Los estados y bajas de clientes

Hablar de los estados de los clientes no es más que afrontar el primero de los puntos del doble debate que aparece en las empresas y que hay que superar si se quiere controlar las bajas de clientes. A saber:

  1. Qué es una baja de cliente para determinar cuántas estoy teniendo.
  2. Qué hago ante las bajas de clientes.

Como ya indicaba en aquella entrada,  en aquellos modelos de negocio en los que el cliente no se ve obligado a comunicar su voluntad de baja, es la propia empresa quien debe fijar un criterio que permita identificar las bajas y así puedan ser computadas como tales. Como avancé, este criterio vendrá determinado por la ausencia de compras en un período de tiempo también a determinar.

Pues bien, hoy me gustaría presentaros un modelo que permite obtener, antes de hacer pruebas diagnósticas de mayor calado, una primera “radiografía” de la cartera de clientes desde este punto de vista: la ausencia o no de compras en un determinado tiempo.

Este modelo permite introducir, más allá de los conceptos elementales de cliente activo o baja, todos los matices posibles respecto al estado en el que un cliente puede encontrarse. A su vez, ello permitirá saber en qué grupo/s de clientes tenemos concentrado el problema (si existe) y ayudará a iniciar la reflexión acerca de las estrategias y acciones comerciales básicas que hay que aplicar para solucionarlo.

Modelo de los estados de los clientes

Sin más preámbulos, os presento el modelo de los “Estados de los clientes”. La lectura del modelo es sencilla: cada “bola” representa un estado posible del cliente y las flechas, positivas en verde y negativas en rojo, representan las condiciones que los clientes pueden “sufrir” y que les hace transitar de un estado a otro.

Tras la aplicación del modelo al caso concreto de una empresa cada cliente tendrá una “etiqueta” dentro de los estados posibles incluidos en el mismo.

Los estados y bajas de clientes

Para determinar el parámetro “período de tiempo reciente/amplio” sin compra ,  más allá del valor que nos aportará el propio sentido común según el criterio de negocio,  se deben realizar determinados análisis estadísticos en torno a la frecuencia de compra y la distribución de los clientes según la misma. Una visión segmentada según perfil de cliente como paso previo a la realización de dichos análisis también puede ser idóneo de realizar.

No obstante, la mera aplicación de este modelo para diferentes valores del parámetro ya permitirá obtener varias “radiografías” de la cartera de clientes y ayudar, como decía al principio, a superar el debate de qué es una baja y cuántas bajas de clientes tengo.

A partir de aquí, qué hago con las bajas de clientes, requerirá de nuevas pruebas diagnósticas de mayor precisión tipo “resonancia magnética” que trataré en próximas entradas.

Y tú y tu empresa, ¿cuántos clientes tienes en cada estado? ¿Cuántas bajas de clientes tienes?

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TEST: ¿Debes fidelizar a los clientes de tu empresa?

Aunque la respuesta a la pregunta que titula esta entrada parece obvia (“¡Por supuesto!”), no está de más buscar algún “mecanismo” que permita conseguir dicha respuesta de una forma objetiva/científica.

El mecanismo que propongo no es otro que el de responder a una serie de preguntas a través de una puntuación del 0 (bajo) al 10 (alto). Como en los tests de personalidad, si la puntuación total obtenida es alta querrá decir, en este caso, que sí que te conviene fidelizar a los clientes de tu empresa.

Son sólo 6 preguntas que se deben responder en el contexto del mercado donde opera vuestra empresa. 

TEST: ¿Deberías fidelizar a los clientes de tu empresa? 

¡Vamos a ello! Recuerda: 0 es bajo y 10 es alto.

  1. ¿Cuál es tu coste de captación de clientes?
  2. ¿Cuál es la probabilidad de que se produzcan ventas repetitivas/recurrentes?
  3. ¿Cuál es la probabilidad de que se produzcan ventas de otros productos/servicios (cross-selling)?
  4. ¿Cuál es la probabilidad de captar nuevos clientes a través de las recomendaciones de los clientes actuales?
  5. ¿Cuál es la sensibilidad al precio de los clientes?
  6. ¿Cuál es el ahorro de costes con un cliente actual conocido?

Si la puntuación total ha dado un resultado superior a 40 puntos ó has respondido un mínimo de 4 preguntas con una puntuación igual o superior a 8, significa que tu empresa tiene mucho que ganar (o dejar de perder) si fideliza a sus clientes.

Beneficios de tener clientes fieles

Reducción de los costes de captación

  • Mejor identificación de los clientes que son de interés para la empresa: que sean “clones” a los clientes más fieles.
  • Tendremos que captar menos nuevos clientes: al tener pocas/menos bajas de clientes no tendremos que “compensar” con más nuevas altas.
  • El coste de captación de nuevos clientes lo asumen, en parte, mis propios clientes (gracias a las recomendaciones de mis “clientes vendedores”).

Aumento de la rentabilidad de los clientes actuales

  • Los clientes fieles tienen una mayor frecuencia o volumen de compra de productos y servicios habituales.
  • También compran productos y servicios no habituales.
  • Los clientes fieles aceptan un sobreprecio ya que valoran otros aspectos de la marca/empresa (vínculos emocionales).
  • También suponen un menor coste para conseguir su atención y conocimiento mutuo (como empresa sé lo qué quiere, cuándo y cómo lo quiere).

¿Quieres monetizar los datos de tus clientes?

Fidelizar a tus clientes desde el desconocimiento no es posible. Es en tu base de datos donde reside una información real, actualizada, en general estructurada, barata y única (no la tiene la competencia).

El reto es convertir todos esos datos, a través del Customer Intelligence, en conocimiento útil que te permita definir la mejor estrategia y ejecutar los planes de fidelización adecuados para tus clientes.

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Inbound Marketing y la inteligencia en tiempo real

El Inbound Marketing está siendo uno de los “beneficiarios” directos de la corriente (¿imparable?) del Big Data. Ello es debido a que, desde un punto de vista de negocio, los dos aspectos fundamentales que acompañan el concepto de Big Data tienen que ver con:

  1. Lo digital está provocando la aparición de nuevos flujos y conjuntos de datos inexistentes o de imposible / difícil acceso hasta la fecha.
    • La pregunta importante es “¿QUÉ -NUEVOS- DATOS son relevantes para mi negocio?”.
  2. Estos nuevos flujos y conjuntos de datos podemos utilizarlos, potencialmente, para tomar más y mejores decisiones en tiempo real.
    • En este caso la pregunta, relacionada directamente con la anterior, es “¿QUÉ DECISIONES EN TIEMPO REAL aportan valor?”.

Y justamente sobre estos dos aspectos, los datos y su uso para la toma de decisiones en tiempo real en el contexto del Inbound Marketing, que me gustaría aportar una serie de “noticias” y reflexiones.

Las noticias

Tomar las mejores decisiones mientras la interacción originada por el propio cliente está ocurriendo, sea por el canal que sea, puede aportar importantísimos beneficios originados por ventas adicionales (cross-selling) o por una mayor satisfacción y lealtad futura de los clientes (fidelización y retención). Algunos datos conocidos (incluidos en un artículo recientemente publicado en La Vanguardia “El tesoro de los datos masivos“) así lo confirman:

  • “En Amazon, pionera en la industria del comercio electrónico, la tercera parte de las ventas son resultado de su sistema de recomendación y personalización, que se nutre de las rutinas de navegación y compra de sus usuarios.”
  • “En Netflix, el videoclub on line más popular, las tres cuartas partes de los pedidos surgen también de las recomendaciones.”

Ya hace algunos años (todavía no se hablaba de Big Data) que han aparecido en el mercado soluciones software de CRM que incorporan,  dentro de su módulo de gestión de campañas de marketing, una serie de funcionalidades que permiten el cálculo en tiempo real de la propuesta óptima para el cliente o,  lo que también denominan,  Best Next Action (Best Next Offer, Best Next Activity o Best Next Sell).

En síntesis, se trata de tener un asistente virtual que, en tiempo real, ayuda al canal de venta o de atención al cliente (Contact Center, puntos de venta, la web, …) a predecir las preferencias y comportamientos futuros (inmediatos) de los clientes. Y dicha predicción se convierte en una recomendación de próxima acción a sugerir o presentar al cliente en ese mismo instante.

Algunas de estas soluciones de CRM serían IBM Unica Interact e Infor Epiphany Interaction Advisor.

Pero, ¿en base a qué datos actúan en tiempo real los “generadores inteligentes” de propuestas óptimas?:

  1. La información preexistente del cliente en el Datamart de Marketing: variables existentes más o menos “estáticas” que caracterizan al cliente o indicadores pre-calculados a través de Customer Intelligence que determinan el perfil del cliente, la propensión de compra a un determinado producto / servicio o la propensión al abandono del cliente.
  2. La información de contexto de la interacción con el cliente: motivo de la interacción (llamada, …) , información tomada durante la interacción (preguntas y respuestas obtenidas), navegación seguida por la web, últimos comentarios en las redes sociales, …
  3. La información generada por la propia herramienta de recomendaciones a través de algoritmos propios de auto-aprendizaje. Las propuestas ofrecidas por la herramienta van generando y registrando una serie de resultados, algunos positivos (el cliente acepta la propuesta presentada) y otros negativos (el cliente no acepta). Cuando se produce una nueva interacción con un nuevo cliente se evalúan en tiempo real los resultados acumulados hasta ese mismo instante y se genera la mejor propuesta (y probablemente nueva) a presentar a ese nuevo cliente.

Las reflexiones

Respecto los datos necesarios

Si nos centramos en los datos necesarios por parte de estas herramientas, deberíamos hacernos, como mínimo, las siguientes preguntas:

  • ¿Qué variables son las relevantes para caracterizar los clientes, determinar el perfil y su propensión de compra? ¿Dispones de ellas en el Datamart de Marketing?
  • ¿Qué información de contexto de las interacciones de tus clientes con tu empresa puede ser relevante para incidir en su comportamiento inmediato ? ¿Es la misma para cada canal? ¿Puedes registarla y/o obtenerla?

Si no sabemos qué datos son los relevantes y/o no disponemos de ellos, de momento, olvídate de la inteligencia en tiempo real. Primero, enfoca tus esfuerzos en definir y construir tu Datamart de Marketing (entorno integrado de datos con foco el cliente).

Respecto el “tiempo real”

Superada la etapa anterior (ya tienes el Datamart de Marketing), parece lógico pensar que la necesidad de decidir y actuar en tiempo real puede ser imprescindible si se dan alguna o varias de las siguientes condiciones:

  • El portafolio de productos / servicios que permite configurar las distintas propuestas a clientes es muy amplio y cambia muy a menudo.
  • Los valores de las variables relevantes que determinan la propensión de compra a los diferentes productos / servicios de los clientes también varían a menudo.
  • La información del contexto de la interacción (motivo inicial de la interacción, navegación en la web, …) incide significativamente en la recomendación al cliente. 

Si esto, en gran medida, es así, tiene sentido aplicar inteligencia en tiempo real. En caso contrario, olvídate de ello.

Por último, también parece obvio pensar que no es necesaria ninguna inteligencia (ni datos) en tiempo real si existen decisiones estratégicas que determinan, por encima de cualquier otro criterio, qué hay que vender y cuándo. Si este tu caso, olvida esta entrada. Tu empresa todavía no sabe/quiere hacer Inbound Marketing.

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La evolución de la especie: del “homo maletensis” al Social Selling

Ya hace algún tiempo que se habla cada vez más del Social Selling. Como bien explica Execus, empresa catalana  que ofrece servicios de formación, consultoría e integración de herramientas y escogida por Linkedin como su primer socio en Europa, se trata de un concepto multidimensional que conviene asentar para alcanzar un punto de entendimiento común y podamos aplicarlo en su más amplia concepción.

Según Execus, podemos definir Social Selling en base a 4 dimensiones:

  1. Personas. Social Selling es una habilidad que puede y debe ser aprendida por las personas con la formación y el entrenamiento adecuados.
  2. Proceso. También es una “versión mejorada” del proceso tradicional de ventas pues incorporamos en el mismo una capa más, el de las redes sociales.
  3. Información. Como todo proceso de gestión incorpora, produce y distribuye diferentes (nuevos) tipos de información (contenidos, contactos, mensajes, propuestas, …)  que requiere ser registrada, organizada y comunicada, y para ello es necesaria la adopción de determinadas herramientas software (-social- CRM, gestión de contenidos, redes sociales, …).
  4. Organización. Definir la estrategia y ejecutar los planes de Social Selling requiere de una definición y asignación de roles y responsabilidades dentro de la organización.

Si nos centramos en el B2B, otro enfoque para acabar de definir y asentar el concepto sería identificar los beneficios que aporta el Social Selling, desde la perspectiva del vendedor, comparando su desempeño a lo largo de la “historia” más o menos reciente. Así podemos identificar hasta 3 etapas.

Etapa “Homo Maletensis”

O también denominado “representante” o “viajante”. Dícese del vendedor que en el siglo pasado se desplazaba, normalmente en coche, por el territorio asignado cargando con él una maleta que guardaba una muestra de su producto. Su objetivo: visitar el mayor número de clientes potenciales (que encontraba por allá donde transitaba) para enseñar su nuevo catálogo de productos y recoger los pedidos. Aquí, más que acción comercial a puerta fría, podríamos catalogarla de “puerta congelada”: sin ninguna orientación de actuación comercial y sin conocimiento alguno de  a quién se enfrentaría en el supuesto que le atendieran.

Etapa “Homo base de datos”

A finales de los 90 y principios del 2000 aparecen las primeras  bases de datos o directorios de empresas. Proveedores como Arvato, Schober -ahora Datacentric-, Informa, Axesor, Camerdata, … ofrecen bases de datos con información de las empresas. En concreto,  facilitan los datos públicos de identificación, algún contacto (administrador) y caracterización (sector de actividad, facturación, número de empleados, …), y otros datos/indicadores de cualificación de elaboración propia por parte de dichos proveedores. Su uso por parte de la red comercial, previo cocinado del área de Inteligencia de Mercado/Clientes, es la utilización de listados priorizados (en el mejor de los casos integrados en el CRM) por zona geográfica y según el potencial compra estimado. En general, no se soluciona la identificación de a quién me voy a enfrentar ni si es el mejor momento para iniciar la acción comercial,  a menos que, previamente, el vendedor o una plataforma centralizada de teleconcertación consiga mediante (muchas) llamadas y/o emails dar con el supuesto responsable de la decisión de compra dentro de la empresa.

Etapa “Homo Social Selling”

Los últimos 2-3 años han transformado la realidad de etapas pasadas. El proceso de compra ha cambiado. Algunas evidencias de ello:

  • Los clientes (compradores) son cada vez más sofisticados, están más informados y socialmente más conectados.
  • Esos mismos clientes no tienen interés alguno en devolver las llamadas frías. Tampoco los emails.
  • Según datos de Forrester y Corporate Executive Board (incluidos en el white paper de Hootsuite A definitive guide to Social Selling in B2B) los clientes no contactan directamente con los posibles vendedores (proveedores) hasta que el proceso de compra no se ha completado entre un 60-70%.
  • Muy al final del proceso, el comprador obliga a los proveedores a rellenar una RFP (Request For Proposal) y en la primera conversación directa (que será también la última) se debate sobre las funcionalidades / prestaciones del producto/servicio y, sobre todo,  el precio. No existe ningún tipo de discusión “estratégica”.

Ante este panorama, el reto para el vendedor es alcanzar a los clientes en el momento oportuno y saber más de ellos y sus necesidades de lo que dichos clientes ya saben de su producto.

Como vendedor, estar en los medios sociales, donde ya están sus clientes, significa estar más y mejor informado, y más vinculado con ellos en los momentos críticos del proceso de compra. Para ello, el vendedor deberá:

  1. Adoptar una buena y estructurada estrategia de ESCUCHA continua.
  2. Interactuar con los clientes potenciales a través de los CONTENIDOS.

En resumen, los beneficios cualitativos del Social Selling quedan reflejados en el siguiente esquema.

Evolución del la especie vendedor en el B2B

Cuantitativamente, los vendedores sociales superan a la competencia en varios indicadores de desempeño: cumplimiento de la cuota de ventas, tasa de retención de clientes, precisión en la previsión de ventas, …

Por último, los Directores de Ventas ya no tienen que decidir si adoptan los medios sociales en su proceso de ventas. Sus clientes ya han tomado esa decisión por ellos.

Y como dijo Charles Darwin “no es la especie más fuerte la que sobrevive, ni la más inteligente, sino la que mejor se adapta a los cambios”.

Y tú, ¿dónde estás en el ciclo evolutivo?

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