Segmentación de Clientes por Frecuencia de Compra

La segmentación de clientes es una estrategia fundamental para cualquier negocio que busque entender mejor a su audiencia y personalizar sus estrategias de marketing. En lugar de conformarnos con clasificaciones predeterminadas, podemos crear nuestras propias segmentaciones basadas en métricas relevantes para nuestro negocio. Esto nos permite tomar decisiones más informadas y desarrollar estrategias más efectivas para cada grupo de clientes.

¿Cómo crear una segmentación personalizada de clientes en Looker Studio?

En el dataset que estamos analizando, los clientes ya están clasificados en tres tipos: nuevos, frecuentes y VIP. Sin embargo, esta clasificación fue heredada y no conocemos los criterios utilizados para establecerla. Por eso, vamos a crear nuestra propia segmentación utilizando las métricas disponibles en nuestros datos.

En el proyecto de Looker Studio, específicamente en la pestaña de clientes, podemos observar una visualización que muestra la distribución actual de clientes según su tipo. Para crear nuestra propia segmentación, necesitamos identificar qué métricas podemos utilizar.

¿Qué métricas podemos utilizar para segmentar clientes?

En nuestro dataset tenemos dos métricas principales:

• Frecuencia de compra: Cuántas veces ha comprado cada cliente.
• Total gastado: Cuánto dinero ha invertido cada cliente en nuestros productos.

Para este ejercicio, utilizaremos la frecuencia de compra como base para nuestra segmentación. Lo primero que debemos hacer es entender el rango de valores que tiene esta métrica para establecer límites adecuados para cada segmento.

¿Cómo determinar los rangos para la segmentación?

Para conocer el rango de la frecuencia de compra, podemos crear tarjetas de resultados que nos muestren:

1. El valor mínimo de frecuencia de compra: 1 (el cliente que menos compró lo hizo una sola vez)
2. El valor máximo de frecuencia de compra: 50 (el cliente que más compró lo hizo cincuenta veces)

Con esta información, podemos establecer los límites para nuestra segmentación personalizada.

¿Cómo crear un campo calculado para la nueva segmentación?

Para implementar nuestra segmentación, seguiremos estos pasos:

1. Ir al dataset de clientes
2. Añadir un nuevo campo calculado
3. Nombrar el campo "n_segmentacion" (la "n" indica que es nuevo)
4. Crear una fórmula condicional que clasifique a los clientes según su frecuencia de compra

La fórmula que utilizaremos es:

CASE
  WHEN frecuencia_de_compra >= 1 AND frecuencia_de_compra < 6 THEN "nuevo"
  WHEN frecuencia_de_compra >= 6 AND frecuencia_de_compra < 20 THEN "frecuente"
  ELSE "leal"
END

Esta fórmula clasifica a los clientes de la siguiente manera:

• Nuevos: Clientes que han comprado entre 1 y 5 veces
• Frecuentes: Clientes que han comprado entre 6 y 19 veces
• Leales: Clientes que han comprado 20 veces o más

Una vez creada la fórmula, guardamos el campo calculado y procedemos a visualizar los resultados.

¿Cómo comparar la nueva segmentación con la clasificación original?

Para comparar ambas clasificaciones, podemos crear un gráfico circular (pie) adicional que muestre:

1. La dimensión de análisis: nuestra nueva segmentación
2. La métrica: recuento total de la base de datos

Al comparar ambos gráficos, observamos diferencias significativas:

• Clientes nuevos: Pasaron de representar el 33% a solo el 6% del total
• Clientes frecuentes: Disminuyeron del 37% al 28%
• Clientes leales/VIP: Aumentaron considerablemente del 29% al 65%

Estas diferencias revelan que la clasificación original no estaba alineada con el comportamiento real de compra de los clientes, lo que podría haber llevado a estrategias de marketing ineficientes.

¿Qué otras segmentaciones podemos crear?

La segmentación basada en la frecuencia de compra es solo una de las muchas posibilidades. También podríamos crear segmentaciones basadas en:

• Total gastado: Clasificar a los clientes según su valor monetario
• Recencia: Cuándo fue la última vez que el cliente realizó una compra
• Combinación de métricas: Crear un modelo RFM (Recencia, Frecuencia, Monto)

Cada tipo de segmentación nos proporciona diferentes perspectivas sobre nuestra base de clientes y nos permite diseñar estrategias más personalizadas y efectivas.

¿Cómo aplicar esta segmentación en nuestras estrategias de negocio?

Una vez que hemos creado nuestra segmentación personalizada, podemos utilizarla para:

• Desarrollar campañas de marketing específicas para cada segmento
• Establecer objetivos de conversión más realistas
• Identificar oportunidades para aumentar la frecuencia de compra o el valor promedio de compra
• Implementar programas de fidelización para clientes leales

La clave está en alinear nuestra segmentación con los objetivos específicos del negocio, asegurando que las categorías creadas sean accionables y relevantes para nuestra estrategia.

Ahora que conoces cómo crear tu propia segmentación de clientes en Looker Studio, te invitamos a experimentar creando un campo calculado basado en el total gastado y renovando completamente la pestaña de clientes de tu dashboard. ¡Comparte tus resultados en la sección de comentarios y descubre cómo esta nueva perspectiva puede transformar tu estrategia de negocio!