La mala gestión de la lealtad del cliente

Gran parte de la sabiduría común sobre la retención de clientes es litera. Para obtener fuertes rendimientos de los programas de relaciones, las empresas necesitan una comprensión más clara del vínculo entre la lealtad y las ganancias.

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La idea en resumen

«¡Los clientes leales cuestan menos para servir! ¡Pagan más que otros clientes y atraen a nuevos clientes a través de boca a boca!» Estas afirmaciones fuertes impulsaron a un proveedor de servicios de alta tecnología a lanzar un $ Programa de fidelización de clientes de 2 millones al año. Cinco años más tarde, la compañía hizo descubrimientos inquietantes: la mitad de su leal los clientes apenas generaron un beneficio. Y la mitad de sus más rentable los clientes compraron productos de alto margen una vez, y luego desaparecieron.

¿Qué pasó? Como revelan investigaciones recientes, la ecuación de lealtad-iguales-rentabilidad es sorprendentemente débil y complicada. No todos los clientes leales son rentables, y no todos los clientes rentables leales.

Administrar clientes por lealtad no significa automáticamente administrarlos para obtener beneficios. Para fortalecer el vínculo lealtad-rentabilidad, debe administrar ambos, simultáneamente.

La idea en la práctica

Reconsiderar las reclamaciones de lealtad del cliente

Un estudio de 16.000 clientes de cuatro empresas reveló resultados sorprendentes:

La mala gestión de la lealtad del cliente

Medir lealtad—Precisamente

Si el vínculo lealtad-rentabilidad es tan débil, ¿debería abandonar los programas de lealtad? No: El problema no son los programas; son los métodos crudos utilizados para medir y predecir la lealtad. Muchas herramientas generan información peligrosamente inexacta. Ejemplo:

El método RFM (reciente, frecuencia y valor monetario) ignora el ritmo (tiempo entre compras), por lo que las empresas juzgan erróneamente la probabilidad de que un cliente vuelva a comprar. RFM también basa el valor monetario en los ingresos, no en la rentabilidad. Cuando los clientes compran solo productos de bajo margen, servirlos puede costar más que los ingresos que generan. ¿Resultados? Las empresas persiguen a los clientes equivocados y descuidan a los correctos.

Las empresas necesitan un mejor sistema de medición, basado en modelos de «historia de eventos». Ejemplo:

Al combinar el ritmo con el beneficio promedio que generan los clientes en los períodos de compra típicos, un enfoque de historia de eventos permite a los vendedores diseñar estrategias de fidelización efectivas para cada cliente.

Crear estrategias de lealtad

Después de medir la rentabilidad de los clientes y predecir cuánto tiempo seguirán siendo leales, determine en qué de estas cuatro categorías se ajustan y, a continuación, adapte sus estrategias:

La mala gestión de la lealtad del cliente

Se nos dice que los mejores clientes son leales. Cuestan menos en servir, por lo general están dispuestos a pagar más que otros clientes, y a menudo actúan como vendedores de boca a boca para su empresa. Ganar lealtad, por lo tanto, y las ganancias seguirán como la noche siguiente al día. Ciertamente, eso es lo que afirman los proveedores de software CRM (y los ejércitos de consultores que ayudan a instalar sus sistemas). Y parece que muchos ejecutivos de negocios están de acuerdo. Los gastos corporativos en iniciativas de fidelización están en auge: los 16 minoristas más importantes de Europa, por ejemplo, gastaron colectivamente más de$ 1.000 millones en 2000. De hecho, durante los últimos diez años, el evangelio de la lealtad de los clientes se ha repetido tan a menudo y tan fuerte que parece casi loco desafiarlo.

Pero eso es precisamente lo que algunos de los primeros creyentes del movimiento de lealtad están empezando a hacer. Tomemos el caso de un proveedor de servicios corporativos de alta tecnología de EE.UU. que estudiamos. Ya en 1997, esta empresa estableció un elaborado plan de cálculo de costos para rastrear el rendimiento de sus programas de fidelización recién instituidos. El esquema midió no solo los costos directos del producto para cada cliente, sino también todos los gastos asociados de publicidad, servicio, fuerza de ventas y organización. Después de ejecutar el régimen durante cinco años, la empresa pudo determinar la rentabilidad de cada una de sus cuentas a lo largo del tiempo. Los ejecutivos tenían curiosidad por ver qué payoff recibían de su$ 2 millones de inversión anual en fidelización de clientes.

La respuesta los tomó por sorpresa. Aproximadamente la mitad de los clientes que hicieron compras regulares durante al menos dos años —y por lo tanto fueron designados como «leales» — apenas generaron beneficios. Por el contrario, alrededor de la mitad de los clientes más rentables eran soplones, comprando una gran cantidad de productos de alto margen en poco tiempo antes de desaparecer por completo.

Nuestros resultados de investigación hacen eco de la experiencia de esa empresa. Hemos estado estudiando la dinámica de la lealtad de los clientes utilizando las bases de datos de clientes de cuatro empresas. Además del proveedor de servicios corporativos de alta tecnología, estudiamos una gran empresa estadounidense de pedidos por correo, un negocio francés de alimentos al por menor y una casa alemana de corretaje directo. En conjunto, los datos nos han permitido comparar el comportamiento, los ingresos y la rentabilidad de más de 16.000 clientes individuales y corporativos durante un período de cuatro años.

Lo que hemos encontrado es que la relación entre lealtad y rentabilidad es mucho más débil y sutil de lo que afirman los defensores de los programas de lealtad. Específicamente, descubrimos poca o ninguna evidencia que sugiera que los clientes que compran constantemente a una empresa con el tiempo son necesariamente más baratos de servir, menos sensibles a los precios, o particularmente eficaces en la creación de nuevos negocios.

De hecho, a la luz de nuestros hallazgos, muchas empresas tendrán que reevaluar la forma en que gestionan los programas de fidelización de clientes. En lugar de centrarse únicamente en la lealtad, las empresas tendrán que encontrar formas de medir la relación entre lealtad y rentabilidad para que puedan identificar mejor en qué clientes centrarse y en qué ignorar. Aquí presentamos una forma de hacerlo: una nueva metodología que permitirá a los gerentes determinar con mucha más precisión que la mayoría de los enfoques existentes hacen justo cuándo dejar de lado a un cliente determinado y así mejorar dramáticamente los rendimientos de sus inversiones en lealtad. También discutiremos estrategias para gestionar las relaciones con clientes que tienen diferentes perfiles de rentabilidad y lealtad. Comencemos, sin embargo, reconsiderando la evidencia del vínculo entre lealtad y rentabilidad.

¿Es rentable la lealtad?

Para responder a esta pregunta, analizamos la relación entre la longevidad de los clientes y los beneficios de las empresas. Esperábamos encontrar una correlación positiva, así que nuestra verdadera pregunta era cuán fuerte sería. Una correlación perfecta (es decir, 1) significaría que los vendedores podrían predecir con confianza exactamente cuánto dinero se iba a hacer de retener a los clientes. Cuanto más débil era la correlación (más cerca estaba de cero), más floja era la asociación entre los beneficios y la tenencia del cliente.

Los resultados no fueron un fuerte respaldo del mantra de la lealtad. La asociación fue débil a moderada en las cuatro empresas estudiadas, con coeficientes de correlación de 0,45 para el minorista de comestibles, 0,30 para el proveedor de servicios corporativos, 0,29 para la empresa de corretaje directo y solo 0,20 para la empresa de pedidos por correo.

Pero, ¿ocultó la debilidad de la correlación general entre rentabilidad y longevidad alguna verdad en las afirmaciones específicas sobre los beneficios de los clientes leales? Para averiguarlo, probamos las tres reclamaciones que suelen presentar los defensores de la lealtad, las que comenzamos al principio de este artículo: que los clientes leales cuestan menos servir, que están dispuestos a pagar más por un paquete determinado de bienes, y que actúan como vendedores efectivos para los productos de una empresa. Probamos cada una de estas hipótesis para las cuatro empresas analizando varias cohortes de clientes de cada una que habían comenzado a hacer negocios al mismo tiempo, rastreando la rentabilidad de cada miembro de cada grupo. De esta manera, vimos cómo evolucionaron los patrones de compra de estos clientes y el nivel de servicio que les prestaron las empresas a lo largo del tiempo.

Reclamación 1: Cuesta menos atender a clientes leales.

Muchos defensores de las iniciativas de lealtad argumentan que los clientes leales pagan su camino porque los costos iniciales de adquirirlos se amortizan en un gran número de transacciones. Pero, por supuesto, ese argumento presupone que los clientes son rentables en esas transacciones. Un argumento más plausible para el vínculo entre la lealtad y la disminución de los costos se puede construir sobre la idea de que los clientes leales estarán más familiarizados con los procesos de transacción de una empresa. Dado que necesitan menos sujeción de mano, la empresa debería encontrar más barato tratar con ellos. Los clientes leales y, por lo tanto, experimentados de productos de software, por ejemplo, deberían poder resolver problemas en línea sin necesidad de la intervención directa de un asistente técnico.

Sin embargo, nuestro análisis no ofrece pruebas que respalden ese argumento. Sin duda es cierto que dentro de una empresa, el costo mensual de mantener una relación con un cliente individual, no sólo para las transacciones reales, sino también para las comunicaciones a través de correo, teléfono, etc., varía enormemente, a veces por un factor de 100 o más. Pero en ninguna de las cuatro empresas que rastreamos eran clientes de larga data consistentemente más baratos de administrar que los clientes a corto plazo. De hecho, la única correlación fuerte entre la longevidad de los clientes y los costos que encontramos —en el proveedor de servicios corporativos de alta tecnología— sugería que los clientes leales y presumiblemente experimentados eran realmente más caros de servir.

Ese último hallazgo no carece de precedentes. Hay un considerable cuerpo de investigación académica que documenta la rentabilidad a menudo baja de los clientes de larga data en las industrias de negocio a negocio. Estos clientes, que casi invariablemente hacen negocios en grandes volúmenes, conocen su valor para la empresa y a menudo lo explotan para obtener un servicio premium o descuentos en precios. De hecho, descubrimos que en sus esfuerzos por complacer a los clientes habituales, el proveedor de servicios corporativos había desarrollado sitios Web personalizados para cada uno de sus 250 clientes principales. Con solo hacer clic en un botón, estos clientes pueden obtener un servicio personalizado de equipos de ventas y servicio dedicados. El mantenimiento de estos equipos, por no hablar de los sitios Web, costó a la empresa$ 10 millones anuales.

Lo que más nos sorprendió fue la debilidad de la correlación entre la lealtad de los clientes y los costos más bajos en las otras tres empresas, donde esperábamos que los costos de servicio cayeran con el tiempo. En la empresa de pedidos por correo, por ejemplo, parecía razonable suponer que los clientes experimentados y de larga data podrían estar dispuestos a cambiar sus compras del teléfono al sitio Web de la empresa, lo que reduciría significativamente los costos de comunicación. Sin embargo, la relación costo de comunicación entre ventas para los clientes de larga data de esta empresa es apenas diferente de lo que es para los más nuevos; en ambos casos, tomó un poco más de seis centavos (6,3 centavos frente a 6,5 centavos, para ser exactos) gastado en comunicación de marketing para generar ventas por valor de un dólar. Resultó que los clientes que procesaron sus propios pedidos a través de un sitio Web esperaban precios más bajos, lo que compensó cualquier ahorro de costos que la empresa pudo haber obtenido mediante el uso de un canal más barato. La disparidad entre la relación costo-venta de los clientes recientes y de larga data de la cadena francesa de comestibles y de la empresa alemana de corretaje también era menor de lo que esperábamos. En estas empresas, también, los clientes esperaban algo a cambio de su lealtad.

Estas conclusiones sugieren que, como mínimo, el vínculo entre lealtad y costos más bajos es específico de la industria. Sin duda hay industrias en las que los clientes más antiguos son los más baratos para servir, pero como hemos demostrado también hay otras en las que son más caros de satisfacer.

Reclamación 2: Los clientes leales pagan precios más altos por el mismo paquete de productos.

Si la lealtad no reduce necesariamente los costos, entonces tal vez genere ingresos. Muchos defensores del movimiento de lealtad argumentan que los clientes que se adhieren a una empresa lo hacen porque el costo de cambiar a otro proveedor es demasiado alto. Por lo tanto, estarán dispuestos a pagar precios más altos hasta cierto punto para evitar hacer el cambio.

Este argumento suena razonable, pero la conclusión lógica es menos obvia: es decir, que si vale la pena perseguir a los clientes leales porque pagarán precios más altos, entonces las empresas les cobrarán precios más altos. Esto nos pareció muy inverosímil en la mayoría de los contextos corporativos, donde los clientes regularmente garantizan una mayor frecuencia de compra a cambio de precios más bajos. Pero pensamos que podría describir muchos mercados de consumo. Los clientes de pedidos por correo, por ejemplo, podrían pagar un poco más por usar un catálogo que podrían encontrar. De hecho, cobrar más a los clientes establecidos es la norma en algunas industrias. Las compañías de tarjetas de crédito atraen rutinariamente a los clientes con promesas de bajas tasas de interés iniciales, solo para aumentarlas más tarde.

Como esperábamos, las pruebas del proveedor de servicios corporativos no apoyaban la afirmación: los clientes a largo plazo pagaban constantemente precios más bajos que los clientes más nuevos, entre 5% y 7% más bajo, dependiendo de la categoría de producto. Lo que fue sorprendente fue que no encontramos evidencia de que tales clientes leales pagaran precios más altos en los negocios de consumo. De hecho, descubrimos que, al igual que los clientes corporativos, los consumidores también esperan, y obtienen, algunos beneficios tangibles por su lealtad. En la empresa de pedidos por correo, por ejemplo, resultó que los clientes regulares realmente pagaban 9% menos que los clientes recientes en una categoría de productos. En la cadena francesa de comestibles, no hubo diferencias significativas en los precios pagados en ninguna categoría de productos. En ese caso, cualquier disposición por parte de los clientes leales a pagar precios más altos de los estantes fue probablemente cancelada por los descuentos que muchos obtuvieron de usar las tarjetas de fidelización a las que tenían derecho. En la casa de corretaje, a todos los clientes se les cobraba la misma tarifa, un porcentaje de su volumen comercial, independientemente de su historial con la empresa.

En general, entonces, parece que un cliente leal, ya sea corporativo o consumidor, es en realidad más sensible al precio que uno ocasional. Varias teorías podrían explicar este fenómeno. En primer lugar, los clientes leales generalmente están más informados sobre las ofertas de productos y pueden evaluar mejor su calidad. Esto significa que pueden desarrollar precios de referencia sólidos y hacer mejores juicios sobre el valor que los clientes esporádicos. Esto fue ciertamente evidencia en la compañía de pedidos por correo; los clientes leales normalmente elegirían alternativas de productos más baratas, una licuadora de precio más bajo, digamos, en los catálogos que aquellos que estaban menos familiarizados con la compañía.

Tal vez más fundamental, sin embargo, es el hecho de que los clientes parecen estar fuertemente resentidos de las empresas que tratan de beneficiarse de la lealtad. Las encuestas informan constantemente que los consumidores creen que los clientes leales merecen precios más bajos. Esto bien puede explicar por qué las empresas de telecomunicaciones estadounidenses, que normalmente ofrecen a los clientes ofertas especiales inicialmente solo para subir los precios más tarde, todas experimentan altas tasas de rotación de clientes. Finalmente, es simplemente imposible en estos días saliarse con la diferencia de precios por cualquier período de tiempo. Recuerda lo cerca que Amazon estuvo de destruir su marca cuando intentó cobrar precios diferentes a diferentes clientes por los mismos DVD.

Reclamación 3: Los clientes leales comercializan la empresa.

La idea de que los clientes más frecuentes son también los defensores más fuertes de su empresa tiene una gran atracción para los vendedores. El marketing boca a boca es sumamente efectivo, por supuesto, y muchas empresas justifican sus inversiones en programas de lealtad buscando beneficios no tanto de los clientes leales como de los nuevos clientes que los leales traen.

Para comprobar si los clientes regulares de la cadena francesa de comestibles eran en realidad vendedores más eficaces que los clientes poco frecuentes, hicimos una muestra de los clientes de la empresa dos preguntas. En primer lugar, para medir el alcance de la marketing pasiva de boca a boca, preguntamos si nombraron a la empresa cuando se les pidió que recomendara un minorista de comestibles en particular. Luego, para medir el nivel de marketing activo de boca a boca, preguntamos si alguna vez dijeron espontáneamente a amigos o familiares acerca de experiencias positivas con la empresa. A continuación, identificamos el nivel real de lealtad de cada cliente, medido por su comportamiento de compra registrado (es decir, con qué frecuencia, cuánto y cuántos tipos diferentes de artículos se compraron). Finalmente, solicitamos su propia medida subjetiva de lealtad, su «lealtad actitudinal», en una encuesta telefónica, en la que les preguntamos si se sentían leales a la empresa, cuán satisfechos estaban con ella y si tenían algún interés en cambiar a otra empresa.

En general, el vínculo entre la longevidad de los clientes y la propensión al mercado de boca a boca no era tan fuerte. Pero cuando miramos la lealtad actitudinal y real por separado, los resultados fueron intrigante. Los clientes de la cadena de comestibles que anotaron alto en ambas medidas de lealtad fueron 54% más propensos a ser comercializadores de boca a boca activos y 33% más propensos a ser vendedores pasivos de boca a boca que aquellos que obtuvieron una alta lealtad conductual solo. Los resultados de una encuesta a los clientes del proveedor de servicios corporativos produjeron resultados similares, aunque menos llamativos: Los clientes que mostraron altos niveles de lealtad conductual y actitudinal fueron 44% más propensos a ser comercializadores activos y 26% más propensos a ser vendedores pasivos de boca a boca.

Para identificar a los verdaderos apóstoles, las empresas necesitan juzgar a los clientes por algo más que sus acciones.

Aunque tal vez no sea sorprendente que las personas que hablan más positivamente de una empresa también tengan más probabilidades de vender a otros en la empresa, nuestros hallazgos son importantes para los gerentes de lealtad porque la mayoría mide la lealtad exclusivamente sobre la base del comportamiento de compra y no realizan encuestas de actitud como las nuestras. Pero si los gerentes están invirtiendo en un programa de lealtad por sus supuestos beneficios de marketing, entonces están buscando un indicador potencialmente engañoso. Los clientes pueden comprar todos sus comestibles en el mismo supermercado por inercia y conveniencia. Para identificar a los verdaderos apóstoles, las empresas necesitan juzgar a los clientes por algo más que sus acciones.

Saber cuándo perder un cliente

Nuestros hallazgos empíricos son claros. El vínculo entre lealtad y beneficios es más débil de lo esperado, y ninguna de las justificaciones habituales para invertir en lealtad se resiste bien al examen. Pero eso no significa que creamos que las inversiones en lealtad estén condenadas. En nuestra opinión, la razón por la que el vínculo entre lealtad y beneficios es débil tiene mucho que ver con la crudeza de los métodos que la mayoría de las empresas utilizan actualmente para decidir si mantener o no sus relaciones con los clientes.

La forma más común de clasificar a los clientes es anotarlos de acuerdo con la frecuencia con la que realizan compras y cuánto gastan. Muchas herramientas lo hacen; una de las más conocidas se llama RFM (que significa reciente, frecuencia, y valor monetario). Las empresas de pedidos por correo en particular, incluida la de nuestro estudio, confían en esta herramienta para evaluar si una relación con el cliente merece más inversión.

Para entender cómo funcionan RFM y métodos como él, imaginemos por el bien de la simplicidad que una empresa se centra en solo dos dimensiones, la recencia y la frecuencia de compra. Esta empresa mide la recencia averiguando desde su base de datos si el cliente compró algo en los últimos seis meses, entre seis meses y hace un año, o hace más de un año, asignando una puntuación más alta cuanto más reciente sea la compra. A continuación, mide la frecuencia con la que el cliente realizó compras en cada uno de esos tres marcos de tiempo (dos o más, una o nunca) asignando una puntuación de manera similar. Luego agrega las dos puntuaciones juntas. En general, cuantos más artículos compre un cliente y cuanto más recientes sean las transacciones, mayor será la puntuación general y más recursos la empresa ofrece a la persona. En la aplicación real, muchas empresas ponderan las puntuaciones a favor de la recencia.

Desafortunadamente, nuestro estudio de la compañía de pedidos por correo sugiere que los enfoques de puntuación de este tipo resultan en una sobreinversión significativa en clientes vencidos. Echa un vistazo a la barra lateral «El costo de mantener a los clientes en». Se trazan los beneficios obtenidos de un segmento particular de clientes, aquellos que resultaron haber comprado muy intensamente durante un breve período y luego nunca más. Los beneficios de esos clientes fueron rastreados durante 36 meses, el tiempo completo que la compañía los trató como clientes activos porque su alto volumen inicial de compras mantuvo sus puntajes de RFM altos incluso después de haber dejado de comprar. Como muestra el gráfico, la compañía comenzó a incurrir en pérdidas en estos clientes después de unos 20 meses. Estimamos que el costo total para la empresa de malas inversiones de este tipo ascendió a alrededor de$ Un millón al año.

Entonces, ¿por qué RFM es tan mala manera de medir la lealtad? Un problema es que los patrones de comportamiento de compra para los bienes comprados con frecuencia son muy diferentes a los de los bienes comprados con poca frecuencia. Pero RFM no puede distinguir entre ellos, es decir, ignora el ritmo de las interacciones de un cliente, el tiempo entre cada compra. Para entender la importancia del ritmo, imagine que su empresa tiene dos clientes hipotéticos, el Sr. Smith y la Sra. Jones, que empiezan a comprar productos en el primer mes. A lo largo del primer año, compran a diferentes tarifas: Smith compra después de intervalos cortos, haciendo compras de nuevo en el segundo, sexto y octavo meses, mientras que Jones tarda mucho más en comprar de nuevo, esperando siete meses completos antes de que vuelva a comprar en el mes ocho.

Una simple evaluación de RFM podría sugerir que Smith es probable que sea más leal que Jones: sus compras son más frecuentes y recientes y, por lo tanto, más merecedora de inversión. Pero una evaluación de RFM no tendría en cuenta el hecho de que Smith generalmente compra algo, en promedio, cada 2,3 meses, y sin embargo para el mes 12 no ha comprado nada en cuatro meses. Jones, también, no ha comprado nada en cuatro meses. Pero normalmente no compra nada en siete meses, así que está dentro de su rango histórico. Sobre esa base, la probabilidad de que Jones compre en el futuro es en realidad más alta de lo que es para Smith, por lo que es más probable que sea una apuesta segura para futuras inversiones.

El modelo de comportamiento de compra que describimos aquí es un caso especial de «modelado de historia de eventos», una técnica estadística con una larga y fuerte historia. Al igual que la mayoría de los modelos estadísticos, se calcula la probabilidad de que ocurra algún evento futuro basado en patrones estadísticos observados ya sea teórica o empíricamente en el pasado. Otros ejemplos de modelos de historia de acontecimientos son la ocurrencia de huracanes a lo largo del tiempo y la recurrencia de enfermedades dentro de una población. En nuestro caso, el «evento» es la compra, y los patrones pasados se toman de los datos empíricos que nuestras cuatro empresas han recogido en sus bases de datos de clientes.

Hay formas cada vez menos complejas de usar el modelo de historia de eventos para calcular la probabilidad de que un cliente siga comprando. Pero en su forma más simple, la fórmula es t n, donde, para Smith en nuestro ejemplo, n es el número de compras que hizo en todo el período de tiempo (en este caso, todo el año), y t es la fracción del período representado por el tiempo transcurrido entre su primera compra y la última.

Usemos la fórmula para evaluar las probabilidades de que Smith y Jones permanezcan activos, es decir, seguir haciendo compras. Smith ha hecho cuatro compras, la última en el mes ocho, por lo que n es 4 y t es 8÷12 o 0,6667. Eso hace que la probabilidad de Smith siga activo (0.6667)4, o 0.198. En otras palabras, hay alrededor de un 20% probabilidad de que Smith seguirá comprando. Jones también hizo su última compra en el mes ocho, por lo que su t es 0.6667 también, pero solo compró dos veces, por lo que su probabilidad es (0.6667)2, o 0.444, casi 45%. Jones, por lo tanto, tiene más del doble de probabilidades que Smith de seguir siendo un cliente activo. A diferencia de RFM, este enfoque es particularmente bueno para predecir cuán rápido disminuirá la actividad de compra de un cliente, ya que la probabilidad de que esté activo en el futuro disminuye abruptamente con el tiempo, por lo que claramente tiene el potencial de evitar una gran sobreinversión en clientes rentables pero desleales.

En la práctica, por supuesto, nuestros cálculos son mucho más sofisticados que el ejemplo anterior y pueden tener en cuenta cualquier número de variables, incluyendo demografía, cantidad de gasto y tipo de productos adquiridos.1 Teniendo en cuenta los datos históricos suficientes, podemos estimar la probabilidad de otra compra en varios períodos de tiempo futuros. Pero no importa cuán complejo sea el software que una empresa use para hacer las matemáticas, el análisis es muy fácil de implementar, ya que todos estos modelos de probabilidad dependen de sólo tres simples piezas de información que cualquier base de datos de clientes almacena: ¿Cuándo compró el cliente por primera vez? ¿Cuándo compró por última vez? y ¿Cuándo compró en el medio?

El segundo inconveniente principal de los métodos de puntuación como RFM es que el componente de valor monetario se basa casi siempre en los ingresos más que en la rentabilidad. Por ejemplo, la compañía de pedidos por correo clasifica los ingresos generados por un cliente en las cuatro categorías siguientes:$ 50 o menos,$ 51 a$150, $ 151 a$ 300, y más de$ 300. Pero la decisión de seguir invirtiendo en las relaciones con los clientes debe basarse en la rentabilidad de los clientes, no en los ingresos que generan. El costo de atender a los clientes que compran solo pequeñas cantidades de productos de bajo margen puede exceder los ingresos que aportan. Ese perfil resultó encajar plenamente 29% de los clientes de la compañía de pedidos por correo.

En lugar de mirar los ingresos, por lo tanto, tendremos que incorporar la rentabilidad en nuestro cálculo de probabilidad. Específicamente, necesitamos una estimación del beneficio promedio obtenido en cada cliente en cualquier período de compra típico. Para Smith y Jones, esa es la cifra promedio mensual de ganancias, pero la elección del período de tiempo generalmente está impulsada por el ciclo natural de compra de una industria. En el negocio de pedidos por correo, los vendedores piensan en términos de meses o trimestres. En la venta al por menor, el período es de una semana.

Una estimación de la rentabilidad por período no es difícil de obtener, especialmente en la era actual rica en información. Nuestro proveedor corporativo de servicios de alta tecnología, por ejemplo, fue capaz de calcular fácilmente la rentabilidad histórica de cada uno de sus clientes a partir de sus datos de ventas, y hemos podido calcular la rentabilidad de los clientes individuales para las otras empresas que estudiamos también. Para estimar la rentabilidad futura de un cliente, simplemente multiplica su promedio de ganancias periódicas por el número que calculamos previamente, la probabilidad de que el cliente siga activo al final de ese período.

Para ver cómo funciona esto, considere cómo una versión simple de nuestro enfoque podría ayudar al proveedor de servicios corporativos de alta tecnología a decidir si invertir en dos relaciones continuas con los clientes durante el próximo año y cómo hacerlo. A partir de sus datos de ventas, el proveedor determina que la primera cuenta, Adam Incorporated, produjo un beneficio promedio de$ 5.500 por trimestre en los últimos dos años, mientras que la segunda cuenta, Eve Limited, produjo un beneficio promedio de$ 1.000. Usando la fórmula, estimamos que la probabilidad de que Adam Incorporated permanezca activa es 85% en el primer trimestre, 60% en el segundo, 35% en el tercero, y sólo 22% en el cuarto. Las probabilidades de Eve Limited solo son ligeramente inferiores, comenzando en 80% en el primer trimestre y disminuyendo a 50%, 27%, y 15% en los trimestres siguientes. Para cada cuenta, ahora multiplicamos la cifra de probabilidad para cada período por el número de ganancia promedio histórico, y la suma de esos cálculos nos da el beneficio estimado en dólares para cada cliente durante el próximo año.

Ambas cuentas son claramente rentables: Adam Incorporated es probable que genere$ 11,110, mientras que Eve Limited probablemente producirá$ 1.720. Pero, ¿cuánto debe invertir la empresa en mantener cada relación para que realmente entregará los números? Teniendo en cuenta que la visita del equipo de ventas completo cuesta a nuestra empresa$ 5.000 y gastos de visita de un solo vendedor$ 2.000, está claro que Adam Incorporated merece el tratamiento completo. Eve Limited, sin embargo, no merece ni una sola visita. Si la cuenta permanece activa, obviamente son buenas noticias, pero no vale la pena el tiempo de nuestra empresa para perseguir la venta. Incluso los clientes leales y rentables no siempre merecen ser cortejados.

Cuando se prueba en bases de datos reales de clientes, nuestro enfoque produjo una imagen matizada de la relación entre rentabilidad y lealtad. Alrededor de 40% de los clientes rentables del proveedor de servicios resultó no ser digno de perseguir, siendo poco probable que compre nada en el futuro, y casi el mismo porcentaje de los leales no eran rentables. Totalmente 30% resultó ser ni rentable ni leal. (Vea nuestros resultados para las cuatro empresas en el gráfico «¿Qué clientes son realmente rentables?»).

La mala gestión de la lealtad del cliente

¿Qué clientes son realmente rentables? Cuando los clientes se clasifican de acuerdo a su rentabilidad y longevidad, queda claro que la relación entre lealtad y beneficios no está garantizada en absoluto. En este caso, un porcentaje considerable de clientes de larga data en las cuatro empresas sólo son marginalmente rentables, mientras que un gran porcentaje de clientes a corto plazo son altamente rentables. Son estos segmentos los que impulsan la correlación general entre lealtad y rentabilidad.

Por valiosa que sea la segmentación, aún más valiosa es la correcta identificación a nivel individual. Sabiendo que 60% de sus clientes leales son rentables es inútil si usted no sabe cuáles a la corte con qué nivel de servicio. En el proveedor de servicios corporativos, por ejemplo, pudimos predecir cuán rentable y leal sería cualquier cliente en particular con 30% más precisión de la que obtuvimos usando métodos tradicionales como RFM. Ese tipo de desinformación conlleva un alto precio. Nuestra empresa de pedidos por correo, por ejemplo, estaba enviando correos a personas que debería haber ignorado, ignorando a las personas que debería haber cultivado, y enviando el material equivocado a las personas.

De la medición a la administración

Entonces, ¿cuál es el siguiente paso? Después de analizar la rentabilidad de sus clientes y la duración prevista de sus relaciones, puede colocar cada una de ellas en una de las cuatro categorías, como se muestra en la matriz «Elegir una estrategia de lealtad». Ahora, ¿qué tipo de estrategias de gestión de relaciones debe aplicar a los diferentes segmentos? Para los clientes que no tienen lealtad y no obtienen beneficios, los llamamos «extraños», la respuesta es simple: identifíquese pronto y no invierta nada. Pero para los clientes de los otros tres cuadrantes, la elección de la estrategia marcará una diferencia importante en la rentabilidad del segmento.

La mala gestión de la lealtad del cliente

Elegir una estrategia de lealtad Cuando la rentabilidad y la lealtad se consideran al mismo tiempo, queda claro que los diferentes clientes necesitan ser tratados de diferentes maneras.

Hemos descubierto que el reto en la gestión de clientes que son rentables pero desleales, las «mariposas», es ordeñarlas todo lo que puedas por el corto tiempo que te están comprando. Un enfoque suave es más apropiado para clientes rentables que probablemente sean leales: sus «verdaderos amigos». En cuanto a los clientes altamente leales pero no muy rentables, los «percebes», el énfasis tiene que estar en averiguar si tienen el potencial de gastar más de lo que hacen actualmente.

Convertir a los verdaderos amigos en verdaderos creyentes.

Los clientes rentables y leales generalmente están satisfechos con los arreglos existentes. En la empresa de pedidos por correo, por ejemplo, descubrimos que tendían a devolver productos a un ritmo relativamente alto, lo que refleja su comodidad al comprometerse con los procesos de la empresa. También son compradores constantes, comprando regularmente, pero no intensamente, con el tiempo.

En la gestión de estos verdaderos amigos, la mayor trampa es la exageración. En la compañía de catálogos, por ejemplo, descubrimos que intensificar el nivel de contacto mediante, por ejemplo, el aumento de los envíos de correo, era más probable que los clientes leales y rentables que aumentar las ventas. La gente inundada de correo puede tirar todo sin mirarlo. Enviados menos correo, sin embargo, son más propensos a mirar lo que reciben. De hecho, la compañía de pedidos por correo descubrió que sus clientes rentables y leales no estaban entre los que recibieron más envíos de correo.

Además, las empresas necesitan concentrarse en encontrar formas de poner en primer plano los sentimientos de lealtad de sus verdaderos amigos, porque los «verdaderos creyentes» son los clientes más valiosos de todos. En el minorista de comestibles, por ejemplo, encontramos que los clientes que obtuvieron una puntuación alta tanto en las medidas reales como actitudinales de lealtad generaron 120% más beneficios que aquellos cuya lealtad se observó sólo mediante transacciones. Tampoco era solo un fenómeno de negocio a consumidor: aquellos de los clientes del proveedor de servicios corporativos que mostraron lealtad tanto en pensamiento como en hechos eran 50% más rentable que aquellos que expresaron su lealtad sólo a través de la acción.

Las empresas pueden hacer varias cosas para que los clientes leales se sientan recompensados por su lealtad. La cadena francesa de comestibles permite a los clientes fieles optar por correo electrónico de recetas especiales, promociones de precios,. También les concede acceso preferente a eventos estacionales patrocinados por la compañía. Por ejemplo, tienen acceso anticipado exclusivo a festivales semestrales, de una semana de duración, en los que pueden comprar muchos de los mejores vinos, que sólo están disponibles en cantidades limitadas. Estas medidas ya están teniendo un impacto apreciable en los volúmenes de compra y en la rentabilidad de los clientes leales.

Disfrutando de las mariposas.

El siguiente grupo más valioso está formado por clientes que son rentables pero transitorios, y algunas industrias están llenas de este tipo de compradores. Por ejemplo, muchos de los clientes más valiosos de la compañía de corretaje directo eran lo que llamó «mudanzas», inversores que negociaban acciones a menudo y en grandes cantidades. Conscientes de su valor como clientes, estas personas disfrutan de buscar las mejores ofertas, y evitan construir una relación estable con cualquier proveedor único.

El error clásico cometido en la gestión de estas cuentas es seguir invirtiendo en ellas después de que su actividad se interrumpa. Cualquier esfuerzo de este tipo se desperdicia casi invariablemente; nuestra investigación muestra que los intentos de convertir mariposas en clientes leales rara vez tienen éxito: la tasa de conversión fue de 10% o inferior para cada una de las cuatro empresas que estudiamos. En lugar de tratar a las mariposas como verdaderos creyentes potenciales, por lo tanto, los gerentes deben buscar maneras de disfrutarlas mientras puedan y encontrar el momento adecuado para dejar de invertir en ellas. En la práctica, esto generalmente significa una venta dura a corto plazo a través de promociones y blitzes de correo que incluyen ofertas especiales en otros productos, un enfoque que bien podría irritar a los clientes leales. El proveedor de servicios corporativos, por ejemplo, telefonea a aquellos que ha identificado como mariposas cuatro o cinco veces poco después de su compra más reciente y hace un seguimiento con sólo un correo directo seis a doce meses más tarde, dependiendo de la categoría del producto. Si estas comunicaciones no dan fruto, la compañía deja de entrar en contacto.

Alisando los percebes.

Estos clientes son los más problemáticos. No generan rendimientos satisfactorios de las inversiones realizadas en mantenimiento y marketing de cuentas porque el tamaño y el volumen de sus transacciones son demasiado bajos. Al igual que los percebes en el casco de un buque de carga, solo crean arrastre adicional. Sin embargo, administradas adecuadamente, a veces pueden ser rentables.

El primer paso es determinar si el problema es una billetera pequeña (los clientes no son valiosos para empezar y no valen la pena perseguirlos) o una pequeña parte de la cartera (podrían gastar más y deberían ser perseguidos). Gracias a la moderna tecnología de la información, que permite registrar los patrones de gasto de las personas, esto es mucho menos un reto que antes. Nuestra cadena francesa de comestibles, de hecho, lo hace bastante bien. Al analizar de cerca los datos de punto de venta sobre el tipo y la cantidad de productos que las personas compran (por ejemplo, alimentos para bebés o mascotas), la empresa obtiene estimaciones increíblemente fiables del tamaño y la proporción de las carteras de los clientes individuales que ya ha capturado en cada categoría de producto. Entonces, una empresa puede distinguir fácilmente qué clientes leales son potencialmente rentables y ofrecerles productos asociados con aquellos ya comprados, así como ciertos otros artículos en categorías aparentemente no relacionadas. Por ejemplo, nuestro proveedor de servicios corporativos podría vender software adicional o actualizaciones de memoria para sistemas vendidos anteriormente. Nuestra empresa de pedidos por correo puede enviar un catálogo hágalo usted mismo a un cliente que previamente había comprado un aparato de cocina.• • •

No hay una manera correcta de hacer que la lealtad sea rentable. Diferentes enfoques serán más adecuados para diferentes empresas, dependiendo de los perfiles de sus clientes y la complejidad de sus canales de distribución. Sin embargo, cualquiera que sea el contexto, creemos que ninguna empresa debe dar por sentada la idea de que gestionar clientes por lealtad es lo mismo que gestionarlos por ganancias. La única manera de fortalecer el vínculo entre los beneficios y la lealtad es gestionando ambos al mismo tiempo. Afortunadamente, la tecnología facilita cada día esa tarea, lo que permite a las empresas registrar y analizar el comportamiento a menudo complejo, y a veces incluso perverso, de sus clientes.

1. Una explicación completa del modelo real que utilizamos se puede encontrar en nuestro artículo, «Sobre la rentabilidad de los clientes de larga duración en un entorno extracontractual: una investigación empírica e implicaciones para el marketing», Revista de Marketing (octubre de 2000).

A version of this article appeared in the
July 2002 issue of
Harvard Business Review.


Werner Reinartz V. Kumar
Via HBR.org