Segmentación de datos en 2025: más precisión, privacidad, y personalización
Generar engagement de audiencias es un desafío constante para las marcas en casi cualquier sector. En este proceso, la segmentación de datos juega un papel clave, permitiendo personalizar comunicaciones y experiencias dirigidas al consumidor. Al personalizar mensajes y adaptarlos a las necesidades e intereses específicos de cada individuo, las marcas forjan relaciones duraderas con su audiencia. Esto no solo fortalece el vínculo con sus clientes, sino que también impulsa su crecimiento económico.
Pero, ¿no te parece que las cosas han cambiado extremadamente rápido estos últimos años a causa de regulaciones estrictas, y de los avances en IA y en análisis de datos?
Seamos claros: aunque a veces sea difícil entender algunos avances, esforzarse por mantenerse al día con ellos ya es una necesidad. La segmentación de datos está en el centro de estos cambios. Ha evolucionado de una simple categorización de datos a una estrategia sofisticada que busca mayor precisión, privacidad y personalización.
En 2025, las marcas que no logren adaptarse a los recientes cambios en el mundo digital se quedarán atrás. Por otro lado, aquellas que utilicen inteligentemente los datos de sus consumidores tendrán una ventaja competitiva.
En este artículo, exploraremos la evolución de la segmentación de datos, desde sus principios fundamentales. También analizaremos su papel en la creación de experiencias hiperpersonalizadas para el consumidor. Hablaremos de la importancia de la calidad de los datos y de la transición de recopilar información a construir una base de datos segmentada y de alto valor. También abordaremos el objetivo final: la personalización. Además, destacaremos ejemplos reales de marcas líder como Pierre Fabre, Unilever, L’Oréal y LolaLiza. ¿Tienes curiosidad por cómo han aprovechado la segmentación de datos para mejorar sus estrategias de marketing?
1. ¿Qué es la segmentación de datos?
Vamos al grano. Gartner define el concepto de ‘segmentación’ de la siguiente manera:
La segmentación es una herramienta estratégica que posibilita conocer a las audiencias y dirigirse a ellas. Aplica un proceso analítico para categorizar a los clientes en segmentos que son mutuamente exclusivos y colectivamente exhaustivos, los cuales pueden utilizarse de acuerdo a objetivos estratégicos. Los cuatro enfoques de segmentación más comunes incluyen el demográfico (firmográfico en B2B), el basado en necesidades, el conductual, y el basado en valor.
Esta definición ya debería darte una idea de lo que es la segmentación. Hablemos entonces de segmentación de datos:
La segmentación de datos es el proceso de tomar grandes cantidades de datos y reorganizarlos en grupos más pequeños que compartan características específicas. Está diseñada para extraer datos relevantes desde un grupo mayor y hacerlos accesibles a usuarios que pueden analizarlos y usarlos para dirigirse a grupos de personas que comparten ciertas características.
Ya deberías ver mejor la dirección que estamos tomando aquí. Así como los métodos de recopilación de datos se vuelven más especializados y numerosos, las técnicas de segmentación de datos también se están multiplicando. Una segmentación de datos adecuada permite a los negocios desarrollar estrategias de marketing hiperenfocadas en grupos específicos de consumidores. Esto les ayuda a conectar con su audiencia como nunca antes. Hoy en día, los consumidores exigen experiencias personalizadas y más relevantes para ellos. Por eso, segmentar datos de forma efectiva no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad.
No existe la segmentación de datos sin datos precisos
Como podrás imaginar, primero necesitas recopilar datos si quieres tener algo que segmentar. Estos deben ser precisos y de alta calidad antes de considerar segmentarlos. En caso contrario, la segmentación no sería cualitativa. Así, las acciones que lleves a cabo basadas en esos segmentos no serán efectivas.
Apoyarse en datos third-party ya no es una estrategia sostenible, así como estos han ido depreciándose. En su lugar, los datos first-party (información recopilada directamente del consumidor a través de sus interacciones) y datos zero-party (aquellos compartidos de forma proactiva y voluntaria por los consumidores, incluyendo sus intereses y preferencias) se han convertido en recursos clave para las marcas.
Estos tipos de datos son recopilados de forma transparente y consentida, dándoles mucho valor hoy en día. Las marcas pueden adoptar muchas estrategias diferentes para recopilar estos tipos de datos. Entre las más efectivas se encuentran la gamificación y el marketing interactivo. Es por esto que plataformas de recopilación de datos como Qualifio se han ganado la confianza de multitud de marcas. Estas plataformas proveen las herramientas necesarias para recopilar datos del consumidor que son consentidos, transparentes y de alta calidad. Estas características son absolutamente necesarias para la segmentación de datos.
De la recopilación de datos a la segmentación de datos
El viaje de la recopilación de datos a la segmentación de datos es crucial. Es un proceso de varios pasos que permite a los negocios convertir datos desordenados en información valiosa. De esta forma pueden tener interacciones más efectivas y personalizadas con sus audiencias.
Todo comienza con la recopilación de datos. Es un proceso que las marcas llevan a cabo en diferentes puntos de contacto con sus audiencias. Estos puntos incluyen páginas web, redes sociales, sondeos y campañas interactivas como quizzes o encuestas. Los datos van desde simple información demográfica, como edad, género o ubicación, hasta información más detallada. Esto incluye comportamientos de búsqueda, historial de compras, respuestas de feedback e incluso preferencias compartidas de forma explícita.
Sin embargo, estos datos recién recopilados raramente están listos para ser usados. Primero, deben ser limpiados y enriquecidos (a menudo con la ayuda de una Customer Data Platform o CDP, por ejemplo). La limpieza de datos requiere la eliminación de duplicados, corrección de errores, y homogeneización de inconsistencias. Esto permite conectar las diferentes piezas del puzzle, proporcionando una vista completa del consumidor individual y de su comportamiento.
Una vez los datos han sido limpiados y enriquecidos, el siguiente paso es la segmentación de datos. Este proceso puede involucrar una segmentación demográfica (edad, salario, género) y segmentación conductual (hábitos de compra, preferencias de producto, etc.). Las marcas también segmentan datos basándose en factores geográficos o psicográficos. Estos incluyen aspectos como los valores o el estilo de vida de cada consumidor. Cuanto más precisa sea esta segmentación, las marcas podrán dirigirse a las necesidades específicas de cada consumidor de manera más efectiva. Esto mejora la relevancia de sus comunicaciones y ofertas.
La clave para una segmentación de datos de éxito es asegurarse de que los datos son de alta calidad: precisos, completos, y relevantes.
🎯 La estrategia de concursos de Maizena
Maizena, una marca de Unilever, aplica esta segmentación conductual constantemente. Por ejemplo, lanzaron un concurso con Qualifio, dándole a los participantes la oportunidad de ganar un robot de cocina.
Para participar, sólo necesitaron identificarse (nombre, apellidos, email) y responder a unas preguntas de segmentación sobre recetas que les gustaría cocinar y las personas para las que las cocinarían. El concurso atrajo a más de 52.000 participantes que compartieron sus preferencias de comida y concursos de cocina, consintiendo recibir comunicaciones promocionales de Maizena. Esto permitió a la marca mostrar a cada participante productos específicos en sus comunicaciones teniendo en cuenta gustos personales.
De la segmentación de datos a la segmentación de consumidores
¿A dónde nos lleva la segmentación de datos, y por qué es tan importante? El objetivo final de la segmentación de datos es hacerlos explotables. Y es ahí donde entra en juego la segmentación de consumidores. La segmentación de datos se centra en organizar datos en grupos. Por su parte, la segmentación de consumidores lleva esto más lejos. Agrupa a los mismos consumidores en categorías más elaboradas basadas en comportamientos, preferencias y necesidades compartidos.
Así, las empresas pueden entender mucho mejor a sus consumidores, lo que quieren, y cómo se comportan como grupos. Esta información es clave a la hora de crear campañas de marketing personalizado. En lugar de enfocarse a nivel individual, estas campañas resuenan con grupos de consumidores. ¿No es ese el objetivo que buscan muchas marcas hoy en día?
🌙 LolaLiza: de la astrología a la segmentación
El compromiso de LolaLiza con la personalización estuvo presente en su campaña “¿Cuál es tu outfit ideal de acuerdo con tu perfil astrológico?”. Esta campaña fue lanzada junto a su colección Au Naturel.
Al usar la segmentación de datos, la marca ha creado una experiencia única, conectando a diferentes participantes con outfits que encajan con sus perfiles astrológicos.
Esta estrategia requiere segmentar a los consumidores por signo del zodíaco usando su fecha de nacimiento, permitiendo a LolaLiza crear contenido altamente personalizado y entretenido. Este enfoque también incluye sujetos de email personalizados, así como el contenido de estos, lo que aumenta el open rate de su newsletter de forma significativa.
Además, el A/B testing de LolaLiza en Facebook ads comparó contenido relacionado con un signo del zodíaco con alternativas genéricas. Los resultados revelaron la efectividad de la personalización para crear estrategias de marketing de engagement optimizadas.
2. Precisión, privacidad y personalización: el combo definitivo
Accediendo a información hiperespecífica
La demanda de más precisión en cuanto a marketing y engagement de consumidores nunca ha sido tan alta. Los consumidores esperan que las marcas entiendan sus necesidades y preferencias únicas. Además, desean que creen experiencias hechas a medida con las que puedan sentirse identificados.
Esta precisión no sólo potencia el engagement de audiencias; también asegura que exista un uso eficiente de recursos. Campañas genéricas y no dirigidas de forma específica suelen no dar los resultados deseados, impactando negativamente a los presupuestos de marketing. Por otro lado, una segmentación granular de audiencias permite asignar recursos a aquellos segmentos más prometedores. Esto aumenta las conversiones y maximiza el return on investment.
Tras llevar a cabo una correcta segmentación de datos, la predicción analítica puede llevar la precisión de las campañas de marketing al siguiente nivel. Al analizar datos históricos e identificando conductas, las empresas pueden prever comportamientos futuros del consumidor, incluyendo compras potenciales. Por ejemplo, ciertos modelos predictivos pueden revelar qué consumidores tienen altas probabilidades de abandonar un servicio. Esto permite actuar rápidamente para retenerlos, o identificar qué segmentos estarán más dispuestos a adoptar un nuevo producto. De esta manera, se mejoran los resultados de marketing.
Privacidad: cómo garantiza la confianza y refuerza la relación con el consumidor
La segmentación de datos asegura que los datos del consumidor se utilicen únicamente para propósitos específicos y relevantes. De esta manera, se reduce el riesgo de un mal uso. Permite a las marcas personalizar sus interacciones con su audiencia, centrándose en generar valor en vez de invadir la privacidad.
A menudo, para lograr esto, las marcas usan plataformas avanzadas como Customer Data Platforms (CDPs), las cuales consolidan y gestionan datos del consumidor con fines de personalización, así como Data Management Platforms (DMPs), típicamente usadas para crear anuncios dirigidos. Estas herramientas permiten segmentar datos con un enfoque estructurado y ético respecto al uso de datos.
Además, reglamentos como el RGPD han establecido estándares estrictos sobre cómo los datos del consumidor pueden ser recopilados, almacenados y procesados. Esto asegura que su segmentación se adapte a los marcos legales. Al mostrar respeto por la privacidad de los datos mediante comunicaciones a medida y no intrusivas, las marcas no solo cumplen con los requerimientos regulatorios. También logran ganarse la confianza de sus consumidores. Cuando estos sienten que sus datos están seguros y manejados de forma ética, la privacidad pasa a ser una ventaja en vez de un reto.
Personalización: el clímax de la segmentación de datos
La personalización representa el objetivo final de una segmentación de datos efectiva. Los consumidores de hoy en día esperan que las marcas provean contenido, recomendaciones, e interacciones hechas a medida para sus preferencias y necesidades únicas. A través de técnicas de segmentación de datos avanzadas, las marcas pueden satisfacer a sus consumidores convirtiendo sus datos en información utilizable para su beneficio.
Al segmentar audiencias basándose en criterios detallados (desde datos demográficos y conductuales a información psicográfica y predictiva), las marcas pueden crear ofertas y mensajes hiperpersonalizados. Por ejemplo, un retailer de moda puede segmentar los datos de sus clientes para recomendar un abrigo de invierno a aquellos que se encuentren en regiones frías. De la misma forma, también puede sugerir opciones eco-friendly a los compradores interesados en el consumo sostenible.
💅🏽 El uso de la segmentación por Pierre Fabre
Pierre Fabre es una empresa que puede tomarse como ejemplo en lo que respecta a una segmentación de datos exitosa. La aplica de manera efectiva en todas sus marcas y mercados.
Una de sus marcas, Klorane, usa técnicas de diagnóstico en su página web para guiar a sus consumidores a productos que encajen con sus preocupaciones individuales en el área de belleza. Estas herramientas proveen resultados a medida basados en las respuestas de cada individuo, los redirigen a páginas de productos de forma personalizada, y les envían resultados a través de email.
Los datos recopilados se envían en tiempo real a Salesforce, enriqueciendo tanto perfiles nuevos como preexistentes.
Klorane también lanza atractivas campañas como los Calendarios de Adviento. En estas, los participantes responden a preguntas de segmentación relacionadas con sus rituales de belleza, canales de compra preferidos o necesidades capilares, y entran en el sorteo de un premio.
Otro ejemplo de campaña que destaca es el de la marca Pierre Fabre’s Oral Care, que usa el formato rueda de la fortuna de Qualifio para recopilar datos de sus consumidores.
Esta campaña es promovida en redes sociales, permitiendo a los usuarios formar parte de una experiencia entretenida con la posibilidad de ganar un premio.
A la vez, la marca recopila datos de segmentación clave (como necesidades dentales) e información de contacto (como email), así como el consentimiento de los usuarios a que la marca cree perfiles detallados sobre ellos para enviarles comunicaciones y ofertas personalizadas.
Cuando los consumidores se sienten comprendidos y valorados, tienen más probabilidades de tener engagement. Esto aumenta las conversiones y los convierte en promotores de la marca. Además, el marketing personalizado basado en la recopilación de datos ética y transparente. Junto con la segmentación de datos, garantiza que la experiencia sea percibida como natural y no intrusiva. De esta forma, se encuentra el balance perfecto entre respeto y relevancia.
🫧 La segmentación y el papel de los perfiles de belleza para L’Oréal EMEA
Para L’Oréal, crear perfiles de belleza detallados a través de la segmentación de datos de sus consumidores, es clave para ejecutar un marketing personalizado real. Mientras que construir una vasta base de datos es esencial, la marca reconoce que es la calidad de estos datos la que tiene la clave para hacer un uso efectivo de ellos. A través de iniciativas como The Database Requalification Project, L’Oréal usa Qualifio para actualizar y enriquecer su base de datos. También asegura que sea precisa y relevante.
Estos perfiles de belleza se desarrollan utilizando datos zero-party recopilados, como tipo de piel, tipo de pelo y preferencias individuales. Esto permite a la marca segmentar a su audiencia de forma precisa. Los perfiles ayudan de forma considerable a L’Oréal EMEA a crear recomendaciones de producto y mensajes de marketing personalizados. Así, cada consumidor recibe comunicaciones que reflejan sus necesidades de belleza únicas, potenciando su engagement y fidelidad hacia la marca.
En poco más de un año, L’Oréal EMEA usó Qualifio para crear 700 campañas y alcanzar a más de 5,5 millones de usuarios. Con estas campañas, conectan de forma constante con sus consumidores actuales y potenciales, lo cual queda reflejado en sus números. ¡Imagina el potencial de usar la segmentación de datos para personalizar sus campañas para todos estos usuarios!
La personalización crea conexiones emocionales entre el consumidor y la marca, creando fidelidad hacia la misma.
Con Qualifio, podemos cumplir dos objetivos: en primer lugar, aumentar el número de contactos que tenemos en nuestra base de datos y, en segundo lugar, trabajar en la mejora de la calidad de estos contactos. Cuando lanzamos el programa de captura de datos, teníamos 0 contactos en nuestro CRM. Hoy, en Italia, donde iniciamos el primer programa piloto, más del 50% de los contactos proceden de Qualifio.
Conclusión: segmentación de datos en 2025 y más allá
En 2025, no hay duda de que la segmentación de datos o mercados se convertirá en un pilar del marketing moderno, aunando precisión, privacidad, y personalización en maneras que redefinan el engagement de clientes. La rápida evolución de la IA, el machine learning y las CDPs promete hacer la segmentación de datos más granular y adaptable. Esto permitirá a las marcas responder a las necesidades del consumidor en tiempo real. Al hacer uso de datos consentidos de alta calidad, las marcas pueden crear mensajes personalizados. Con ello, los consumidores se sienten más conectados con la marca.
Es más, una segmentación de datos efectiva permite a las marcas darle un uso óptimo a sus recursos, centrándose en segmentos de consumidores con alto valor potencial y eliminando campañas genéricas que no generan beneficios. Esto no solo mejora su eficiencia en marketing, sino que también maximiza los ingresos generados por sus inversiones (ROI). En un panorama donde los consumidores demandan relevancia y respeto por la privacidad de sus datos, la segmentación de datos propone un balance perfecto. Ayuda a las marcas a mantener su confianza así como generan experiencias hiperpersonalizadas.
La personalización, potenciada por la segmentación de datos, ya no se trata de algo opcional. Se ha vuelto esencial. Las marcas que se adapten a la precisión de la segmentación priorizando prácticas de recopilación y uso de datos éticas, tendrán gran éxito en el mercado competitivo de 2025. Aquellas que logren encontrar este balance destacarán y seguirán construyendo relaciones duraderas con consumidores fieles en un mundo digital en continuo cambio.
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