¿Controlas las bajas de clientes?

Uno de los principales objetivos de cualquier Plan de Fidelización es reducir el número de bajas de los clientes. Recordemos que evitar la baja de un cliente equivalente unitariamente al alta de un nuevo cliente. La diferencia está:

No obstante, y sin ánimo de provocar más de lo necesario, no deja de sorprenderme el poco interés, dejarme decirlo así, “cognitivo-actitudinal” existente en torno a las bajas de los clientes entre los profesionales de Marketing y Ventas y, en general, los directivos de las empresas.

Es relativamente fácil entender y hablar de la “conquista” de nuevos clientes: mercado potencial, notoriedad, canales, segmentos, leads, coste de captación, market share, número de nuevos clientes, ventas por producto, … Un sin fin de “palabros” con los que casi cualquier profesional de cualquier empresa se siente y expresa cómodamente.

Pero cuando cambiamos de tercio y nos ponemos a hablar de las bajas de clientes enseguida se observa una falta de confianza en los conceptos básicos y la ausencia de un control real sobre las mismas. Y si no hay control, no hay remedio -bueno- posible.

Pero, ¿en qué radica ese “descontrol” sobre las bajas de los clientes?

Después de muchos años, he llegado a la conclusión que la principal causa es que los profesionales no se han formulado y/o rehuyen la pregunta “¿qué es una baja de cliente en tu empresa/mercado?”. En la mayoría de los casos, cuando conseguir la baja no obliga al cliente a hacer explícita su solicitud y la baja no se registra como tal, la empresa tendrá que fijar un criterio basado en la falta de compras durante un tiempo determinado. Dicho criterio generará no pocos debates internos ya que determinará implícitamente cuál es la cantidad de bajas que la empresa está “sufriendo”. En otras palabras, según cuál sea el criterio que se fije para definir qué es una baja de cliente se reconocerá la existencia de un problema de mayor o menor calado. La tentación es clara: fijar el criterio que minimiza el problema.

Conocida la “magnitud de la tragedia” que, repito, depende del criterio adoptado, la decisión o no de actuar frente a la misma marcará una nueva etapa en el debate interno: ¿qué hacemos para evitar las bajas de clientes?.  En este caso, la tentación pasará por pensar que el problema de las bajas es como el virus de la gripe, que se cura sola y al cabo de unos pocos días. Será justamente el paso del tiempo lo que demostrará que no es así.

Por lo tanto, según el interés “cognitivo” (qué sabes) – “actitudinal” (qué haces), podríamos distinguir hasta 4 posibles profesionales / empresas:

Empresas según actitud a las bajas

  1. Indiferente. Siguen aquello de que “la ignorancia es la mayor fuente de felicidad”. No saben nada de las bajas, no hacen nada por evitarlas. Piensan que un registro de cliente en la base de datos equivale a un cliente “vivo”. Hasta que los números (€uros), quizás demasiado tarde, demuestran que el no conocimiento ni actuación para evitar clientes “muertos” (bajas) ha sido un error fatal.
  2. Insensible. Es una evolución (a peor) del grupo anterior. Es decir, siguen aquello de “no hagamos nada, no vaya a ser que se note” . O incluso -mucho- peor: en lugar de ocuparse de las bajas, entran en la peligrosa espiral de incrementar los recursos para la captación de nuevos clientes y así “disimular” las bajas, “compensando” éstas con las nuevas altas de clientes conseguidas. Por lo general, ello implica la entrada de clientes de peor calidad y ocasiona, a su vez, un incremento todavía mayor de las bajas. El círculo vicioso ya está en marcha: más altas de peor calidad dan como resultado más bajas; para “compensar” las más bajas, captaremos más altas -de peor calidad-… y vuelta a empezar. La maquinaria de generar pérdidas se acelera y el resultado final es obvio: los altos costes de captación erosionan el margen comercial y llevan a la empresa a un callejón sin salida del cual sólo se puede salir si, mientras realizas la catarsis,  pasas a focalizar tus esfuerzos en las bajas y asumes que tu saldo neto de clientes será negativo.
  3. Intuitivo. Aquí se encuentran aquellas empresas que piensan aquello de “si los demás lo hacen/tienen, yo también”. Actúan por intuición. Tienen programas de fidelización porque “toca” pero en realidad, como no saben qué es una baja ni cuántas tienen, no podrán saber cuál es la contribución de su programa de fidelización al supuesto descenso de las bajas. Es decir, pueden estar invirtiendo más o menos de lo estrictamente necesario. Una situación que tampoco será sostenible.
  4. Sensible. Aquí están las empresas que “reconocen el problema y se ponen manos a la obra”. Transitan, como mínimo, por dos fases:
    • Inicialmente adoptan una actitud reactiva contra la “enfermedad” consistente en el desarrollo de políticas y equipos de retención / salvación de clientes en fase terminal para conseguir, de momento,  la desaparición sintomática. Pero las causas que provocaron la “enfermedad” siguen presentes.
    • A  continuación (más tarde que pronto), empiezan a concebir la fidelización como una inversión a medio-largo plazo:
      1. Desarrollan Inteligencia de Clientes o Customer Intelligence para enfocar sus acciones sobre los clientes de mayor propensión a la baja y mayor respuesta positiva a dichas acciones.
      2. Diseñan y ejecutan políticas y acciones de fidelización a lo largo de toda la relación con el cliente para crear / reforzar los vínculos, sobre todo emocionales, con él.
      3. Desarrollan métricas avanzadas como el Valor de Vida del Cliente o Customer Lifetime Value que les permitirá seguir y controlar el retorno de dicha inversión y corregir, si es necesario, la estrategia y acciones adoptadas.

Se trata pues de una actitud preventiva y la que dará, a la postre, los mejores resultados.

Y tú y tu empresa, ¿en qué “casilla” estáis?

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7 razones para implantar un sistema de gestión de campañas de marketing

Una de las “piezas” que completan cualquier estrategia y software CRM tiene que ver con el proceso de gestión de las campañas de marketing directo o marketing one-to-one.

Un proceso que, a grandes rasgos, consiste en:

  • Segmentar y seleccionar a los clientes objetivo o “target, en base a la información contenida en el “DataMart de Marketing” (entorno analítico de datos integrados con foco en el cliente).
  • Ejecutar las campañas a través de los canales / medios que la compañía tenga a su disposición.
  • Hacer un seguimiento de dichas campañas recogiendo la respuesta nuevamente en el “DataMart de Marketing”.

Gestión de Campañas

Como ya apunté  en Customer Intelligence aplicada a la venta existen situaciones que obligan a la utilización de un sistema de gestión de campañas.

Pero, más allá de tener un elevado número de clientes y campañas a gestionar, ¿cuáles son las principales razones para disponer de un sistema de gestión de campañas de marketing?

  1. Facilitar a usuarios “marketinianos”, es decir, no-informáticos, la selección del público objetivo al estar integrado con el “Datamart de Marketing” y disponer de herramientas de consulta a dicha base de datos de muy fácil manejo.
  2. Asegurar que, ante determinadas condiciones, se llevan a cabo automáticamente acciones que hayamos decidido realizar. Por ejemplo:
    • Eventos “sociodemográficos” tales como fecha de cumpleaños, cambio de residencia, cambio de actividad, cambio de segmento, etc.
    • Eventos relativos a la relación que el cliente mantiene con la empresa: adquisición de un nuevo producto, próximos vencimientos, subutilización de productos, incremento/disminución significativa de saldo o número de operaciones, impago, etc.
    • Eventos relativos a la respuesta del cliente ante acciones comerciales anteriores: realizar llamada de refuerzo ante el envío de un cupón de respuesta a un e-mailing, realizar e-mailing a abandonos de carritos de la compra, etc.
  3. Asegurar que no estamos sobre-impactando a los clientes.
  4. Asegurar que no estamos impactando a clientes que deben ser excluidos de determinadas campañas por alguna razón comercial (compatibilidad con otras campañas, grupos de control, …) o legal (LOPD, LSSI, listas Robinson, …).
  5. Facilitar el seguimiento y análisis de los resultados de las campañas, lo que facilita, a su vez, el aprendizaje y mejora continua de las futuras acciones a realizar.
  6. Asegurar que no superamos la capacidad operativa comercial de los canales presenciales.
  7. Trasladar, de una forma estructurada, toda la información necesaria a los diferentes canales:  ofertas vigentes, argumentario de ventas, orden/prioridad de las ofertas, …

Todas estas razones, que no son más que necesidades de negocio, quedarían superadas utilizando un sistema de gestión de campañas de marketing.

Y tú, ¿añadirías alguna razón más?.

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Net Promoter Score (NPS®): ¿cueces o enriqueces?

A nadie se nos escapa que sin clientes satisfechos (aquellos que reciben más de lo que esperan) no pueden haber clientes fieles, a menos que éstos estén “cautivos”. Una de las métricas más utilizadas para medir los niveles de satisfacción y de fidelización de los clientes con los productos / servicios de una empresa es el Net Promoter Score o NPS®.

Está métrica, definida inicialmente por Fred Reichheld consultor de Bain & Company y autor, entre otros, del “legendario” libro The Loyalty effect , se basa en una simple pregunta que realizamos a nuestros clientes:

“En una escala del 0 al 10, ¿recomendaría usted <NOMBRE DE LA EMPRESA> a un amigo o a un familiar?”

Las respuesta obtenidas se distribuyen según los tramos del siguiente esquema y el cálculo del NPS lo determinamos restando el porcentaje de clientes Promotores del porcentaje de clientes Detractores.

Escala NPS

Según estudios de la propia consultora Bain & Company el NPS  “correlaciona con el crecimiento orgánico en el medio plazo en prácticamente todas las industrias” y dicha correlación “se da porque los clientes actúan coherentemente con su propensión a recomendar”. En concreto, “los Promotores permanecen más tiempo, compran más, son menos sensibles al precio y a fallos en el servicio y traen nuevos clientes mediante referencias”. En otras palabras,  el valor de  los clientes Promotores crece con el tiempo ya que acumulan todos los beneficios posibles de los clientes fieles a una marca.

Obtenido el NPS , debemos profundizar en los aspectos más relevantes que han inducido la respuesta dada por los clientes. Así, para cada segmento deberíamos saber:

  • De los Promotores: qué atributos o características del producto/servicio son los que destacan cuando ejercen la recomendación a familiares o amigos. Dicha información nos servirá, entre otras utilidades, para cuidar los aspectos mencionados, reforzar la comunicación de marketing en ellos e incluirlos como puntos a favor en los argumentarios de venta.
  • De los Pasivos: qué aspectos debemos mejorar o corregir en nuestra empresa con el objetivo de alcanzar un nivel más alto de recomendación / satisfacción.
  • De los Detractores: cuáles son los aspectos que les generan insatisfacción para elaborar planes específicos que mejoren las interacciones empresa-cliente y/o sus productos/servicios.

Conocido el detalle mediante la aplicación de diferentes metodologías y técnicas de investigación comercial, los planes de actuación resultantes se implantarán, por norma general, en plazos no inmediatos y permitirán obtener mejoras estructurales en la experiencia del cliente.

Hasta aquí la “cocción” del NPS.

No obstante, parece lógico enfocarnos en los clientes Detractores (un cliente insatisfecho explica su experiencia negativa a más del doble de personas que un cliente satisfecho) y contemplar la posibilidad de actuar en “vivo y en directo” sobre ellos. Es decir,  ¿podemos establecer un mecanismo sistemático y en tiempo real de medición del NPS que, detectado el Detractor, provoque una actuación inmediata por parte de la empresa? Para ello bastaría con determinar los siguientes aspectos:

  • Cuándo. ¿En qué situaciones de la relación con el cliente (interacciones) y en qué momento preciso haríamos la pregunta? ¿Siempre después de cualquier interacción empresa-cliente o de forma selectiva -tras el cierre de una venta, tras la entrega de un pedido o prestación de un servicio, …-?
  • Cómo. ¿A través de qué canal/medio realizaremos la pregunta? ¿Telefónicamente, e-mail, SMS, app móvil, …?

Y una vez obtenida la puntuación y detectado el cliente Detractor:

  • Qué. ¿Qué ofreceremos al cliente Detector y bajo qué parámetros actuaremos? ¿Puntuación NPS obtenida, gravedad de la incidencia, valor del cliente, …?
  • Quién. ¿Existirá un departamento/área específica (retención, calidad, …) que contactará y gestionará los Detractores o, por el contrario, participará TODA la Organización?

Aunque las respuestas, en cada empresa, dependerán de múltiples factores, “por defecto” mi recomendación sería:

Mide el NPS después de los “momentos de la verdad” (¿sabemos cuáles son?); a través del canal/medio más directo disponible para cada cliente (¿tenemos el móvil?); prioriza la actuación según el valor del cliente (¿lo hemos calculado?); que deberá realizar cualquier persona de la organización, incluida, por supuesto, el/la Director/a General o CEO si quiere dar muestras reales que su empresa está orientada al cliente (¿lo está o son sólo palabras vacías?).

 Y, si quieres “enriquecer”, ¡no esperes, sistematiza el NPS lo antes posible”!

Finalmente, si te interesa seguir profundizando en el concepto, la metodología de medición y obtención y su aplicación te recomiendo el último libro de Fred Reichheld: The Ultimate Question 2.0 (Revised and Expanded Edition): How Net Promoter Companies Thrive in a Customer-Driven World 2.0.

Nota: NPS®: Net Promoter® is registered trademark of Bain & Company Inc., Fred Reichheld and Satmetrix Systems

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El Director de Marketing del futuro

Hace algún tiempo Foxize School me pidió que participará en un documento colaborativo para dar mi visión acerca de cómo será el Director de Marketing del futuro. Aquí la tienes.

“El Director de Marketing del futuro será SENSIBLE 

  1.  Socialmente, al entorno social que le rodea. Buscará el impacto social de su actividad, integrando de forma natural en la estrategia y la táctica de Marketing  elementos propios de la Responsabilidad Social Corporativa, bastante “cosmética y clásica” en el pasado, más real y sincera, obligatoriamente, en el futuro.
  2. Con el conocimiento de sus clientes. Saber más y mejor de sus clientes, para satisfacerlos, sorprenderlos, facilitarles la vida, quererlos, hacerles felices. En definitiva, se orientará  a convivir con sus clientes en un espacio temporal “infinito”.
  3. Con su propia organización. Entenderá y cuantificará el impacto en las personas, procesos y sistemas, y eso hará posible que las cosas sucedan dentro (de la empresa/entidad) y tengan el resultado esperado fuera (en el mercado, en sus clientes).
  4. Económicamente, a los números. Para asegurar la viabilidad futura, de su empresa/entidad. No querer entender / saber de números no será nunca más opcional.”
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¿Para qué sirve el Big Data?

Recupero aquí el artículo que recientemente escribí y publicó MarketingDirecto.com.

“Ya hace algún tiempo que escuché aquella frase de que el Big Data es como el tema del sexo en el colegio: todos hablan de él pero pocos saben qué es. También leo repetidamente que el concepto de Big Data es indisoluble al “nuevo mundo hiperconectado” de personas-dispositivos que utilizan, generan y publican datos/contenidos a través de infinidad de aplicaciones y en los medios sociales. Unos datos que podemos caracterizar con la triple “V”:

  1. Mucho más Volumen de datos.
  2. Mucha más Variedad según su origen y su naturaleza (estructurados y no estructurados).
  3. Mucha más Velocidad en su actualización.

A partir de aquí, podemos concebir Big Data como la capacidad para agregar esas colosales, variadas y velozmente cambiantes cantidades de datos, estructurarlos y tratarlos para su análisis. Así, mediante modelos y técnicas estadísticas, se pueden entender mejor las relaciones causa-efecto entre dichos datos en un pasado más o menos reciente para determinar las mejores decisiones en tiempo real o de un futuro más o menos inmediato.

Si hablamos de relaciones con nuestros clientes, el ámbito de aplicación de esas decisiones serían las estrategias, políticas y acciones de captación, fidelización y retención de los clientes. En otras palabras, decisiones que conciernen a las funciones de Marketing, Ventas, Atención y Soporte al Cliente, todas ellas con incidencia directa en el ciclo de vida de nuestros clientes.

Pues bien, revisado el concepto y si dirigimos la vista 10-15 años atrás en el tiempo, nos daremos cuenta de que Big Data no difiere en nada con respecto a la situación de las empresas que por aquel entonces iniciaban su andadura en la implantación de tecnologías y metodologías que permitieran registrar, tratar y analizar los volúmenes, la variedad y la velocidad de cambio de sus propios datos, Owned Data.

Fue a finales de los 90 e inicios de los años 2000 cuando aparecieron y poco a poco se fueron extendiendo tecnologías de base de datos (datawarehouse), técnicas de análisis estadístico avanzado y minería de datos que, acompañadas de determinadas metodologías de análisis, permitían desarrollar y explotar comercialmente modelos de conocimiento de clientes o, también denominado, Customer Intelligence. Dichos modelos nos han permitido, entre otros, obtener indicadores a nivel de cada cliente tan vitales como la probabilidad de abandono (para prevenirlo proactivamente y alargar la vida media de los clientes), la propensión a la compra de un determinado producto (para mejorar la venta cruzada e incrementar el ingreso medio por cliente) o el valor potencial (para la aplicación de políticas de atención y fidelización segmentadas que permitan optimizar costes). Y todo ello a través de nuestro Owned Data y con un objetivo fundamental: mejorar la rentabilidad de la empresa.

No lo negaré. Es evidente que este “nuevo mundo hiperconectado” al cual eludía anteriormente está suponiendo un triple salto mortal respecto la situación precedente. Tanto en términos de complejidad tecnológica, metodológica y legal como también de riqueza, de precisión y de aplicación del nuevo conocimiento al cual nos enfrentamos. Pero el concepto primario, en esos términos de soluciones tecnológicas y metodológicas que se necesitaron entonces y que ahora se precisan, es del todo idéntico. Y ello es así porque dos razones:

  1. El dato, dato era, es y será.
  2. La necesidad que subyace para las empresas sigue siendo exactamente la misma: necesitan una inteligencia analítica para una toma de decisiones más acertada y en tiempo real.

La diferencia, de momento, está únicamente en el grado de madurez de dichas soluciones: las de hace 10-15 años, las del Owned Data, están perfectamente consolidadas, mientras que las actuales, las del Big Data, acaban de nacer y está casi todo por hacer y mucho más, por demostrar su eficacia. Y, aunque no dudo que así será, llegado a este punto, parece obvio preguntarnos: ¿estamos aprovechando al máximo nuestro Owned Data?

No debemos olvidar que es en nuestros datos donde reside una información real, actualizada, precisa, en general estructurada, barata y única (ningún competidor la tiene). ¿Sabemos hasta dónde podemos llegar con nuestros datos para mejorar nuestra toma de decisiones e incidir significativamente en los resultados de negocio de nuestra empresa?

Si la respuesta es no, antes de virar el rumbo hacia el Big Data, ¿no deberíamos incidir más en cómo exprimir al máximo nuestros propios datos y el conocimiento útil que en ellos se atesora?

Por otro lado, ¿sabemos encajar el nuevo conocimiento que me proporcionaría el Big Data en mi modelo de desarrollo rentable de clientes?:

  • ¿A quién nos dirigiremos (segmentación)?
  • ¿Qué ofreceremos (propuesta de valor)?
  • ¿Cómo lo ofreceremos (modelo de relación entre canales)?
  • ¿Cuándo lo ofreceremos (plan de contactos)?

Muchas preguntas, puramente de negocio, que tenemos que resolver antes de enfrentarnos a la implementación de novedosas tecnologías que, sin desdeñarlas y en paralelo, necesitan tiempo para madurar y consolidarse.

Recordemos que sólo bajo el enfoque de “qué voy a hacer de forma rentable” tendrá sentido buscar más y mejor conocimiento útil, sea en el Big Data o sea en el Owned Data. Porque el objetivo para las empresas, aunque sólo sea como garantía higiénica de su supervivencia futura, tampoco ha cambiado: “no se trata de ser más sabias, sino de ser más ricas”.

Y tú, ¿ya sabes cuáles son los principales modelos de conocimiento de clientes a través de Owned Data? ¿Sabes cómo utilizarlos para la mejora de resultados en captación, fidelización y retención de clientes?”

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Customer Intelligence aplicada a la venta

Tradicionalmente la propensión a la compra a determinados productos / servicios, ofertas y/o promociones de nuestros clientes actuales o potenciales se puede determinar a través del desarrollo de modelos de conocimiento de clientes o Customer Intelligence.

La complejidad de estos modelos depende de diferentes factores, tales como la información disponible, las capacidades analítico– técnicas, el talento humano e incluso la propia cultura de la organización, entre otros.

Pero, ¿cuáles son los modelos de conocimiento de clientes que nos ayudan a incrementar las ventas y cómo podemos aplicarlos?

Básicamente, a través de estos modelos podemos obtener:

  • La probabilidad o score de compra asignada a cada cliente: permite ordenar / priorizar el público objetivo de mayor a menor probabilidad de compra. Se trata de un modelo que predice QUIÉNES SON las personas o empresas más adecuadas para ser incluidas en el target de nuestra acción comercial.
  • El perfil del segmento al cual pertenece cada cliente según sus características: permite describir CÓMO SON, en base a una serie de variables disponibles, los clientes que mejor encajan con un determinado producto / servicio y facilita, a su vez, la definición de los aspectos más tácticos de la acción comercial (comunicación, canal, …). Por lo tanto, podemos también seleccionar las personas o empresas que cumplen una serie de condiciones aplicables a las variables internas disponibles (deben ser conocidas para poder ser aplicable a toda nuestra cartera de clientes). En el caso de personas: edad, antigüedad, género, número de hijos, tenencia y/o uso de productos/servicios, nivel de renta, etc. ; para el caso de empresas: sector de actividad, facturación, número de empleados, número de sedes, etc.

Aunque lo ideal es contar con ambos “grados” de conocimiento, probabilidad de compra (quiénes son) y perfil del segmento (cómo son), pueden desarrollarse y utilizarse de forma independiente.

En general, el desarrollo de Customer Intelligence conlleva el uso de técnicas y metodologías propias de la estadística avanzada y minería de datos (datamining) y requiere de una gestión a nivel de proyecto cuya duración no suele ser inferior a los 2-3 meses.

Una vez desarrollados los modelos, su explotación técnico-analítica consiste en la ejecución periódica (según la naturaleza y necesidad del propio modelo) de los algoritmos de cálculo  que determinan la probabilidad o el perfil a nivel individual de cada cliente. Así mismo, también periódicamente (anualmente, p.e.) la Customer Intelligence debe ser ajustada (“reentrenaminetos”) en base a los resultados obtenidos en su utilización en las acciones comerciales o, simplemente, debido a las situaciones cambiantes propias de cualquier empresa y/o mercado.

Todo ello, el desarrollo inicial y su explotación técnico-analítica y ajustes periódicos, se realizan dentro de un entorno analítico de datos integrados con foco en el cliente denominado “CRM analítico” o “Datamart de Marketing”. La disponibilidad y construcción correcta de dicho entorno es fundamental para poder desarrollar Customer Intelligence.

Bajo este enfoque, la función de Customer Intelligence asume el desarrollo, mantenimiento y explotación técnico-analítica de los modelos y, gracias a la misma, la función de Marketing de Producto / Clientes dispone de un conocimiento añadido que le permite una mayor precisión en el diseño de la oferta y en la planificación y ejecución de las acciones comerciales, tanto para la nueva captación de clientes sobre el mercado potencial como para el desarrollo – cross-selling – y la fidelización de los clientes de su cartera actual.

La explotación comercial consiste en el diseño y puesta en marcha de campañas que se concretarán en la ejecución de determinadas acciones comerciales que podemos clasificar en salientes o entrantes.

  • En una acción saliente o pull, dada una oferta y el segmento de clientes que mejor se adecua a la misma (clientes con mayor propensión a la compra), la comunicación con el cliente se produce a instancias de la empresa: telemarketing, e-mailing, sms, correo postal, …
  • Por el contrario, en una acción entrante o push, la empresa aprovecha la interacción con el cliente que él mismo ha originado (llamada entrante, navegación por la web, visita a un punto de venta presencial, …). En estas situaciones el canal (Call Center, web e-commerce, tienda, …) debe disponer, a través de la ficha 360º del cliente –the 360º customer view-, de la información de propensión de compra (previamente calculada) y/o su perfil de segmento (también previamente calculado) que el asesor comercial (físico o virtual) utiliza para ofrecer/presentar la oferta más adecuada.

Cómo mejorar la gestión operativa de las acciones comerciales y en qué situaciones se hace imprescindible la utilización de un sistema de gestión de campañas será motivo de una próxima entrada.

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Hacia el “Total CRM”

Empezaré este blog con una entrada que expresa un anhelo: que todas las empresas alcancen el “Total CRM”. Y para ello, transcribiré un artículo que fue publicado recientemente en MarketingDirecto.

“Todavía hoy en día cuando las empresas se enfrentan a un proyecto de implantación de una estrategia de CRM, a menudo se formulan, como primera y única pregunta, cuál será el software, la herramienta informática que deben poner en marcha. En consecuencia, elegida la opción informática, su implantación se centra y se confunde con la de un proyecto de clara naturaleza tecnológica. Así pues, la metodología para su implantación consistirá básicamente en el establecimiento de un calendario que aborda las diferentes fases del ciclo de vida del software, desde la definición inicial de requerimientos y su especificación, pasando por el diseño tecnológico y su desarrollo/programación, para finalizar con la puesta en producción que, si sigue habiendo presupuesto y los plazos no se han visto superados en exceso, se acompañará de la formación y pruebas de usuarios del nuevo aplicativo.

Desde este punto de vista informático todo ello es necesario, no hay ninguna duda. Pero desde el punto de vista del negocio la metodología debe ser otra. Implantar una estrategia de negocio centrada en el cliente significa “romper” con ciertas prácticas que acostumbran a estar muy arraigadas a la propia cultura de la organización. Modificar dicha cultura acaba suponiendo el reto más difícil a superar en la implantación de una estrategia de CRM. Me refiero a una cultura basada en claros síntomas que deben de ser tratados con urgencia, tales como: focalización en la captación de nuevos clientes vs. la fidelización, confrontación entre canales comerciales, ocultación de información departamental, fragmentación excesiva de los procesos de relación con el cliente entre diferentes áreas impidiendo una visión integral de todas la interacciones ante una misma necesidad del cliente, inexistencia de políticas comerciales, de atención y de servicio al cliente alineadas y coherentes entre sí, … etc.

Dichos síntomas que, trasladados al día a día, suponen auténticos hábitos en la conducta de las personas de la organización, requieren de cierta metodología para ser modificados y, en muchas ocasiones, eliminados de raíz. Para ello, primero tendremos que identificar claramente las “piezas” de nuestra estrategia CRM, cuáles son y en qué orden las queremos poner en marcha. A continuación, tendremos que identificar las personas que, desde el primer momento, deben participar no sólo como representantes funcionales de ciertos departamentos sino como evangelizadores y responsables finales de impulsar y conseguir, dentro de su área de responsabilidad, la consolidación de las nuevas “reglas de juego”. También deberemos promover programas de comunicación y formación que vayan mucho más allá de la nueva aplicación informática; el foco debe estar en los cambios de los procesos que se materializan en nuevos procedimientos operativos que inciden directamente en la relación con el cliente y no en las nuevas funcionalidades del nuevo software.

En resumen, la implantación de una estrategia de CRM es un proyecto de (trans)formación, de implantación de una nueva forma de trabajar, de una nueva forma de hacer las cosas que afecta a la totalidad la organización. Esta (trans)formación la denominaremos “Total CRM”. Si ello no se consigue no debemos “culpabilizar” al sistema. Lo que habrá fallado es la metodología para gestionar el cambio cultural y operativo al cual nos enfrentamos.”

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