A través del algoritmo de segmentación de clientes, la empresa logró clusterizar los datos alojados en su CRM, definiendo segmentos de clientes específicos, para crear estrategias de negocio personalizadas con el objetivo de aumentar las ventas.
LOS RESULTADOS
+7%
DE CONVERSIÓN
+4M
DE LEADS
TIEMPO DE EJECUCIÓN: 3 MESES
EL DESAFÍO
Conocer y cuantificar segmentos de clientes con un perfil específico para crear estrategias de negocio personalizadas.
El equipo de Marketing & Comercial de esta empresa quería generar más y mejores resultados en un menor lapso de tiempo a través de la optimización de sus campañas de marketing para canjes de premios en su programa de fidelización. Tienen como principal desafío identificar segmentos de clientes en forma masiva en tiempo récord y optimizar las campañas para conseguir una mejor tasa de conversión. Se utilizan datos de consumo histórico, momentos de consumo, geodata, canjes realizados y otros.
LA SOLUCIÓN
Desarrollo de algoritmo de segmentación de clientes para ejecutar campañas personalizadas.
A través del algoritmo que creamos, pudimos definir segmentos de clientes con un proceso analítico y automatizado a partir de datos internos y externos, además de unificar los datos de clientes en un único repositorio y analizarlos en una única herramienta de explotación. Esto permitió al equipo de Marketing & Comercial de la empresa ejecutar estrategias y experiencias personalizadas para cada segmento de clientes con el fin de estimar y comprender los impactos de las acciones de marketing en cada uno de ellos.
EL IMPACTO
7% de tasa de conversión y un 15% más de efectividad en las campañas.
A través de este algoritmo esta empresa pudo lograr una tasa de conversión del 7%. El equipo de ventas también tuvo un aumento de más del 15% en las tasas de respuesta, y pudo identificar y segmentar a los compradores potenciales en varias categorías. A través de este análisis y el aumento en la tasa de conversión, el equipo de marketing & comercial pudo concentrarse más en los principales clientes potenciales que tenían más probabilidades de comprar, aumentando el volumen de ventas y el valor promedio del pedido por transacción.
