Medición de resultados en Marketing Relacional

Este artículo se escribió para IEDGE Business School como profesor asociado del máster de Marketing Relacional.

A continuación se reproduce el texto.

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En fidelización, en marketing relacional y en el mundo de la empresa en general, es absolutamente necesario medir, ser precisos y aplicar un método que permita extraer la información que realmente hace falta para mejorar los resultados económicos de la empresa.

En derecho se dice que  lo que no está escrito, no existe. En la empresa, lo que no se mide, no existe. Es así de contundente.

Dependiendo de la naturaleza del mercado que en buena parte determina el tipo de relaciones que se establece, puede escoger entre dos grandes grupos de fuentes de información:

• Encuestas: hay dos índices muy utilizados, NPS y CSI
• NPS= (promotores – detractores)/total. Se pregunta por la probabilidad de recomendar.
• CSI: es un cálculo de una media que ofrece un nivel. Mide satisfacción
• Empírico: es el más efectivo puesto que se mide lo que hace realmente el cliente. Se suele basar en ventas, pero hay muchas variables importantes que nos pueden describir el comportamiento de un cliente. No coge muestras porque analiza la población; ofrece resultados exactos. El límite está en la imaginación de quien los diseña y en las necesidades de información. Algunos ejemplos son las ventas, variaciones en función de campañas, churn o ratio de bajas, repeticiones, frecuencia, ….

Es más difícil conseguir ejemplos puesto que son ad-hoc, pensados por la propia empresa para sus fines.

A continuación se ofrece un ejemplo real de una empresa informática.

Vendía licencias anuales de acceso a una página web que contenía información necesaria para el cliente. O dicho de otra forma, es una aplicación web con información.

La herramienta debía de ser fácil de usar puesto que era sabido que los clientes tenían poca experiencia con aplicaciones informática.

El contrato era de duración anual. Cada cliente tenía el vencimiento 12 meses después de la fecha de compra, con lo que cada contrato vencía con independencia del resto.

Al ser a través de Internet, la empresa podía saber quién se había logado en un tiempo determinado. Esta información es vital puesto que los que no usan la herramienta, bien porque usan otras bien porque no tienen tiempo, tienen casi un 100% de probabilidad de no renovar el contrato.

En la siguiente tabla se muestra cuántos contratos se iban a renovar en cada uno de los póximos doce meses, centrándose únicamente en aquellos que no habían entrado aún en la aplicación y los que no habían entrado en los últimos tres meses (habían entrado y era posible que no les gustase o que estuviesen decidiendo sobre opciones de la competencia.

Próxima Renovación	No entran tres meses	Nunca entran	Total general
Junio x	52	57	109
Julio x	37	44	81
Septiembre x	28	30	58
Octubre x	18	27	45
Noviembre x	22	25	47
Diciembre x	6	25	31
Enero x+1		26	26
Febrero x+1	1	30	31
Marzo x+1		38	38
Abril x+1		1	1
Mayo x+1		3	3
Junio x+1		2	2
Total general	164	308	472

¿Qué hacer con los clientes que no entraban en la aplicación en tres meses?

1. Llamarles para ver dónde están las dificultades
2. Ofrecerles en la llamada formación online
3. Envío de email con un consejo de uso, por ejemplo, cómo obtener el contenido más reciente, cómo guardar esa información, cómo hacer una búsqueda poniendo un ejemplo con contenido relevante, explicación de nuevas funcionalidades, y lo que la imaginación y la frecuencia máxima de envió de emails dé.

En cualquier caso, esta interacción con el cliente es beneficiosa puesto que:

·         Son clientes con una alta probabilidad de no renovar el contrato. Con esta interacción lo que se pretende es prevenir la no renovación antes de que el cliente diga proactivamente que no renueva. Cualquier acción posterior a este hito es mucho menos efectiva y más cara, sin lugar a dudas.

·         Son quejas que nos van a dar la oportunidad de aprender por qué no lo usan si han pagado y cómo se puede mejorar el servicio no ya para ellos, sino para el resto de clientes. De esta forma se puede conseguir información para reducir el número de casos similares en el futuro.