No sobresegmentes tu lista de suscriptores. Aquí te explicamos cómo.

La segmentación y personalización del mercado (dividir a su audiencia en grupos comunes para ofrecer mensajes de ventas más relevantes) funciona bien.

Donald Trump lo utilizó para ganar las elecciones de 2016 , y Campaign Monitor dice que aquellos que usan una estrategia de segmentación en sus listas de correo electrónico pueden experimentar hasta un Aumento del 760% en los ingresos .

Hoy en día, contamos con tablas repletas de análisis sobre nuestros clientes, que contienen información detallada sobre qué, cuándo y cómo compran nuestros productos. Y lo más sensato es segmentar, dividir y segmentar a los clientes en grupos cada vez más pequeños.

Pero ¿cuán pequeños deberían ser tus segmentos? ¿Deberías enfocarte en un segmento individual y buscar un marketing personalizado? ¿O deberías simplificarlo y segmentarlo con base en un panorama más amplio?

Este artículo analizará las estrategias de segmentación más comunes y algunos de los posibles peligros de segmentar excesivamente su lista de correo electrónico.

Estrategias de segmentación de correo electrónico

¿Cómo abordar la segmentación? Algunas de las formas más comunes son:

Datos demográficos . A/S/L, como solíamos decir: ¿cuál es tu edad, sexo y ubicación? Los profesionales del marketing han utilizado datos demográficos básicos para segmentar su publicidad durante más de 100 años.

Todavía existen casos de uso hoy en día, como el género para la ropa y la joyería, o la ubicación para los negocios físicos. Pero, como nos dice el cliché de los baby boomers frente a los millennials, la demografía no ayuda a comprender al individuo. Es necesario profundizar.

Personaje del Cliente . Un personaje del cliente es un avatar de tu cliente ideal. La demografía influye, pero un personaje también incluye investigación de mercado, análisis e intuición. Puedes tener más de un personaje del cliente para diferentes aspectos de tu negocio.

Por ejemplo, Ford tendrá un perfil de cliente distinto para la camioneta F-150 y el SUV pequeño Escape. Piense en un trabajador práctico frente a un padre de familia con un hijo. Ford utiliza estos perfiles de cliente para crear publicidad más relevante para los diferentes tipos de personas que compran sus autos.

Quizás pienses que puedes omitir la creación de un perfil de cliente, pero aprende la lección de Amazon. Fracasaron estrepitosamente al enviar correos electrónicos para una lista de regalos de bebé a personas que no estaban esperando bebés. Un perfil de embarazo y una segmentación adecuada habrían sido de gran ayuda.

Posición en el embudo de ventas . Otra forma de segmentar tu lista de correo electrónico es según la posición del cliente en el embudo de ventas. Un nuevo cliente potencial que conoce poco tu oferta necesita un mensaje de ventas diferente al de quienes ya son clientes. Consulta más información en nuestro artículo sobre... Qué flujos y automatizaciones deberías tener.

A continuación se muestra el flujo del proceso. Snappa se utiliza para incentivar a los nuevos clientes a actualizar al nivel 'Pro' y a la facturación anual.

Snappa tiene campañas separadas para aumentar las ventas y promover un mayor valor de vida del cliente en cada paso del embudo.

Compromiso del cliente . Con la tecnología actual, puede segmentar su audiencia según cómo interactúan los suscriptores con sus mensajes de marketing.

Si un suscriptor hace clic en un enlace de correo electrónico o no abre varios correos electrónicos, puede asignarlo a un segmento con un mensaje más adecuado. Incluso puede vincular la interacción con el correo electrónico con la actividad del sitio web, como las páginas visitadas o los productos comprados, para optimizar aún más sus campañas.

El objetivo es mantener a sus suscriptores interesados con correos electrónicos útiles. Si no interactúan con sus correos, corre el riesgo de que sus proveedores de servicios de internet (ISP) consideren sus correos irrelevantes y los envíen a la carpeta de spam o promociones.

Entonces, tenemos la tecnología y apoyo estadístico Para dividir nuestras listas de correo electrónico en segmentos cada vez más pequeños. El consenso es que los mensajes hipersegmentados funcionan mejor. Por lo tanto, se debe intentar tener tantos segmentos como sea posible para ser más efectivo, ¿verdad?

Bueno, también existen peligros en crear demasiados segmentos en su lista de correo electrónico.

Los peligros de la sobresegmentación

El activista de Internet Eli Pariser acuñó el término 'burbuja de filtro' Para describir el efecto que los algoritmos tienen en los individuos al elegir contenido personalizado. El algoritmo aprende los intereses y creencias de la persona y personaliza el contenido para mostrar información correlacionada, lo que reduce la exposición a ideas y opiniones contradictorias.

Con el tiempo, una persona queda atrapada en una cámara de eco de contenido, que sólo apela o refuerza un tipo particular de punto de vista.

La segmentación excesiva de su lista también corre el riesgo de atrapar a su cliente en un momento particular en el tiempo. Debra Kaye escribiendo en Inc. ... argumenta que las personas, como individuos, cambian, se adaptan y crecen. Continúa: «Las personas somos animales situacionales. Usamos los productos de forma diferente según nuestro estado de ánimo y las circunstancias en las que nos encontramos».

En resumen, lo que nos interesa hoy puede no interesarnos mañana.

Si segmentas demasiado tu lista, porque los datos sugieren que deberías hacerlo, podrías estar aislando a tus clientes del resto de tus productos. Los estás acorralando.

Implicaciones de costos

Cada segmento adicional creado para una lista de correo electrónico también cuesta más. Ya sea para planificar los segmentos, crear una nueva campaña o analizar los resultados, los segmentos añaden gastos.

Otro problema de la sobresegmentación es la reducción del tamaño de los conjuntos de datos. Optimizar una campaña requiere un nivel de tráfico suficiente para realizar pruebas A/B de forma eficaz. En este caso, varios conjuntos de datos grandes son más útiles que una docena de conjuntos pequeños.

Y la dependencia excesiva del análisis para impulsar las decisiones comerciales también puede tener profundas implicaciones en los costos. Harvard Business Review explicado Cómo la confianza de Tesco en el marketing basado en datos analíticos de clientes no fue suficiente para evitar una pérdida de 3.000 millones de dólares y una embarazosa retirada del mercado estadounidense.

Observaron que "los programas de fidelización ricos en datos y las capacidades de análisis no pueden contrarrestar la ventaja competitiva de precios ligeramente más bajos y una experiencia de compra más sencilla".

Entonces, ¿dónde está el equilibrio?

Buenas prácticas de segmentación

Los segmentos deben ser lo más grandes posible, pero sin dejar de ser únicos, y cumplir el objetivo previsto de aumentar la rentabilidad mediante marketing relevante.

No te centres en una sola característica por segmento; es demasiado granular. En su lugar, piensa en combinaciones de atributos. Personas a las que les gustan las motos, el fútbol y las barbacoas, o las que hacen CrossFit, keto y se hacen tatuajes. Este es el tipo de información con la que puedes construir tus perfiles de cliente.

Una forma perfecta de asignar segmentos a los suscriptores es que ellos mismos seleccionen sus intereses. Aquí tienes un ejemplo de Bespoke Post a través de Correos electrónicos realmente buenos .

La posibilidad de tener más de una preferencia es positiva y genera beneficios tanto para el vendedor como para el consumidor. Sin embargo, recuerde que las personas cambian: unas vacaciones de senderismo y camping podrían introducir al consumidor en los deportes acuáticos, lo que ha generado un nuevo interés. Por lo tanto, ofrezca periódicamente a sus suscriptores la oportunidad de reseleccionar sus intereses.

Hiperpersonalización y análisis predictivo

Cuando su negocio alcanza una escala mayor, digamos 500.000 suscriptores, es posible aprovechar la ciencia de datos y el análisis. El análisis predictivo analiza el comportamiento histórico de los clientes y utiliza la IA para ofrecer mensajes de marketing sumamente relevantes y oportunos.

Puedes ver ejemplos de análisis predictivo en la práctica al comprar en línea en Amazon. Amazon te recomienda artículos que se compran juntos con frecuencia o que otros clientes también compraron. Amazon también utiliza este tipo de IA en sus correos electrónicos de marketing.

Aquí tienes un ejemplo. En un correo electrónico que confirma el envío de una compra, Amazon muestra los artículos comprados anteriormente que, según prevén, posiblemente hayas agotado y debas volver a comprar.

Se trata de anticiparse a las necesidades del cliente y ofrecerle la propuesta de compra correcta en el momento adecuado.

Conclusión

La segmentación de correo electrónico es algo que deberías implementar con tu lista. Hay datos convincentes que demuestran una mayor rentabilidad al seguir esta práctica.

Sin embargo, centrarse demasiado en segmentos cada vez más pequeños puede resultar en un mal servicio a sus clientes. Corre el riesgo de encasillarlos en un marco analítico, sin dejar margen para el cambio y el crecimiento.

Intenta mantener los segmentos lo más amplios posible, sin perder su relevancia. Pregunta a tus clientes cuáles son sus intereses con regularidad y, cuando alcances el tamaño adecuado, recurre a la tecnología para ofrecer mensajes predictivos más personalizados.