Este documento habla sobre la importancia de la segmentación y personalización de clientes para mejorar las métricas de marketing como conversión, ticket promedio y frecuencia de compra. Explica cómo aplicar métodos como RFM para identificar diferentes grupos de clientes como los de alto valor o potencial y cómo tratarlos de manera diferenciada. También resalta la necesidad de personalizar las comunicaciones a cada cliente de forma automática y en tiempo real aprovechando datos transaccionales, demográficos y de comportamiento.

1. Leonardo Faigenbom – Co founder
@leo_faigenbom @ICOMMKTOK

2. $=T x CR xT.Prom

3. $=T x CR xT.PromTRÁFICO CONVERSION
RATE (%)
FACTURACIÓN TICKET PROMEDIO

4. PROMO $ 50
CON TU COMPRA DE $ 500
90 Ventas = $ 45.000
EJ: T: 10.000 / CR: 0.9 % / T. Prom: $ 500

5. TICKET PROMEDIO $ 200 TICKET PROMEDIO $ 500 TICKET PROMEDIO $ 1000
PROMO $ 50
CON TU COMPRA DE $ 500
90 Ventas = $ 45.000
EJ: T: 10.000 / CR: 0.9 % / T. Prom: $ 500

6. TICKET PROMEDIO $ 200 TICKET PROMEDIO $ 500 TICKET PROMEDIO $ 1000
PROMO $ 20
CON TU COMPRA DE
$ 200
PROMO $ 50
CON TU COMPRA DE
$ 500
PROMO $ 100
CON TU COMPRA DE
$ 1000

7. TICKET PROMEDIO $ 200 TICKET PROMEDIO $ 500 TICKET PROMEDIO $ 1000
PROMO $ 20
CON TU COMPRA DE
$ 200
PROMO $ 50
CON TU COMPRA DE
$ 500
PROMO $ 100
CON TU COMPRA DE
$ 1000
30 VENTAS = $ 6.000 30 VENTAS = $ 15.000 30 VENTAS = $ 30.000

8. 90 VENTAS
$ 45.000
90 VENTAS
$ 51.000
APLICANDO SEGMENTACIÓN
BÁSICA
VS

9. T
H
O
R

10. Tasa
H
Orgánica de
Recompra

11. $=T x CR xT.Prom
COMPRAS RECURRENTES
SEGMENTACIÓN &
PERSONALIZACIÓN
CLV
TRÁFICO CONVERSION
RATE (%)
FACTURACIÓN TICKET PROMEDIO

12. Jeff Bezos, CEO de Amazon.com
“Si tengo 2 millones de clientes en
la web, debería tener 2 millones de
tiendas en la web”.

13. Jeff Bezos, CEO de Amazon.com
“Si tengo 2 millones de clientes en
la web, debería tener 2 millones de
tiendas en la web”.
Segmentación & Personalización

14. 25.000.000.000
600.000.000
Hernán @Litvac
1M 15D 1S 1D
Frecuencia de Actualización
EVENTOS
TOMA DE DATOS
SEGMENTACIÓN
PERSONALIZACIÓN
AUTOMATIZAR

16. CRM
WEB
eCommerce
FanPage
Punto deVenta
físico
ERP
Campañas
Google Facebook
Chat
Email marketingBI
TRANSACCIONES
DEMOGRAFIA
COMPORTAMIENTO
CONTEXTUAL

17. Y ahora?...
Cómo identifico a los
clientes adecuados?

18. METODOLOGÍA DE SEGMENTACIÓN
RFM
Recencia Frecuencia Monetario (valor)

19. R
F
M

20. R
F
M

21. R
F
M CLIENTES ALTO
VALOR

22. R
F
M CLIENTES ALTO
POTENCIAL

23. R
F
M CLIENTES
PROMEDIO

24. #DATOS

25. 20%
57%20%
20%
20%
12%
20%
8%20%
4%
# Clientes Ventas
M5 M4 M3 M2 M1
Aporte a las ventas de Cada Quintil
Base Personas: 281.899
Base Ventas: USD 12 millones
Cerca del 60% de los ingresos de
un E Commerce CO, provienen de
los clientes que están clasificados
como alto desembolso (Quintil
5M de RFM)

26. 11% 10%
15% 12%
15% 20%
18% 22%
18%
21%
16%
11%
7% 4%
Emails Efectivos Cantidad de compras
Lunes Martes Miércoles Jueves
Viernes Sábado Domingo
Aporte a las compras de cada día de la semana
Emails Efectivos: 84.815.620
Cantidad de compras: COP 21.136
Tasa de conversión día de la semana
(Compras / Clicks únicos)
1.1%
1.0%
1.5%
1.5%
1.6%
1.0%
0.9%
Lunes
Martes
Miércoles
Jueves
Viernes
Sábado
Domingo
.CO Envíos sin fechas especiales (Black Friday, Cyber Lunes, Hot Sale etc..)

27. PRIMERA
COMPRA
COMPRADORES
RECURRENTES
RIESGO CHURN
CLIENTES ALTO
VALOR
CLIENTES ALTO
POTENCIAL
REACTIVACION
NUEVOS
CLIENTES
RFM: 555 (histórico)
RFM: 222 (120 días)
Mujeres entre 25 a 45
Categoría Zapatos –Ticket > U$ 100
OpenRate > 30% & CTR >= 15%
Apertura en los últimos 5 días
TRANSACCIONES
DEMOGRAFÍA
COMPORTAMIENTO
CICLO DE VIDA DEL CONSUMIDOR

28. 1M 15D 1S 1D RT
Frecuencia de Actualización  A la velocidad de sus clientes
TRANSACCIONES RFM
DEMOGRAFÍA
COMPORTAMIENTO
1M 15D 1S 1D RT
CONTEXTUAL
1M 15D 1S 1D RT
1M 15D 1S 1D RT

29. Mindfulness de la DATA

30. SEGMENTACIÓN AUTOMATIZADA (CLUSTERS)
FLOW
AUTOMATION
(EVENTOS)
FLUJO DE DATOS
(AUTOMATIZADO)
PERSONALIZACIÓN 1:1
(CÓMO?)
Tienda de
eCommerce
Tienda Física
Campañas
Otros
Touchpoints…

31. Personalizar:
Hola Leo, tenemos una
promo para ti!

32. Personalizar:
Hola Leo, tenemos una
promo para ti!
Hola Leo, sólo sabemos tu
nombre!

33. Personalizar ya no es un
diferencial, es una cuestión
de supervivencia

34. Podemos personalizar a gran
escala y en tiempo real ?

40. Utilizamos estas
tecnologías para
personalizar 1 a 1
las comunicaciones
de eMail Marketing

41. Utilizamos estas
tecnologías para
personalizar 1 a 1
las comunicaciones
de eMail Marketing
CToR
x3
CR
x 2-3

42. OFERTA
PERSONALIZADA
REAL TIME
PERSONALIZACION
ACCESOS TRADICIONALES
DISCOVERY
1:
1

44. Vitrinas de recomendación (up-selling y cross-selling)
Identificación de audiencias (comportamiento predict.)
Google Shopping
Look a Like  Custom Audience & DPA

45. Únicamente pueden predecir
comportamientos futuros
si tienen información del
pasado

46. Gracias!
@leo_faigenbom
@ICOMMKTOK