“Tengo problemas para retener a mis clientes”: ¿Le suena conocido?

Hoy vamos a hablar del proceso de toma de decisiones basadas en los datos (data driven decision making) con un ejemplo, o mejor con un problema que vivimos o por lo menos hemos oído a un conocido mencionar: cómo retengo a mis clientes. Uno pensaría que lo más obvio es intentar retener a los clientes más rentables, pero hoy en día la tarea parece titánica porque los clientes van y vienen ya que hay muchas ofertas, es retador diferenciarse y los programas de retención perdieron su utilidad puesto que muchas empresas los manejan, entre otros factores.

Aun así, eso no significa que todo esté perdido. En la web hay muchos tips sobre qué hacer para vencer estos obstáculos. Por ejemplo, “7 tips para retener clientes” (Betech, 2013) da 7 consejos que consisten en:

Frente a esos tips podemos hacer dos cosas. Por un lado, podemos guiarnos solamente por nuestra intuición para fijarnos metas y estrategias para implementar uno o todos los consejos. Tal vez obtengamos buenos resultados o tal vez no, lo cierto es que la incertidumbre en este caso es bastante grande. Por otro lado, podemos analizar nuestros datos (fuentes internas y externas), y tomar decisiones con base a los resultados que extraigamos (eso es Toma de decisiones basada en los datos) para fijarnos metas y diseñar estrategias [note] Aquí quiero hacer dos paréntesis: i) con la analítica no tienes una certeza del 100% de que lo diseñes e implementes va a funcionar con éxito pero si incrementa las probabilidades de que así sea; ii) la aplicación de la analítica y la toma de decisiones basada en datos (DDD en inglés) dentro de tu organización no va a reemplazar tu intuición, tú eres el que tiene el conocimiento del sector empresarial en el que se encuentra tu negocio, la analítica es una herramienta que va a complementar tu análisis, va a validar tus hipótesis o por el contrario va a rechazarlas, así que empléala y obtén una ventaja diferenciadora. [/note]

Sí, para cada uno de esos tips puedes aplicar alguna técnica de análisis de datos. Por ejemplo, para el tip 1 necesitas estudiar tu tasa de retención actual e histórica para definir una meta. Para el tipo 2 podrías analizar cómo tus clientes han reaccionado a diferentes promociones en el pasado para predecir cómo estos van a reaccionar a diferentes promociones que tengas en mente y puedas escoger la que tenga más probabilidades de éxito. O para el tipo 4 puedes estudiar a tus clientes para identificar aquellos que son más sensibles a reaccionar antes novedades y enfocar tus estrategias de mercadeo en justo ellos.  Imagínate con miles de clientes, una estrategia de mercadeo para cubrirlos a todos resulta costosa en términos financieros y humanos, y hoy en día hay mejores opciones para atender ese problema, pero sobre eso hablaremos en otra entrada del blog. O para el tip 6 podrías emplear una técnica de clustering para agrupar a tus clientes basándote en su comportamiento de compra y las características sociodemográficas que tengas disponibles.

Y es que son varios estudios los que muestran los beneficios de tomar decisiones basadas en los datos. Hoy te traigo un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), una de las universidades más importantes de Estados Unidos, en el que se encontró que entre más decisiones se tomen basadas en los datos, más productiva es la empresa. Una desviación estándar por encima en el índice de decisiones basadas en datos (DDD) está asociada con un incremento en la productividad del 4 al 6%. Además, la DDD tiene una relación positiva y estadísticamente significativa con indicadores de rentabilidad del capital (ROE)[note] Indicador mide la capacidad que tiene el negocio para generar rentabilidad con el recurso invertido por los socios. Se mide dividiendo el beneficio neto después de impuestos (Estado de Resultados) por Capital propio o Patrimonio aportado por los socios (Balance General). [/note] rentabilidad sobre activos (ROA)[note] Indicador mide qué tan rentable es una compañía con relación al tamaño de sus activos, es decir que brinda una idea de que tan eficientemente se están administrando los activos para generar ingresos. Se mide dividiendo el beneficio neto después de impuestos (Estado de Resultados) por Activos Totales (Balance General). [/note], valor del mercado de la compañía, entre otros (Provost & Fawcett, 2013).

¡¡¡En conclusión, la toma de DDD está recomendadísima!!! Si ya la estás implementando, en próximas entradas te daremos consejos sobre cómo hacer un diagnóstico básico del DDD en tu organización y algunas recomendaciones generales. Si aún no lo estás haciendo, tranquilo lo importante es reconocer su importancia y empezar a hacer una planeación estratégica de ésta para que puedas implementar y alinear a la estructura y cultura de tu organización. Aunque te he mencionado muchas veces la palabra datos como un activo indispensable para la toma de DDD, es importante recordar que debe existir un talento humano que tenga las capacidades para extraer conocimiento de los datos. Este talento puede ser interno a tu organización o puede ser externo. Es decir, datos + talento humano = DDD exitosa.

Referencias

  1. Betech, E. (2013, junio 25) 7 tips para retener clientes. Disponible en https://www.entrepreneur.com/article/266062
  2. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O’Reilly Media, Inc.

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