Configurar segmentos
Usar canales preferidos
Ser proactivo
Ajustarse a la etapa del ciclo de vida
Aprovechar los detalles

1. Configura segmentos dinámicos que se actualicen en tiempo real

Un perfil de cliente debería parecer un registro en tiempo real de las interacciones de ese cliente con la marca. Cuanto más completo sea el perfil, más te dice sobre la intención de compra de una persona, las preferencias personales, el comportamiento online y los datos demográficos.

Para lograr este objetivo, cada perfil de cliente unificado debe integrar datos [EN] de toda la pila tecnológica en una única vista que también esté integrada con la plataforma de automatización de marketing omnicanal.

El resultado de esta consolidación es la capacidad de configurar y llegar a segmentos dinámicos como nuevos suscriptores, grandes gastadores, compradores de descuentos, compradores de categorías de productos, clientes con probabilidades de comprar a continuación y más.

Segmentación dinámica

Los segmentos dinámicos se actualizan automáticamente en tiempo real a medida que los clientes interactúan con la marca. Definís reglas basadas en atributos y comportamientos, y los segmentos se rellenan o se reducen a medida que se incorporan nuevos datos.

Cuando alguien hace una compra, hace clic en un mensaje de texto o muestra interés por un producto, su perfil entra o sale de los segmentos según tus criterios predeterminados. Estos ajustes en tiempo real permiten enviar mensajes que siempre reflejan las necesidades, las preferencias y el estado de cada cliente.

Por ejemplo:

• Un cliente que deja una reseña neutra o negativa entra automáticamente en un segmento de riesgo de abandono para recibir atención especial.
• Los clientes que alcanzan un hito de gasto pasan automáticamente a un segmento VIP con ofertas exclusivas.
• Un cliente que inicia el proceso de pago al menos una vez en los últimos 5 días, pero no completa la compra, entra automáticamente en un segmento de alta intención para campañas personalizadas según sus intereses de producto.

Cuando un perfil de cliente contiene un alto nivel de detalle, puedes enviar mensajes hiperpersonalizados [EN] a cada cliente, en lugar de enviar mensajes a toda la lista que solo son relevantes para unos pocos.

Por ejemplo, la marca de belleza esmi Skin Minerals usa cuestionarios interactivos sobre la piel para enviar contenido educativo sobre el cuidado de la piel personalizado y otros mensajes adaptados al ciclo de vida de un cliente y a su nivel de compromiso. A medida que los clientes generan más datos, los mensajes evolucionan [EN] desde guías prácticas sencillas para los nuevos clientes hasta recordatorios de reabastecimiento por SMS sujetos a plazos y códigos de descuento para compradores habituales.

Segmentos de modelo de cliente

Los segmentos de modelo de cliente combinan datos de comportamiento (como visitas al sitio web, compromiso con los mensajes, frecuencia de compra y valor medio del pedido [valor medio del pedido]) con preferencias declaradas y etapa del ciclo de vida para crear segmentos de cliente más útiles que los que imaginan a los compradores basándose únicamente en datos demográficos.

Los segmentos de modelos de cliente pueden incluir:

• Millennials que gastan mucho en móvil: clientes millennials con un valor medio del pedido (valor medio del pedido) elevado que, con más frecuencia, compran en el móvil
• Entusiastas de la marca impulsados por reseñas: clientes que compran con frecuencia y recomiendan a menudo, y que también han dejado un determinado número de reseñas positivas
• Clientes potenciales específicos por categoría: suscriptores que aún no han hecho ninguna compra, pero que navegan con frecuencia por una determinada categoría de productos
• Clientes caducados que han comprado en tienda: clientes que hicieron compras en tienda en el pasado, pero no han comprado recientemente

Segmentación con IA

segmentación con IA [EN] es un método de recuperación que facilita extraer segmentos complejos con una indicación en lenguaje natural. Una vez que describas el tipo de clientes al que quieres llegar, la IA generará automáticamente el segmento por ti. Así es como puedes ser más específico con los segmentos y enviar mensajes de alto valor con menos trabajo manual.

Al usar la IA para generar segmentos, asegúrate de:

• Incluye parámetros de consentimiento en el prompt.
• Alinea el nivel de especificidad del segmento con un objetivo de ingresos accionable.
• Comprueba dos veces los resultados de la IA antes de enviar los mensajes.

La marca de mantas Saranoni usa IA para crear segmentos para clientes en ubicaciones específicas, y su equipo ahorra de 10 a 30 minutos [EN] por segmento.

2. Llega a los clientes en los canales que prefieren

El marketing de perfiles de cliente tiene tanto que ver con dónde interactúan tus clientes como con cómo lo hacen.

El recorrido del cliente es cada vez más no lineal: el 77 % de los consumidores omnicanal utiliza 3–4 canales al comprar productos o servicios no esenciales, según el informe de compras online [EN] de Klaviyo.

Por eso, cada vez es más importante entender dónde prefieren los clientes recibir los mensajes de tu marca. El marketing del perfil del cliente consiste en almacenar datos sobre dónde navegan las personas, interactúan con los mensajes y, en última instancia, completan una venta. El resultado emergente de estos datos se llama afinidad de canal.

La afinidad del canal es una vista dinámica con IA del compromiso y el comportamiento de compra. A medida que cambian los comportamientos (por ejemplo, un cliente deja de interactuar por email y empieza a interactuar con notificaciones push después de descargar tu aplicación móvil), su perfil se actualiza automáticamente. Tu estrategia de mensajes también debería hacerlo.

Con los datos de afinidad de canal, puedes crear segmentos de campaña y ajustar la lógica del flujo en función de los patrones de compromiso únicos de cada perfil, lo que te permite:

• Contacta primero con los clientes a través del canal que prefieran para aumentar las tasas de compromiso.
• Adapta el alcance a medida que cambia el recorrido del cliente, reduciendo la fatiga de los mensajes.
• Crea mejores experiencias de compra en móviles que reflejen cómo hacen clic ciertos segmentos.

Por ejemplo, la marca de lencería Thirdlove utiliza la afinidad de canal en su flujo de carrito abandonado para garantizar que los suscriptores multicanal reciban el mensaje donde tengan más probabilidades de interactuar (lo que contribuye a un importante crecimiento de los ingresos de los flujos [EN]).

«Queremos que nuestros clientes tengan noticias nuestras cuando quieran tenerlas, y cuando estén listos para comprar», afirma Leanne Chan, directora sénior de crecimiento y retención en Thirdlove. «Ahora podemos hacerlo, tomando las señales de todas nuestras plataformas diferentes y reuniéndolas».

3. Impulsa proactivamente las compras repetidas con análisis predictivo

Los perfiles de cliente detallados no son solo una instantánea de interacciones pasadas. También son una ventana a lo que es probable que haga a continuación cada cliente.

Al capturar los datos adecuados del perfil del cliente, puedes usar análisis predictivo que anticipen el comportamiento, activen campañas en el momento oportuno y ofrezcan ofertas personalizadas.

La afinidad del canal es un ejemplo de eso, pero hay muchos otros que puedes usar en segmentos de campaña o como desencadenantes para flujos automatizados. Por ejemplo:

• valor de vida del cliente estimado (LTV): El valor de vida del cliente estimado calcula los ingresos totales que un cliente puede generar durante su relación con tu marca. Puede ayudarte a identificar a los clientes de alto valor y a adaptar las ventajas de fidelización o las ofertas exclusivas a sus hábitos de gasto.
• Riesgo de abandono: El riesgo de abandono previsto te indica qué clientes tienen más probabilidades de abandonar, para que puedas volver a captarles de forma proactiva con un flujo de recuperación o un flujo de despedida personalizados.
• Fecha prevista del próximo pedido: la fecha prevista del próximo pedido pronostica cuándo es probable que un cliente vuelva a comprar, para que puedas enviarle ofertas listas para aprovechar.

La empresa de marisco fresco Svenfish utiliza el análisis predictivo para recompensar a clientes de alto valor cuyo valor de vida del cliente previsto es superior a 200 $. Como resultado, han reducido su segmento de recuperación y mejorado los márgenes [EN].

La marca también segmenta a los clientes en función del historial de compra, el compromiso reciente o el interés en la pesca fresca del día. Esto significa que pueden enviar campañas segmentadas solo a los clientes con más probabilidades de mostrar compromiso con un producto, lo que reduce los envíos desperdiciados y garantiza que los mensajes se perciban como personalizados.

4. Ajusta los mensajes a la fase del ciclo de vida del cliente

El informe sobre el futuro del marketing de consumo de Klaviyo para 2025 descubrió que el 74 % de los consumidores espera que las marcas personalicen sus experiencias en 2025. Pero hoy en día, la personalización consiste en ir más allá de mencionar un nombre de pila y en interactuar con la segmentación contextual del ciclo de vida. 

Al centralizar los datos de los perfiles de cliente, como el historial de compras, el comportamiento de navegación, el compromiso y el análisis predictivo, puedes deducir con precisión la intención de compra actual de cada cliente. Aquí tienes algunos consejos para segmentar por etapa del ciclo de vida [EN]:

• Comparte reseñas relevantes con los compradores en la fase de consideración. Si un suscriptor ha consultado un producto varias veces, envíale de forma proactiva una reseña de ese producto en el canal con el que tenga más probabilidades de interactuar. La marca de fragancias para el hogar Happy Wax, por ejemplo, usa la IA para insertar automáticamente las reseñas de clientes más relevantes [EN] en sus emails de carrito abandonado.
• Aborda los puntos de dolor del cliente durante la fase de conversión. Cuando los clientes están a punto de tomar la decisión de comprar, plantéate enviar contenido educativo que también tenga en cuenta su umbral de gasto. La marca de ropa de mujer Cara Cara, por ejemplo, usa la segmentación RFM [EN] para enviar contenido educativo a grupos cercanos al abandono, mientras que los clientes comprometidos reciben mensajes de texto o actualizaciones rápidas de productos.
• Modifica los mensajes de poscompra en función de los datos de afinidad de canal. Por ejemplo, es probable que alguien cuya afinidad de canal muestre que prefiere el email quiera recibir las confirmaciones de pedido por email, incluso si la mayoría de tus clientes prefiere recibir las confirmaciones de pedido por mensaje de texto.

5. Personaliza aún más con propiedades de perfil personalizadas

Cuando recopilas muchos datos del perfil del cliente, se crea una oportunidad interesante para aprovechar datos únicos para tu empresa.

Las propiedades de perfil de los clientes, como las que hemos cubierto hasta ahora, son importantes independientemente del sector o la industria: afinidad con el canal, valor de vida del cliente estimado y riesgo de abandono, tickets de asistencia abiertos y resueltos, valor medio del pedido, reseñas enviadas, puntos de fidelidad y mucho más.

Pero las propiedades de perfil personalizadas te permiten recopilar prácticamente cualquier tipo de información que quieras sobre un contacto y, luego, usar esa información para personalizar el contenido, crear segmentos o filtrar los flujos. Pueden significar una segmentación más eficaz, y una segmentación más eficaz puede traducirse en mayores ingresos y menores costes de adquisición de clientes.

Por ejemplo, la marca dental Smile Brilliant incorpora más de 150 propiedades de perfil personalizadas [EN] en su CRM B2C, muchas de ellas mediante formularios. Son datos valiosos que utilizan para hiperpersonalizar el marketing para cada suscriptor individual.

Los flujos de recomendación de dentista de Smile Brilliant, por ejemplo, permiten que los pacientes sepan cuándo su dentista les ha recomendado productos. La marca establece el nombre del dentista, el nombre de la consulta, los nombres de los productos y más en cada mensaje con etiquetas de personalización basadas en las propiedades de perfil personalizadas de cada suscriptor.

Haz operativos los datos del perfil de cliente con un CRM B2C

El marketing de perfiles de clientes no consiste solo en recopilar datos. Consiste en usar esos datos para crear interacciones significativas y personalizadas que impulsen los ingresos.

Con datos integrados del perfil, detalles clave predictivos y segmentación dinámica, puedes anticiparte a las necesidades de los clientes, llegar a ellos a través de los canales con los que más interactúan y ofrecer mensajes adaptados a su recorrido. Convierte los perfiles de clientes en oportunidades para crear interacciones significativas y personalizadas en cada punto de contacto. Con Klaviyo CRM B2C, tus mensajes van más allá de un enfoque único para todos. Son específicos, oportunos y están diseñados para generar impacto. Klaviyo es el único CRM B2C, diseñado para ofrecer recorridos multicanal personalizados que escalan.

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