Para estar
a la última
en fidelización

Por: Gerardo Herranz Sacristán. Subdirector Inteligencia de Negocio

Este proceso se fundamenta en la gestión personalizada de cada una de las comunicaciones que se envían al cliente. Su objetivo es conseguir la máxima satisfacción y respuesta por su parte. Conseguir un grado de personalización tan completo implica aplicar un proceso de segmentación en analítica avanzada que se completa con un buen motor de ofertas (Offer engine) adaptadas a las preferencias y gustos de cada cliente en particular.

Recomendamos establecer dos niveles de segmentación claramente diferenciados dentro del customer intelligence:

Segmentación Estratégica

Es la segmentación que nos ayuda a identificar segmentos de clientes homogéneos en sí, pero a la vez heterogéneos entre ellos. Cada segmento estratégico está formado por clientes que muestran similares características, en cuanto a actividad, vinculación, etc… Dentro de cada uno de esos segmentos tenemos que definir objetivos corporativos a nivel “tipo de cliente”. La monitorización del nivel de cumplimiento de estos objetivos permitirá tomar decisiones que corrijan la tendencia.

Segmentación Táctica

Para lograr los objetivos que se han establecido para cada segmento previo, aplicamos esta segmentación táctica. Su uso estará restringido a unas acciones de comunicación muy concretas, fijadas de antemano. Este tipo de segmentación puede ser, y debe ser, todo lo compleja que se requiera. Además, variará en función del número de clientes sobre los que se pretende impactar. También según el objetivo perseguido: captación, incremento de gasto o de frecuencia, cross sell…

Para iniciar todo proceso comunicativo, en nuestro caso concreto, partimos de la base de identificar a los destinatarios que son Clientes y a los que No son Clientes del patrocinador. Utilicemos el caso de una compañía con determinadas marcas. Analizaríamos aquellos clientes de una marca que no lo son de otra.

Poniendo en marcha la segmentación estratégica

¿Dónde volcamos la información obtenida? Existen siete segmentos en los que es interesante clasificar a todos los clientes:

1. Muy Fieles
2. Muy vinculados
3. Alto Potencial
4. PMP 1 (A)
5. PMP 1 (B)
6. Potencial Temprano
7. Incubadora

Este tipo de segmentación estratégica es interesante basarla en un modelo de clúster con el que identificar segmentos que son homogéneos en sí y heterogéneos entre sí. Por lo tanto, los siete segmentos obtenidos estarán formados, cada uno de ellos, por clientes que tienen características similares, pero la diferencia entre segmentos será muy importante, desde el punto de vista de actividad e interacción con el programa.

En nuestro caso concreto, a los socios (que es la denominación que aplicamos a los clientes de los patrocinadores del Programa Travel Club) los identificamos como:

• Muy Fieles: los que tienen mayor nivel de implicación con la marca, redimen más, realizan más interacciones con el programa, presentan mayor índice de contactabilidad, son activos en varios patrocinadores y, la mayoría, compradores en tiendas online.
• PMP 1: los clientes activos con un solo patrocinador y con un nivel más bajo de contactabilidad.

Los clientes que componen los dos últimos segmentos, Potencial Temprano e Incubadora, son los nuevos clientes, los que llevan menos tiempo en el programa. Se han hecho socios en los últimos 12 meses. Pero, a pesar de su breve recorrido en el programa, presentan ya diferencias entre ellos que hacen que estén divididos en dos segmentos.

• El segmento “Potencial Temprano” lo forman socios que están más vinculados con el programa, son mucho más activos con varios patrocinadores.
• El segmento Incubadora, son sobre los que todavía debemos realizar un extenso trabajo educativo en el programa Travel Club.

Este cruce de datos entre el input inicial de Clientes – No Clientes, con estos siete segmentos. Esto nos permitirá definir estrategias diferenciadas. Por ejemplo, a un cliente Muy Vinculado con el programa, debemos ofrecerle algo distinto que a un cliente que tiene Alto Potencial o que a un cliente PMP 1. De esta forma, le daremos la oportunidad de disfrutar de ofertas distintas y comunicarle temas diferentes.

Segmentación avanzada

El siguiente paso del proceso es aplicar la segmentación avanzada. Aconsejamos utilizar la información de nuestra propia base de datos junto con información de otras bases de datos externas. Por ejemplo, el INE, los censos y padrones, las investigaciones de mercado (sean propias o realizadas por consultoras independientes)… Y para completar esta consecución de datos externos, es interesante realizar encuestas de cualificación. Estas nos permitirán identificar con mayor claridad los gustos y preferencias del cliente.

Después toda la información extraída de los usuarios se vuelca en nuestra base de datos (Big data) De esta forma, además de contar con una herramienta muy completa, podemos utilizar unos datos u otros. Dependerá del objetivo que perseguimos o del tipo de cliente al que nos dirigimos. Existen determinadas variables que siempre consideraremos por su grado de importancia. No siempre son las mismas las más relevantes.

En función a su grado de vinculación con el programa y su actividad con otros patrocinadores, a un cliente le lanzaremos un tipo de oferta diferente de la oferta para otro.

¿Cómo podemos identificar cuáles son estas variables más importantes?

A través de un análisis exhaustivo de los resultados que obtenemos con la segmentación de analítica avanzada. Veremos cuál es el perfil de los clientes que han cumplido la oferta, qué canal se ha utilizado para la comunicación, qué interactividad han alcanzado con nuestra compañía.

Por ejemplo, la variable “distancia al punto de venta” es muy relevante en las acciones de captación de nuevos socios. Pero apenas es relevante si lo que pretendemos es incrementar el nivel de rentabilidad y fidelidad de un cliente.

Para poder convertir los datos que nos proporciona la segmentación en información útil para nuestros patrocinadores debemos esclarecer el porqué de los resultados obtenidos. También identificar las variables o palancas que ayudan a modificar el comportamiento de nuestros clientes.

La aplicación de este ciclo en todas nuestras comunicaciones nos ayudará a lograrlo:

• De la información a la acción
• Aprendizaje en base a los resultados
• Aplicación del aprendizaje. Mejora continua en las siguientes acciones.

En el segundo post titulado: Optimización de la fidelización con segmentaciones de analítica avanzada (II), hablaremos de cómo poner en marcha el motor de contenidos, encontrar el mejor momento de envío, evaluar los resultados y el papel de la tecnología en la segmentación del cliente.