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¿Puede mi compañía tratar a cada cliente de forma personalizada?

En el post anterior explicamos los conceptos básicos de la Personotecnia a partir de las buenas prácticas de una comerciante de barrio. Pero ¿es posible aplicar estas directrices a una gran compañía con cientos de miles de clientes?

La respuesta es SÍ. Pero no de una forma trivial ni simple.

Es necesario entender que no es posible la personalización real de las relaciones con los clientes si:

  • No sabemos quiénes son, dónde están o qué necesitan.
  • No estamos Orientados a Cliente sino a Producto.

 

Este segundo punto es el que menos inquietud genera. Muchas grandes compañías reconocerán que no conocen a sus clientes, pero pocas admitirán no estar orientadas al cliente, fundamentalmente porque creen sinceramente que son todo lo Customer Centric que se puede ser cuando se es una empresa de gran tamaño, y confían en que el poder de su marca, su presión publicitaria o sus precios bajos les mantendrán en las primeras posiciones.

 

Desgraciadamente, eso es cada vez más improbable. Los nuevos consumidores son conscientes de la multiplicidad de empresas existentes con una oferta similar, tienen mucho menos miedo de contratar con marcas que no se anuncian cada noche en el prime time televisivo y, o se les ofrece una propuesta de valor adaptada a sus necesidades, o en caso contrario se decantarán por pagar lo menos posible.

 

Lo que nos lleva de vuelta al problema original. Para la frutera de la esquina es posible hacer una propuesta de valor personalizada para cada uno de sus 200 clientes pero ¿cómo podemos hacer lo mismo para 200.000?

 

La solución es una metodología que replique el esquema cerebral que un ser humano emplea para tratar con números manejables de personas en una arquitectura susceptible de representar las características individuales de cientos de miles o millones. Esa arquitectura es lo que en Singular llamamos el Human Data Model.

 

“Ah, una forma de Big Data más”-pensarás.

 

No, no lo es. El Big Data es útil y, combinado con la Personotecnia puede ser una herramienta muy poderosa, pero no es un Human Data Model. Las tecnologías de Big Data trabajan con los datos de los consumidores a los que pueden acceder las compañías, no a los que querrían acceder.

 

Como en el chiste del hombre que busca la cartera en el sitio donde hay más luz, no donde la perdió, las compañías acumulan datos acerca de sus consumidores que no tienen ni la calidad ni la relevancia suficientes. La frutera del barrio, decíamos, sabe que la edad no es el dato más relevante para saber si alguien es un potencial comprador del tipo de fruta que vende su tienda o no. Mucho más determinante es el tipo de postre que suelen tomar, si le importa el sabor de la fruta o si se es vegetariano. Pero esa información raramente se obtiene en las primeras interacciones, es necesario trabajar la relación de intimidad comercial hasta ir alcanzando poco a poco capas más profundas en la privacidad de los individuos, pero con el tiempo la confianza se genera y la relación, además, se fortalece (porque el propio coste del cambio se vuelve muy alto para el cliente, que disfruta de la personalización de su compra de fruta).

 

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Una gran superficie, sin embargo, suele decantarse por un dato como el de la edad o el sexo para caracterizar a los compradores de fruta porque no es capaz de obtener una información que sea de verdad relevante. Así que ataca con todas sus ofertas prácticamente iguales a todas las mujeres entre 25 y 50 años (“amas de casa que hacen la compra”) consiguiendo aumentar mínimamente sus ventas.

 

Pero la gran superficie podría tener otra estrategia distinta. Podría determinar qué atributos o características son las que hacen que la gente compre más o menos cantidad de fruta, de un tipo o de otro (tipo de alimentación, alergias, preocupación por la salud, ser responsables de la elaboración del menú personal o familiar, comer mucho o poco fuera de casa, etc). Parte de esos datos, por supuesto, pueden ser de tipo socioeconómico, como la edad, el sexo o la localidad. No decimos que esos datos no sean útiles, lo que afirmamos es que los datos que habitualmente maneja el Big Data (los mencionados más datos de navegación en buscadores, número de compras, etc) solo suponen el 20% de lo que es necesario para realizar una correcta Orientación a Cliente.

 

Con los tipos de atributos, agrupados en vectores personotécnicos, se construye el Human Data Model. Pero saber qué atributos son importantes no es lo mismo que obtenerlos. Puedo establecer que conocer si mi cliente es vegetariano o tiene alergia a los frutos secos es determinante para mi negocio pero ¿cómo consigo que los clientes me proporcionen esos datos?
La metodología Singular es capaz de obtener esos datos mediante un Intercambio Positivo de Información, en el cual se cumple que…

  • El individuo cuyos datos manejamos siempre tendrá el control de los mismos. Puede hacerlos desaparecer selectivamente del sistema cuando lo desee, modificarlos o borrarlos por completo cuando quiera. Sabe que no los vamos a ceder a terceros, sabe que solo los usaremos para darle un mejor servicio. Y, como confía en nosotros, nos proporcionará información muy sensible.
  • Los datos que se obtienen al principio son comunes y poco privados, y en sucesivas interacciones va aumentando su valor y también la esfera de privacidad a la que pertenecen. Por ejemplo, es complicado que en su primera estancia en un hotel una huésped nos dé información sobre su estado de salud, pero a medida que las interacciones se repiten y son positivas, incluso los datos más confidenciales son compartidos.
  • Las personas nos dan información cuando perciben una propuesta de valor a cambio de los mismos. Cuanto más íntimo el dato, mejor personalizada tiene que ser la propuesta de valor. Obtener la fecha de nacimiento de un cliente solo requiere la oferta de un descuento en su cumpleaños; obtener información sobre los años de hipoteca que le restan va a ser una tarea más complicada. Pero posible, si se cuenta con los especialistas adecuados.

 

A través de sucesivas interacciones de Intercambio Positivo con nuestros clientes, obtenemos los valores de los atributos que los caracterizan de cara a nuestro objetivo de negocio. El Human Data Model, que al principio era solo una estructura vacía, se completa y crece en tamaño y profundidad. No solo eso, sino que se actualiza constantemente, ya que la calidad de los datos es mayor y su renovación y verificación es parte de la metodología.

Con todos esos datos, la compañía puede responder a la pregunta “¿Quién es mi cliente, qué quiere de mí, cómo puedo dárselo?”. Pero aún puede responder otra pregunta más importante: “¿Cómo puedo conseguir que los clientes que más me interesan sean los más atraídos por mis productos y servicios?”

El Human Data Model no solo permite conocer el modo más eficaz de abordar una campaña publicitaria o generar demanda de un producto establecido. Además permite crear propuestas de valor desde el primer momento que van a atraer y tener éxito entre el tipo de cliente que buscamos, y con costes de difusión de la oferta mucho menores. Porque no es necesario llegar a todo el mundo. Con llegar a nuestros futuros clientes, nos basta.

No solo los costes de adquisición de nuevos clientes se reducen, también aumenta la fidelización. Cuando le das a tu cliente lo que necesita, en el momento oportuno, ofrecido del modo que le gusta y a un precio que le resulta razonable ¿por qué va a querer marcharse?