Las puntuaciones son atributos de contacto generados automáticamente que resumen el comportamiento de compra de tus contactos. Te permiten comprender cuándo tienden a comprar los clientes, cómo de valiosos son y con qué probabilidad volverán a comprar para que puedas ofrecer un marketing más relevante y oportuno.
🎯 ¿Qué son las puntuaciones?
Las puntuaciones son atributos de contacto calculados automáticamente y precedidos por el prefijo SCORE_. Se recalculan periódicamente a partir de los datos de los pedidos de tus contactos y pueden utilizarse en segmentaciones, automatizaciones y campañas como cualquier otro atributo.
Accede a atributos visibles en las páginas de detalles de contacto para ver tus puntuaciones disponibles. Arrastra y suelta los que quieras mostrar en la página de detalles de tus contactos.
✨ Ejemplo de cómo usar las puntuaciones
Imagina a una clienta, Sofía, que hace su primera compra durante el Black Friday y luego vuelve a comprar en Navidad. Brevo actualiza automáticamente su puntuación: sus Periodos clave de compra ahora incluyen ambos eventos, su Tiempo entre pedidos muestra su ritmo de compra, su CLV y RFM mejoran a medida que gasta más, y su Comportamiento de compra pasa de Una sola compra a Compra reciente. Después de varios meses tranquilos, su comportamiento cambia a Compra muy atrasada, lo que dispara tu automatización de recuperación. Cuando regresa y vuelve a comprar, todas sus puntuaciones se actualizan automáticamente, lo que te ayuda a comprender continuamente su valor, predecir su próxima compra y personalizar tu interacción.
▶️ Descubrir las puntuaciones predeterminadas
Brevo calcula automáticamente ocho puntuaciones basadas en los datos de los pedidos de tus contactos. Las secciones siguientes describen cada puntuación: su nombre de atributo, qué mide, cómo se calcula, la ventana de tiempo utilizada y los posibles valores de salida.
🕞 Tiempo entre pedidos
| Nombre del atributo | SCORE_TIME_BETWEEN_ORDERS |
|---|---|
| Qué mide | El número promedio de días entre dos pedidos consecutivos realizados por un contacto. Para calcularlo, se necesitan al menos dos pedidos. |
| Cómo se calcula | Promedio del número de días entre cada par de pedidos consecutivos del contacto. |
| Ventana de tiempo | Siempre por defecto. Se puede cambiar en Settings (Configuración) para mostrar los últimos 3, 6, 12 o 24 meses. |
| Formato de salida | Valor numérico (1 decimal) en días. Ejemplo: 3,5, 187, 190,2. |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Analiza la cadencia de compra de tus contactos e identifica a los clientes con intervalos entre pedidos inusualmente cortos o largos para programar tus mensajes de seguimiento de forma más eficaz.
🔑 Periodos clave de compra
| Nombre del atributo | SCORE_KEY_SHOPPING_PERIODS |
|---|---|
| Qué mide | Las ocasiones especiales o eventos de temporada durante los cuales un contacto ha realizado al menos una compra. |
| Cómo se calcula |
Se asigna un periodo de compra a un contacto si ha realizado al menos un pedido dentro del intervalo de fechas correspondiente. Las ventanas de fechas son:
|
| Ventana de tiempo | Siempre por defecto. Se puede cambiar en Settings (Configuración) para mostrar los últimos 3, 6, 12 o 24 meses. |
| Formato de salida | Atributo de opción múltiple. Una o varias de las siguientes opciones: Día de San Valentín, Pascua, Halloween, Black Friday o Navidad. Dejar en blanco si el contacto nunca ha realizado ninguna compra durante ninguno de estos periodos. |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Vuelve a interactuar con los contactos que hayan comprado durante un evento estacional concreto dirigiéndote a ellos antes de que se celebre el mismo evento al año siguiente.
🛒 Comportamiento de compra
| Nombre del atributo | SCORE_ORDERING_BEHAVIOUR |
|---|---|
| Qué mide | El patrón de pedido de un contacto, que se utiliza para detectar tendencias y predecir futuras compras. |
| Cómo se calcula | A cada contacto se le asigna una categoría en función de su actividad de compra a lo largo del tiempo. |
| Ventana de tiempo | Siempre por defecto. Se puede cambiar en Settings (Configuración) para mostrar los últimos 3, 6, 12 o 24 meses. |
| Formato de salida | Atributo de categoría. De más a menos activo: Compra regularmente → Compra reciente → A punto de comprar → Compra atrasada → Compra muy atrasada → Sin compra reciente → Una sola compra → Nunca ha comprado. |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Activa una campaña automatizada de recuperación cuando la puntuación de un contacto caiga a Compra muy atrasada.
📈 Recencia, frecuencia y valor monetario (RFM)
| Nombre del atributo | SCORE_RECENCY_FREQUENCY_MONETARY |
|---|---|
| Qué mide | La interacción de un contacto basada en cuándo compró por última vez (Recencia), con qué frecuencia compra (Frecuencia) y cuánto gasta (Valor monetario). |
| Cómo se calcula |
Utiliza la puntuación de cuantiles (NTILE(6)) en toda tu base de contactos. Cada dimensión se puntúa del 1 al 6 (1 = mejor, 6 = más baja):
La categoría RFM es relativa: la categoría de un contacto puede cambiar si cambia su propio comportamiento o si cambia el comportamiento general de tu base de clientes. |
| Ventana de tiempo | Siempre por defecto, en relación con toda tu base de contactos. Se puede cambiar en Settings (Configuración) para mostrar los últimos 3, 6, 12 o 24 meses. |
| Formato de salida | Atributo de categoría. De mejor a peor: Mejor cliente → Cliente leal → Posible cliente leal → Cliente prometedor → A vigilar → En riesgo → A punto de perderlo → Perdido → Prospecto. |
La siguiente tabla muestra las combinaciones exactas de cuantiles de Recencia (R) y FM que determinan cada segmento. Las puntuaciones van del 1 (la mejor) al 6 (la más baja).
| Segmento | Recencia (R) | Puntuación combinada FM |
|---|---|---|
| Mejor cliente | 5 – 6 | 5 – 6 |
| Cliente leal | 3 – 6 | 4 – 6 |
| Posible cliente leal | 4 – 6 | 2 – 3 |
| Cliente prometedor | 4 – 6 | 1 |
| A vigilar | 3 | 3 |
| A punto de perderlo | 3 | 1 – 2 |
| En riesgo | 1 – 2 | 3 – 6 |
| Perdido | 1 – 2 | 1 – 2 (todas las demás combinaciones) |
| Prospecto | — | No se ha registrado ningún pedido |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Añade mensajes personalizados o beneficios exclusivos a las campañas dirigidas a contactos Mejor cliente o Cliente leal.
💰 Valor del cliente a lo largo del tiempo (CLV)
| Nombre del atributo | SCORE_CUSTOMER_LIFETIME_VALUE |
|---|---|
| Qué mide | El importe total estimado que es probable que un contacto gaste a lo largo de toda su relación con tu empresa. |
| Cómo se calcula |
CLV = valor medio de los pedidos del contacto × número medio de pedidos por cliente (todos los contactos) × duración media del ciclo de vida del cliente (todos los contactos) La duración media del ciclo de vida del cliente es el tiempo medio entre el primer y el último pedido en toda tu base de clientes. Los contactos con solo un pedido tienen una duración del ciclo de vida de 0, lo que da como resultado un CLV de 0. |
| Ventana de tiempo |
Siempre por defecto, en relación con toda tu base de contactos. Se puede cambiar en Settings (Configuración) para mostrar los últimos 3, 6, 12 o 24 meses. Siempre por defecto. Las medias globales se calculan sobre toda tu base de clientes. Se puede cambiar en Settings (Configuración) para mostrar los últimos 3, 6, 12 o 24 meses. |
| Formato de salida | Valor numérico (importe monetario, sin divisa específica). |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Segmenta contactos que tengan un CLV alto y envíales ofertas VIP o campañas de fidelización.
🔮 Descubrir puntuaciones predictivas
Además de las cinco puntuaciones predeterminadas, Brevo ofrece tres puntuaciones predictivas que utilizan un modelo estadístico para predecir el comportamiento de compra futuro. Estas puntuaciones requieren datos de ecommerce en tu cuenta de Brevo y están disponibles en los planes Professional, el nuevo Enterprise y los planes CDP heredados.
⛔️ Riesgo de churn predictivo
| Nombre del atributo | SCORE_PREDICTIVE_CHURN_RISK |
|---|---|
| Qué mide | La probabilidad de que un contacto deje de interactuar con tu empresa. El abandono se define en términos generales como el fin de la relación de compra, no se basa en la cancelación de la suscripción. |
| Cómo se calcula |
Riesgo de churn = 1 − probabilidad de que el contacto siga activo, teniendo en cuenta su recencia, frecuencia y el tiempo desde su última compra El modelo estima simultáneamente la tasa de compra de cada cliente y la probabilidad de que haya abandonado de forma silenciosa, basándose en su historial de pedidos. |
| Ventana de tiempo | Se basa en el historial completo de pedidos. La puntuación refleja la probabilidad actual de abandono en el momento del cálculo. |
| Formato de salida | Valor numérico entre 0 y 1 (probabilidad). Ejemplo: 0,85 = alto riesgo de churn, 0,12 = bajo riesgo de churn. |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Identifica a los contactos con una puntuación alta de riesgo de churn y dirígete a ellos con una campaña de retención o utilízala como disparador de automatización.
🔢 Número previsto de compras
| Nombre del atributo | SCORE_PREDICTIVE_PURCHASES_EXPECTED |
|---|---|
| Qué mide | El número esperado de compras que realizará un contacto en los próximos 12 meses. |
| Cómo se calcula | Compras previstas = número esperado de compras en los próximos 365 días, en función de la recencia de sus compras, la frecuencia y el tiempo desde su última compra. El modelo estima la tasa de compra basándose en el historial completo de pedidos del contacto. |
| Ventana de tiempo | Horizonte de previsión: próximos 12 meses. Basado en el historial completo de pedidos como dato de entrada. |
| Formato de salida | Valor numérico (1 decimal). Ejemplo: 2,86 = se esperan aproximadamente 3 compras en los próximos 12 meses. |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Identifica contactos con un recuento de compras previsto bajo y vuelve a interactuar con ellos antes de que dejen de estar activos.
💸 CLV predictivo
| Nombre del atributo | SCORE_PREDICTIVE_CLV |
|---|---|
| Qué mide | El valor monetario futuro previsto que un contacto generará durante los próximos 12 meses. |
| Cómo se calcula |
CLV predictivo = valor medio del pedido esperado × número esperado de compras en los próximos 365 días Para los contactos con un solo pedido, se utiliza el valor medio observado del pedido como alternativa en lugar de la estimación del modelo. |
| Ventana de tiempo | Horizonte de previsión: próximos 12 meses. Basado en el historial completo de pedidos como dato de entrada. |
| Formato de salida | Valor numérico (importe monetario, sin divisa específica). |
❓Cómo utilizar esta puntuación
Prioriza contactos de alto valor en tus campañas segmentando a aquellos con un CLV predictivo superior al umbral que definas.
📝 Usar puntuaciones en Brevo
De forma predeterminada, todas las puntuaciones se calculan utilizando tu historial completo de pedidos. Puedes personalizar la ventana de tiempo de cada puntuación individualmente en Settings (Configuración) > Contacts (Contactos) > Scores (Puntuaciones):
Las opciones disponibles son: últimos 3 meses, últimos 6 meses, últimos 12 meses, últimos 24 meses o todo el tiempo.
Las puntuaciones funcionan como atributos de contacto estándar, lo que significa que puedes:
- Segmentar contactos basados en valores de puntuación (p. ej., contactos con Periodos clave de compras = Black Friday).
- Activar automatizaciones cuando cambia una puntuación (p. ej., enviar un email de reactivación cuando Comportamiento de compra = Compra muy atrasada).
- Personalizar el contenido de la campaña en función de las puntuaciones (p. ej., destacar los productos prémium para los contactos con un CLV alto).
⏭️ ¿Qué es lo siguiente?
- Crear un segmento para filtrar los contactos
- Enviar un email desde una automatización
- Personalizar emails con atributos de contacto
- Explorar y analizar los datos con Analytics
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