La analítica de marketing implica recopilación, gestión y análisis de datos para obtener información sobre el rendimiento del marketing. Asimismo, permite maximizar la eficacia de sus instrumentos de control y optimizar el retorno de la inversión (ROI) de las empresas. También es interdisciplinaria, gracias al nexo del marketing con otras áreas de negocios, matemáticas, estadística, economía, econometría, psicología, psicometría y, recientemente, ciencias de la computación.

Los objetivos de las aplicaciones del marketing analítico son:

1. Mejorar las relaciones con los clientes.
2. Encontrar relaciones entre múltiples fuentes de datos dispares.
3. Predecir el comportamiento del cliente.
4. Predecir las ventas de productos o servicios.
5. Análisis del consumidor.
6. Análisis de la canasta y ticket de compra.
7. Segmentación de clientes.

Aplicación en la segmentación de mercados

La segmentación es una actividad fundamental para los profesionales de marketing. Consiste en ver un mercado heterogéneo como una serie de mercados homogéneos más pequeños, en respuesta a las diferentes preferencias de productos. Las variables de segmentación tradicionales son demográficas, psicográficas, geográficas y de comportamiento.

Hay dos enfoques típicos para la estrategia de segmentación. El primero es a priori, donde hay algún descriptor de definición de clúster, como una marca favorita o una marca categoría. El segundo es la segmentación post-hoc, donde la segmentación analítica se realiza en un rango de características demográficas, conductuales o psicográficas. Sin embargo, la segmentación post-hoc, aunque ampliamente utilizada, no necesariamente predice la respuesta a futuros productos o servicios, y los resultados son analizados para la acción gerencial.

La mejor alternativa es un análisis de segmentación a priori utilizando la analítica de marketing. Este proceso debe comenzar con una definición del problema de gestión y la elección de las bases de segmentación dependerá de ese problema. Por ejemplo, las bases adecuadas para los estudios de posicionamiento de productos incluyen uso, preferencia y beneficios; para las decisiones de precios, se incluirán la sensibilidad al precio y la propensión a negociar, y para las decisiones publicitarias, deben incluirse los beneficios buscados, el uso de los medios y las variables psicográficas. Una mejor alternativa es utilizar métodos analíticos que aplican variables de segmentación combinadas.

La segmentación de clientes utilizando el marketing analítico, con base en el análisis de valor del cliente (customer Lifetime value), permite una segmentación eficaz.

Aplicaciones en la segmentación de clientes

La segmentación de clientes es el proceso de dividir a los clientes en grupos con similares características o comportamiento. Tradicionalmente, este análisis y segmentación se ha basado, sobre todo, en las variables demográficas del cliente. Desde el marketing analítico, se puede implementar la segmentación del cliente con base en el análisis de valor. Este análisis se realiza mediante una estructura analítica llamada modelo para interpretar el comportamiento del cliente desde la fuente de datos.

Uno de los modelos de segmentación de clientes más eficaces es el que utiliza su comportamiento (denominado LRFM), analiza la información en la base de datos y luego, basados en el resultado, intenta predecir el comportamiento del cliente. Este modelo consta de cuatro parámetros que incluyen:

• El tiempo de la última compra, referido al intervalo entre el último comportamiento de compra del cliente y del tiempo presente (R).
• Frecuencia de las compras, que consta del número de transacciones en un periodo específico (F).
• El valor monetario de las compras (M).
• El tiempo de retención de clientes (L).

Estos modelos, basados en el valor del cliente o customer lifetime value (CLV), han demostrado ser muy eficaces para segmentar clientes e incrementar ventas y rentabilidad. ¿Ya lo has aplicado en tu organización? Compártenos tu experiencia.

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Referencias:

Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97-121.

France, S. L., & Ghose, S. (2019). Marketing analytics: Methods, practice, implementation, and links to other fields. Expert Systems with Applications, 119, 456-475.

Hosseini, M., & Shabani, M. (2015). New approach to customer segmentation based on changes in customer value. Journal of Marketing Analytics, 3(3), 110-121.

Yang, J., Liu, C., Teng, M., Liao, M., & Xiong, H. (2016, December). Buyer targeting optimization: A unified customer segmentation perspective. In 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 1262-1271). IEEE.