Diseñar para un cliente medio puede ser sorprendentemente difícil. Quien lo usa de forma puntual busca tomar menos decisiones, el perfil especialista necesita un control detallado y la persona encargada de la administración se enfoca en la supervisión. Al mezclar sus respuestas, se puede obtener una valoración moderada para una experiencia que, en realidad, no encaja del todo bien con ninguno.
La segmentación divide a un público en grupos según diferencias relevantes para una decisión concreta. Esas diferencias pueden ser de comportamiento, necesidades, circunstancias o procesos de compra. El análisis de Nielsen Norman Group sobre audiencias amplias muestra por qué un producto pensado para mucha gente sigue necesitando comprender a distintos perfiles de usuario y sus tareas.
Elige dimensiones que aporten diferencias prácticas
Los datos demográficos o los rasgos de una empresa pueden ser formas prácticas de describir y llegar a un grupo, pero no explican sus necesidades por sí solos. Dos personas de la misma edad pueden tener un nivel de experiencia muy distinto con una misma tarea, igual que organizaciones de tamaño similar pueden comprar software siguiendo procesos totalmente diferentes.
Un estudio típico sobre cómo se planifican los viajes podría distinguir entre quienes reservan una ruta habitual de trabajo y quienes organizan un viaje familiar complejo. La misma persona puede estar en ambos grupos en momentos diferentes. Esto sugiere que la unidad de segmentación puede ser la situación o el trayecto, más que una etiqueta fija asociada a alguien.
Decide para qué va a servir la segmentación antes de ponerte a recopilar datos. Un estudio enfocado a mejorar un flujo de trabajo necesitará variables distintas al que busca definir una audiencia para marketing. Si intentas que una sola segmentación sirva para todo, acabará siendo tan amplia que no será útil para nada.
Crea los grupos y ponlos a prueba
Algunos segmentos ya vienen marcados de antemano, como administradores frente a miembros de una cuenta. Otros surgen del análisis cualitativo o de modelos estadísticos. En cualquier caso, revisa si los grupos reflejan diferencias relevantes, si los datos los respaldan de verdad y si tiene sentido clasificar nuevos casos en ellos.
Un modelo de clustering creará una estructura según sus propios parámetros; aun así, esa estructura requiere interpretación y validación. Poner nombres llamativos no sirve de nada si los grupos cambian drásticamente con una pequeña variación en los datos. Del mismo modo, hacer entrevistas a un grupo reducido no permite estimar el tamaño de cada segmento en el mercado global.
Las personas ayudan a transmitir la investigación que hay detrás de cada segmento, pero deben reflejar la evidencia y sus matices, en lugar de convertirse en estereotipos ficticios. La investigación demográfica puede aportar contexto cuando sea pertinente.
Una segmentación útil cambia la forma de decidir: a quién fichar para una prueba, qué necesidades investigar o cómo dar soporte en una situación concreta. Comprueba con frecuencia si esas diferencias siguen teniendo sentido a medida que evolucionan el producto y su audiencia. Las categorías son una foto de trabajo de la población, no verdades fijas sobre las personas que la forman.