Matriz de valor de los clientes

Un artículo especialmente interesante publicado en el Harvard Business Review (V. Kumar, J. Andrew Petersen, y Robert P. Leone, “How Valuable is Word of Mouth?”) afirma que los clientes que más compran no son necesariamente los clientes más valiosos ya que, según los autores, los clientes más valiosos son aquellos que son capaces de aportarle a la empresa nuevos clientes valiosos a través de recomendaciones.  El valor de recomendación de los clientes incluye no solo el valor generado por los nuevos clientes sino también los ahorros en materia de costes de adquisición (publicidad, descuentos, etc.) En este artículo, tanto el valor vitalicio del cliente como el valor de recomendación del cliente se calculan de manera adecuada pero, normalmente, estos datos no suelen estar disponibles, principalmente debido al hecho de que identificar a los clientes que han realizado recomendaciones y a los nuevos clientes obtenidos gracias a estas recomendaciones es una tarea compleja.

Sin embargo, podemos tomar la matriz de valor del cliente basada en sus conclusiones y aplicarla a nuestros datos de clientes de manera más sencilla. Para esta simplificación, asumimos que la “repetición” está relacionada con el “valor vitalicio” y que la intención de recomendar un producto está relacionada con los nuevos clientes adquiridos a través de esta promoción. Estos datos pueden conseguirse a través de una encuesta en la que preguntaremos acerca de la repetición (actual o intencionada) y sobre si el cliente recomendaría el producto. Con los resultados de estas dos variables, crearemos una matriz de cuatro bloques:

• Campeones: son buenos compradores e importantes partidarios;
• Acomodados: son clientes que gastan mucho pero no suelen hacer recomendaciones;
• Partidarios: son los clientes que realizan el mayor número de recomendaciones pero no compran mucho;
• Avaros: son clientes de escaso valor tanto en términos de compras como de recomendaciones.

Para asignar clientes al recuadro correcto, podemos tomar la mediana de los dos indicadores. El propósito de este modelo consiste en diferenciar nuestras técnicas de marketing:

Para realizar este análisis puedes utilizar la plantilla (ve al final del post) rellenando las columnas “verdes” de la tabla” con información sobre:

•  Compras realizadas en un dado periodo (por ejemplo en los últimos 12 meses). Se calculará una columna “Repetición” de forma automática normalizando los datos.
• Recomendación: puedes utilizar la pregunta del NPS en una encuesta.

Si no puedes asignar un nivel de recomendación para cada cliente, puedes utilizar los dos datos (compras periodo x y recomendación) con preguntas en una encuesta a clientes. También, en lugar de identificar cada cliente, podrías categorizar segmentos de clientes calculando el promedio de repetición y de recomendación. En la plantilla adjunta, si tienes más de 30 clientes puedes añadir más filas a la tabla. Tendrás que arrastrar la fórmula en la columna “Repetición” y ampliar los datos de entrada de los gráficos.

!También podemos mejorar el modelo añadiendo un componente de valor además de la repetición, por ejemplo, el importe gastado de media para cada compra.

Un inconveniente a la hora de utilizar esta simplificación consiste en que tenemos que poder relacionar la encuesta con un cliente real para así diferenciar nuestras técnicas de marketing. Los hoteles, por ejemplo, utilizan encuestas cuando se marchan sus clientes y les preguntan sobre la repetición y la recomendación.

Los datos se recopilan a través de encuestas online y offline de manera que la encuesta pueda relacionarse con un cliente específico (a través del correo electrónico, el número de identificación de la transacción, etc.)

Este post se basa en el libro “80 Fundamental Models for Business Analysts“ donde se explican diferentes modelos de análisis acompañados de plantillas Excel.

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