¿Cliente leal o potencial?

De acuerdo al negocio se debe establecer un sistema de atracción o retención de consumidores; poner un catalizador para ambos, dará como resultado saber quién debe ser estimulado a comprar.
Hay que premiar a los clientes leales, pero también a quiene  (Foto: )
Brab Wible

“La predicción es muy difícil, sobre todo la del futuro”. Es probable que Niels Bohr, premio Nobel de Física, estuviera pensando en los fenómenos subatómicos y de mecánica cuántica cuando enunció esa frase, pero también se podría aplicar al comportamiento de los consumidores.

Al menos así pensaban Robert Blattberg, profesor de mercadotecnia en la Kellogg School of Management, y Edward Malthouse, profesor asociado de comunicación de mercadotecnia integral de la Medill School of Journalism, cuando escribieron una pieza publicada en el Journal of Interactive Marketing –y premiada en el año 2005 como el mejor ensayo para entender el comportamiento de largo plazo y el valor de los clientes– donde describen la sorpresiva incertidumbre inherente en la mercadotecnia diferencial hacia los clientes, basada en el desempeño anterior.

“Me interesan los catalizadores en el comportamiento a largo plazo de los consumidores”, dice Blattberg, director del Centro de Gestión del Retail. “Los estudio mirando las bases de datos de ventas y no en un laboratorio”.

A los autores les interesa el comportamiento que determina el valor a largo plazo de los clientes; es decir, los beneficios que se espera rindan a una empresa luego de tomar en cuenta los costos esperados de establecer una relación con un consumidor por un largo periodo. Muchas empresas dedican recursos y mucha atención a las técnicas de mercadotecnia que busquen generar lealtad entre quienes puedan resultar mejores clientes.

“Las empresas se enfocan en premiar a los mejores clientes porque creen que continuarán siendo los mejores”, asegura Blattberg.

Si uno ha sido un buen cliente, las empresas de venta por catálogo le enviarán más correspondencia, las líneas aéreas le darán prioridad en los ascensos de categoría, las firmas de crédito podrían perdonar cargos rezagados, y los hoteles podrían dejarle una botella de vino tinto en su habitación.

Todas éstas son inversiones de mercadotecnia a discreción, concedidas a clientes que no se lo esperan, con el objetivo de cultivar un negocio rentable con los mejores consumidores. En el centro de esta práctica figura la creencia de que un buen cliente de ayer seguirá siéndolo mañana.

Pero ¿es posible predecir cuáles clientes serán los mejores a la larga y saberlo con la suficiente certeza como para darles el trato de guante blanco y cinco estrellas? Malthouse y Blattberg se propusieron contestar esto. “El ensayo se enfocó en averiguar si los buenos clientes de antes siguen siendo así en el futuro”, dice Blattberg. “¿Son los antiguos usuarios de hueso colorado de la marca X los futuros grandes usuarios de X?”

La bola mágica
Para medir y predecir el valor a largo plazo de los clientes, Malthouse y Blattberg evaluaron muestras de datos de ventas capturados por varias empresas durante muchos años, que describían un enorme rango de comportamiento de los clientes, tales como la duración de contratos, el tiempo de uso de un servicio, la fecha, el precio, el tipo y el valor de sus compras. Ninguna de las firmas dio premios preferentes a sus clientes, por lo que los autores del estudio pudieron tener una visión más objetiva del comportamiento y el valor de los clientes a largo plazo.

Al dividir artificialmente los datos en periodos de tiempo (pasado, presente y futuro), los autores pudieron crear modelos estadísticos y sacar conclusiones del comportamiento de compra de los clientes a largo plazo así como de qué valor dan a las compañías.

Una vez que los modelos predijeron el comportamiento de los valores futuros de los clientes, Malthouse y Blattberg compararon los valores predichos con los que los clientes alcanzaron en realidad. A los clientes que figuraron dentro del 20% de los más valiosos se les consideró los ‘mejores’.

Dado que los autores sabían que los modelos no podrían categorizar a la perfección los mejores y los ‘no mejores’ clientes futuros, basándose solamente en su comportamiento pasado, evaluaron la solidez de sus modelos midiendo los dos probables tipos de clasificación en que pudieron haber incurrido. Para un gerente de mercadotecnia, estos errores se traducen en gastar dinero en clientes en los que no se debería gastar y en no hacerlo en clientes que sí lo ameritaban. Un experto en estadística clasifica estos errores en falsos positivos y falsos negativos.

Un falso positivo ocurre cuando el modelo predice que una persona será un buen cliente futuro. Sin embargo, si esta persona pierde el empleo, entonces no podría gastar como antes, por lo que dejaría de figurar entre los mejores clientes.

De la misma forma, los falsos negativos ocurren cuando los clientes que no se preveían como valiosos resultan, sin embargo, muy benéficos para las empresas. Por ejemplo, un cliente que casi no había registrado transacciones en el pasado debido a la falta de ingresos disponibles fue catalogado como un cliente futuro pobre. Pero si entró a un nuevo y bien pagado empleo, entonces tiene el potencial de convertirse en una mina de oro para la empresa.

El pasado no se repite
A Malhouse y Blattberg les asombraron los patrones de falsos positivos y negativos observados. En todos sus modelos y conjuntos de datos, en los que hubiesen predicho los valores a futuro de clientes de uno a seis años, los patrones fueron muy consistentes. Tan consistentes que, de hecho, los autores propusieron dos nuevas reglas empíricas.

A la primera se refirieron como la regla 22-55: del actual 20% de los mejores futuros clientes, casi 55% será clasificado, erróneamente, como clientes pobres o de nivel promedio y, por lo tanto, no recibirán tratos especiales. Esta tasa de falsos negativos fue muy consistente en varios de los modelos y conjuntos de datos utilizados, con un rango de entre 51 y 55%.

A la otra la llamaron la regla 80-15: de la parte baja de 80% de los clientes, casi 15% serán clasificados erróneamente y recibirán un trato especial. Esta tasa de falso positivo también fue muy consistente en los conjuntos de datos, ocupando un rango de entre 13 y 15%.

Las ramificaciones de este trabajo son muy claras. Casi un cuarto de todos los clientes fueron clasificados erróneamente, falsos positivos o negativos. Una empresa que toma decisiones de mercadotecnia con un fundamento erróneo, una de cada cuatro veces, podría ganar mucho si reconsidera sus objetivos en una forma más sofisticada. Eso, si sobrevive lo suficiente como para poder hacerlo.

“Descubrimos que los mejores clientes continúan siéndolo en una tasa más baja de lo que esperábamos”, explica Blattberg. “Si una proporción significativa de los mejores clientes a futuro viene de la lista de los clientes pobres o que no fueron benéficos, entonces la empresa podría perderlos. Tan pronto como se comienza a diferenciar a los clientes, se enfrenta este problema”.

Realidad contra predicción
Los autores utilizaron sus resultados para implantar una fórmula muy sencilla que podría ayudar a los gerentes a determinar cuándo sería oportuno hacer regalos a la clientela. La fórmula depende de cuatro variables: el costo de dar un regalo; el costo de distanciar a los clientes si no se le da un regalo a quien lo merece; la ganancia extra obtenida de los clientes leales a los que se dio un regalo; y la ganancia extra obtenida de clientes gratamente sorprendidos por un regalo recibido aun cuando no lo merecían.

Para ejemplificar estos hallazgos, Blattberg recurrió a las aerolíneas. “Debido a la estructura de premios, los clientes de bajo volumen/no buenos podrían nunca llegar a ser buenos clientes”, dice. “Por ejemplo, yo vuelo mucho, pero como vivo en Chicago, casi no ocupo Delta, así que nunca seré un buen cliente para esa línea aérea, por lo que siempre me darán asientos en medio y voy a tener que formarme en las colas largas.

Pero ¿qué tal si me mudo a Atlanta? En cualquier caso voy a tener que seguir volando mucho, así que soy un buen cliente potencial de Delta. Y como no me trataron muy bien todos esos años que pasé en Chicago, están en riesgo de perderme”.

“Southwest –añade– tiene un enfoque más igualitario: ‘A nosotros no nos importa quién seas, te vamos a dar tu pase de abordar en el momento que llegues a registrarte’. ¿Qué es mejor? Probablemente, Southwest no nos va a dar un trato especial, pero eso podría ser mejor que recibir un trato muy pobre de Delta”.

Los autores proponen recompensar con base en un comportamiento futuro real más que en un comportamiento futuro predicho. La distinción es sutil, pero relevante. Más que tratar de adivinar cuáles clientes serán valiosos, sugieren poner una zanahoria frente a todos y compensar a los que reaccionaron en la forma deseada. “Hay muchas preguntas interesantes a futuro”, dice Blattberg, y plantea: “¿Se podrían crear sistemas de recompensas que incrementen las probabilidades de que los mejores clientes sigan siendo buenos? ¿Qué tipos de estructuras de recompensas podrían ser?

Si Niels Bohr viviera, ¿le habría atraído más el estudio de las estrategias de mercadotecnia que las órbitas de los electrones? Es difícil de responder, tanto como tratar de lidiar con caprichos azarosos del consumo humano y convertirlos en procesos de negocios predecibles.

Texto basado en la investigación de Edward Malthouse y Robert C. Blattberg.
© 2008 Kellogg School of Management Insight.Kellogg.Northwestern.edu

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