Cómo analizar tu cartera de clientes

Uso de información externa

Datos Internos

Cuando queremos sacar conclusiones sobre quién nos compra, lo más habitual es empezar a trabajar la información interna en la empresa. Primero cogemos un listado de clientes, los ordenamos por volumen de compras y luego revisamos el listado. Miramos los nombres, encontramos alguna sorpresa en los primeros nombres y echamos una ojeada al resto.

¿Cuál es el resultado? Alguna sorpresa agradable a nivel de altas y también echamos a faltar algún cliente importante.

Conocemos muy bien a los 10 primeros clientes de la empresa, pero somos incapaces de sacar conclusiones sobre el perfil de nuestra cartera de clientes. ¿Les resulta familiar este proceso? Estoy hablando de casos generales y para empresas con más de 100 clientes. El cerebro humano tiene dificultades para estructurar información y sacar conclusiones con gran cantidad de datos y más si son tan dispersos.

También solemos cometer el siguiente error, nos pensamos que los mejores clientes solo son los que más nos compran, pero solemos olvidar a clientes que compran poco, pero tienen potencial para comprar más, o clientes que llevan muchos años comprándonos.

El coste de captar un cliente nuevo suele multiplicar entre 2 y 8 veces el coste de retener un cliente. También es cierto, que si no captamos clientes, corremos el peligro de desaparecer. Una empresa que no capta clientes, tendrá los mismos clientes que hoy o menos, pero nunca más.

Conforme vayan desapareciendo los clientes, lo hará la empresa. Es evidente que lo que mejora el resultado del análisis es poder analizar el margen de contribución de cada cliente. A veces, nos deslumbramos por la capacidad de compra, pero no siempre muchos ingresos significan mucha rentabilidad.

Por lo tanto, aspectos a mejorar:

Evitar sacar conclusiones solamente con los 10 mejores clientes
Pensar en cómo evaluar los clientes por lo que compran y por lo que podrían llegar a comprar
Analizar la antigüedad del cliente
Analizar rentabilidad del cliente, no solo los ingresos

Datos Externos

Para mejorar los aspectos que enumeramos arriba, muchas veces debemos apoyarnos en alguna empresa externa que nos pueda proveer de datos y nos ayude a estructurar la información.

Hoy en día es asequible para todas las empresas el poder enriquecer con información externa la base de datos de clientes y posteriormente estructurar la información para poder tener una fotografía de nuestra cartera de clientes.

Si son empresas, podemos añadirles sector de actividad, empleados, facturación, número de sucursales, …

Si nuestros clientes son hogares, podemos añadirles información sobre la zona donde viven, como el nivel socioeconómico, nivel de formación, perfil de edad, segunda residencia, tipo de vehículo, consumo de diferentes productos, vivienda, …

A partir de estos datos, podremos estructurar la información para generar perfiles de clientes, analizar la rentabilidad por segmentos y cuantificar el mercado potencial. Se lo recomiendo. Vale la pena.

datos externos

El universo digital y las claves para el conocimiento

En 2010, el universo digital alcanzó los 800.000 petabytes. Todos los expertos y gurús hablan del dato y de la importancia que va a cobrar en las próximas décadas*. Auguran crecimientos anuales del 25-30% en los sectores relacionados con la ingeniería del mismo, como Business Intelligence o Text Analytics.

¿Cuánto está interpretable en código binario? Posiblemente menos del 5%. Básicamente la información almacenada en Excel-Access, CRM’s y ERP’s. Por lo tanto el resto está ahí fuera, pero no es usable de forma sencilla ni interpretable por los ordenadores. Mucha de ella son opiniones. Otra es referente a la competencia. Ideas y visiones de futuro… Forzando las estadísticas, podríamos decir que el 95% de la información no se usa para tomar decisiones empresariales. Así pues, podríamos concluir que Einstein tenía razón, información no es necesariamente conocimiento.

El gran reto para las empresas es en realidad como separar el grano de la paja de esa ingente colección de información. Qué es útil para las empresas y qué no. Qué está obsoleto y qué está vigente. Y sobre todo, como transformar esa información en conocimiento.

En TI hay un acrónimo que refleja fidedignamente este problema: DIK (data, information, knowledge). Creo que el nivel más básico serían los “datos” en estado puro, empíricos. Un conjunto de datos en un contexto determinado podríamos denominarlo “información”. Esta información sólo se convertirá en “conocimiento” si se sabe cómo transformarla para tomar decisiones.

La mayoría de las empresas en España son PYMES con una capacidad tecnológica, digamos, limitada. Pocas compañías disponen de CRM o ERP. Menos aún de un DW. Seguramente serán mínimas las que aplican tecnologías de data mining para recolectar información, menos aún las que buscan información en “otros almacenes” (como por ejemplo, lo que comentan sus clientes en la red de su última campaña), o las que trabajan con sistemas BI. Me pregunto cuál es el porcentaje de las que tienen analistas de información en plantilla o subcontratados…

Por lo tanto, desde mi punto de vista, dos son las claves para llegar al conocimiento, y aprovecharte del mismo: tecnología para recolectar información de almacenes diversos y analistas para transformar esa información a código binario interpretable.

Las empresas de bases de datos tenemos datos, ¡es nuestro negocio!, además razonablemente actualizados, que es muy importante (y otra de las claves). Y también tenemos o podemos generar “información” (aunque a veces no lo parezca) que puede ayudar a las empresas, junto con la suya (la información, digo), a convertirlo en conocimiento.

* ”Big Data”, Mckinsey. // “Data everywhere”, The Economist.