¿Para qué sirve la segmentación por comportamiento o hábitos de compra de los clientes?

La segmentación por comportamiento o hábitos de compra de los clientes o también denominada por patrones de consumo es la siguiente estación en nuestro viaje hacia un modelo de desarrollo rentable de clientes (Orientación hacia el cliente… rentablemente). La primera parada fue la segmentación por valor (¿Para qué sirve la segmentación por valor de los clientes?).

Si la segmentación por valor respondía a la pregunta de ¿cuáles son nuestros clientes «buenos» y «malos»?, en este caso, la segmentación por comportamiento o hábitos de compra nos responderá a la pregunta ¿cómo compran nuestros clientes?

El concepto

Conceptualmente,  al igual que cualquier proceso de segmentación, la segmentación por comportamiento o hábitos de compra nos permite identificar y cuantificar grupos de individuos (o empresas) que presentan un comportamiento de compra homogéneo, respecto los productos / servicios que componen el portafolio de la empresa, entre los individuos pertenecientes al mismo grupo y dispar entre individuos de grupos distintos.

Definiciones más amplias incluirían también, además de la dimensión producto, otras variables de segmentación relacionadas con el comportamiento ante las compras: los momentos de compra, los canales de compra utilizados u otros criterios específicos de la propia empresa o su sector.

Algunos ejemplos

A continuación se relacionan, a modo de ejemplo, posibles criterios generales de segmentación por comportamiento o hábitos de compra para algunos sectores de actividad.

  1. Supermercado: las secciones/familias de los productos (congelados, frescos, bebidas, limpieza, bazar, …), día de la compra (laborable, fin de semana, …).
  2. Aerolíneas: el destino (nacional, internacional), el trayecto (ida o ida/vuelta), el día del viaje (laboral, fin de semana / festivo).
  3. Moda: la línea de producto (hombre, mujer, niños, accesorios) y canal utilizado (tienda física, on-line, ).
  4. Formación: temática del curso (marketing, operaciones, finanzas, …), modo (presencial, on-line, semi-presencial, …), tipo de curso (máster, grado, postgrado, cápsula formativa, ad-hoc, …), día-hora de la semana que recibe el curso (compatible laboral, no compatible laboral, …).
  5. Alojamiento: destino respecto lugar de residencia (nacional, internacional), tipo de alojamiento (hotel, apartamento, …),  tipología de días (laborables, escapada fin de semana, vacacional, …).

Óbviamente, la selección y combinación de los criterios de segmentación por comportamiento se tendrán que ajustar al caso concreto de cada empresa. Este aspecto será clave para que los segmentos resultantes sean fácilmente compresibles y útiles en términos de acción comercial.

Algunos aspectos «técnicos»

  1. Para considerar la existencia de un perfil de comportamiento de compra claramente definido se deben fijar unos umbrales mínimos de compra / consumo y/o antigüedad de los clientes.
  2. El criterio de segmentación según familias de productos / servicios comprados requiere que el portafolio esté razonablemente estructurado (familias, subfamilias, ….). No tendría ningún sentido segmentar en base a centenares o miles de referencias de producto. Un número «lógico» de familias que permitiría obtener un número de segmentos consistentes y operativos, estaría en torno a las 4-10 familias de productos distintas.
  3.  La identificación de segmentos debe realizarse teniendo en cuenta el peso relativo (%) de cada criterio / variable de segmentación utilizada (familias de productos, momentos de consumo, canales de compra, ….) respecto el valor total de la compra. Realizarlo en términos absolutos (cuánto compra/consume) «escondería» el objetivo que se persigue: saber CÓMO consumen los clientes.  No nos olvidemos que es la segmentación por valor la que nos aporta la visión del CUÁNTO consumen los clientes.

Pero, ¿para qué sirve la segmentación por comportamiento o hábitos de compra?

Si partimos de que la disciplina de Marketing tiene como gran objetivo la satisfacción de las necesidades y preferencias de consumo de los clientes, no se me ocurre una mejor manera de saber cuáles son dichas necesidades y preferencias que analizando lo que ya me están comprando mis propios clientes.

En otras palabras, si no dispongo de más información que las compras de los productos que realizan mis clientes (¡esta información siempre está disponible!), la mejor aproximación a sus necesidades y preferencias de consumo consiste en lo que actualmente me están comprando.

Los beneficios que obtenemos son:

Aumentar las ventas y la fidelidad de clientes

Algunos de nuestros clientes es posible que tengan necesidades que no quedan reflejadas en las compras que realizan en mi empresa ya que una parte de dichas compras las realizan entre los competidores.

Si estos clientes no satisfechos se «parecen» (según ciertas variables de caracterización) a mis mejores clientes (los que sí puedo saber / suponer que compran todo o casi todo a mi empresa) podríamos inducir que el potencial de compra de los primeros también es «parecido».

La segmentación por comportamiento o hábitos de compra  dará las «pistas» necesarias (y en la mayoría de ocasiones suficientes) para alcanzar el valor potencial. En concreto, nos apuntará:

  • Cuáles son los nuevos productos /servicios que probablemente comprarían.
  • Cuál es la cantidad / unidades de los productos / servicios (nuevos o no) que comprarían.

Por lo tanto, se abre aquí una oportunidad «inteligente» para dirigirnos a los clientes no satisfechos al 100% por mi empresa con una oferta que satisfaga sus necesidades, ya sea potenciando el consumo, todavía bajo, de los productos que me compran («up-selling») o incentivando la compra de nuevos productos todavía no consumidos por dichos clientes (venta cruzada o «cross-selling»).

El aumento de dicho consumo supondrá una mayor vinculación con la marca y, a medio-largo plazo, un mayor grado de fidelidad.

Diseño de la oferta

Conocer el «mix» (mezcla, combinación) de productos que consumen los diferentes segmentos identificados, permitirá, el ajuste de la oferta a las necesidades reales detectadas.

Posibles vías para ello serían:

  • La paquetización de productos distintos («bundle»): combinación de producto «perfectas».
  • La paquetización de un mismo producto («bono»): incluir el número adecuado de unidades de un producto determinado.
  • La promoción conjunta o venta cruzada (sin necesidad de paquetizarlos) de productos «afines» entre sí.

En resumen

Saber qué necesita cada cliente supone el punto de partida para:

  • Identificar clientes no satisfechos respecto su potencial de compra: tenemos indicios ciertos que su patrón de consumo puede ser «superior» al actual.
  • Diseñar y proponer una oferta que no puedan rechazar: dicha oferta se basa en comportamiento reales de clientes «parecidos».

Y todo esto con nuestros propios datos («Owned Data»), con los datos de las compras de nuestros clientes: información disponible, real, actualizada, precisa, estructurada, barata y única (ningún competidor la tiene).

La segmentación por comportamiento o hábitos de compra constituye, conjuntamente con la segmentación por valor, la base imprescindible para mejorar nuestra toma de decisiones e incidir significativamente en los resultados de negocio de la empresa.

Y tú, ¿sabes cómo compran tus clientes? ¿Sabes cuál es su potencial de compra? ¿Sabes como conseguirlo?

Share Button

¿Para qué sirve la segmentación de clientes por valor?

Como ya comenté en mi anterior entrada Orientación hacia el cliente… rentablemente uno de los ejes sobre los que debe pivotar la implantación de un modelo de desarrollo rentable de clientes es el Conocimiento de Clientes y, dentro de este  ámbito, también denominado Inteligencia de Clientes o Customer Intelligence, ocupa un papel preponderante la segmentación de clientes por valor.

No es opcional que la implantación de una estrategia de CRM o de un Plan de Fidelización tome como punto de partida la segmentación de clientes por valor. Repito, no es opcional.

Pero calcular la métrica del valor de los clientes puede ser un ejercicio más o menos complejo (y completo) según diversos aspectos que decidiremos en el propio proceso de definición. Entre otros:

¿A qué nivel «económico» queremos realizar el cálculo del valor?

  • Una primera versión más o menos «reducida» y sencilla sería calcularlo a nivel de facturación.
  • Otra más compleja sería en términos de rentabilidad a través del cálculo de un margen comercial relativo a cada cliente; es decir, construir una (mini)cuenta de resultados a nivel de cada cliente.

¿Sobre qué «distancia temporal y espacial» relativa a la marca queremos realizar el cálculo?

  • Así podremos calcular el valor actual o valor cierto correspondiente al consumo actual con la marca.
  • El valor potencial inmediato o valor cierto total correspondiente al consumo actual del cliente con la marca más el que también ya está realizando con otros competidores (estimación) y que podríamos considerar alcanzable en un futuro más o menos inmediato a través del desarrollo del cliente (cross y up-selling). Conocer el valor potencial inmediato nos permite calcular el share-of-wallet, la participación -share- que tenemos en cada cliente: dividir el valor actual con la marca entre dicho valor potencial inmediato.
  • El Lifetime Value o valor global esperado de un cliente correspondiente al consumo que realiza a lo largo de toda su relación con la marca; alcanzar este valor no sólo implica desarrollar el cliente sino también conseguir que permanezca con la marca durante toda su vida como tal.

Generalmente, dichas decisiones dependen del grado de precisión que queramos alcanzar en el cálculo del valor que, a su vez, depende en gran medida de la disponibilidad de los datos. Por ejemplo:

    • En el caso de realizar un  cálculo de valor en términos de margen comercial, debemos disponer de los costes directos a nivel de cada cliente asociados al mantenimiento de la relación (costes de servir al cliente, …).
    • Así mismo, para calcular el valor potencial inmediato debemos haber realizado previamente algún estudio de mercado (con su correspondiente trabajo de campo) y/o disponer de suficiente volumen e histórico de datos económicos reales de los clientes actuales que nos permita relacionar sus características «exógenas» generales (género, edad, renta disponible, … para personas individuales; o número de empleados, sector de actividad, número de sedes, … para empresas) y otras propias del sector, con la facturación o el margen potencial.
    • Por último, para determinar el Lifetime Value, debemos tener calculada la tasa de baja de nuestros clientes (ver Los estados y bajas de los clientes) para, a partir de ella, estimar la vida media de cada cliente o la del segmento de clientes al cual pertenece; también tendremos que saber el coste de adquisición de cada cliente.

No olvidemos que el objetivo principal de la métrica de valor de los clientes es implementar la segmentación de clientes por valor de tal manera que pueda diferenciar los clientes «buenos» de los «malos». Por lo tanto, más importante que conseguir la precisión máxima en el cálculo del valor es que éste nos sirva como indicador de la bondad comparativa entre clientes. Un último apunte «técnico»: no caigamos en el error de utilizar datos «medios» (costes medios de adquisición de clientes, costes medios de servir al cliente, …) ya que no conseguiríamos que el cálculo establezca diferencias entre los clientes según su valor: todos los clientes, en media, son / serían iguales.

Pero, ¿para qué sirve la segmentación de clientes por valor?

Pues bien, dejando de momento de lado entrar en más detalles «técnicos» del cálculo del valor de los clientes, me gustaría centrar esta entrada en lo realmente relevante cuando desarrollamos cualquier proyecto de Inteligencia de Clientes y, en particular, cuando ya disponemos de la segmentación de clientes por valor: ¿para qué sirve?

Como ya he avanzado en otras ocasiones, el conocimiento sin acción comercial no tiene ningún sentido, es completamente estéril. Sólo cuando somos capaces de utilizar dicho conocimiento en términos de acción comercial que genere valor para el cliente y la compañía tendrá sentido la inversión que hayamos realizado para obtener un mayor conocimiento de nuestros clientes.

En el caso de la segmentación de clientes por valor explicaré «para qué sirve» clasificando sus utilidades / aplicaciones en tres sentidos:

Identificar

Poder diferenciar los clientes buenos de los que no lo son tanto nos permite ofrecer condiciones especiales en la oferta de captación, de desarrollo (venta cruzada) o fidelización / retención A QUIEN más “lo merece”. Algunos ejemplos:

    • Dirigir los esfuerzos de captación (inversión en comunicación, elección del canal, promoción, …) a aquellos clientes potenciales que sabemos pueden tener un mayor valor futuro.
    • Limitar el incremento de precio de un producto según el valor de los clientes.
    • Ofrecer un 10% de descuento adicional en la compra de un producto o en la renovación de la suscripción de un servicio a los clientes de mayor valor.

Priorizar

Ante una capacidad limitada de recursos técnicos o humanos, ORDENAR su uso en función del valor de los clientes. Algunos ejemplos:

    • En una acción telefónica de retención proactiva, llamar primero a los clientes con mayor probabilidad de abandono y mayor valor.
    • En un servicio de post-venta, prestarlo de forma preferencial y con medios propios a los clientes de mayor valor.
    • Priorizar la respuesta a las llamadas, emails o interacciones en los medios sociales de los clientes de mayor valor.

Cuantificar

Para determinar CUÁNTO invertir en cada cliente o  segmento de clientes dados.  A diferencia de las aplicaciones descritas anteriormente, para este uso concreto sí que es requisito imprescindible que la métrica de cálculo del valor del cliente sea lo más precisa posible.

    • Limitar la inversión a realizar al retorno y plazos previstos según el valor / margen calculado.

En resumen

Todo lo anterior tiene sentido en la medida que es ineludible que:

  1. No todos los clientes son iguales: su valor nos permite diferenciarlos.
  2. Los recursos técnicos, humanos y económicos de cualquier empresa son limitados / finitos. ¿Alguien conoce alguna que esto no sea así?
  3. Como consecuencia de ello, tenemos que hacer un uso inteligente (es decir, eficiente) de los recursos disponibles: a partir de lo que tenemos, demos a cada cliente lo que se merece… según su valor.

Una vez más, se trata de aplicar el sentido común, en este caso, a la gestión de los clientes y los recursos que destinamos a la creación y mantenimiento de las relaciones con ellos que, recordemos, deben ser duraderas, rentables y satisfactorias para ambas partes. ¡No lo olvidemos!

Share Button

Orientación hacia el cliente… rentablemente

Hace unos días, aprovechando la invitación a una conferencia de uno de nuestros clientes, en Light Stone Group estuvimos reflexionando y revisando las claves para la orientación hacia el cliente de las compañías.

Situar al cliente en el centro de la empresa supone implantar un modelo de desarrollo rentable de clientes que debe pivotar alrededor de tres ejes:

  1. Conocimiento del cliente. Conocer más y mejor a nuestros clientes, la Inteligencia de Clientes o Customer Intelligence. Partiendo del Datamart de Marketing (entorno de datos integrado con foco cliente) identificaremos comportamientos, propensiones, tendencias, … diferentes entre nuestros clientes.
  2. Propuesta de valor segmentada. Del «café para todos» a dar a cada cliente lo que necesita (y merece) a lo largo de todo su ciclo de vida.
  3. Canal óptimo de relación con el cliente. Es clave desarrollar aquellos canales que respondan a las preferencias de nuestros clientes pero que también tengan sentido bajo criterios de rentabilidad.

En síntesis, profundizar en el conocimiento de nuestros clientes (quiénes) nos permite tomar más y mejores decisiones en términos de actuación comercial enfocada (qué ofrecer y cómo hacerlo), siempre bajo la óptica de la rentabilidad, es decir, de valor aportado / esperado (ver ¿Eres un «customer-centric marketing manager»? para recordar los KPIs que se deben seguir).

A continuación os dejo una serie de vídeos desarrollados por el fabricante y proveedor de soluciones software Pegasystems (reconocido como líder según la última actualización del conocido Magic Quadrant for the CRM Customer Engagement Center de la prestigiosa empresa de investigación en IT Gartner) que bajo el título «Bob’s customer journey» ilustran claramente estos tres ejes a través de la secuencia saber-decidir-actuar.

A excepción del contexto sectorial en el que se sitúa al protagonista, los tres vídeos son conceptualmente idénticos. Viendo uno, has visto los tres. Escoge el sector que más te interese: seguros, telecomunicaciones o salud.

Seguros

Telecomunicaciones 

 Salud

Share Button

Big Data, Customer Engagement, Cloud y otros cool-tismos del montón

No seré yo quien aquí y ahora vaya en contra de determinadas tendencias, especialmente las que tienen que ver con cambios o novedades tecnológicas. Sin llegar a ser siempre y para todo un early-adopter, tampoco soy de los que pone reticencias a utilizar lo más novedoso. Todo lo contrario. A nivel particular, me gustan los gadgets tecnológicos, trastear con ellos y poner a prueba todas sus features; sobre todo si tienen una utilidad real para el día a día de las personas o de las empresas.

Pero sí intentaré «poner en su sitio» algunas (nuevas) etiquetas, «palabros» y «cool-tismos» de moda que intentan convencernos y, sobre todo vendernos, la bondad de todo ello olvidando, intencionadamente, por descuido o por desconocimiento,  que:

  1. Eso que representa la nueva etiqueta ya existía hace mucho tiempo atrás. Por lo tanto, «el qué» no es nada nuevo.
  2. Lo transcendental no está en la etiqueta o su significado, sino en el «para qué sirve»; el resto, es humo.

Es curioso observar que todas esas etiquetas, «palabros » y «cool-tismos» tiene una directa y estrecha relación con Internet y lo digital. Y ya se sabe: si algún «cool-tismo» está de moda y no lo repites una cuentas veces en la conferencia o foro de turno es que no estás en la onda o no te enteras de nada (o ambas cosas a la vez).

A continuación algunos ejemplos.

Big Data vs. (Owned) Data

Es el gran «cool-tismo» del momento: ¡BIG DATA!. En este caso sí que aporta algo nuevo respecto DATA (sin BIG). En concreto, como ya apunté en Inboung Marketing y la inteligencia en tiempo real:

  • Es cierto que lo digital está propiciando la aparición de nuevos flujos y conjuntos de datos inexistentes o de imposible / difícil acceso hasta la fecha.
  • Estos nuevos flujos y conjuntos de datos podemos utilizarlos, potencialmente, para tomar más y mejores decisiones en tiempo real.

Pero la gran pregunta es: ¿todos estos datos PARA QUÉ sirven? El problema no está/estará en tener los datos, poder procesarlos y analizarlos en tiempo real para tomar la mejor decisión.  La gran dificultad es saber qué datos quieres y para qué los quieres. ¿Lo sabes? ¿Lo tienes claro? Si la respuesta es no, pasa a mi recomendación.

Mi recomendación: exprime al máximo tus propios datos (Owned Data):

(Extracto de «Para que sirve el Big 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?»

(…)

Customer Engagement vs. Fidelización de clientes

Todavía no he sido capaz de averiguar qué diferencia hay entre conseguir el engagement de los clientes o tener clientes que sean fieles con tu marca.

Si para una empresa  (síntesis del capítulo «The Economics of Customer Loyalty» del “legendario” libro The Loyalty effect escrito por Fred Reichheld y publicado en 1996) un cliente fiel es aquel que permanece más tiempo, compra más productos, es menos sensible al precio y posibles fallos en el servicio y, finalmente, trae nuevos clientes mediante referencias, ¿por qué desde hace 4-5 años tenemos que hablar de customer engagement? Leo que «Customer Engagement aims at long-term engagement, encouraging customer loyalty and advocacy through word-of-mouth»?

Si alguien encuentra la diferencia, por favor, que me la explique. Para siempre agradecido.

ASP vs. Cloud Computing

ASP responde a Application Service Provider. En castellano, Proveedores de Servicios de Aplicación. Este concepto apareció a finales de los 90 para identificar aquellas empresas que ofrecían servicios de computación a sus clientes a través de una red; también se denominó SaaS (Software as a Service o Software a demanda). En 1999 un estudio de la consultora Booz.Allen ya hacía pronósticos de un crecimiento X10 del negocio de los ASPs entre 1999 y 2003.

De nuevo, en los últimos años, aparece y se sobre-utiliza el término Cloud Computing. Todo tiene que ser (o estar en) Cloud, sino, no vale. Leo esta definición: «Cloud computing involves computing over a network, where a program or application may run on many connected computers at the same time».

Y de nuevo me asalta la pregunta: ¿por qué una nueva etiqueta para un concepto ya existente? ¿Es más moderno? ¿Es más cool? ¿Aporta algo nuevo en su concepción o aplicación? La respuesta es otra vez «no».

Pero, repito, si alguien me hace ver lo contrario, se lo agradeceré.

Marketing vs. Marketing digital

Ya hace algunos años que el Marketing parece que sólo puede ser digital. Y lo más terrible, quienes dicen conocer las técnicas digitales «marketinianas» y las utilizan para auto-proclamarse experto en «X» (sustituir «X» por SEO, SEM, retargeting, google analytics, redes sociales, e-mail marketing, e-commerce, afiliados, …) a menudo carecen de lo fundamental: los conceptos, conocimientos mínimos y práctica de Marketing.

Y esto no parece que vaya a parar ni a frenarse. Al contrario, casi seguro que irá a más. ¿Por qué?. Os invito a que busquéis en Google algo así como «curso» o «posgrado» o «master» + «marketing digital». Si buceamos un poco en los resultados que obtenemos, muy pocos  de esos cursos / posgrados / masters… , repito, muy pocos, contienen en su programa una base conceptual y práctica de Marketing «a secas» (sin digital).

Es como si pretendemos que un niño aprenda directamente a hacer divisiones con la calculadora sin haber dedicado previamente tiempo alguno en que entienda el concepto (repartir algo en «n» partes) y que pueda deducir y decidir ante qué problemas / situaciones debe realizar una división o cualquier otra operación aritmética.

Eso es lo que está pasando con el Marketing desde que Internet y lo digital lo «han contaminado»: la técnica, el adjetivo (lo digital) ha engullido al concepto, al sustantivo (el Marketing).

Mi recomendación: empieza por EL MARKETING (sí, en mayúsculas).

Transformación digital vs. Informática&Redes

Parece ser que la transformación digital también empezó con la eclosión de Internet y cuando nos pusimos todos (o la mayoría) de acuerdo que es la revolución económica, social, cultural,  … cibernética del siglo XXI.

Para una empresa, la transformación digital no es más (¡ni menos!) que rediseñar los procesos de negocio de la organización teniendo en cuenta cómo lo digital puede contribuir en mejoras de su productividad y competitividad. O, en otras palabras, cómo aprovechar las tecnologías de la informática (lenguajes de programación, bases de datos, etc.) y las redes de comunicaciones (protocolos, dispositivos, etc.), para automatizar tareas y transmitir eficazmente datos / información entre los ordenadores-dispositivos y las personas (empleados, clientes, proveedores, partners,  …) que interactúan a través de ellos.

Entonces, si esto es así, también se me ocurre que ya se transformaron digitalmente aquellos bancos que hace más de 30-40 años sustituyeron los apuntes escritos a mano en una libreta por los ordenadores que registraban el saldo y todos los movimientos de forma automática; o cuando esos mismos bancos, decidieron poner cajeros para que sus clientes pudieran auto-servirse las 24h del día. También supuso una transformación digital la sustitución de los blocs de notas donde los dependientes de las tiendas iban apuntando las ventas que hacían (para controlar la reposición y el inventario de productos) por aquellos ordenadores-caja con «pistola láser» que eran capaces de leer un código de barras y actualizar todo automáticamente y gestionar el cobro. Un ejemplo más: también es transformación digital el uso de aquel dispositivo inalámbrico donde el camarero apunta el pedido de sus comensales y automática y de forma instantánea llega como por arte de magia al cocinero; ya no hace falta que el camarero le lleve en mano la nota al cocinero ni que éste le pregunte al camarero qué es lo que ha escrito cuando no lo entiende.

Todas esas empresas tuvieron que rediseñar sus procesos para producir / prestar / servir más y mejores productos y servicios a sus clientes a través de la utilización de nuevas tecnologías que, fundamentalmente, transformaron lo «analógico» en «digital» y les permite ser más eficientes y tener clientes más fieles y satisfechos (perdón, quería decir clientes con más engagement).

Dicho lo cual, espero haber dejado algo más claro que la transformación digital ha sido, es y será un aspecto fundamental para que las empresas perduren en el tiempo; y que ni el qué ni el cómo afrontar dicha transformación digital ha sido ni es monopolio de Internet ni de algunas empresas de consultoría que divulgan y construyen discursos a su alrededor.

Insisto, la transformación digital consistió y consistirá (aprovechando la digitalización y las tecnologías asociadas a ella) en el rediseño de los procesos de negocio (de compras, de producción y logística, de ventas, de marketing, de atención al cliente, etc.) que pueden desembocar en una reducción de costes, en un nuevo o mejor servicio para el cliente o incluso en un cambio por completo en el modelo de negocio.

Aunque no suene muy cool, lo que realmente se necesitan son analistas de procesos con mucho talento y visión de negocio, y no pseudo-gurús-digitales que de cada diez palabras que pronuncian, más de la mitad son «cool-tismos».

Mi recomendación: huye de ellos.

Para ir acabando …

Aunque se me ocurre algún ejemplo más lo dejaré aquí. No quisiera aburriros, si es que no lo he conseguido ya.

Desde aquí, mi pequeño rincón de la reflexión y el conocimiento compartido, acabo proponiendo que nos olvidemos de las etiquetas, «palabros» y «cool-tismos». Y apelo a los conceptos, las bases del conocimiento y, más que nunca, al back to basics como el futuro de la visión y gestión en los (nuevos) negocios.

P.S.: Esta entrada no hubiera sido posible sin los años de vida acumulados por su autor… lo cual no tiene un especial mérito.

Share Button

¿Eres un «customer-centric marketing manager»?

Es habitual que las empresas en general y sus altos mandos en particular vayan  anunciando por tierra, mar y aire que ellos y su organización están orientados al cliente o, en inglés, que siempre parece que queda un poco mejor: «somos una customer-centric organization».

Como en tantas otras ocasiones, hablar y utilizar palabras que están «de moda» parece que vende y da más valor a la entidad o persona que las pronuncian. Pero la realidad es otra muy distinta. En muy pocos casos nos equivocaríamos si,  ante estos anuncios, aplicamos aquello de «dime de qué presumes y te diré de lo que careces».

Aunque podrían ser muchos los aspectos a tener en cuenta para demostrarlo,  hoy me centraré en uno de ellos, y muy crucial, para (auto)diagnosticar si la empresa y sus managers de Marketing están orientados a su cliente y  si éste está realmente en el centro del modelo de negocio de esas empresas.

Me refiero a los indicadores (KPIs – Key Performance Indicators-) que utilizan para medir qué les pasa a los clientes. O, en otras palabras, qué indicadores propongo utilizar, en términos de control estratégico y gestión del día a día, para avanzar en el proceso de ser una empresa y un manager orientados a sus clientes. En resumen, «dime qué mides y te diré cuánto customer-centric manager eres».

He escogido este aspecto (los KPIs del cliente) porque como hemos escuchado infinidad de veces «lo que no se puede medir, no existe», o, también podríamos añadir algo más, «… no se puede gestionar». O, visto desde la realidad de las empresas, lo que acaba ocurriendo es que lo que los managers de una empresa eligen medir tiene una enorme influencia en los resultados de negocio que obtienen. Si esa elección de indicadores no está alineada con la orientación al cliente, será difícil avanzar hacia ella y mucho menos alcanzarla.

Porque conseguir y mantener un enfoque centrado en el cliente requiere de un cambio de visión hacia cómo los clientes individualmente se comportan con el transcurso del tiempo, y cómo las empresas pueden maximizar el valor de cada relación con cada cliente.

En definitiva, los KPIs que propondré (lista orientativa, no exhaustiva) permitirán comprobar, a través de su control y seguimiento continuo,  si los esfuerzos de marketing están consiguiendo avanzar en ese proceso de orientación al cliente que persiguen las empresas.

Aquí los tienes.

A nivel estratégico

A alto nivel, ¿cuál es la salud de la cartera de clientes?

Valor del Ciclo de Vida del Cliente o Customer Lifetime Value (CLV )

Es la medida del valor esperado de los clientes a lo largo de toda su relación con la marca /producto.

El CLV es la métrica más importante para cualquier empresa que dice/quiere estar centrada en el cliente.

El CLV actúa como una «veleta» que indica, como antes ya describí, si todos los esfuerzos que el equipo de Marketing está realizando (la inversión en los diferentes canales de captación de nuevos clientes, la inversión en estrategias de fidelización y retención de clientes, …) dan como resultado relaciones con los clientes más duraderas y rentables a medio-largo plazo.

Una variante de este indicador, sería calcularlo para los nuevos clientes captados en un período determinado. Así se obtendrá una visión del valor que la compañía está logrando y cuál está siendo el equilibrio entre la cantidad y la calidad de los nuevos clientes captados.  Tan importante puede ser captar un cierto número de nuevos clientes como que su calidad, en términos de valor esperado, es el adecuado.

Cómo calcular el CLV será motivo de una nueva entrada. De momento os dejo un par de enlaces (existen diferentes métodos):

A nivel táctico

Con el fin de entender los cambios en el CLV  y poder tomar las decisiones oportunas a nivel táctico, es decir, en las políticas y acciones de captación y fidelización y retención de los clientes.

CLV por Canal (captación)

  • Qué es: el CLV de los nuevos clientes a través de diferentes canales de captación.
  • Para qué sirve: Identificar los canales que están consiguiendo los clientes de mayor valor y considerar invertir más en dichos canales y prescindir o disminuir la inversión en los canales de captación de clientes de menor CLV.

Nos haríamos cruces  en muchas ocasiones al comprobar que los canales que mayor cantidad de nuevos clientes nos están aportando son, a su vez, los que menos valor actual y esperado generan a la empresa.

Estados de clientes según ciclo de vida (fidelización)

  • Qué es: Una «foto instantánea» de dónde está tu cartera de clientes según los estados del ciclo de vida del cliente (ver entrada Los estados y bajas de clientes).
  • Para qué sirve: Si se observan cambios significativos en la distribución de los clientes según su estado del ciclo de vida, nos permitirá profundizar en acciones de fidelización adicionales que mejoren la «velocidad» de repetición de compra temprana, la «velocidad» de repetición de compra y/o la tasa de recuperación de clientes.

«Velocidad» de repetición de compra temprana (fidelización)

  • Qué es:  Mide el porcentaje de nuevos clientes que han hecho una segunda compra dentro de un período de tiempo determinado.
  • Para qué sirve: Si dicho porcentaje es bajo o presenta una tendencia negativa, tendremos que poner en marcha acciones para «educar» a los nuevos clientes sobre nuestra marca con el objetivo de impulsar nuevas compras.

«Velocidad» de repetición de compra (fidelización)

  • Qué es: Mide el porcentaje de clientes que realizan una nueva compra en un plazo de tiempo determinado desde su último pedido.
  • Para qué sirve: Nos alertará sobre si debemos profundizar en la relación con los clientes a través de una estrategia de venta cruzada que les permita conocer nuevas categorías de producto (teniendo en cuenta lo que han comprado en el pasado).

Tasa de retención de clientes (retención)

  • Qué es: Mide el porcentaje de clientes inactivos o bajas en un período de tiempo determinado respecto el total de clientes activos en ese mismo período.
  • Para qué sirve: Desencadenar acciones automáticas de reactivación ante los primeros síntomas de clientes «adormecidos».

Ratio del «cubo agujereado» (retención)

  • Qué es: Una métrica que muestra el número de clientes perdidos  en un período de tiempo determinado en relación con el número de nuevos clientes captados en ese mismo período.
  • Para qué sirve: Implantar una estrategia efectiva de recuperación de clientes que permita reducir la velocidad a la cual los clientes son baja.

Una última consideración

Una única pregunta para realizar el (auto)diagnóstico acerca de la orientación al cliente de la empresa.

¿Cuál es la primera línea del presupuesto de ventas de tu empresa para el 2014?

    1. Número de unidades de producto/servicios y/o volumen de facturación en €uros a vender.
    2. Número de nuevos clientes que debes captar y clientes a fidelizar / retener.

Si la respuesta es 1, todavía tienes un largo camino que recorrer para estar realmente orientado a tu cliente: todo el sistema de control de gestión del negocio sigue bajo un enfoque de producto. Cámbialo por un enfoque al CLIENTE.

Y recuerda: «dime qué mides y te diré cuánto customer-centric marketing manager eres».

Share Button

Las bajas de clientes y otros estados

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 la bajas de 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?

Share Button

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.

Share Button

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.

Share Button

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?

Share Button

ONE + STEP FORWARD IS ALWAYS POSSIBLE

Visit Us On TwitterVisit Us On FacebookVisit Us On Linkedin