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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

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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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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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