6 Categorías de Segmentación Nevent - Referencia Completa

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Preguntas Frecuentes sobre Criterios de Segmentación

¿Qué criterios puedo usar para vender entradas a festivales?

Nevent ofrece 6 categorías principales de criterios para segmentar asistentes y compradores de entradas:

Asistencia (Eventos pasados) - Filtra por historial de compra
- Eventos específicos asistidos (ej: “Primavera Sound 2023”)
- Fechas de asistencia
- Tipo de entrada comprada histórico (General, VIP, Early Bird)
Atributos (Datos demográficos) - Información personal
- Edad, género
- Ubicación: país, región, ciudad, radio km
- Idioma preferido
Consumo (Comportamiento de compra) - Métricas transaccionales
- Gasto total histórico (€)
- Número de compras
- Ticket promedio
- Método de pago preferido
Engagement (Interacción) - Actividad con comunicaciones
- Emails abiertos/clicks
- Páginas web visitadas
- Temperatura Nevent (0-100)
- Última interacción
Canales - Origen y preferencias de comunicación
- Canal de adquisición (email, social, organic)
- Opt-in SMS, WhatsApp, push notifications
- Device preferido (mobile, desktop)
Nevent Score (RFM automático) - Segmentos inteligentes
- Champions, Loyal, Promising, At Risk, Lost
- Calculado automáticamente por Recency, Frequency, Monetary

Combinación más usada: Asistencia + Consumo + Engagement (70% de segmentos exitosos)

Ejemplo práctico:

Criterios para early bird VIP:
- Eventos pasados: ≥2 (Asistencia)
- Gasto histórico: ≥500€ (Consumo)
- Temperatura: ≥Hot (Engagement)

¿Cómo segmento VIPs por gasto?

Define VIPs según gasto total histórico con umbrales que varían por tipo de evento:

Umbrales VIP recomendados:

Nivel VIP	Gasto Total	Criterio Nevent	Ticket Promedio	Eventos Típicos
VIP Bronce	300-800€	`Gasto total histórico: ≥300, <800`	100-150€	2-5 eventos
VIP Plata	800-2,000€	`Gasto total histórico: ≥800, <2000`	150-250€	4-8 eventos
VIP Oro	2,000-5,000€	`Gasto total histórico: ≥2000, <5000`	250-400€	8-15 eventos
VIP Platino	5,000€+	`Gasto total histórico: ≥5000`	400€+	15+ eventos

Ajustar según tu ticket promedio:

Festival budget (ticket ~50€): VIP = ≥200€ histórico
Festival mid-range (ticket ~150€): VIP = ≥500€ histórico
Festival premium (ticket ~300€): VIP = ≥1,000€ histórico

Tip crítico - Combina con recencia:

Evita incluir “VIPs dormidos” que gastaron mucho hace años pero están inactivos:

Segmento VIP Activo:
Gasto total: ≥800€
AND Días desde última compra: ≤365

Esto excluye VIPs que gastaron 1,500€ en 2020-2021 pero no han comprado desde entonces (probablemente churned).

Performance por tier VIP:

Tier	% Audiencia	Open Rate	Conversion	Revenue/Fan
VIP Platino	0.5-2%	65-75%	18-28%	300-600€
VIP Oro	2-5%	55-65%	12-20%	200-400€
VIP Plata	5-10%	45-55%	8-15%	100-250€
VIP Bronce	10-15%	35-45%	5-10%	50-150€

Acción diferenciada por tier:

Platino: No descuentos. Early access 48h antes, meet & greet, backstage
Oro: Descuento 10% máximo, early access 24h antes, VIP lounge
Plata: Descuento 15%, contenido exclusivo, priority support
Bronce: Descuento 20%, emails personalizados, upsell a Plata

¿Puedo filtrar por ubicación geográfica?

Sí, 3 niveles de granularidad:

Nivel 1 - País:

País: España

Use case: Festivales nacionales vs internacionales
Ejemplo: Sónar (60% España, 40% internacional)

Nivel 2 - Región/Provincia:

Región: Catalunya

Use case: Festivales regionales, cross-sell eventos cercanos
Ejemplo: Cruïlla Barcelona → Fans de Catalunya reciben transporte público info

Nivel 3 - Ciudad + Radio:

Ciudad: Barcelona
Radio: ≤50km

Use case: Geo-targeting ultra específico, eliminar info alojamiento para locales
Ejemplo: Primavera Sound → Fans Barcelona no ven sección hoteles en email

Casos de uso geo-segmentation:

A. Festival local - Eliminar info irrelevante

Segmento Locales:
Ciudad: Barcelona, ≤50km

Email personalizado:

❌ Sección hoteles (viven ahí)
❌ Info vuelos
✅ Transporte público (Metro L4, Bus H16)
✅ Parking venue (20€/día)
✅ Subject: ”🏠 Early Bird vecinos - Desde casa al festival”

Performance: Open rate +18% vs email genérico (sin ruido de info hoteles)

B. Festival con turismo - Packs hotel+entrada

Segmento Turistas:
País: NOT España
OR Región: NOT Catalunya (españoles fuera Catalunya)

Email personalizado:

✅ 5 hoteles recomendados cerca venue
✅ Widget comparador vuelos Barcelona
✅ Guía turística 48h (Sagrada Familia, Park Güell)
✅ Shuttle bus gratuito hotel→venue
✅ Subject: “✈️ Packs hotel+entrada Barcelona desde 280€”

Performance: Conversion pack completo 9.2% vs 2.1% entrada sola (valor alto)

C. Gira multi-ciudad - Personalizar venue

Segmento Madrid:
Ciudad: Madrid, ≤150km

Segmento Barcelona:
Ciudad: Barcelona, ≤150km

Segmento Valencia:
Ciudad: Valencia, ≤150km

Email con dynamic content:

Hero image: Venue específico de SU ciudad
Google Maps: Cómo llegar desde centro ciudad
Horarios: Fecha específica de SU ciudad
Cross-sell: “¿Quieres ver las 3 fechas? Pack -20%”

Performance: Open rate 68% (ultra relevante: su ciudad + su banda)

Métricas geo-targeting (caso Sónar Barcelona):

Segmento	Audiencia	Email Focus	Open Rate	Conversion	Revenue
Locales Catalunya	57,000	Transporte público	35%	6.8%	562k€
Nacionales fuera Cat	18,000	Tren AVE Barcelona	31%	8.5%	275k€
Internacionales	20,000	Packs hotel+vuelo	29%	12.1%	691k€

Total revenue geo-segmented: 1,528k€ vs 980k€ email masivo (+56%)

¿Cómo encuentro early birds habituales?

Segmento “Early Bird Lovers” identifica fans que SIEMPRE compran en fase 1 (primeros 14-30 días post-anuncio).

Criterios (3 filtros AND):

Número de eventos pasados: ≥3
AND Tipo de entrada histórico: Early Bird, Pre-sale (≥2 compras)
AND Días promedio entre anuncio y compra: ≤14

Traducción: Fans que compraron 3+ eventos, mínimo 2 fueron early bird/presale, y típicamente compran en primeros 14 días.

Perfil típico Early Bird Lover:

Edad: 25-38 años
Eventos asistidos: 3-8
% compras early bird: 75-100%
Tiempo medio compra post-anuncio: 3-12 días
Característica: NO esperan lineup completo (confían en promotor)

Tamaño esperado: 8-15% de audiencia total (segmento nicho pero valioso)

Ventaja competitiva:

Métrica	Early Bird Lovers	Audiencia General
Conversion early bird	15-25%	2-4%
Lift conversion	5-7x	Baseline
Tiempo medio compra	5 días	38 días
Sensibilidad precio	Baja (compran igual)	Alta (esperan descuento)
Loyalty	Muy alta (NPS 9-10)	Media (NPS 6-7)

Email estratégico para Early Bird Lovers:

Subject: ”🔐 Acceso anticipado exclusivo - Solo para ti [Nombre]”

Timing: Enviar 24-48h ANTES de anuncio público

Contenido:

“Eres parte de nuestro grupo VIP early bird”
“Te damos acceso 48h antes que a nadie”
Lineup parcial (3-5 headliners confirmados)
Código pre-venta: EARLYBIRD48 (expira en 48h)
Descuento adicional: 5-10% (encima del precio early bird ya rebajado)
Countdown timer: 48h hasta anuncio público

Resultado esperado:

Métrica	Valor
Audiencia Early Bird Lovers	4,000 fans (10% de 40k base)
Open rate	62% (2,480 opens)
Conversion 48h pre-venta	18% (720 entradas)
Revenue 48h pre-venta	324,000€ (precio 450€)
% objetivo early bird vendido en 48h	45-60%

Key insight: Vendes casi la mitad de early birds en 48h con solo 10% de audiencia (Early Bird Lovers).

Beneficio secundario - FOMO para resto:

Cuando anuncias públicamente early bird 48h después:

Subject general: “Early Bird ahora disponible - ¡Ya se vendieron 720 de 1,500!”
Urgencia artificial (pero real): Scarcity genuina
Efecto: +22% conversion audiencia general vs no usar pre-venta

Variación - Gamificación:

Ofrece beneficio extra a Early Bird Lovers para incentivar compra inmediata:

“Primeros 100 compradores: Meet & greet exclusivo con [Artista]”
“Primeros 50: Upgrade gratis a VIP”
Timer: “Quedan X spots de 100”

Resultado: Acceleration de compra (8% conversion en primeras 6 horas vs 18% en 48h)

¿Qué pasa si combino demasiados criterios?

Problema: Over-segmentation = Audiencia demasiado pequeña o demasiados segmentos.

Síntomas de over-segmentation:

Segmento muy pequeño (<500 fans):
- No alcanzas objetivo de ventas
- Estadísticamente no significativo para A/B testing
- Esfuerzo/beneficio desfavorable
Demasiados segmentos (>15):
- Fatiga operacional (difícil gestionar)
- Overlap entre segmentos (confusión)
- Dilución de mensaje (pierdes foco)

Regla de oro: 3-6 criterios máximo por segmento

Ejemplo over-segmentation (MAL):

Temperatura: Super Hot
AND Gasto: ≥800€
AND Eventos pasados: ≥5
AND Ciudad: Barcelona
AND Género: Electrónica
AND Edad: 28-35
AND Email opens: ≥10 (últimos 30 días)
AND Device: Mobile

Resultado: 12 fans (audiencia ridículamente pequeña)

Solución - Simplificar (BIEN):

Temperatura: ≥Hot (no solo Super Hot)
AND Gasto: ≥500€ (umbral más bajo)
AND Ciudad: Barcelona, ≤100km (radio más amplio)
AND Género: Electrónica

Resultado: 2,400 fans (audiencia viable)

Balance óptimo:

Objetivo Campaña	Criterios Recomendados	Audiencia Target	Ejemplo
Email masivo mejorado	1-2 criterios	30-50% base	Género: Electrónica
Segmentación básica	3-4 criterios	10-20% base	Género + Temperatura + Ciudad
Segmentación avanzada	5-6 criterios	5-10% base	Género + Temp + Ciudad + Gasto + RFM
Ultra nicho (VIP)	7+ criterios	1-5% base	All of above + Eventos pasados específicos

Número óptimo de segmentos por campaña:

Tipo Campaña	Segmentos Recomendados	Reasoning
Early bird	3-5 segmentos	Champions, Loyal, Género principal, Locales, Nuevos
Anuncio lineup	2-3 segmentos	Por género musical
Last minute	2 segmentos	Engaged vs Inactivos
Win-back	1 segmento	Solo At Risk
Newsletter mensual	1 segmento	Subscribers activos

Test para validar si over-segmented:

✅ Segmentación correcta si:

Cada segmento tiene ≥500 fans
Conversion de cada segmento >5%
Puedes explicar diferencia entre segmentos en 1 frase
Tiempo setup <2 horas

❌ Over-segmentation si:

Algún segmento <200 fans
Tienes >10 segmentos para 1 campaña
No sabes exactamente qué email enviar a cada segmento
Setup toma >4 horas

Solución a over-segmentation:

Consolidar segmentos similares:
- VIP Oro + VIP Platino → VIP Premium (si comportamiento similar)
- Rock + Indie → Guitar-driven music
Usar dynamic content en vez de segmentos separados:
- 1 segmento “Fans engaged” con 3 variantes de contenido por género
- Más eficiente que 3 segmentos separados
Priorizar criterios con mayor impacto:
- Temperatura + RFM: 70% del impacto en conversion
- Género musical: +20%
- Geo: +10%
- Otros: Marginal

Principio de Pareto en segmentación:

20% de criterios generan 80% del lift en conversion
Focus en los 2-3 criterios más importantes, el resto es ruido

Las 6 Categorías de Segmentación

Criterios de segmentación para festivales: Nevent organiza todos los filtros en 6 categorías diseñadas para promotores. Cada categoría te permite filtrar asistentes y compradores de entradas desde una perspectiva diferente: asistencia, demografía, consumo, engagement, canales y Nevent Score predictivo.

1️⃣ Asistencia

Todo lo relacionado con los eventos a los que han asistido tus fans.

Criterios Más Útiles

Criterio	Qué es	Ejemplo de Uso
Ciudad del evento	Ubicación geográfica de eventos asistidos	Fans que fueron a eventos en Barcelona
Evento específico	Filtrar por un evento concreto	Fans que asistieron a “Primavera Sound 2024”
Tipo de entrada	VIP, General, Early Bird, etc.	Fans que compraron entradas VIP
Número de eventos asistidos	Cantidad de eventos únicos	Fans que han ido a 5+ eventos (super fans)
Días de antelación de compra	Cuánto anticiparon la compra	Fans que compran con 30+ días de anticipación
Artista favorito	Artistas que han visto en vivo	Fans que vieron a “Bad Bunny”
Género musical	Rock, Electrónica, Pop, etc.	Fans de música electrónica
Fecha de compra	Cuándo compraron	Fans que compraron en diciembre 2024
Fecha del evento	Cuándo fue el evento	Fans que asistieron a eventos en verano 2024
Nombre del evento	Buscar por texto en nombre	Eventos que contienen “Festival”

Casos de Uso

Ejemplo 1: Repeat Buyers Festival Específico

Criterio: Eventos pasados: “Sónar Barcelona” ≥2

Use case: Anuncio Sónar 2026 a fans leales

Segmento típico:

Base total: 80,000 contactos
Han asistido 2+ veces: 8,500 fans (10.6%)

Performance esperado:

Open rate: 48-55% (vs 18% audiencia fría)
Conversion: 15-22% (vs 2% audiencia fría)
Revenue: 114,750€ - 168,300€ (precio 90€)

Best practice: Enviar 48h antes de anuncio público con subject ”🌟 Acceso VIP anticipado - Solo para fans leales”

Ejemplo 2: Cross-Sell por Género Musical

Criterio: Eventos pasados: Categoría “Electrónica” ≥1

Use case: Promoción nuevo festival EDM a fans con historial electrónica

Segmento típico:

Base total: 120,000 contactos
Asistieron evento electrónica: 28,000 fans (23%)

Performance esperado:

Relevancia: 85% del lineup coincide con preferencias
Conversion: 4-7% (vs 0.8% audiencia general)
Cross-sell rate: 1,120 - 1,960 entradas

Subject line ganador: ”🎧 [Nuevo Festival EDM] - 80% del lineup que amas”

Timing: 90 días antes del evento (fans electrónica compran antes que promedio)

2️⃣ Atributos del Fan

Información demográfica y personal de tus fans.

Criterios Más Útiles

Criterio	Qué es	Ejemplo de Uso
Edad	Edad actual del fan	Fans entre 25-35 años
Género	Masculino, Femenino, Otro	Segmentar por género
Ciudad de residencia	Dónde vive el fan	Fans que viven en Madrid
Provincia	Provincia de residencia	Fans de la Comunidad de Madrid
País	País de residencia	Fans internacionales (Francia, Portugal)
Idioma	Idioma preferido	Fans que hablan inglés
Código postal	CP de residencia	Fans del código postal 28001
Etiquetas personalizadas	Tags creados por ti	Fans con etiqueta “VIP” o “Prensa”
Campos personalizados	Datos custom que recolectas	Fan con “Tipo Cliente” = “Empresa”

Casos de Uso

Ejemplo 1: Campaña Joven Local

Criterio: Edad
Operador: Entre
Valor: 18 y 28

Y

Criterio: Provincia
Operador: Es
Valor: Barcelona

Resultado: Jóvenes de Barcelona → Oferta de festival universitario

Ejemplo 3: Geo-Targeting Festival con Turismo

Criterio: País: NOT España (festival Sónar Barcelona)

Use case: Promoción packs hotel+entrada a fans internacionales

Segmento típico:

Base total: 80,000 contactos
Fans internacionales: 32,000 (40%)

Breakdown por región:

Región	Fans	%	Conversion típica
Francia	8,000	10%	6-9%
UK	6,400	8%	5-8%
Alemania	4,800	6%	5-7%
USA	3,200	4%	3-5%
Resto Europa	9,600	12%	4-6%

Personalización email:

Subject: “✈️ Packs hotel+entrada Barcelona - Sónar 2026”
Hero image: Barcelona cityscape
CTA: “Ver packs desde [Ciudad Origen]”
Incluir: Vuelos recomendados, hoteles cercanos al venue, guía turística 48h

Performance esperado:

Open rate: 28-35% (info relevante para turistas)
Conversion pack completo: 8-12% (vs 3-5% entrada sola)
Ticket promedio: 290€ (entrada 180€ + hotel 2 noches 110€)
Revenue: 32,000 × 10% × 290€ = 928,000€

Lift vs mensaje genérico: +45% conversion (fans valoran conveniencia todo-incluido)

3️⃣ Consumo

Comportamiento de compra y gasto de tus fans.

Criterios Más Útiles

Criterio	Qué es	Ejemplo de Uso
Gasto total	Dinero total gastado	Fans que gastaron más de 500€ (VIPs)
Gasto en entradas	Solo en tickets	Fans con alto gasto en entradas vs merchandising
Recarga cashless	Si recargaron pulsera	Fans que usan cashless (más engaged)
Importe recargado	Cuánto recargaron	Fans que recargaron 100€+
Complementos comprados	Merchandising, parking, etc.	Fans que compraron parking
Suplementos	Upgrades, VIP packages	Fans que compraron upgrade a VIP
Fecha de compra	Última transacción	Fans que no compran hace 180+ días

Casos de Uso

Ejemplo 1: VIP Re-engagement

Criterio: Gasto total
Operador: Mayor que
Valor: 500€ (50000 céntimos)

Y

Criterio: Fecha de compra
Operador: Hace más de X días
Valor: 180 días

Resultado: VIPs inactivos → Campaña win-back con descuento especial

Para festivales medianos, recomendamos clasificar VIPs con gasto ≥500€. Este umbral varía según ticket promedio; consulta nuestra guía de mejores prácticas para calcular umbrales VIP según tipo de evento.

Ejemplo 4: Segmentación VIP por Gasto Histórico

Criterio: Gasto total histórico: ≥800€

Use case: Campaña upsell VIP packages para festival grande

Segmento típico:

Base total: 150,000 contactos
VIPs (≥800€): 12,000 fans (8%)

Breakdown por nivel:

Nivel	Gasto	Fans	%
VIP Oro	800-2,000€	9,500	6.3%
VIP Platino	2,000-5,000€	2,000	1.3%
VIP Diamante	5,000€+	500	0.3%

Performance esperado:

Open rate VIP Oro: 52-60%
Open rate VIP Platino: 65-75%
Conversion upgrade VIP: 8-14%

Acción recomendada: No ofrecer descuentos. Focus en exclusividad (meet & greet, acceso backstage, merchandising limitado).

Revenue incremental: 12,000 fans × 10% conversion × 150€ upgrade promedio = 180,000€

Ejemplo 2: Upsell Cashless

Criterio: Recargó cashless
Operador: Es verdadero

Y

Criterio: Importe recargado
Operador: Menor que
Valor: 50€

Resultado: Fans que usan cashless pero poco → Incentivo para recargar más

4️⃣ Interacción

Cómo tus fans interactúan con tus comunicaciones.

Criterios Más Útiles

Criterio	Qué es	Ejemplo de Uso
Campaña recibida	Recibieron un email específico	Fans que recibieron “Black Friday 2024”
Campaña abierta	Abrieron el email	Fans engaged que leen tus emails
Campaña con clic	Hicieron clic en un link	Fans interesados (considerando compra)
Días para abrir	Qué tan rápido abren	Fans que abren en primeras 24h (very engaged)
Días para hacer clic	Velocidad de engagement	Fans que clickean inmediatamente
Enlaces cortos clickeados	URLs trackables	Fans que clickearon link específico

Casos de Uso

Ejemplo 1: Recuperación de Carrito Abandonado

Criterio: Campaña recibida
Operador: Es
Valor: "Confirmación Reserva Festival X"

Y

Criterio: Campaña abierta
Operador: Es
Valor: "Confirmación Reserva Festival X"

PERO NO (excluir):

Criterio: Evento asistido
Operador: Es
Valor: "Festival X"

Resultado: Fans que reservaron pero no compraron → Recordatorio con urgencia

Ejemplo 2: Super Engaged Fans

Criterio: Días para abrir
Operador: Menor que
Valor: 2 días

Y

Criterio: Días para hacer clic
Operador: Menor que
Valor: 3 días

Resultado: Fans que responden rápido → Target para ofertas flash exclusivas

5️⃣ Canales

Presencia de tus fans en diferentes plataformas.

Criterios Disponibles

Criterio	Qué es	Ejemplo de Uso
App móvil descargada	Tiene tu app instalada	Fans con app → Push notifications
Instagram conectado	Vinculó su cuenta de Instagram	Fans en IG → Contest de Instagram
TikTok conectado	Vinculó su cuenta de TikTok	Fans en TikTok → Campaña viral
Teléfono verificado	Número verificado	Fans alcanzables por SMS

Casos de Uso

Ejemplo 1: Push Notification Campaign

Criterio: App móvil descargada
Operador: Es verdadero

Y

Criterio: Ciudad
Operador: Es
Valor: Madrid

Resultado: Fans con app en Madrid → Push notification de evento local

Ejemplo 2: Social Media Contest

Criterio: Instagram conectado
Operador: Es verdadero

Y

Criterio: TikTok conectado
Operador: Es verdadero

Resultado: Fans activos en redes → Contest multi-plataforma

6️⃣ Nevent Score®

Analítica predictiva que mide el nivel de engagement de cada fan.

Criterios Disponibles

Criterio	Qué es	Valores
Temperatura Nevent	Nivel de engagement en 6 categorías	Congelado, Muy Frío, Frío, Templado, Caliente, Muy Caliente
Valor de Score	Número exacto de 0-100	Score preciso para segmentación granular

Escala de Temperatura

Temperatura	Score	Significado	Uso Recomendado
🔥 Muy Caliente	84-100	Super fans ultra engaged	VIP experiences, meet & greets, pre-sales
🔥 Caliente	67-83	Fans muy activos	Early birds, ofertas exclusivas
🌡️ Templado	51-66	Engagement moderado	Campañas generales, newsletters
❄️ Frío	34-50	Engagement bajo	Contenido educational, engagement campaigns
❄️ Muy Frío	17-33	Poco engagement	Win-back con incentivos fuertes
🧊 Congelado	0-16	Inactivos o nuevos	Bienvenida (nuevos) o reactivación agresiva

¿Cómo se calcula?

El Nevent Score® analiza automáticamente:

Frecuencia de asistencia a eventos
Recencia de compras
Gasto total histórico
Engagement con emails (aperturas, clics)
Interacción con la plataforma
Velocidad de compra (early bird vs last minute)

No necesitas hacer nada: Nevent lo calcula y actualiza automáticamente cada semana.

Casos de Uso

Ejemplo 1: Oferta VIP Exclusiva

Criterio: Temperatura Nevent
Operador: Es
Valor: Muy Caliente O Caliente

Y

Criterio: Ciudad
Operador: Es
Valor: Madrid

Resultado: Super fans de Madrid → Invitación a evento VIP privado

Ejemplo 2: Campaña de Reactivación

Criterio: Temperatura Nevent
Operador: Es
Valor: Muy Frío O Congelado

Y

Criterio: Gasto total
Operador: Mayor que
Valor: 200€

Resultado: Ex-VIPs que se enfriaron → Win-back con descuento 30%

Ejemplo 3: Segmentación por Score Exacto

Criterio: Valor Nevent Score
Operador: Entre
Valor: 70 y 90

Resultado: Fans en rango específico → Testing de nuevas ofertas

🎯 Combinando Categorías

El verdadero poder viene de combinar categorías:

Ejemplo: Super Fan Local VIP

CATEGORÍA: Atributos del Fan
├─ Ciudad: Madrid

Y

CATEGORÍA: Asistencia
├─ Número de eventos: >= 5

Y

CATEGORÍA: Consumo
├─ Gasto total: > 500€

Y

CATEGORÍA: Nevent Score®
├─ Temperatura: Muy Caliente

Resultado: Super fans VIP de Madrid ultra engaged → Tu audiencia más valiosa para ofertas premium.

📊 Criterios Más Populares

Según nuestros clientes, estos son los criterios más usados:

Top 10 Criterios

Ciudad de residencia (geo-targeting)
Temperatura Nevent (engagement level)
Número de eventos asistidos (loyalty)
Gasto total (VIP identification)
Edad (demographic targeting)
Fecha de compra (recency)
Campaña abierta (engagement tracking)
Ciudad del evento (event location preferences)
App móvil descargada (channel availability)
Tipo de entrada (ticket tier preferences)

🔗 Próximos Pasos

Ahora que conoces todas las categorías:

Aprende a usar Operadores - Cómo comparar y combinar criterios
Ve Casos de Uso Reales - Inspiración con ejemplos completos
Mejores Prácticas - Tips para optimizar resultados

¿Listo para crear segmentos avanzados? 🎯

Análisis RFM: identifica Champions y VIPs en riesgo automáticamente →