Por qué la mayoría de los segmentos de marketing son demasiado amplios para resultar útiles
«Profesionales del marketing de entre 25 y 45 años que han mostrado interés por el marketing digital». Eso es un segmento. También es una descripción de aproximadamente 40 millones de personas. Enviar el mismo mensaje a 40 millones de personas con características vagamente compartidas no es segmentación: es difusión con una antena más estrecha.
La segmentación de clientes con AI crea audiencias definidas por patrones de comportamiento, historial de compras, señales de intención y probabilidad predictiva, no por categorías demográficas. Los segmentos que produce son más pequeños, específicos y convierten a tasas significativamente más altas porque el mensaje se adapta realmente a lo que la audiencia necesita en ese momento.
Antes de crear el segmento conductual, predictivo o basado en la intención en tu plataforma, Amos te ayuda a definir exactamente en torno a qué resultado debe crearse ese segmento, el paso que la mayoría de los equipos se salta antes de pasar directamente a los filtros.
Ver Amos →Tres enfoques de segmentación con AI y cuándo usar cada uno
1. Segmentación conductual (para orientar según la interacción)
Agrupa los contactos por lo que hacen -las páginas que visitan, los correos electrónicos que abren, el contenido que consumen, los productos que ven y las compras que realizan-, en lugar de por quiénes son. AI identifica patrones en las secuencias de comportamiento que predicen la intención y el nivel de preparación.
Ejemplo práctico: Los segmentos «Active on Site» de Klaviyo identifican contactos que han visitado tu sitio en los últimos 7 días, han comprado en los últimos 90 días o han hecho clic varias veces en una página de categoría específica. Estos segmentos basados en el comportamiento superan sistemáticamente a los segmentos demográficos entre 2 y 3 veces en CTR y conversión de correo electrónico.
Ideal para: Comercio electrónico, SaaS y cualquier empresa con datos relevantes de uso del sitio web o del producto.
2. Segmentación predictiva (para orientar según la etapa del ciclo de vida)
AI analiza patrones históricos para predecir en qué punto de su ciclo de vida se encuentra cada contacto y hacia dónde se dirige. ¿Qué clientes probablemente volverán a comprar pronto? ¿Cuáles muestran señales tempranas de abandono? ¿Cuáles están listos para actualizarse?
Ejemplo práctico: La segmentación de CLV predictivo de Klaviyo agrupa a los clientes según su valor de vida previsto, lo que te permite ofrecer a tus clientes con mayor valor previsto acceso anticipado a nuevos productos, recompensas de fidelidad y atención personalizada antes de que la hubieran recibido con una segmentación basada en el volumen.
Ideal para: Empresas de comercio electrónico y suscripción con más de 6 meses de historial de compras.
3. Segmentación basada en la intención (para priorizar el pipeline B2B)
Combina datos de intención de terceros (Bombora, G2) con datos de comportamiento del CRM para identificar cuentas y contactos que investigan activamente soluciones de tu categoría. Estos segmentos no se crean a partir de tus propios datos, sino de señales de toda la web.
Ejemplo práctico: Una cuenta que ha consumido varias piezas de contenido sobre "plataformas de automatización de marketing" en sitios de terceros durante los últimos 30 días y que, además, tiene un contacto en tu lista de email que ha visitado dos veces tu página de precios, es un segmento con alta intención que merece atención inmediata del equipo de ventas.
Ideal para: empresas B2B con una estrategia de marketing basado en cuentas y acceso a proveedores de datos de intención.
Cómo crear tu primer segmento con AI: un ejemplo paso a paso
Usando Klaviyo para una marca de ecommerce:
- Define el resultado - Quieres un segmento de clientes con una alta probabilidad de realizar una segunda compra en los próximos 30 días.
- Usa la propiedad predictiva "Next Purchase Date" de Klaviyo - Filtra los contactos cuya fecha prevista de próxima compra sea en los próximos 30 días Y cuya última compra haya sido hace más de 14 días (para no dirigirte a personas que están considerando su primera compra).
- Añade un filtro de comportamiento - Añade: ha abierto un email en los últimos 14 días (activo y accesible). Esto elimina los contactos sin interacción que la AI ha predicho que comprarán, pero que no responderán al email.
- Crea la campaña - Envía específicamente a este segmento un email de reactivación o de recomendación de productos. Usa Claude para redactar un texto que reconozca su compra reciente y muestre productos complementarios.
- Mide - Compara la tasa de conversión de este segmento creado por AI con la de tu segmento general de "compradores recientes". El incremento te indicará el valor preciso que aporta la segmentación con AI.
El segmento que crea Claude y que ninguna plataforma puede
Todas las plataformas anteriores crean segmentos a partir de tus datos. Claude crea un tipo diferente de segmento: el segmento de mensajes - el enfoque específico, el tono y la oferta que conectan con cada grupo de audiencia que has identificado.
Una vez que sabes que te diriges a "clientes con un CLV alto que probablemente compren en 30 días", Claude, con un archivo de Skill de marketing, redacta el email, el asunto y el enfoque de recomendación de productos que habla directamente de las motivaciones específicas de esa audiencia. La plataforma identifica a quién. Claude escribe qué decirles.
Obtén el archivo de Skill de email marketing para Claude en KissMySkills.com.
¿Listo para poner esto en práctica? Explora las Skills de tecnología y desarrollo para Claude y ChatGPT, o descubre todas las skills de Claude y la biblioteca de prompts.
