Cómo hacer que tu programa de lealtad sea rentado

Un estudio de 2 millones de transacciones en un minorista muestra cómo las empresas a menudo persiguen a los clientes equivocados.
Cómo hacer que tu programa de lealtad sea rentado
Cómo hacer que tu programa de lealtad sea rentado

¿Los programas de fidelización crean clientes más fieles? En un estudio reciente, los investigadores analizaron dos años de datos de compras de más de 10.000 clientes de uno de los principales minoristas de EE. UU. para explorar cómo cambiaron (o no) los gastos después de que los clientes se convirtieran en miembros de lealtad. Descubrieron que los programas de fidelización aumentan la rentabilidad, pero solo para algunos clientes, y no para los que piensas. Específicamente, si bien el minorista había estado dirigiendo las promociones del programa de fidelización a clientes con altos niveles de gasto pasado, los investigadores descubrieron que unirse al programa en realidad no tenía ningún impacto en el gasto de esos clientes. Por otro lado, unirse al programa de fidelización aumentó el gasto en cerca de un 50% para los clientes que eran muy vulnerables a la competencia. Los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje automático para obtener información sobre quiénes eran exactamente estos clientes, y descubrieron que el mejor indicador de los cambios en el gasto era en realidad la ubicación de los clientes en relación con las tiendas minoristas y las tiendas de la competencia. Basándose en este sorprendente hallazgo, los autores argumentan que los marketers deberían orientar sus promociones no en función del gasto histórico, sino de la ubicación, y que deberían considerar aún más la posibilidad de invertir en herramientas sencillas de aprendizaje automático que puedan ayudarles a identificar los rasgos no obvios que pueden correlacionarse con rentabilidad en su industria y mercado únicos.


El noventa por ciento de las empresas de ocio y hostelería (y más del 60% de todas las empresas) ofrecen algún tipo de programa de fidelización — y, sin embargo, no está del todo claro que estos programas funcionen realmente. Un informe encontró que el consumidor medio pertenece a más de 14 programas de fidelización, a menudo con múltiples marcas competidoras, lo que sugiere que estos programas apenas crean clientes fieles.

Además, los minoristas suelen dirigir las promociones de fidelización a sus clientes con mayores gastos, lo que puede ser muy contraproducente, ya que se trata de clientes que habrían gastado su dinero independientemente, en lugar de clientes para los que los descuentos les convencerían de gastar más. Como ejecutivo de la industria hotelera lamentó, «Sabes, tengo este programa de recompensas para clientes. Es un poco caro, pero siento que tengo que tener un programa porque todos los demás tienen uno. Honestamente, no sé qué, si acaso, me hace realmente». En muchos casos, el ROI de estos programas no parece funcionar.

Al mismo tiempo, los estudios han descubierto que los programas de fidelización tienen el potencial de ofrecer beneficios significativos a las empresas de consumo, como minoristas, tiendas de comestibles, restaurantes, gimnasios, farmacias, spas, cafeterías y más. Los clientes a menudo desarrollan una apego psicológico a las marcas cuyos programas de fidelización están suscritos, y estos programas pueden aumentar significativamente la gasto y retención tarifas — si se han diseñado correctamente.

Para explorar cómo los minoristas pueden aprovechar más eficazmente los beneficios de los programas de fidelización, llevamos a cabo una estudio a gran escala en colaboración con uno de los principales minoristas estadounidenses. Analizamos dos años de datos de compras de más de 10.000 clientes individuales, un total de 2,4 millones de compras, y examinamos patrones de gasto como la frecuencia con la que los clientes visitaban una tienda, cuánto gastaban y qué artículos compraban, tanto antes como después de unirse al programa de fidelización de la empresa (todos los datos se recopiló antes de la pandemia y nos fijamos exclusivamente en las ventas presenciales en lugar de en línea). Basándonos en este amplio conjunto de datos, encontramos algunas tendencias interesantes.

En primer lugar, descubrimos que para un grupo numeroso de clientes, inscribirse en el programa de fidelización no tuvo un impacto notable en su comportamiento: comenzaron a cobrar descuentos (que sin duda les gustaban), pero tanto la frecuencia de sus visitas como la cantidad de sus gastos se mantuvieron sin cambios.

Sin embargo, de los datos surgieron dos segmentos de clientes para los que el programa de fidelización sí marcó una diferencia significativa: c consolidadores, o clientes que empezaron a comprar más productos al minorista (probablemente productos que habían estado comprando anteriormente en tiendas de la competencia); y u actualizadores , o clientes que no aumentaron el número de viajes o productos que compraron, sino que comenzaron a comprar versiones premium más caras de los mismos productos que habían comprado anteriormente en el minorista. Para estos dos tipos de clientes, el programa de fidelización era muy rentable (aumentaba el gasto en aproximadamente un 50%), por lo que estábamos interesados en aprender más acerca de cómo el minorista podía identificar esos segmentos y dirigirse a ellos de forma proactiva con el marketing de programas de fidelización.

Al igual que muchas empresas, este minorista había confiado en gran medida en análisis de patrones de gasto históricos para identificar clientes de alto valor. Sin embargo, descubrimos que, en lugar de centrarnos en los gastos anteriores, la métrica más útil era la ubicación del cliente. Las ubicaciones de los clientes en relación con el minorista y sus principales competidores determinaron su «vulnerabilidad» a la competencia, y cuanto más vulnerable sea el cliente, mayor será el impacto positivo del programa de fidelización. Hay algunos componentes en esto. En primer lugar, la proximidad al minorista aumentó marginalmente el impacto del programa de fidelización, mientras que la proximidad a los competidores aumentó significativamente su impacto. Esto tiene sentido: es probable que los clientes se vean más fácilmente influenciados para visitar una tienda cercana a ellos, y si no tienen fácil acceso a la competencia, en primer lugar existe un potencial limitado para consolidar sus compras.

Sin embargo, un análisis más detallado reveló matices importantes y difíciles de definir en torno al impacto de la ubicación exacta del cliente, el minorista y la competencia. Por ejemplo, el camino que toma un cliente para llegar a la tienda puede marcar una gran diferencia. Si un cliente supera a sus competidores de camino a la tienda, es probable que sea mucho más vulnerable y, por lo tanto, un candidato de mayor valor para un programa de fidelización. Del mismo modo, si las tiendas de la competencia están dispersas geográficamente, los clientes pueden ser menos vulnerables que si los competidores están agrupados convenientemente, especialmente si las tiendas de la competencia van en la dirección opuesta a la tienda en la que el cliente es miembro de la lealtad.

Dada esta complejidad, identificar manualmente este tipo de tendencias puede resultar casi imposible. Pero a diferencia del análisis humano, los métodos modernos de aprendizaje automático son adecuados para encontrar patrones en datos complejos. Hemos introducido datos extensos sobre los gastos y las ubicaciones físicas de clientes, tiendas y competidores en un modelo sencillo de aprendizaje automático, y el modelo pudo predecir con precisión qué clientes serían más valiosos para inscribirse. Es importante destacar que el modelo descubrió que las pequeñas diferencias en la ubicación podrían marcar una gran diferencia en el ROI, destacando cómo las herramientas automatizadas pueden segmentar a los clientes de formas que pueden no parecer intuitivas, pero que pueden tener un impacto increíble en el resultado final.

Entonces, ¿qué significa esto para los marketers? Hay dos puntos clave a tener en cuenta. En primer lugar, en lugar de centrarse en convertir a los clientes que más gastan, los especialistas en marketing deben identificar y dirigirse a los clientes más vulnerables a la competencia. Estos clientes de alta vulnerabilidad tienen valor de conversión más alto, por lo que dirigirse a ellos con promociones de programas de fidelización producirá el mayor ROI.

Es importante destacar que esto puede significar repensar algunas métricas. Por ejemplo, el minorista con el que trabajamos descubrió que cuando dirigían promociones de programas de fidelización a clientes con los niveles de gasto históricos más altos, un solo correo electrónico aumentaba la probabilidad de que estos clientes se suscribieran en un 6,1%, ¡lo que parece ser una tasa de conversión impresionante! Pero cuando profundizamos un poco más, descubrimos que esta estrategia tenía un rendimiento ligeramente peor que la segmentación aleatoria cuando se trataba de identificar a los clientes para los que el programa de fidelización aumentaría la rentabilidad, y era mucho menos eficaz que una estrategia de segmentación que incorporaba al cliente. vulnerabilidad basada en datos de ubicación. En concreto, después de unirse al programa de fidelización, los que gastan mucho (es decir, los clientes que habían sido objetivo de las campañas originales) casi no mostraron cambios en el gasto, mientras que los clientes que fueron seleccionados por su vulnerabilidad a los competidores aumentaron su gasto en un 45%.

Además de aumentar el ROI, este enfoque también puede ser mucho más práctico que el análisis tradicional basado en el gasto. Los datos históricos de ventas a menudo no están disponibles, son costosos o difíciles de correlacionar con la información de otros clientes, mientras que los datos de ubicación casi siempre están disponibles fácilmente. Por ejemplo, supongamos que estás abriendo una nueva sucursal o expandiéndote a un nuevo mercado de productos. Es probable que te dirijas a clientes para los que no tienes datos históricos de gastos, pero una simple búsqueda en Google Maps puede darte la información que necesitas para determinar dónde tendrá más impacto tu programa de fidelización.

La segunda conclusión clave es que lo que hicimos no fue difícil. No tienes que contratar a un equipo de expertos en aprendizaje automático o analistas de datos para implementar un modelo sencillo que te ayudarán a extraer información que de otro modo sería invisible de los datos que ya tienes. Si bien nuestro estudio ilustró la importancia de los datos de ubicación para el ROI de los programas de fidelización, no hay duda de que existen otras métricas que se correlacionan con la rentabilidad de otros programas de otros sectores, y el aprendizaje automático puede ser una herramienta poderosa para ayudarle a identificar y aprovechar esos patrones.

En última instancia, se trata de repensar cómo enfocas la segmentación. En lugar de centrarse en los clientes que ya gastan mucho, los especialistas en marketing deben aprovechar las herramientas automatizadas para identificar y enfocar intencionalmente las promociones en los clientes cuya lealtad será más valiosa y cuyas conversiones producirán el mayor rendimiento.


  • BH
    Brett Hollenbeck is an assistant professor of marketing at the UCLA Anderson School of Management.

  • WT
    Wayne Taylor is an assistant professor of marketing at the Cox School of Business at Southern Methodist University.
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