario que se registra después de haber hecho una búsqueda en Google, identificaremos a ese registro como proveniente de un anuncio en Adwards o de una búsqueda orgánica. Pero también tendremos a otros usuarios que vendrán de acciones de captación, como por ejemplo acciones de email marketing sobre bases de datos de terceros , o mediante la cumplimentación de una solicitud en una tienda física.
5- Identificador del estadio que ocupa en el ciclo de vida
Es muy importante saber en qué fase del ciclo de vida del usuario se encuentran todos los suscriptores (adquisición y activación, conversión, crecimiento, retención o reactivación, y por tanto, si hablamos de prospectos, clientes, clientes recurrentes, clientes VIP o bien suscriptores inactivos. En función de su grado de implicación, las campañas de email que se enviarán contendrán un tipo de mensaje u otro.
6- Identificador del segmento
Imaginemos que tenemos una tienda de productos deportivos y que, dentro de los usuarios que tenemos identificados en la fase de crecimiento, hemos detectado tres clusters que se repiten de forma invariable: los usuarios que compran productos de la categoría “aire libre”, “agua” e “indoor”. Será interesante tener etiquetados a cada uno de los miembros de nuestra base de datos con un identificador del cluster al que pertenecen, de modo que tendremos en cuenta esta realidad en cada una de las comunicaciones que hagamos.
7- Celdas RFM
La segmentación por Recencia, Frecuencia y Valor Monetario propia del marketing directo tradicional es muy útil para predecir el comportamiento de los usuarios respecto a una promoción determinada. La idea es que los usuarios tendrán una inclinación mayor a responder a un mensaje cuanto más reciente haya sido su última interacción con la marca (tanto online como offline), cuanto más frecuente haya sido en el pasado su interacción con la marca y cuanto mayor gasto hayan tenido hasta el momento. De las tres variables, la recencia ha demostrado ser el indicador que mejor predice el comportamiento futuro de un usuario.
Hasta aquí la explicación de los 7 tipos de datos principales que permiten segmentar una base de datos. Y vosotros, ¿cuáles son los que más utilizáis para segmentar vuestras campañas de email marketing? ¿hacéis uso de algún otro tipo de dato que no aparezca en el post?
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