La aplicación Loyal analiza los datos de los pedidos de tu tienda y, basándose en el resultado del análisis, agrupa a tus clientes en segmentos en función de su comportamiento de compra. Pero, ¿cómo funciona realmente el análisis de los datos de los pedidos y la posterior segmentación de los clientes?
Cuando se instala la aplicación, importa los siguientes datos de su tienda y los utiliza para su posterior análisis:
información del cliente,
datos de los pedidos (no se importan todos los pedidos, sólo aquellos que cumplen los siguientes criterios: el pedido tiene un ID de cliente, no está cancelado, ha sido pagado, parcialmente pagado o parcialmente reembolsado, no procede del canal de ventas POS, no es un pedido de prueba y se ha realizado en los últimos diez años desde el momento de la importación / sincronización).
Cada pedido se agrupa por cliente y se calcula un valor normalizado de R(ecencia), F(requencia) y M(onetario). Estos valores se someten a un algoritmo de aprendizaje automático (K-means clustering), que divide los datos en uno de cinco clusters. Un clúster de 1 a 5 para cada parte RFM representa la puntuación, es decir, de 111 a 555.
A continuación, se utiliza una puntuación predefinida para segmentar la tabla de asignación y etiquetar cada rango de puntos RFM con un nombre de segmento de cliente apropiado.
Dado que los datos de pedidos de cada tienda no son los mismos, la definición de cada segmento (en términos del número de pedidos y los días desde el último pedido) también difiere de una tienda a otra.