Personalización en retail con segmentación RFM y la CDP composable

Para las marcas minoristas, la interacción eficaz con el cliente depende de la capacidad de segmentar con precisión las audiencias y personalizar los mensajes en función de los datos de primera mano (first-party data). Conectar a los clientes con los mensajes adecuados hace que se sientan valorados y escuchados. Para el minorista, es más probable que el contenido dirigido enviado al subconjunto adecuado de clientes genere la respuesta deseada en comparación con los esfuerzos de marketing masivo del pasado.

Pero alinear el contenido con los clientes requiere acceso a una visión precisa del cliente, la capacidad de utilizar los datos de los clientes para identificar una audiencia receptiva y un medio para conectar a esa audiencia con los mensajes adecuados a través de varios canales externos. Esto está llevando a cada vez más organizaciones a crear su propia visión de 360 grados de sus clientes, conectando datos de cada punto de contacto para desarrollar una comprensión más completa de las necesidades y preferencias de los clientes.

El volumen y la variedad de datos en una visión de Customer 360 de este tipo exigen escalabilidad y flexibilidad. La plataforma subyacente también debe ser capaz de admitir análisis avanzados a través de los cuales se puedan extraer insights más profundos sobre el comportamiento de los clientes. El rendimiento de las consultas, así como una sólida protección de datos, también deben estar disponibles para que los distintos equipos de marketing puedan utilizar los datos. Por todas estas razones (y muchas más), cada vez más organizaciones minoristas eligen Databricks Lakehouse como la plataforma preferida para su Customer 360.

Pero una plataforma de datos por sí sola no conecta a los clientes con los mensajes. Por eso Databricks se asocia con proveedores de activación de datos como Census para acoplar los activos de información subyacentes con la funcionalidad necesaria para transformar los insights de los clientes en acciones de marketing (Figura 1). Juntos, Databricks y Census respaldan un enfoque de primera categoría para el marketing personalizado y basado en datos, ofreciendo lo que cada vez más personas denominan una arquitectura de plataforma de datos de clientes (CDP) composable. Para una capacidad altamente diferenciadora como el marketing personalizado, el enfoque de CDP composable ofrece a las organizaciones acceso a todo el potencial de sus datos, al tiempo que mantiene el mayor alcance para sus equipos de marketing.

Census forma parte de Databricks Partner Connect, un portal único para descubrir y conectar de forma segura herramientas de datos, análisis e IA directamente dentro de la plataforma Databricks. Con solo unos pocos clics, puede configurar y conectar Census (y muchas más) directamente desde su espacio de trabajo de Databricks.

Uso de la segmentación RFM para demostrar un flujo de trabajo de CDP composable

Para ilustrar el poder de una arquitectura de CDP composable creada con Databricks y Census, hemos colaborado en una demostración sencilla que aprovecha la segmentación de actualidad, frecuencia y valor monetario (RFM). La segmentación RFM ha sido durante mucho tiempo una técnica de referencia para los equipos de marketing que buscan diferenciar entre clientes de mayor y menor valor, e identificar grupos de clientes con comportamientos específicos que deben abordarse para aumentar su valor para la organización.

Utilizando métricas sencillas de valor de actualidad, frecuencia y valor monetario (RFM) derivadas de los datos transaccionales que residen en Databricks Lakehouse, podemos segmentar a nuestros clientes en varios grupos utilizando técnicas de machine learning bastante sencillas. Las asignaciones de segmentos se conservan dentro de Lakehouse y se revisan a medida que llegan nuevos datos transaccionales.

Con estos segmentos, el equipo de marketing puede definir audiencias para los distintos mensajes que pretende enviar. Para los clientes VIP, es decir, aquellos que han interactuado recientemente y mantienen una alta frecuencia y valor monetario en sus interacciones, el equipo puede querer enviar un mensaje que reconozca y fortalezca nuestra relación con estos clientes a través de ofertas exclusivas o acceso anticipado a nuevos productos y servicios. Para los clientes leales, es decir, aquellos con una frecuencia y actualidad moderadas pero un menor gasto, el equipo de marketing puede querer conectar con ellos mediante ofertas promocionales para aumentar su gasto o ampliar las categorías en las que compran con nosotros. Y para los clientes a recuperar (Win-Back), es decir, aquellos con alta frecuencia y mayor gasto pero baja actualidad, el equipo de marketing puede querer abordar las inquietudes conocidas que puedan haberlos alejado y animarlos a interactuar de nuevo.

A través de Census Audience Hub, las asignaciones de segmentos y otros datos de clientes que residen en el Customer 360 de Databricks se presentan de manera que permiten al equipo definir las audiencias para estas diversas ofertas y mensajes (Figura 2). Mientras que el equipo de ciencia de datos ha realizado su trabajo utilizando las herramientas más tradicionales como Python, R y SQL, el equipo de marketing accede a los resultados de este trabajo mediante interfaces de usuario intuitivas y fáciles de usar que cierran las brechas de usabilidad entre estos dos equipos.

Una vez definidas las audiencias, el equipo de marketing puede utilizar la UI de Census para conectar cada subconjunto de clientes con mensajes específicos y canales de entrega preferidos (Figura 3). Con esta última acción, se completa el recorrido desde el insight hasta la acción, y la organización ahora puede obtener un valor alineado con el negocio a partir de sus activos de información.

Examen del flujo de trabajo de segmentación RFM con más detalle

Para ver el trabajo preciso que un equipo de ciencia de datos tendría que realizar para crear una segmentación RFM dentro de Databricks, hemos colaborado con Census para ofrecer un nuevo acelerador de soluciones que demuestra estos pasos. No dude en descargar el notebook asociado a este acelerador aquí, importarlo a su entorno de Databricks y recrear los pasos con un conjunto de datos disponible públicamente. Para conectar esta solución con Census, puede solicitar una demostración detallada del producto, así como una prueba gratuita.

Juntos, Databricks y Census pueden permitir a las organizaciones de marketing ofrecer un valor diferenciador y una mayor interacción con el cliente aprovechando el poder de los datos y el análisis.

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(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original