Categoría: Martech

El Marketing Mix Modeling (MMM) es una técnica estadística que ayuda a los profesionales del marketing a entender cómo diferentes variables como la publicidad, el pricing, las promociones y la estacionalidad impactan en los resultados de negocio, como las ventas, las conversiones o los ingresos.

En términos más sencillos, el MMM te dice cuánto contribuye cada parte de tu marketing mix a tus resultados. Se basa en datos históricos y agregados, sin necesidad de cookies ni seguimiento a nivel de usuario.

¿CÓMO FUNCIONA EL MMM?

El MMM analiza datos a lo largo del tiempo, normalmente con un mínimo de dos años, para aislar el impacto incremental de cada factor. Puede medir tanto esfuerzos online como offline, tales como:

• Publicidad de búsqueda de pago, social y display
• Medios tradicionales como televisión, radio e impresos
• Estrategias de promociones y pricing
• Estacionalidad y eventos externos como el tiempo o la actividad de la competencia

Al modelar estas variables de forma conjunta, el MMM proporciona atribución a nivel de canal y proporciona a los equipos de marketing una visión del retorno de la inversión (ROI) realizado en cada canal.

¿POR QUÉ ESTÁ RESURGIENDO EL INTERÉS EN EL MMM?

Los equipos de marketing son cada vez más responsables de justificar cada céntimo que gastan y de demostrar un ROI claro en sus actividades y campañas. Con los presupuestos ajustados y la desaparición de las cookies de terceros, muchas marcas están volviendo a una solución potente y probada: el Marketing Mix Modeling (MMM).

Con el auge del seguimiento a nivel de usuario a través de cookies y datos de clickstream, el MMM pasó a un segundo plano frente a atribución a través del modelo multi-touch (MTA). La MTA es un modelo de medición de marketing que asigna crédito a múltiples puntos de contacto a lo largo del customer journey para determinar qué canales e interacciones influyeron en conseguir la conversión. El tracking digital a nivel usuario se está enfrentando a obstáculos importantes debido a las normativas de privacidad y otras tendencias. Como resultado, el MMM está ganando relevancia, ya que utiliza datos agregados en lugar de nivel de usuario, y cubre tanto los canales online como offline.

MMM vs. MTA

En lugar de elegir una u otra, muchas marcas están combinando ahora el MMM y la MTA. El MMM proporciona una planificación estratégica a nivel alto, mientras que la MTA apoya la optimización táctica y en tiempo real.

LA IMPORTANCIA DEL CUSTOMER DATA PLATFORM (CDP) EN EL MMM

En FLYDE, ayudamos a nuestros clientes a unificar y activar sus datos de cliente. Esto incluye aprovechar al máximo las señales a nivel agregado, que es donde una Customer Data Platform (CDP) juega un papel crucial en la mejora del MMM.

Una CDP es un sistema centralizado que recopila y unifica datos de cliente de diversas fuentes (online, offline, conductuales, transaccionales, demográficas) en un perfil de cliente único y completo. Si bien el MMM se centra en datos agregados e históricos para obtener información a nivel de canal, una CDP lo complementa al:

• Centralizar todos los datos de marketing y ventas: Una CDP actúa como la única fuente de verdad para todos tus datos relacionados con el cliente, facilitando la recopilación de los diversos conjuntos de datos necesarios para un MMM robusto. Esto incluye datos de CRM, ERP, análisis web, plataformas publicitarias y más.
• Limpiar y enriquecer los conjuntos de datos para el modelado: Las CDP están diseñadas para ingerir, limpiar y estandarizar datos de fuentes dispares. Esto asegura que los datos alimentados a los modelos de MMM sean precisos, consistentes y completos, lo que lleva a insights más fiables. Una CDP también puede enriquecer los datos con atributos adicionales, mejorando la profundidad de su análisis.
• Activar insights en tus plataformas de marketing: Una vez que el MMM proporciona información sobre la efectividad del canal y la asignación óptima del presupuesto, una CDP puede actuar como puente para activar estos insights. Te permite enviar recomendaciones de segmentación y targeting derivadas del MMM directamente a tus plataformas publicitarias, herramientas de email marketing y CRM para una ejecución de campañas más efectiva.
• Combinar los resultados del MMM con patrones de comportamiento: Si bien el MMM trabaja con datos agregados, una CDP puede proporcionar una comprensión más rica al vincular estos insights agregados con datos de comportamiento más granulares. Incluso sin cookies, técnicas como el fingerprinting de navegación (que rastrea de forma anónima el comportamiento de usuarios basándose en las características del navegador y otra información no identificable personalmente) pueden ser ingeridas por una CDP. Esto permite una visión holística, donde los hallazgos generales del MMM pueden ser refinados e informados por los comportamientos observados del cliente, permitiendo un targeting y una personalización más precisos dentro de los límites de privacidad.

Esto significa una planificación más inteligente sin comprometer la privacidad y una mejor orquestación de los esfuerzos omnicanal, desde la primera visita anónima hasta la retención de clientes a largo plazo.

El Marketing Mix Modeling se alinea con las tendencias más predominantes de la industria del marketing: una medición más inteligente, un uso responsable de los datos y estrategias de canal basadas en datos.

COMO FLYDE PUEDE AYUDARTE

Contacta con nosotros para agendar una reunión y ver cómo una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE te puede ayudar a implementar el MMM en tu negocio.

Una de las preguntas más frecuentes que recibimos en FLYDE es:

¿Podemos identificar a los usuarios anónimos en nuestra página web mediante fingerprinting? ¿Y necesitamos su consentimiento para ello?

Es una pregunta importante. A medida que las estrategias de datos se vuelven más sofisticadas, los equipos de marketing buscan formas de entender el comportamiento del usuario desde la etapa más top-of-funnel hasta conversión. En muchas plataformas, las visitas anónimas a la web quedan aisladas del resto del customer journey.

Imaginemos que un usuario anónimo hace clic en una campaña, visita varias páginas en tu web, y regresa a tu sitio en más de una ocasión. Toda esa parte del customer journey antes de que el usuario se identifique se pierde. Ahí es donde entra en juego el fingerprinting de navegación.

DE LAS COOKIES DE TERCEROS AL FINGERPRINTING

Durante años, el marketing digital ha dependido de las cookies de terceros para rastrear la navegación de los usuarios. Estas cookies han sido clave para el retargeting, la personalización y la atribución. Pero las actualizaciones en los navegadores y las normativas de privacidad han cambiado las reglas.

• Safari y Firefox empezaron a bloquear por defecto las cookies de terceros
• Google Chrome está en proceso de eliminarlas por completo
• Las normativas de privacidad han endurecido los requisitos de consentimiento
• Los usuarios están más informados y son más selectivos sobre cómo se rastrean sus datos

Ante el fin de las cookies de terceros, el fingerprinting de navegación ha cobrado protagonismo como alternativa. Al igual que las cookies, su uso con fines de marketing está sujeto a regulación de privacidad.

¿QUÉ ES EL FINGERPRINTING DE NAVEGACIÓN?

El fingerprinting de navegación, también conocido como browser fingerprinting o device fingerprinting, es una técnica que permite identificar un dispositivo basándose en características técnicas, sin necesidad de instalar una cookie.

Cuando alguien visita una web, su navegador revela una serie de atributos, como:

• Versión del navegador y sistema operativo
• Idioma, zona horaria y resolución de pantalla
• Plugins o tipografías instaladas
• Tipo de entrada del dispositivo (táctil o teclado, por ejemplo)

Combinadas, estas señales conforman una especie de huella digital única. Con la configuración adecuada, esta huella puede utilizarse para reconocer a un visitante que vuelve a navegar por el sitio de forma anónima.

¿POR QUÉ INTERESA AL MARKETING?

En teoría, el fingerprinting permite a los equipos de marketing:

• Rastrear a usuarios anónimos a lo largo de varias sesiones
• Activar experiencias personalizadas desde etapas tempranas
• Detectar fraudes o comportamientos sospechosos
• Vincular comportamientos anonimizados al perfil del usuario una vez que se identifica

Es una herramienta potente. Por ejemplo, plataformas como Meta o Google solo ofrecen información agregada sobre usuarios anónimos. Pero con el sistema de browser tracking de FLYDE, puedes vincular una campaña publicitaria a un usuario concreto si llega a tu web a través de una UTM etiquetada y más adelante se identifica (por ejemplo, dejando su email) y otorga su consentimiento. Así puedes conectar el comportamiento anónimo del usuario con sus datos identificados, obteniendo una visión completa de su recorrido desde el primer clic hasta la conversión.

COMO FLYDE GARANTIZA PRIVACIDAD Y RENDIMIENTO

En FLYDE creemos que la privacidad y el rendimiento pueden ir de la mano. Apostamos a por el fingerprinting y las técnicas avanzadas de browser tracking, siempre dentro de un marco responsable y centrado en el usuario.

La privacidad está garantizada en dos niveles:

1. Consentimiento de cookies obligatorio: si instalas el script de seguimiento de FLYDE mediante Google Tag Manager, el rastreo solo se activa una vez que el usuario acepta la política de cookies de tu sitio
2. Base legal para la identificación: una persona solo se identifica cuando se registra o deja su correo electrónico. En ese momento, ha aceptado tus términos legales de tratamiento de datos

Esto te permite activar datos valiosos, siempre respetando la privacidad del usuario y sin poner en riesgo el compliance.

DE LA NAVEGACIÓN AL INSIGHT

Una vez el usuario ha dado su consentimiento, puedes activar esos datos de forma significativa:

• Segmentar audiencias según el comportamiento en la web (por ejemplo, páginas visitadas, duración de la visita)
• Enriquecer campañas con seguimiento cross-channel (por ejemplo, clics en emails, visitas por anuncios)
• Puntuar leads en tiempo real con el algoritmo Lead2Customer, que asigna una probabilidad de conversión del 0 al 10 en función del patrón de navegación y nivel de interacción

Puedes activar flujos personalizados, construir segmentos predictivos y priorizar seguimientos con la confianza de tener una visión completa del customer journey.

COMO FLYDE PUEDE AYUDARTE

El fingerprinting puede ayudarte a entender mejor el comportamiento del usuario, incluso en las fases más tempranas del customer journey. Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE te permite aprovechar al máximo cada interacción, ya sea rastreando sesiones anónimas, lanzando modelos predictivos o construyendo segmentos más inteligentes.

Contacta con nosotros para agendar una reunión y ver cómo podría aplicarse en tu equipo.

FLYDE se incorpora al programa, Amazon Web Services (AWS) Independent Software Vendor (ISV) Accelerate, una iniciativa de co-venta dirigida a socios que ofrecen soluciones de software que se ejecutan sobre AWS o se integran con su ecosistema. Este logro refleja la excelencia técnica de FLYDE, su compromiso con los clientes y su alineación con las mejores prácticas de AWS, tras un exigente proceso de evaluación y aprobación.

El programa AWS ISV Accelerate está reservado exclusivamente a proveedores de software que cumplen con los más altos estándares técnicos y comerciales. La aceptación en este programa significa que la plataforma de datos de clientes de FLYDE ha sido evaluada rigurosamente por AWS en términos de escalabilidad, seguridad y rendimiento en la nube.

“Este no es un reconocimiento al que simplemente se aplica; se gana,” afirmó Paco Herranz, CEO de FLYDE. “Entrar al programa AWS ISV Accelerate es el resultado de meses de revisiones arquitectónicas, documentación técnica y validación. Confirma que nuestra infraestructura es sólida y que estamos preparados para crecer con el respaldo de AWS.”

Además, FLYDE ha dado un paso más al realizar la revisión de AWS Well-Architected Framework, que evalúa el diseño de soluciones en unos pilares fundamentales: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia en el rendimiento, optimización de costos, y sostenibilidad. Esto valida que FLYDE no solo opera de forma eficiente sobre AWS, sino que sigue las mejores prácticas nativas en la nube para asegurar una infraestructura escalable, segura y preparada para entornos empresariales. Es una garantía adicional de que FLYDE está construido sobre una base de infraestructura en la nube robusta, resiliente y segura.

¿QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA LOS CLIENTES DE FLYDE?

• Despliegues más rápidos y seguros, gracias a la arquitectura nativa de AWS
  
  
• Escalabilidad optimizada para empresas en crecimiento
  
  
• Nuevas vías de soporte e innovación a través de la colaboración directa con los equipos comerciales de AWS
  
  
• La confianza de contar con una solución verificada, diseñada para cumplir con los estándares más exigentes del mercado empresarial

La participación de FLYDE en el programa ISV Accelerate también allana el camino para integraciones más profundas con servicios de AWS y acceso a oportunidades conjuntas de salida al mercado en Marketplace, lo cual se traducirá en implementaciones más ágiles y soporte mejorado para nuestros clientes.

Lee más información sobre la plataforma de datos de clientes nativa en AWS de FLYDE y como funciona para unificar datos en entornos omnicanal.

ACERCA DE FLYDE

FLYDE es una plataforma de datos de clientes (CDP) que unifica información procedente de múltiples fuentes—como eCommerce, compras en tienda física, sistemas CRM, campañas de email marketing y plataformas publicitarias—en un único perfil integral de cliente. A través de modelos predictivos impulsados por ML/IA, FLYDE procesa estos datos en tiempo real para ayudar a las empresas a anticipar comportamientos, preferencias y tendencias de sus clientes, y así aumentar la adquisición, el valor del ciclo de vida (LTV) y la retención. Al hacer que los datos sean accesibles y accionables, FLYDE permite ofrecer experiencias más inteligentes y personalizadas.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE hace que tus datos sean más accesibles y accionables. 

En un mundo ideal, tu cliente hace clic en un anuncio, se enamora de tu producto y convierte al instante. Sabes exactamente qué campaña funcionó, a qué canal atribuir la venta y dónde aumentar tu inversión publicitaria. Fácil.

Pero no vivimos en ese mundo perfecto. El customer journey no es unicanal ni lineal. Vivimos en la era del marketing omnicanal. La realidad es que una sola compra podría estar influenciada por una búsqueda en Google, un video de TikTok, un webinar, un email promocional o una conversación con tu equipo de ventas.

La atribución — el proceso de asignar el crédito por las conversiones a los puntos de contacto que realmente influyeron en el buyer journey— ya no es simple. Es un rompecabezas complejo con muchas fuentes de datos. Y sin resolverlo, te arriesgas a gastar tu presupuesto de marketing en los lugares equivocados.

Así que, vamos a profundizarnos en lo que realmente significa la atribución en las campañas de marketing omnicanal y a qué desafíos nos enfrentamos como marketers para asignar el crédito donde corresponde.

¿QUÉ ES LA ATRIBUCIÓN?

En esencia, la atribución se trata de asignar crédito a cada paso que ayudó a llevar a un cliente a su decisión de comprar.

Si el customer journey fuera unicanal o lineal, esto sería fácil. Pero hoy en día, los marketers utilizan una mezcla de canales digitales y offline que trabajan juntos, lo que significa que el proceso de atribución ha tenido que evolucionar.

Veamos algunos modelos de atribución comunes:

• Primer contacto (First-touch): Otorga todo el crédito a la primera interacción. Si queremos centrarnos en las métricas de awareness, este modelo es ideal, pero ofrece poca información en términos de conversiones.

• Último contacto (Last-touch): Acredita el clic final antes de una conversión. Muchas plataformas utilizan este como el modelo predeterminado, pero representa una simplificación del buyer journey.

• Lineal: Distribuye el crédito de manera uniforme entre todos los puntos de contacto. Aquí, se tiene en cuenta todo el recorrido, pero no de forma muy estratégica.

• Deterioro temporal (Time-decay): Otorga más crédito a los puntos de contacto recientes. Este modelo se adapta bien a ciclos largos.

• En forma de U (U-shaped): Enfatiza los puntos de contacto primero y último, con menos crédito al centro. Aquí, hay un énfasis en las etapas de conocimiento y decisión del funnel, pero el modelo es propenso a subestimar las acciones de engagement entremedias que podrían haber sido clave.
  
  
• Basado en datos (Data-driven): Utiliza el aprendizaje automático para asignar pesos basados en datos de conversión reales. Este modelo ofrece importantes ventajas, pero requiere un volumen alto de datos fiables

Cada modelo tiene sus propias ventajas y su propio sesgo. En campañas omnicanal con muchos puntos de contacto diferentes, se vuelve cada vez más importante ir más allá de los modelos simplistas y adoptar la atribución impulsada por la IA, que puede analizar conjuntos de datos grandes y centrarse en lo que está impulsando las conversiones de verdad.

¿POR QUÉ SE COMPLICA LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL? 

En el mundo del marketing omnicanal, el buyer journey rara vez sigue un camino predecible. El journey hoy en día es no lineal, fragmentado y, a menudo, una parte del journey se realiza mientras el usuario aún es anónimo.  

Algunos motivos por las cuales la atribución es tan complicada hoy en día:

• El usuario salta entre varios dispositivos: Imaginemos: Tu lead ve un anuncio de Instagram en su móvil, busca tu producto en Google en su portátil en casa y luego se registra para recibir tu newsletter desde un ordenador sobremesa en el trabajo. Una configuración correcta de tracking es esencial para poder hacer incluso un seguimiento básico.   
  
  
• Ecosistemas cerrados (Walled gardens): Plataformas como Meta, Google y Amazon a menudo no comparten datos entre sí, ¡ni contigo! En estos casos, cada plataforma gestiona la publicidad y su posterior análisis de datos dentro de su propio ecosistema utilizando métodos de atribución y seguimiento propietarios, al tiempo que limita el acceso a los datos brutos para la exportación a otras plataformas.  
  
  
• Influencias offline: Las llamadas de ventas, los materiales impresos, los eventos o el boca a boca son poderosos pero difíciles de rastrear.  
  
  
• Regulaciones de privacidad: Con la depreciación de las cookies de terceros y las regulaciones de protección de datos más estrictas, el seguimiento a nivel de usuario es más limitado, lo que hace que la atribución granular sea aún más desafiante.  

¿El resultado? Mucha conjetura y gasto mal asignado.

COMO IMPLEMENTAR ESTRATÉGIAS DE ATRIBUCIÓN EN CAMPAÑAS DE MARKETING OMNICANAL

La clave de la atribución en el marketing omnicanal es dejar de aspirar a una atribución perfecta y comenzar a aspirar a tener una información útil y práctica.

Aquí te mostramos cómo empezar:

• Unifica tus datos y sistemas de tracking:
  • Implementa parámetros UTM limpios y coherentes.
  • Tu CRM tiene que estar conectado con las plataformas publicitarias que utilizas. Una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE puede unirlos todos (hablamos más sobre esto más adelante).
    
    
• Invierte en analíticas más inteligentes:
  • Desarrolla dashboards vinculados con tus KPIs.
  • Implementa modelos de aprendizaje automático si el volumen de tus datos lo permite.
    
    
• Establece expectativas realistas:
  • La atribución nunca será 100% precisa.
  • Céntrate en la información direccional que pueda informar tus decisiones estratégicas.
  • Alinea el análisis de atribución con los objetivos de tu negocio (no solo con los clics).

En lugar de perseguir la perfección, persigue el progreso. Mapea los buyer journeys, unifica tus datos de cliente y utiliza una herramienta como FLYDE para revelar tendencias. El objetivo no es la asignación perfecta ya que hay muchos factores influyentes; el objetivo es recopilar la información que te permita tomar decisiones más inteligentes y con mayor confianza.

LA VISIÓN DE FLYDE SOBRE LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL

Para abordar los desafíos del marketing omnicanal y la necesidad de tener una visión unificada, una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE se vuelve esencial para consolidar datos de diversas fuentes.

FLYDE centraliza datos de diversos puntos de contacto tales como tu CRM, redes sociales, correo electrónico, navegación web y eventos offline. Ya sea que trabajes con docenas de fuentes fragmentadas o simplemente intentes obtener una visión completa del buyer journey, FLYDE une tus datos para ofrecer claridad e información.

Aquí tienes un ejemplo del poder de análisis con FLYDE:

Imagina que ejecutas una campaña de generación de leads utilizando una campaña CPC en Google, anuncios de Meta, un webinar de producto y flujos de correo electrónico de seguimiento. Con FLYDE:

• Todos los puntos de contacto se unen, incluso entre plataformas.
• Puedes ver cuántos leads vieron un anuncio y asistieron al webinar.
• Puedes comparar el rendimiento entre las distintas fases del funnel.
• La atribución se basa en la lógica del buyer journey real, no solo en el valor predeterminado del último clic de Google.

Este tipo de transparencia impulsa una mejor toma de decisiones. Cuando sabes lo que funciona, puedes invertir más. Cuando algo tiene un rendimiento inferior, puedes pivotar rápidamente. En última instancia, una atribución eficaz conduce a un gasto publicitario optimizado, una comprensión más profunda del comportamiento del cliente y un mejor ROI.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE aborda la atribución omnicanal en nuestra plataforma intuitiva.

En el mundo del análisis de datos de clientes, el análisis RFM ha sido durante mucho tiempo uno de los favoritos para segmentar a los clientes según sus comportamientos de Recencia, Frecuencia y Monetarios. Si bien RFM proporciona una base sólida, muchas empresas buscan técnicas de segmentación más avanzadas para capturar la imagen completa del comportamiento del cliente. Uno de estos métodos es el modelado del Customer Lifetime Value (CLV), que estima los ingresos totales que es probable que un cliente genere durante toda su relación con tu marca.

En esta publicación, exploraremos cómo funciona el modelado CLV, sus beneficios y cómo complementa, o incluso supera, el análisis RFM tradicional.  

¿QUÉ ES EL CUSTOMER LIFETIME VALUE (CLV)?

Customer Lifetime Value (CLV) es una predicción del beneficio neto total atribuido a la relación con un cliente. CLV recopila datos del pasado, pero también mira hacia el futuro. Permite a los especialistas en marketing estimar no solo quiénes son sus mejores clientes hoy, sino también quiénes serán los más valiosos en el futuro.  

COMPONENTES CLAVE DEL CLV

• Frecuencia de compra: Con qué frecuencia se espera que compre un cliente.  
• Valor promedio del pedido: El valor típico de cada transacción.
• Vida útil del cliente: La duración estimada de la relación.
• Margen de beneficio: La rentabilidad de cada venta.  

Al incorporar estos elementos, el CLV proporciona una visión dinámica y completa del valor del cliente.

¿POR QUÉ IR MÁS ALLÁ DE RFM? 

El análisis RFM es idóneo para una segmentación rápida, pero tiene sus limitaciones:

• Enfoque histórico: RFM es inherentemente retrospectivo. Categoriza a los clientes en función del comportamiento pasado sin necesariamente predecir el potencial futuro.
• Falta de poder predictivo: Si bien RFM puede identificar segmentos, no pronostica los ingresos o las ganancias futuras, lo cual es esencial para la planificación a largo plazo.
• Suposiciones simplistas: RFM trata todas las transacciones por igual, ignorando matices como la evolución de las condiciones del mercado.  

El modelado CLV, por otro lado, aborda estas deficiencias al proporcionar información práctica sobre el valor futuro del cliente.

COMO IMPLEMENTAR EL MODELADO CLV PARA UN SEGMENTACIÓN AVANZADA 

1. Recopilación e integración de datos: Primero, hay que recopilar los datos del cliente, tales como los historiales de transacciones, datos de comportamiento y métricas de engagement. Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE puede integrar datos de múltiples fuentes, asegurando una visión unificada de las interacciones del cliente.  
2. Define el modelo CLV: Elige un modelo que se ajuste a tu negocio. Los enfoques más comunes incluyen:
   • CLV histórico: Basado en el comportamiento de compra pasado, este modelo estima el valor futuro utilizando los datos de transacciones existentes.  
   • CLV predictivo: Utiliza técnicas estadísticas o de machine learning para pronosticar el valor futuro del cliente basado en tendencias históricas, señales de comportamiento y patrones de engagement.  

   En FLYDE, utilizamos una metodología híbrida, que combina el modelado histórico y el predictivo para obtener lo mejor de ambos. CLV histórico impulsa los cálculos en tiempo real, brindando una visión actualizada del valor del cliente. CLV predictivo va más allá, proyectando el valor del cliente durante los próximos 6, 12, 18 y 24 meses, proporcionando información clave para la planificación estratégica a medio y largo plazo.  

3. Segmenta tu audiencia basada en CLV: Una vez que hayas calculado el CLV para cada cliente, segmenta tu audiencia en grupos como:
   • Clientes de alto CLV: Tus clientes más valiosos merecen ofertas personalizadas y programas de fidelización.
   • Clientes de nivel medio: Desarrolla estrategias para clientes de potencial moderado para aumentar su valor.
   • Clientes de bajo CLV o en riesgo: Clientes que podrían requerir estrategias de reenganche para mejorar la retención.
4. Adapta tus estrategias de marketing: Con tus segmentos ya definidos, desarrolla estrategias dirigidas para cada grupo. Por ejemplo:
   • Alto CLV: Ofrece a tus clientes más valiosos ofertas exclusivas, como acceso anticipado a nuevos productos o soporte premium.
   • Nivel medio: Fomenta el rendimiento de estos clientes a través de recomendaciones personalizadas para cross-selling y upselling.
   • Bajo CLV: Implementa campañas de reenganche o contenido educativo para impulsar una mayor interacción.
5. Mide y perfecciona: Analiza las métricas de rendimiento como la tasa de conversión y la tasa de retención para evaluar continuamente tus segmentos CLV. Actualiza periódicamente tu modelo con datos nuevos para mantener una segmentación relevante.  

LOS BENEFICIOS DE LA SEGMENTACIÓN BASADA EN EL CLV

• Optimización de recursos: Al centrarte en los clientes de alto valor, puedes optimizar el presupuesto de marketing.
• Personalización en campañas de marketing: Comprender el potencial del cliente te permite diseñar programas de fidelización y estrategias de reenganche optimizados para cada segmento.  
• Planificación estratégica: El CLV proporciona una visión prospectiva que ayuda en la planificación estratégica y el establecimiento de objetivos de crecimiento realistas.

Si bien el análisis RFM ofrece una visión rápida del comportamiento del cliente, la segmentación avanzada a través del CLV proporciona conocimientos más profundos que impulsan el éxito a largo plazo. Al predecir el valor futuro del cliente y adaptar tus estrategias de marketing en consecuencia, puedes maximizar el ROI, mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de tu empresa.  

¿POR QUÉ FLYDE?

Adoptar la segmentación avanzada con el Customer Lifetime Value puede incrementar el engagement con tus clientes e impulsar el crecimiento de tu empresa. La CDP de FLYDE automatiza la recopilación e integración de datos de varios puntos de contacto, unificando los datos necesarios para realizar el cálculo de CLV.

¿Quieres que tu empresa de el siguiente paso? Un CDP es la herramienta clave que te permitirá maximizar el potencial de tus datos y hacer que tu empresa crezca. Tener el control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Además, si no cuentas con equipos de IT o Data Scientist esta herramienta te permitirá externalizar esta función. Y si cuentas con ellos pero quieres rebajar su carga de trabajo y dar más autonomía a tus equipos de marketing y negocio a la hora de trabajar con datos, contratar un CDP sencillo de usar y que cualquier miembro de tu empresa pueda manejar es la mejor opción.