Lógica estratégica de la segmentación inteligente, Por qué los mercados son heterogéneos y cómo esta diversidad influye en decisiones clave. Importancia de comprender patrones reales de clientes para interpretar el mercado con rigor y orientar acciones más precisas y coherentes.
Fuentes y tipos de datos que permiten entender la diversidad real del mercado. Cómo los datos transaccionales, digitales, contextuales y de interacción revelan patrones útiles para distinguir grupos de clientes y fundamentar decisiones con evidencia, no con supuestos.
Módulo 3: Segmentación basada en datos y comportamiento
Profundiza en el análisis basado en datos para identificar patrones de comportamiento y valor. Cómo modelos como RFM, cohortes, CLV y clustering permiten revelar diferencias reales entre clientes y transformarlas en criterios robustos para distinguir segmentos con precisión.
Validar la solidez de los segmentos identificados. Evalúa criterios de tamaño, accesibilidad, estabilidad y rentabilidad para determinar si un segmento es accionable y coherente, integrando análisis crítico que evita decisiones basadas únicamente en agrupaciones estadísticas.
Cómo aplicar segmentos en decisiones estratégicas: adaptar propuestas, mensajes, canales y experiencias según las diferencias reales entre grupos de clientes. Marcos prácticos para convertir la segmentación en acciones concretas que alinean estrategia y ejecución.