Orientación tradicional de los Clubes de Fidelización

Los beneficios tradicionalmente asociados al diseño y puesta en marcha de un Club de Fidelización como mecanismo de comunicación de la empresa con sus Clientes, se suelen plantear en los siguientes términos:

Desde el punto de vista del Cliente miembro del Club:
          · Percepción de trato individualizado.
          · Obtención de recompensas a su fidelidad vía puntos, vales-descuento, etc.
          · Incremento del vínculo emocional con la marca/empresa.
          · Etc.

Desde el punto de vista de la Empresa:
          · Aumento de la lealtad de sus clientes.
          · Fortalecimiento de la imagen de marca.
          · Etc.

¿Cuál es el verdadero valor añadido de un Club de fidelización?

Sin embargo, más allá de todas estas ventajas “conceptuales”, el verdadero valor añadido que cabe esperar de un Club de este tipo debe ser uno más directo y de mayor impacto en la cuenta de resultados: vender más y durante más tiempo.

Alcanzar semejante objetivo en un entorno de consumo mass market pasa necesariamente por cubrir dos hitos fundamentales: en primer lugar, identificar -directa o indirectamente- a cada Cliente miembro del Club considerado individualmente y, en segundo lugar, llevar a cabo la explotación inteligente de todos sus datos que se vayan generando.

De este modo, “sacando” del anonimato a los miembros del Club, la empresa estará en condiciones de poder conocer su comportamiento y plantearse análisis avanzados que lleven a comprender y a clasificar sus patrones de compra, preferencias, etc, todo ello con el fin último de poder diseñar acciones de comunicación y de marketing específicamente dirigidas a sus intereses y necesidades.
Adicionalmente, conocer en detalle a los Clientes del Club permitirá analizar su evolución en el tiempo y establecer comparaciones con los Clientes no miembros y así poder contrastar la consecución o no de los citados objetivos. ¿Cómo? Analizando, por ejemplo, variables como el gasto medio de los Cliente asociados al Club y comparando éste con el del resto de Clientes con el fin de evaluar si además de resulta r superior, presenta una evolución en el tiempo más favorable.

¿Qué es el análisis tipo Cluster?

La segmentación de los Clientes mediante la aplicación de técnicas estadísticas altamente avanzadas en grupos homogéneos en función de diferentes variables se conoce como “análisis de Clusters”.

La identificación de esos Clusters o grupos permite conocer a los Clientes con gran precisión y “adivinar” su evolución en el tiempo.

Algunas de las variables consideradas en este tipo de análisis hacen referencia a aspectos tales como la frecuencia de compra, el tipo y variedad de productos adquiridos, el importe medio de cada compra, etc.

Así, los datos aportados por el cliente al inscribirse y aquellos otros que se generan cada vez que éste “pasa” su tarjeta al hacer una compra, pueden proporcionar la información necesaria para este tipo de análisis relativa a:

Patrón de comportamiento: qué compra el Cliente, cuándo, dónde, en qué tiendas, etc. Perfil del Cliente: clasificación de los Clientes por variables socio-demográficas, hábitos de compra, niveles de gasto, localización geográfica, productos adquiridos, en definitiva, por patrones de consumo homogéneos.

¿Qué se puede conseguir con este tipo de análisis?

El análisis avanzado de este tipo de información puede constituir una potente herramienta a la hora de elaborar campañas de marketing (masivas o segmentadas), lanzar acciones promocionales en el punto de venta o diseñar la política de incentivos para los miembros del propio Club.

Con el análisis de clusters se podrán identificar:

Grupos de Clientes “ideales” sobre los que enfatizar el esfuerzo fidelizador para incrementar su gasto (up selling). Potenciales movimientos migratorios entre grupos, favoreciendo los flujos hacia clusters de mayor valor para la empresa (up selling y cross selling). Necesidades afines entre Grupos, de forma que se pueda ofrecer a Clientes de un determinado Cluster productos o servicios que, si bien no consume actualmente, podrían ser de su interés (cross selling).

Teniendo en cuenta que el comportamiento de los clientes varía con el tiempo y que, en función de los Clusters identificados, se pretende dirigir esta variación mediante la activación de las palancas adecuadas, es recomendable dotar de continuidad a este tipo de análisis. De esta forma se puede evaluar tanto el efecto de las acciones llevadas a cabo como los movimientos “naturales” de los clientes.

A continuación se muestra un ejemplo de la aplicación de esta técnica a un hipotético club de fidelización de una empresa como JUTECO.

El análisis estadístico de los datos permite identificar los distintos Clusters de Clientes que subyacen. Una vez obtenidos estos grupos, se puede analizar el perfil de los Clientes que pertenecen a cada uno de ellos. Los clientes “ideales” serán aquellos situados en la parte superior derecha del cuadrante para las variables definidas.

Una vez identificados los clusters y los perfiles de los clientes que los conforman, es el momento de estudiar los movimientos deseables y las palancas que se pueden accionar para favorecen estos movimientos. Estos movimientos pueden ser de varios tipos:           · Corrimiento completo del conjunto de los Clientes de un Cluster en la dirección deseada, aumentando el valor de dicho Cluster (“up selling”).           · Migración de una parte de los clientes de un Cluster a otro ya existente de mayor valor (“up selling”/”cross selling”).           · Generación de nuevos Clusters de mayor valor (“up selling”/”cross selling”).