La segmentación tradicional ya no es suficiente. Dividir por edad, género o ubicación te da una vista superficial, pero no explica cómo compran, por qué compran, ni cuándo volverán a comprar.
En 2025, las empresas líderes están usando machine learning (ML) para segmentar con una precisión que antes era imposible. ML no solo agrupa clientes: predice su comportamiento, detecta patrones ocultos y permite activar campañas personalizadas que multiplican la recompra.
En LMS, este tipo de algoritmos es clave para construir programas de lealtad más rentables, eficientes y centrados en el usuario.
¿Por qué el machine learning cambió la forma de segmentar clientes?
Porque el ML no segmenta por intuición, segmenta por comportamiento real. Identifica patrones que los humanos no podemos ver a simple vista.
Entre sus ventajas principales:
- Encuentra microsegmentos de alto valor: Identifica grupos pequeños (y extremadamente valiosos) que responden mejor a recompensas, promociones o dinámicas gamificadas.
- Predice el “next best action”: Sugiere qué promoción, recompensa o mensaje tendrá más probabilidad de convertir.
- Detecta riesgo de abandono: Encuentra señales tempranas de *churn* antes de que el cliente desaparece.
- Crea perfiles ricos y dinámicos: Cada interacción—web, WhatsApp, call center, tienda física—retroalimenta el modelo.
¿Qué datos necesitas para aplicar machine learning?
Machine learning no requiere miles de datos, sino datos consistentes.
Los más importantes para un programa de lealtad son:
- Datos transaccionales:
- Frecuencia de compra
- Ticket promedio
- Tipo de producto
- Margen
- Ubicación de compra
- Datos de uso del programa:
- Canjes
- Acumulaciones
- Participación en retos o gamificación
- Reacción a promociones anteriores
- Datos de comportamiento digital:
- Apertura de emails
- Navegación en la plataforma
- Consultas a través del call center
- Conversaciones por WhatsApp
Tipos de segmentación con machine learning
Estos son los modelos más usados en la industria y en LMS.
- Clustering no supervisado (K-means, DBSCAN): Agrupa clientes según patrones sin decirle al algoritmo qué debe buscar. Ideal para descubrir grupos nuevos o inesperados.
- Modelos predictivos de recompra: Predicen cuándo volverá a comprar cada cliente para activar ofertas justo en el momento correcto.
- Modelos de propensión: Indican la probabilidad de que un cliente:
- Compre cierto producto
- Participe en una dinámica
- Se dé de baja
- Use una recompensa
- Modelos de valor de cliente (CLV): Calculan el valor futuro esperado de cada usuario. Perfecto para asignar presupuesto inteligente de recompensas.
Ejemplo práctico: segmentación real con ML
| Segmento | Descripción | Acciones Recomendadas |
|---|---|---|
| Clientes VIP | Alto ticket, alta frecuencia (Máximo CLV) | Premios exclusivos, *early access*, eventos |
| Dormidos con potencial | Poco activos, pero con buen historial (Riesgo de *churn*) | WhatsApp personalizado + promoción dirigida |
| Compradores impulsivos | Actúan por estímulos rápidos (Responden bien a gamificación) | Cupones flash, retos gamificados |
| Compradores racionales | Analizan precio/performance (Buscan valor acumulativo) | Beneficios acumulativos, recompensas por metas |
Cómo activar estas segmentaciones en un programa de lealtad
- Integrar un CRM solido: Unifica datos y permite ejecutar campañas personalizadas. Ejemplo interno: CRM + IA en LMS.
- Conectar el programa a canales de comunicación: WhatsApp, email, notificaciones push o call center.
- Aplicar reglas dinámicas: El sistema cambia recompensas o promociones según comportamiento del cliente… automáticamente.
- Medir y optimizar: Cada campaña alimenta el modelo para mejorar la siguiente.
Para profundizar:
https://towardsdatascience.com/machine-learning-customer-segmentation
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Necesito muchos datos para usar machine learning?
No. Necesitas datos limpios y bien organizados.
¿Cuánto tiempo toma tener resultados?
Entre 4 y 8 semanas dependiendo del tamaño del programa.
¿Puedo aplicar ML si mi empresa no tiene ERP o CRM avanzado?
Sí. LMS puede integrarse con bases simples y construir modelos desde cero.
Call to Action
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Firmado:
Daniel Velasco Rallo – Strategic Planner.
