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Un cliente no es para siempre

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El que tiene un (buen) cliente, tiene un diamante. Pero esto no es como la canción y aunque “un diamante es para siempre”, los clientes ya no son lo que eran. Las compañías de “última generación” son conscientes de ello perfectamente. El mercado ya no se comporta de manera tradicional, es necesario reinventarse.

Con cada nuevo contacto recogen información y utilizan algoritmos inteligentes para analizar todos estos datos. Algunas de estas grandes compañías de referencia han adoptado un enfoque completamente diferente al tradicional.

  • Airbnb es el proveedor de alojamiento más grande del mundo pero no posee hoteles.
  • WhatsApp es la mayor compañía de telecomunicaciones pero no posee ninguna infraestructura de telecomunicaciones.
  • Facebook es el influenciador mediático más grande del mundo pero no crea contenidos.
  • Netfix es el mayor proveedor de películas del mundo pero no posee ningún cine.
  • Uber es la compañía de taxis más grande del mundo pero no posee taxis.
  • Alibaba es el segundo minorista más grande pero no posee ningún inventario.

Estas compañías están trasformando las reglas de juego de los mercados en los que operan y han puesto en evidencia cuan frágiles pueden ser los modelos de negocio y cómo la tecnología puede redefinirlos.

El común denominador es que recogen cantidades masivas de datos, las combinan con otras fuentes y las analizan para obtener información valiosa. Cualquier entidad ya existente, en un enfoque más tradicional, debe adoptar el mismo enfoque. Debe comenzar recopilando datos en cada contacto con sus clientes, combinarlos, mezclarlos y utilizar algoritmos inteligentes para obtener información sobre las preferencias, los intereses, los datos demográficos y los patrones de conducta de sus clientes. Solo entonces, será capaz de adelantarse a sus necesidades y saber aportarles en cada momento lo que necesita antes de que lo demande.

“Consigue tener muy cerca a tus clientes. Tan cerca que les tengas que decir lo que necesitan antes de que se den cuenta por sí mismos”, Steve Jobs

Esta anticipación a las necesidades, antes de que se demanden, permite crear marca, productos, servicios, incluso campañas de marketing verdaderamente personalizadas con el resultado de clientes más satisfechos y fieles. Un buen ejemplo de fidelización de clientes es la política que desde hace años sigue Zara en su búsqueda de convertirse en líder en su sector, para ello se acompaña de herramientas que, entre otros, le permiten optimización de precios y gestión de proyección de demanda. Captar y mantener clientes ha sido la clave del éxito para este y otros negocios.

Conocer al cliente es prioritario y se trata, por tanto, de aprovechar la información de valor que guardan los datos, y que hablan desde la experiencia para idear nuevas estrategias en la compañía.

  • Nuevos clientes: sí, pero enfocando muy bien al cliente objetivo. Identificando las características principales del cliente más rentable, y buscando en el mercado a sus semejantes, clientes con sus mismas necesidades y conductas de consumo.
  • Clientes más rentables: aumenta el gasto medio de los clientes actuales, ofreciendo productos o servicios complementarios a los que ya consumen ahora y que sabemos, por la experiencia, que serán de su interés. No se trata de ofrecer productos al azar y a cualquier cliente. Se trata de decidir cuál es producto que queremos reforzar y estudiar el perfil de los clientes que ya lo consumen. Con esta información, puedes identificar clientes semejantes y dirigir campañas más efectivas hacia estos clientes potenciales que cumplen con el perfil, pero que aún no tienen ese producto contratado.
  • Clientes dormidos: son clientes que están ahí, en nuestra cartera desde hace tiempo pero que no demuestran entusiasmo por la marca. Son firmes candidatos a abandonarnos y pasarse a la competencia.

Es necesario captar su atención y activar su consumo en la marca, a través de campañas de marketing dirigidas muy orientadas a sus intereses, y así, minimizar el riesgo de que abandonen la compañía.

  • Frena la fuga de clientes: detectar a tiempo cualquier síntoma que indique una posible fuga de clientes es determinante para la capacidad de reacción de la compañía porque una vez se han ido a la competencia, recuperarlos es extremadamente complejo y costoso económicamente.

La fuga de clientes, puede ser por distintos motivos (cambian sus necesidades, nuestra oferta no les resulta atractiva,…), la única buena noticia de tener tasas de abandono altas, es que todas y cada una de estas fugas, aporta experiencia a nuestro modelo analítico. Los clientes que abandonan la marca han dejado huella de su paso por la compañía en forma de datos.

Aprovechando la experiencia de los clientes que abandonan, elabora un perfil del cliente que se fuga. Identifica tanto las características del propio cliente, como su comportamiento antes de la fuga (frecuencia de compra, duración de la relación, productos que contrata y valor de dichos productos, canal por el que llegó…) y aplica medidas específicas para controlar la tasa de abandono. Es más costoso captar a un nuevo cliente que mantener uno existente.

Ganar la confianza del cliente es motivo de orgullo para cualquier compañía. Fidelizar al mayor número de clientes es un reto que hay que lograr si se quiere tener éxito.

Sobre Izaskun Mendia Tellería

Licenciada en Ingeniería Informática por la Universidad de Deusto en el año 2000. Actualmente desarrolla su tesis doctoral sobre el Aplanamiento y Gestión de la Curva de Demanda  mediante Técnicas Analíticas.

Inició su actividad laboral como investigadora en el antiguo centro tecnológico ROBOTIKER en el año 2000, y desde 2010 forma parte de TECNALIA. Compagina la actividad investigadora con su actividad de tecnóloga senior en el área de negocio OPTIMA (Optimización, Modelización y Analítica de Datos).

Lo que más le apasiona de su trabajo es que le permite comprobar las capacidades que da el conocimiento multidisciplinar: las técnicas de clustering aprendidas en Data Mining son útiles en predicción de fuga de clientes, y las teorías evolutivas sirven de base para algoritmo genéticos, y estos para selección de variables relevantes. El conocimiento para ella no tiene límites. Su misión es transformar datos en conocimiento accionable con el objetivo de resolver problemas.