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Segmentación de Clientes

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Segmentación de Clientes

  1. 1. Segmentación de Clientes Jorge Rodríguez M.  942150982 / RPM: #0025095  jrodriguezmam@gmail.com
  2. 2. AgendaFundamentos Tipos de segmentación Metodología Técnicas de segmentación Caso aplicativo: Segmentación de una AFP
  3. 3. No sobreviven los más fuertes ni losmás inteligentes sino aquellos quemejor se adaptan a los cambios. Charles R. Darwin
  4. 4. Los clientes cambian…
  5. 5. Fundamentos * Los clientes son diferentes entre sí,tienen necesidades diferentes y elvalor de unos y otros es diferente. La segmentación de clientes se basaen la existencia de bases de datos declientes, reales o potenciales, y el usode técnicas de análisis estadístico deestos datos.(*) Artículo De la segmentación covencional a la segmentación relacionalPor Ada Gabriela Leyva G.
  6. 6. Fundamentos * La segmentación de clientes es uno de los procesos estratégicos que sedesarrollan en el marketing, que divide al mercado en grupos homogéneos concaracterísticas similares, para aplicarle una estrategia diferenciada, satisfaciendode forma más eficiente a cada grupo de clientes. Definamos segmento como un grupo homogéneo de consumidores en cuantoa deseos, preferencias de compra, uso de productos, estilos de vida, similares, delmismo segmento al cual pertenecen. Entendamos también el mercado metacomo aquel grupo de clientes (segmentoseleccionado) que la empresa decide captar ysatisfacer más eficientemente que lacompetencia, dirigiéndole su programa demarketing.(*) Artículo De la segmentación covencional a la segmentación relacionalPor Ada Gabriela Leyva G.
  7. 7. Tipos de segmentaciónSegún el objetivo:  Segmentación estratégica  Segmentación tácticaSegún la dimensión del cliente:  Dimensión de valor vs. necesidad  Customer lifetime value  Dimensión geográfica  Dimensión comportamental  Dimensión relacional  Dimensión social
  8. 8. Segmentación estratégica Los clientes se agrupan en un número reducido de segmentos. Las variables se reducen a una sola etiqueta descriptiva del segmento, comopueden ser familias promocioneras, singles de paso, fieles de proximidad o grancompra. Gasto Medio mensual 150 € Ticket Medio 83 € Gasto medio Frecuencia Media 1,8 Regularidad 66% LA COMPRA + Antigüedad 1,5 = DIARIA % Gasto Perecederos 15% FIELES DE PROXIMIDAD % Gasto Promoción 45% % Gasto Primera Marca 10% Frecuencia media % Gasto Primer Precio 30% % Gasto Marca Propia 40% Tamaño hogar 3,6 FAMILIAS - PROMOCIONERAS + GRAN COMPRA DESPENSA SINGLES DE PASO - Cuadro 1. Mapa de posicionamiento de segmentos estratégicos de un supermercado
  9. 9. Segmentación estratégica Igualmente, podemos visualizar cómo se posiciona un segmento en el conjuntode variables. profesional en movilidad clase económica 6 Tamaño 6.032 13,5% Venta 20,7% Combustible Gasto medio mes 128 € socios particulares 99% TIPO DE BARRIO DEL SOCIO Combustible Gasóleo pct 68% socios empresa 1% Ciudad y turismo 0% Frecuencia mensual 4,01 Expansión turística costera 70s 0% Regularidad 0,96 1 tarjeta por socio 95% Pueblo costero e industrial 1% Ticket medio comb en litros 33,53 2 o más tarjetas por socio 5% Urbanización y extranjeros 0% Gasto medio en tienda mensual 1,96 € Expansión turística segunda línea 90s 0% Gasto tienda % sobre total 2% Renta media por hogar 36.127 € Rural 10% Ticket medio tienda 2,72 € Barrio y pequeña ciudad industrial 55% Kilómetros totales al año 28.934 Semirrural. Agricultura y construcción 6% nº EESS de compra 1,59 Casco antiguo rehabilitado 1% Distancia a ES más cercana (Km.) 3,69 Antigüedad media del vehículo 2001 Barrio histórico ciudades y metrópolis 4% ES habitual no es la más cercana 24% Días de alta en período % 99% Ensanche 3% ES habitual no es ES de referencia 8% Barrios de clase media 11% Expansión ciudades y metrópolis 10% Redención importe medio (€vales) 19,78 TIPO DE VEHÍCULO Redención mensual media (€vales) 3,76 Camión ligero 0% Redención tienda importe medio (€vales) 0,01 Camión-autobús 0% Redención en tienda % sobre total 0% Coche 94% Leyenda de colores Saldo final €vales 8,42 Furgoneta 5% 50% mayor que media total, o superior nnnn Moto 1% 25% a 50% mayor que media total nnnn tasa de desertores 1% Otros 0% 25% menor que media total, o inferior nnnn Cuadro 2. Ficha de características de segmento de un programa de fidelización de estaciones de servicio
  10. 10. Segmentación táctica Aun cuando no es la aplicación única, la gran mayoría de segmentacionestácticas de clientes se enfocan a la optimización de campañas de marketing. De manera simplificada existen cinco grandes tipos de campañas:  Retención,  Recuperación de desertores  Venta cruzada o cross-selling  Mejora o up-selling  Captación de nuevos clientes Por otro lado, las técnicas analíticas permiten la optimización de la campañaen tres momentos de la misma:  Identificación inicial de clientes target  Test de canales y creatividades  Análisis de los resultados
  11. 11. Tipos de campaña y métodos de segmentación Identificación de clientes más rentables, estimación de la cuota de cliente, simulación de sendas de abandono y alertas ante eventos de riesgo de abandono –reclamaciones, incidencias no resueltas, períodos de inactividad-. Son campañas altamente dependientes del motivo del abandono, a menudo requieren una investigación de estas motivaciones de los clientes perdidos. Es clave conocer el valor de vida o valor futuro previsto del cliente, para dimensionar la oferta de recuperación, y actuar inmediatamente tras la deserción. Obviamente, siempre es preferible trabajar en la retención de un cliente que tener que hacerlo en su recuperación. Es definitivo el análisis de potencial de demanda por división, en sectores de retail los análisis de asociación permiten generar cestas de la compra y patrones secuenciales de compra. Son campañas muy rentables en compañías o grupos empresariales altamente diversificados. Los motores de recomendación suponen una variante de cross-selling donde la campaña se lanza online, durante el proceso de compra. De nuevo es clave estimar correctamente la demanda total del cliente en la categoría, buscando maximizar la cuota de cliente. En distribución minorista, suelen dividirse en acciones de incremento de ticket medio y acciones de incremento de frecuencia. En ambos casos a menudo asociados a análisis RFM –Recencia, Frecuencia, valor Monetario-. El potencial de demanda se estima mediante la búsqueda de gemelos –clientes similares a los que me son más rentables- o modelización sociodemográfica –modelos predictivos de demanda basados en características sociodemográficas, generalmente provenientes de fuentes públicas como censos, padrones, estudios sectoriales-
  12. 12. Segmentación y dimensiones del cliente El tipo de información de cliente usado en la segmentación ha evolucionado enparalelo al desarrollo de los sistemas de información. Desde las segmentaciones sociodemográficas generales, más propias de lasegmentación de mercados, pasando por el análisis comportamental basado en elvalor se llega a los modelos de valor-necesidad, dominantes en la actualidad. Actitudes, prescripción, vinculación, y análisis comportamental onlineconstituyen las nuevas dimensiones que deben enriquecer los modelos de valor-necesidad.
  13. 13. Matriz de valor vs. necesidad Cada cliente presenta un valor actual –sus compras- y unas necesidades –ovalor potencial, estimado a través de estudios de mercado, encuestas sectoriales,sociodemografía, estadio de vida del cliente. El modelo puede combinarse con análisis comportamentales como RFM. La estimación del valor potencial de cada cliente es un proceso complejo ypolietápico. Como normalmente no existe una fuente directa, se estima a partirde una combinación de fuentes indirectas:  Características sociodemográficas y económicas  Estilo de vida  Estudios ad-hoc  Variables de relación
  14. 14. Customer lifetime value El valor de vida del cliente es la proyección del valor de cliente a futuro, enfunción de su ciclo de vida. Clientes Top, máximoGasto Gasto TotalTotal REALIDAD SOCIAL: Excepciones al modelo  División hogares  Hogares unipersonales en todo el ciclo de su vidaEvento Single Nido en Nido reciente, Nido lleno Nido vacío Edad formación, nacimiento de plata Tiempo vivienda de hijos
  15. 15. Segmentación geográfica En los negocios basados en redes de establecimientos, es clara la importanciade la relación espacial entre el cliente y el punto de venta. Las técnicas de geomarketing hace tiempo que se vienen usando para estudiare interpretar esta relación espacial. Una aplicación clásica en retail y venta directaes el RFML –al clásico RFM añade la Localización-.
  16. 16. Enfoque comportamental El llamado behavioural targeting (BT) se entiende como el análisis de laspautas de navegación en el ámbito del comercio electrónico, con objeto deconocer al cliente y personalizar la relación con él. Es una práctica tan antiguacomo el propio e-commerce, pero se ha visto extendida recientemente gracias ala proliferación de software específico, alguno incluso gratuito, y al auge delcomercio electrónico, cada vez más rentable en sí mismo.
  17. 17. Dimensión relacional Las interacciones entre la empresay los clientes, más allá de las propiasde la prestación del servicio, sonclaves a la hora de generar vínculosentre ambos. Y este vínculo es el quepuede llegar a generar fidelidad porparte del cliente. Incidencias, soporte técnico,reclamaciones, solicitudes depresupuestos o información generalson grandes oportunidades en estesentido.
  18. 18. Dimensión social El auge de las redes sociales onlineha sacado a la luz realidades socialesconocidas, pero poco explotadasdesde la segmentación de clientes:  El mejor prescriptor de un producto es un amigo, pariente, alguien de nuestra red social.  Existen personas con alta capacidad de prescribir, influir en su red social. Igualmente, las hay que tienen gran cantidad de relaciones sociales.
  19. 19. Metodología Presentación alAnálisis de Definición de Validación de Presentación Explotación o departamento Modelización negocio variables negocio de resultados despliegue técnico
  20. 20. Técnicas de segmentación Métodos jerárquicos Análisis de K-Medias conglomerados Métodos no jerárquicos Bietápico Análisis factorial Análisis de Técnicas de factores Análisis Segmentación componentes principales Análisis discriminante Basado en Regresión respuestas logística Análisis CHAID
  21. 21. Reflexiones * La segmentación del mercado "inicial" es referencial. Hay que actualizarla permanentemente. La segmentación perfecta no existe. No podemos plasmar resultados precisos, permanentes entre la segmentación y el actuar del cliente en el tiempo, establecida la condición estática del proceso de segmentar y la condición dinámica, cambiante del cliente. La segmentación reduce riesgos porque limita nuestro posible actuar a un menor número de posibilidades, dándonos mayor certeza de éxito sobre el segmento a trabajar y podemos optimizarla en términos de potencialidad y rentabilidad, estudiando segmentos más pequeños dentro del mercado meta, lo que nos permitirá desarrollar estrategias más acertadas. Las etiquetas para la segmentación relacional deben describir la esencia de nuestro propio cliente, puntualmente. (*) Artículo De la segmentación covencional a la segmentación relacional Por Ada Gabriela Leyva G.
  22. 22. Casos aplicativos • Conocer más a sus afiliados según sus características de rentabilidad, permanencia, etc. AFP • Se encontró segmentos potenciales para realizar acciones de marketing. • Clasificación de nuevos afiliados, lo cual permitirá saber su comportamiento a prirori y anticiparnos a la competencia. • Se logró segmentar a los clientes según el momento de uso de la Tarjeta de débito (Domimgueros, nocturnos, matinales, etc.) Marketing • Se identificó a los clientes que generan mayores ingresos al banco al realizar trxs con su Tarjeta de débito. • También generamos una segmentación RFM (Recency, Frecuecy, Money) que permitirá ejecutar campañas diferenciadas. • Se logró desarrollar e implementar un modelo que calculaba la probabilidad de mal comportamiento de un cliente en un futuro crédito. Riesgos • Con este modelo implementado para los productos CEN y TSN se tiene una herramienta que permite a los funcionarios y sectoristas tomar decisiones de reutilización del crédito o aumento de línea. •Se logró identificar a los clientes que pagan solos y a los cuales se debe congelar sin hacer ninguna gestión inicial. Cobranzas •Por otro lado se detectó a los clientes en los que se debe centrar los esfuerzos y priorizar su gestión de cobranzas. • Se redujo los costos de llamada y una distribución más eficiente de los teleoperadores. • Se logró detectar segmentos de clientes con alta probabilidad de realizar estructuración (“pitufeo”). Prevención y • La unidad de prevención y cumplimiento se encuentra realizando el diagnóstico de los casos detectados,Cumplimiento • Se espera lograr un aumento en el indicador de efectividad VPP (detección de casos sospechosos). Pasar de un 11% a un 20% de efectividad.
  23. 23. Segmentación de una AFP utilizando
  24. 24. Hoy día hay que correr más rápido para mantenerse en el mismo lugar. Philip Kotler
  25. 25. Videos interesantes
  26. 26. Fans y no clientes
  27. 27. Segmentando en la recesión - I
  28. 28. Segmentando en la recesión - II
  29. 29. Marca Perú
  30. 30. Anexos
  31. 31. Aplicaciones sector bancario Cliente Cobranza Ventas Cruzadas Preferente Temprana Pronósticos de Modelos Demanda Retención Agencia Clientes Operativa Segmentación Inteligencia Inteligencia Análisis Clientes Comercial Operacional DesempeñoOptimización Cobranza Media-Campañas Tardía Data Mining Análisis Simulación de CompetenciaInversiones Pérdida Inteligencia Inteligencia Esperada Análisis Flujos de Financiera Riesgos Lavado de Caja Dinero Series de Predictores de Tiempo Riesgo Predicción Scoring de Portafolio Ciclo de Detección y Cobranzas Vida Prevención Fraudes
  32. 32. Valor del Data Mining Optimización y Simulación ¿Qué es lo mejor Modelamiento Predictivo que puede pasar …?Valor de Negocios Pronósticos ¿Qué pasaría si …? Data Warehousing ¿Qué va a pasar …? Data Access ¿Cuáles …? (Drill Down) Data Collection ¿Cuántos …? ¿Qué pasó …? Inteligencia
  33. 33. Páginas de consulta
  34. 34. http://www.analyticsconosur.com/
  35. 35. http://www.kdnuggets.com/
  36. 36. http://analisisydecision.es/

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