‘Se puede perdonar el ser derrotado, pero no el ser sorprendido’

Federico I el Grande, de Prusia (1657-1713)

 

¿Sabe realmente cuál es el comportamiento de sus clientes? ¿Recuerda sus preferencias? ¿Se entera a tiempo de los que dejan de comprar? Si su empresa u organización tiene miles o cientos de miles –no digamos ya millones- de clientes, casi con toda seguridad la respuesta será NO… a menos que aplique Business Intelligence.

En efecto, realizar un seguimiento en el día a día de miles de clientes es tarea imposible por parte de los técnicos comerciales, que en general sólo puede centrarse en los mejores clientes ¿Cómo realizar ese seguimiento sin incrementar los recursos humanos?

La monitorización automática y con costes reducidos es posible si disponemos de los datos transaccionales individualizados de cada cliente. De ahí la importancia de un buen data warehouse, es decir, de una buena recolección, almacenamiento y gestión de los datos. Business Intelligence, big data, inteligencia artificial,… son términos que están relacionados con dar respuesta a ese seguimiento automatizado de los clientes.

¿Qué monitorizar? ¿Qué análisis podemos realizar? Podemos agruparlos en dos niveles: nivel macro (grupos o segmentos de clientes) y nivel micro (cliente por cliente). Enumeremos algunos de los primeros:

  • Segmentación de clientes según cada indicador (variable) de actividad (heavy, medium, light users). Conseguir una segmentación aceptable de un solo indicador está al alcance de cualquier gestor mínimamente experimentado. Conseguir una segmentación multivariable de diez, quince o incluso más indicadores a la vez, que nos permita la búsqueda de patrones de actividad, requiere de herramientas y conocimientos avanzados de análisis estadístico.
  • Patrones de actividad: ¿cómo se combinan los indicadores? Un patrón de actividad no es más que el perfil de comportamiento común de un conjunto de clientes. Tendremos entonces una instantánea fidedigna de las tipologías de clientes. El cruce con información externa (bases de datos externas, benchmarking,…) nos permitirá detectar qué clientes tienen potencial, cuáles posiblemente nos comparten con la competencia, etc.
  • ¿Cómo evolucionan los clientes? La actualización periódica del patrón de actividad de cada cliente –análisis dinámico– nos permitirá realizar una secuencia del comportamiento de los colectivos: ¿Cuántos clientes hemos perdido de cada patrón? ¿De qué perfil son nuestros nuevos clientes? ¿Qué perfiles entrañan mayor riesgo de fuga (churn)?

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Como podemos garantizar no ser sorprendidos . . . 

Si las herramientas están disponibles y la necesidad de utilizarlas es evidente, ¿cuáles son las dificultades que deberemos superar? ¿Cómo podemos generar confianza en el modelo?

En nuestra opinión, pueden existir obstáculos relacionados con la Comunicación y Gestión de Expectativas, el Análisis y la Integración, que pasamos a analizar:

  • Comunicación y gestión de expectativas: ¿Cuántas veces un proyecto fracasa por un problema de lenguaje y comunicación? ¡Muchas! Es necesaria una ‘traducción’ de los planteamientos comerciales al lenguaje estadístico, delimitar qué objetivos son factibles (¡las técnicas de big data no son la bola de un adivino!) y transformar los resultados en conocimiento para tomar decisiones. ¿Quién puede realizar esta labor? Estadísticos que sepan entender el lenguaje comercial y del marketing y/o profesionales del marketing con conocimientos avanzados de estadística. Si no existe este eslabón, tiene muchas posibilidades de que el proyecto termine en algo enigmático e inútil.
  • Análisis: aún estamos relativamente lejos de softwares ‘inteligentes’, que sean capaces de obtener resultados óptimos de forma autónoma. Es esencial elegir adecuadamente los indicadores de actividad, su prioridad y mediante qué técnicas analizarlos, así como la selección del software más adecuado.
  • Integración: ya tenemos los resultados, pero ¿somos capaces de integrarlos, de gestionarlos de forma automatizada? ¿Sabemos qué acciones desarrollar? Si la respuesta es negativa, el esfuerzo habrá sido inútil. La integración en la organización dependerá de los objetivos a alcanzar: puede tratarse de un portal de explotación del conocimiento, de un sistema de generación automática de informes de resultados, de acciones de promoción,…

Si hemos conseguido sortear estos obstáculos, los resultados serán del todo satisfactorios: la información se habrá traducido en conocimiento y ésta en acción (rentable).

¿Outsourcing? La elección depende de diversos factores. Ahora bien, múltiples elementos están a favor de la externalización. En general, es más rápido, más barato y –si elige buenos profesionales- le ayudarán a evitar los obstáculos mencionados. Invertir en recursos informáticos y humanos para incorporar responsables del proyecto suele ser costoso y no garantizan la consecución de los resultados esperados. Además una vez el proyecto esté en fase de operaciones posiblemente tenga ese departamento sobredimensionado. La experiencia y el conocimiento de profesionales externos permiten alcanzar los objetivos de forma más efectiva.

En el presente, hacia el futuro, retornando al pasado…

No hemos hablado del nivel micro, lo hemos reservarlo para el final. El nivel macro, sin duda de gran interés, tiene el inconveniente de ‘diluir’ al individuo en un colectivo, sin tener en cuenta sus peculiaridades específicas. Las tiendas pequeñas y de proximidad lo tenían y lo tienen claro: conocen con frecuencia a sus clientes por su nombre, recuerdan perfectamente su perfil personal, profesional y familiar, sus preferencias y necesidades. Pero es frecuente que este nivel de conocimiento individual haya desaparecido en grandes empresas y organizaciones, debido a que el número de clientes no lo permite… ¿hay alguna solución?

Cada vez son más las técnicas disponibles para desarrollar e implementar agentes expertos que supervisen el comportamiento individual de cada cliente. Se trata de construir de forma automática un agente comercial virtual para cada cliente, que nos informe de sus cambios de comportamiento, de si es un target adecuado para una acción, de cómo reacciona a una promoción,… Conseguir por lo tanto el auténtico CRM, el One2One sin necesidad de ingentes recursos humanos. Por ejemplo ¿quiere detectar de manera ágil –rápida- y fiable si un cliente está disminuyendo su actividad de manera significativa? Elaborar agentes expertos de detección de alarmas en base al comportamiento histórico del propio cliente ha sido una de nuestras áreas de desarrollo e investigación, disponemos del conocimiento y lo hemos aplicado con éxito. El análisis de la información almacenada en las bases de datos, tanto del propio cliente como de los antepasados de la misma tribu (clientes con comportamientos y perfiles parecidos), nos permiten tratar de predecir el futuro con un riesgo de error ‘controlado’, es decir, evaluando la fiabilidad.

Seguro que no dejaremos de sorprendernos en los próximos años de los avances, tanto en el desarrollo de nuevas herramientas como en la versatilidad de su implementación y utilización. El camino será sin duda apasionante… No va a (no debe) quedarse atrás, ¿verdad?

 

Francesc Oliva / Josep Anton Sánchez