Tal y como lo comentaba en el boletín, éste es el índice (por supuesto que es preliminar) del curso que quiero lanzar de Visualización de Datos y Power Point.

Seguro que tienes algunas preguntas del curso.

Espero que encuentres las respuestas a continuación.

¿Para quién está hecho el curso?

Para analistas de negocio.  Seas de marketing, de ventas, de investigación de mercado o de algún área donde se usan los datos para tomar decisiones.

¿Por qué haces este curso?

Porque veo muchas presentaciones con datos que tienen puntos de mejora. Si tengo que enumerar las razones te diría:

1. Momento de la verdad: cuando analizamos datos, obtenemos perfiles de clientes, cifras de ventas, segmentos, introducimos modelos estadísticos y queremos generar conclusiones, pasa que llega el “momento de la verdad”. Es donde todo el trabajo previo se pone de manifiesto. Personalmente lo veo como la foto del iceberg, donde abajo está todo el tiempo y recursos utilizados y en la superficie está la presentación en power point.
2. Análisis aclaratorio vs. análisis exploratorio. Muchas veces pensamos que debemos “mostrar todo el esfuerzo hecho”. Las tablas usadas, fuentes, auditoría de datos y un largo etcétera. Nos dedicamos a contar lo hecho, pero dedicamos poco tiempo a aclarar la solución. Esto me lleva a otra analogía, si abrimos 100 ostras y encontramos 3 perlas, dedicamos tiempo a contar las tareas y procesos que hemos hecho con las ostras y para las perlas, poco o nada.
3. Productividad en Power Point: Creo que esta herramienta tiene muchos atajos y si la conoces bien puedes ahorrarte tiempo. Este curso no es para principiantes de power point. Es para los que usamos Power Point ya con frecuencia y queremos reducir tiempo.

¿Qué contenido tendrá?

El contenido lo iré ajustando. Pero puede ver algunos de los capítulos que estoy pensando desarrollar.

A continuación, puedes ver el contenido preliminar:

Tus comentarios me servirán para descartar alguna parte o hacer más “foco” en otra.

Nos vemos en el boletín del próximo jueves.

1 abrazo

La entrada Curso Power Point para Analistas de Negocio aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

No hay que llamarse Albert, ni apellidarse Einstein para saber que tus puntos de venta (centro, oficina, tienda) tienen mayores oportunidades de sobrevivir si están en una “buena zona”.

Pero ¿qué diantre es una “buena zona”? ¿Cómo podemos valorar de forma analítica una zona comercial? ¿cuál es el secreto?

Es posible que pienses que una “buena zona” es donde hay clientes esperando comprar los productos y servicios que ofrece tu punto de venta.

Definir de forma analítica una “buena zona” es lo que veremos en el libro de “Geolocalización para captar y desarrollar clientes”.

Y en este capítulo, vamos a desmenuzar los elementos para valorar de forma analítica qué potencialidad de mercado hay en una zona geográfica.

Antes, ideas erróneas

Nº 1 – “Para entender de geolocalización debo saber GIS o que haya geógrafos en mi equipo”

En el libro te explicaré conceptos de negocio usando una capa geográfica.

No nos vamos a enfocar en “cómo se hace esto”, sino “para qué me sirve todo esto”.

Es decir, nos centraremos en los beneficios de la geolocalización.

Recuerda que tampoco te explicaré como montar un sistema GIS, ni como se obtienen las coordenadas.

Solo te digo que es fácil, y te adelanto que son tareas que podrás subcontratarlas.

No son tareas de valor.

Las tareas de valor son analizar los datos, generar conclusiones y recomendaciones.

Nº2 – “Encontrar zonas buenas es fácil y rápido”

Algunos pensarán que las buenas zonas ya existen. Que están en el centro de las ciudades y en los centros comerciales.

El problema es que, en estas zonas, el alquiler es alto y la disponibilidad de locales podría ser baja.

Saber de geolocalización te permitirá cualificar las “áreas grises”, donde hay locales y alquileres razonables y, que no están ni en el centro de las ciudades, ni en centros comerciales.

Como diría mi jefe, el kit de la cuestión es seleccionar las mejores manzanas de todas las manzanas grises.

Si sabes identificar las mejores áreas grises, podrás tener a tu favor alquileres bajos, baja competencia, alta demanda. En resumen, mayor rentabilidad.

Enfoque del libro

Este libro lo voy a redactar pensando en ese “paisaje comercial”, esa suma de elementos que tenemos que considerar para captar y desarrollar clientes.

Vamos a ir viendo contenido, desde un nivel básico hasta sofisticarlo.

Paso a paso y con casos prácticos.

No entraré en conceptos técnicos complejos, los de negocio no necesitamos saber más.

En el siguiente gráfico, podrás ver a qué me refiero con “paisaje comercial”

Vamos a ir detallando, cada elemento en los siguientes apartados.

Ubicación

Es el dónde está situado “algo”. Es la dirección postal.

Si tenemos la dirección postal, podemos obtener las coordenadas geográficas.

Es un concepto simple, no es más que usando dos números (latitud y longitud) podemos identificar un punto (un cliente o un punto de venta) en la superficie terrestre.

Con las coordenadas podemos geolocalizar:

• Puntos de venta como oficinas, centros, tiendas, gimnasios, puntos de recogida, cargadores eléctricos, etc.
• Clientes como abonados, consumidores, miembros de un club de fidelización.
• Pedidos o envíos que hemos hecho a clientes.

Otro concepto adicional es el polígono, no es más que una línea de puntos. Y los podemos usar en:

• Zonas comerciales: pensemos en un banco, las oficinas atienden a una zona definida, con el fin que los comerciales de cada oficina tengan un territorio donde deben captar clientes
• Núcleos poblacionales:  Permiten saber donde existen viviendas; felizmente que no todo está ocupado por humanos. Lo que está fuera de los núcleos de población son zonas no habitadas (parques, campos de cultivo, etc.)
• Polígonos Industriales: son áreas dedicadas a la actividad industrial. Podemos encontrar zonas portuarias, parques tecnológicos, plantas de tratamiento de aguas, etc.
• Unidades administrativas: son las unidades estadísticas con las que trabajan los institutos nacionales de estadística de cada país (INE en el caso de España) con el fin de elaborar estadísticas oficiales de un gobierno. Como unidades administrativas tendríamos:
  • Secciones censales: nivel mínimo que usa el INE para elaborar información de la población, riqueza, viviendas, etc.
  • Municipio: agrupación de secciones censales. Unidad política.
  • Provincia: agrupación de municipios. Unidad política.

En el siguiente gráfico, podemos la parte de puntos vs. polígonos

Área de influencia

Es la zona que está alrededor de un PdV desde que puede atraer clientes. Algunos le llaman zona de influencia, área de atracción.

Personalmente, me gusta “anillo”. Seguro que mis compañeros de tecnología GIS me darían un tirón de orejas, pero este libro no está hecho para expertos GIS, sino para analistas de negocio.

El área de influencia se puede definir usando algunos criterios como:

1. Tiempo a pie: tiempo que le toma a un peatón caminar una distancia
2. Tiempo en bicicleta: tiempo que le toma a una persona montando una bici.
3. Tiempo en coche: tiempo que le toma a un conductor usando
4. Distancia recta. Distancia en metros, en línea recta

A continuación, te muestro los criterios para generar áreas de influencia

Las 3 primera algunas veces escucharás que le llaman “isócrona”.

Es probable que te preguntes que tan grande puede ser un área de influencia. Eso lo veremos en el capítulo 6.

Ahora solo quiero que sepas que, en función de la ubicación, el área de influencia variará. Esto lo entenderás rápido con el siguiente ejemplo.

Supongamos que trabajamos en una cadena de tiendas de alimentación y queremos analizar 3 tiendas considerando su área de influencia.

Como habrás visto, el área de influencia estará en función de las características (en este caso superficie) y de la ubicación del PdV.

Podríamos resumir de forma general que, a menor superficie, menor tamaño del área de influencia.

Es lógico, una tienda pequeña tendrá menos surtido, y atenderá al público de proximidad.

Por otra parte, a mayor superficie del PdV y más facilidades de acceso vehicular (aparcamiento, cerca de una autopista, etc.), el área de influencia será mayor porque las personas podrán utilizar el transporte propio (su vehículo) desde zonas más alejadas.

Demanda

Es el público objetivo que está dentro del área de influencia.

La demanda la podemos clasificar según el mercado:

• Mercado B2B: empresas que están establecidas en la zona con oficinas o delegaciones
• Mercado B2C: particulares que viven o pernoctan (duermen) o trabajan en esa área.

A continuación, te dejo un ejemplo de demanda B2C

Te recomiendo que uses Data Lakes de información para que cualifiques mejor la demanda. Por ejemplo:

• Mercado B2B: se aplican criterios de facturación, número de empleados, riesgo de impago, etc.
• Mercado B2C: se aplica criterios de población, tipos de familias, niveles de renta, etc.

Te dejo este enlace si quieres ver un caso de banca que combina oferta y demanda

Traffic Builder

Piensa en puntos comerciales que generan afluencia. Se llaman generadores de tráfico peatonal.

Por ejemplo, si tuviéramos un centro óptico consideraríamos:

• Locales de comida rápida y pizzerías
• Tiendas de alimentación
• Centros de salud y clínicas
• Aparcamientos
• Colegios e institutos.

Este listado podemos obtenerlo sabiendo donde están nuestros clientes antes o después de visitar nuestro punto de venta.

Oferta

A menos que vivas en Corea del Norte, no serás el único, existirán otros puntos de venta de la competencia.

Puntos de venta que tendrán similares productos y servicios.

Por supuesto que ellos también tienen sus áreas de influencia en la zona y ejercen presión sobre nuestros/tus clientes.

Este punto lo veremos con detalle en el capítulo 7.

Sí te puedo dejar una recomendación clave: tipifica a los puntos de venta de la competencia, ya sea por formato comercial, por nivel de surtido, de precio, por lo que sea. Pero es muy importante que lo hagas.

Casos de negocio

Todo lo anterior sirve para captar y desarrollar clientes, así que en estos 3 capítulos veremos casos de negocio para:

• Marketing
• Ventas
• Expansión

Libro ya disponible en Amazon

Ahora te toca a ti

Este índice lo puedo modificar y/o profundizar en algunos temas.

No puedo saber lo que te gustaría que trate.

Pero si me dejas una pista, seguro que lo tendré en cuenta.

Nos vemos en el siguiente boletín.

Un abrazo

PD. Abajo, en la caja de comentarios lo criticas y comentas qué te gusta y qué no te gusta.

La entrada Índice del libro Geolocalización para captar y desarrollar clientes aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Sabemos que un 80 % de los datos tiene una connotación geográfica.

De eso no hay duda.

Si hablamos de puntos de ventas como oficinas, tiendas o centros o, si hablamos de clientes siempre estaremos referenciando a zonas geográficas.

Si los clientes y los puntos de venta tienen un eje de geolocalización, ¿no deberíamos incluir el eje de geolocalización en nuestros procesos de inteligencia comercial?

El eje geo (localización) es algo similar al eje temporal, lo usamos cuando analizamos ventas o clientes. Es imposible analizar ventas sin usar un período: un mes, o un trimestre o un año.

Es más, de forma involuntaria, cuando nos dicen los clientes de una oficina o tienda, tendemos a imaginarnos esa oficina en su correspondiente calle, con su equipo gestor y los competidores más cercanos.

La geolocalización es cada vez más habitual en la analítica de negocio e inteligencia comercial.

La geolocalización se “popularizó” como un eje más de negocio con el uso de los smartphones. La información subida a internet o la nube a partir de estos dispositivos se incrementa diariamente.

Pero ¿Qué significa geolocalización aplicada al negocio?

Significa que las entidades que usamos para analizar el negocio las tenemos situadas/ubicada en un mapa. Por entidades consideramos:

• Clientes, tanto empresas como particulares
• Puntos de venta: oficinas, centros, tiendas,
• Puntos de atracción: son establecimientos generadores de tráfico, por ejemplo, un centro comercial, un retailer de moda, o un retailer de alimentación.
• Puntos de interés: son puntos que configuran el “paisaje”, como por ejemplo cines, estaciones de metro, oficinas de la administración y un largo etcétera.
• Transeúntes: son las calles donde se puede estimar el nivel de paso peatonal
• Tráfico rodado: son las calles donde se puede estimar el tráfico vehicular.
• Zonas comerciales: es la agrupación de municipios o provincias que definen un área para el equipo de ventas.

En los siguientes apartados de este artículo iremos analizando las principales entidades para un banco.

A continuación, podrás ver las áreas comerciales de una red de oficinas bancarias.

Proceso para incorporar geolocalización en la inteligencia comercial

1.      Geolocalizar entidades

De cara a obtener coordenadas de cada entidad se deben realizar los siguientes pasos:

• Normalizar las direcciones: Cada una de esas entidades debe pasar por procesos de estandarización, de normalización para que se pueda cruzar con un callejero. En la mayoría de los países el organismo que se encarga de esto es INE (Instituto Nacional de Estadística). Este proceso incluye que la dirección se separe en Tipo de Vía, Nombre de vía, etc.
• Asignación de coordenadas: Una vez normalizada la dirección, viene el proceso de asignar coordenadas: latitud y longitud.
• Informar del nivel de precisión: debido a que las direcciones pueden tener deficiencias, es importante indicar en cada entidad, el nivel de precisión. El nivel de precisión lo podemos resumir en alto, medio y bajo.

Si un cliente solo nos dice su Código Postal (CP) o su Provincia, su coordenada será el centroide del CP o de la provincia, y tendrá nivel de precisión bajo.

En cambio, si otro cliente indica una dirección completa y válida, sus coordenadas estarán en el número de vía y, por tanto, tendrá un nivel de precisión alto.

A continuación, podrás ver los clientes que tiene una oficina bancaria.

2.      Enriquecer nuestras bases de datos con fuentes externas

Una de las ventajas de contar con la geolocalización es que podemos aportar información externa. Al momento de geolocalizar una entidad, sea cliente o tienda, podemos cualificar su entorno.

Para el caso de particulares al geolocalizar su vivienda, podemos saber el nivel de renta, la distancia a la tienda o la presión que ejercen otros competidores.

En el caso del B2B, a la normalización de direcciones se debe incluir la identificación del CIF (Código de Identificación Fiscal) con la información comercial que la empresa envía a Registro Mercantil. De esta forma, a cada empresa se le puede “pegar” campos como: ventas, número de empleados, actividad, etc.

A continuación, podrás ver los clientes potenciales de la oficina bancaria.

3.      Cualificar el mercado potencial para cada zona

Una vez que los clientes (B2C o B2B) hayan sido geolocalizados y cualificados con información externa queda incorporar el mercado potencial: los particulares o empresas que no son clientes.

Para el caso de particulares tendríamos que geolocalizar los hogares que no son clientes. Adicionalmente podemos usar repertorios telefónicos como Páginas Blancas.

En el caso de empresas, es un proceso un poco más “limpio”, dado que todas las empresas que estén en nuestra cartera de clientes tendrán un CIF y ese CIF es la llave para deduplicar de bases de datos de empresas o, dicho de otra manera, del Universo de Registro Mercantil.

4.      Obtener conclusiones y recomendaciones con la información disponible

En este paso necesitamos usar herramientas de Data Visualization con el fin de analizar clientes y clientes potenciales, pero con un eje de localización.

Creo que generar conclusiones es la parte más importante para el negocio. Es donde toda la información se analiza para recomendar soluciones.

En la mayoría de los casos enfoco las conclusiones haciendo una serie de preguntas como:

• ¿Cuál es el área de tracción tiene una tienda/oficina/centro a nivel de clientes o de facturación?
• ¿Tengo un área primaria y una secundaria?
• ¿Cuántos clientes de media tiene una tienda y cuántos he logrado geolocalizar?
• ¿Cuántos clientes potenciales de media tiene una tienda? ¿Qué considero un cliente potencial?
• ¿Qué métricas puedo usar para medir el perfomance de una tienda/oficina/centro? ¿Cuota de mercado, ratio de penetración? Por supuesto que acompaño la definición analítica de la cada métrica.

Para la parte de recomendaciones me hago las siguientes preguntas:

• Para el área de Marketing, ¿qué aporta las anteriores respuestas? ¿Cómo puede mejorar la propuesta de valor de la tienda, por precio, por promoción, por surtido, etc.?
• Para el área de Ventas ¿Cómo puedo vender más conociendo a los clientes potenciales? ¿Cómo los contacto?
• Para el área de Expansión, para la próximas aperturas y traslados ¿qué he aprendido para estimar de forma preliminar, es decir, en qué debo fijarme para abrir una tienda con alto performance?

A continuación, podrás ver como analizo la oficina usando la métrica de tasa de penetración de préstamos hipotecarios

Si quieres más información sobre esta parte echa una mirada  mi artículo 3 ejemplos de visualización de datos usando una plataforma de Location Intelligence y la importancia de los procesos de Data Quality.

Conclusiones de incorporar la geolocalización en la Inteligencia Comercial

Los principales beneficios de usar la geolocalización en inteligencia comercial son:

1. Enriquece la información de la cartera de clientes con métricas externas.
2. Permite delimitar el área de influencia que ejerce la red de tiendas. ¿Hasta dónde puedo captar clientes?
3. Las entidades (clientes, tiendas, competidores) se muestran sobre un mapa para ser analizados por las áreas de Marketing, Ventas y Expansión.
4. La pregunta de “¿qué tan bien o qué tan mal lo hace un punto de venta?” solo se puede responder con la geolocalización. El ratio de penetración y la cuota de mercado de un punto de venta solamente se pueden responder geolocalizando la cartera de clientes y el mercado potencial. Si tienes dudas, mira este video Análisis del perfomance de un punto de venta

Si te he aportado alguna idea, ¿me ayudas compartiéndolo?

La entrada 📌Lo que todo el mundo debería saber sobre la geolocalización en la inteligencia comercial – Caso Banca aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Hace unos días leí que un 74 % de las personas creen que en el futuro la gente se suscribirá a más productos (o servicios) y tendrá menos bienes materiales.

El mismo informe publicado por Zuora y Bankinter, decía que en 2014 un 53 % de las personas tenía suscripciones, y que en 2019 (antes de la pandemia) era de un 71 %.

Subir casi 20 puntos porcentuales en solo 5 años, es un verdadero fenómeno.

Ahora bien, eso fue antes de la pandemia

Creo que en este año de Covid estaremos en un 80 %.

En otra fuente leí que nos estamos volviendo más “usuarios de todo y dueños de nada”

Es evidente que pasar de un modelo tradicional a un modelo de suscripción no es para todos.

Pero ¿y si estamos dejando pasar una oportunidad?

Si las métricas de clientes nos dan una idea de las visitas/consumos recurrentes, ¿no deberíamos acaso valorar un modelo de suscripción?

¿Acaso la suscripción nos es una forma de fidelización plus o fidelización avanzada?

Necesidades que resuelve una suscripción

Esta parte es la que más me gusta.

Cuando preguntan “¿qué considera más atractivo?” encontramos las siguientes respuestas:

1. Me lo entregan, no necesito salir de casa – 34 %
2. No tengo que pensar en comprar – 24 %
3. Es más barato – 23 %
4. No tengo la carga de elegir – 17 %
5. Me sorprende cada vez – 6 %
6. No lo considero atractivo – 37 %

Las respuestas a y b se podría resumir en comodidad y recomendación.

Qué ingredientes debe tener un modelo de suscripción

En general, un cliente se podría suscribir por:

• Necesidad recurrente
• El activo es caro (por ejemplo, un coche)
• Moda, la temporalidad. Le aporta al cliente esa “frescura”
• Y yo añadiría, que no sea una compra con alta diversidad de productos.

Ahora que tenemos más información, veamos por qué sí y por qué no montar un modelo de suscripción.

Si quieres ver 14 modelos de suscripción inspiradores, te dejo el enlace a mi boletín. Como ya sabes, no me da la vida publicar todo en el blog todo, solo publico una parte.

Así que si quieres recibir el boletín de clienting, suscríbete aquí

Pros y contras de un modelo de suscripción

Ventajas

1. Asegura una fuente de ingresos recurrentes, a la vez que incrementa el LTV (Lifetime Value)
2. Optimiza la gestión de stocks. Ya sabemos la demanda futura.
3. Le damos al cliente contenido emocional de curiosidad
4. Un porcentaje de clientes que pagan no usa el servicio y esto se puede traducir en que los períodos de renovación se pueden alargar. El caso más ilustrativo me pasa con el seguro dental, me doy de alta, pago por toda la familia y cuando van a caducar la póliza, me acuerdo de que no he ido al dentista. Puedo asegurar que llevo renovando unos 5 años y tal vez con la mitad de tiempo y dinero podría haber ido a un dentista.

Desventajas o retos

1. Es importante tener una buena gestión de la logística, preparación de pedidos, envío y entrega.
2. La fase de captación de suscriptores es crítica para captar ese mínimo número de clientes
3. Economics del modelo de suscripción. Sé riguroso a la hora de generar una hoja de gestión para analizar principalmente a los períodos de permanencia.

Plantilla y guía de uso

A continuación podrás descargar la plantilla excel y acceder a los videos de introducción y de la guía de uso

• Descargar la plantilla Excel
• Video de introducción

• Video de simulación un modelo de suscripción mensual y trimestral

Espero que te aporte.

Y como siempre, críticas y sugerencias, bienvenidas.

La entrada 💸Cómo estimar los economics de un modelo de suscripción mirando de reojo a Spotify aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

El buzoneo aporta tráfico.

El buzoneo no aporta tráfico.

Es complejo medir el impacto del buzoneo.

Sí, es complejo medir el impacto del buzoneo.

En eso sí estamos de acuerdo.

Sabiendo que unos 1.000 folletos “buzoneados” cuestan unos 50 € aproximadamente.

Alguno se echará la mano a la cabeza, diciendo que depende de la calidad del papel, del área de buzoneo (si son casas o si son pisos/apartamento) o de la tirada.

Sí, pero para ser prácticos, de media no te quitas los 50 €.

Si una tienda de tamaño pequeño-medio (menos de 400 metros cuadrados) hace unas 26 campañas (26 quincenas al año) con unos 6.000 folletos, pues sabrás que eso sale unos 7.8 K € por tienda.

Casi 8.000 € del presupuesto dedicado a “empapelar” las zonas alrededor de la tienda.

Preguntas incómodas a resolver

Medir el retorno de esos 8.000 € es el reto, dado que se pueden aplicar varias preguntas de partida

¿Estoy buzoneando zonas de bajo potencial?

¿Estoy buzoneando zonas de clientes ya fidelizados y que no necesitan este “recordatorio”?

¿Qué segmentos de clientes debo tener presente en la iniciativa?

¿Debería considerar zonas con presencia de los competidores?

¿Para que buzoneo en zonas cercanas, no debería buzonear en zonas “menos cercanas”?

¿Si lo quito, la imagen de marca se puede debilitar?

Y seguro que nos quedaría más preguntas por responder.

El uso de modelos analíticos en el buzoneo

Dado que he visto proyectos donde algunos retailers se gastan millones de euros en el buzoneo y no saben de qué forma de podría optimizar, he preparado el siguiente vídeo donde veremos:

• Situación de partida y qué modelos podríamos usar.
• Importancia de usar una herramienta de geomarketing.
• El esquema de partida
• El enfoque de la solución, se propone un piloto
• La medición del piloto.

Espero que te aporte alguna idea a la hora de asignar presupuesto a tu próxima campaña de buzoneo.

Críticas y sugerencias, bienvenidas.

La entrada 📮 Cómo optimizar el presupuesto de buzoneo y folletos usando modelos analíticos aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

En el primer capítulo de la tercera temporada del Doctor House, se veía cómo los residentes trataban de detectar y diagnosticar la posible enfermedad de un paciente con una simple gripe.

House al ver que ninguno decía algo razonable, les soltó una frase algo “incómoda”

“¿Saben que es lo peor de ser inútil? Ser inútil e ignorante”

Dr. House, en una temporada que no recuerdo.

En sus 8 temporadas, el doctor House casi siempre buscaba “algo más” de lo que tenía por delante, investigaba, iba a la casa del paciente y, preguntaba de una forma, también incómoda a sus familiares.

Eso le valió una reputación que sus diagnósticos salvaban vidas.

No solo analizaba lo evidente, sino que buscaba fuentes de información qué contrastara sus variadas hipótesis (suyas y de sus residentes), unas habilidades que debemos aprender.

Conocer y cualificar el mercado qué tiene un centro de óptica o de audiología lleva tareas implícitas de buscar fuentes de información: variables de la población, métricas de riqueza, puntos de interés cercanos al centro (farmacias, residencias), presencia de la competencia y un largo etcétera.

Algunas veces parte de esta información puede estar disponible, pero en la gran mayoría de los casos no sucede así.

Aquí te dejo 3 ejemplos de visualización de datos usando un Data Lake.

Existen varios Data Lake que una cadena de ópticas y audiología puede comprar pero hay muy pocos que sean Data Lake exclusivos de Visión y Audición

Un Data Lake de Visión y Audición permiten conocer el tamaño del mercado potencial (número de personas con dificultad de visión y de audición), cualificar por el uso que hace de gafas y audífonos y, si aportamos información interna del centro podremos conocer las tasas de penetración en gafas y audífonos.

En Axesor Marketing Intelligence, contamos con un Data Lake de Visión y Audición que usados dentro de geomarketing Xpert, permite mejorar la toma de decisiones para las áreas de Expansión y de Marketing.

A continuación te dejo 3 vídeos para explicarte el enfoque conceptual y, por supuesto, dos casos de negocio:

En este primer vídeo podrás ver el enfoque del Data Lake de Visión y Audición

En el caso Nº1 podrás ver cómo seleccionarmos una zona de alta potencialidad para abrir un centro óptico y/o de audición

El caso Nº2 analizaremos el performance de centros óptico para conocer el ratio de penetración que tiene en el mercado.

La entrada Diagnosticar el mercado potencial de un centro óptico como el Doctor House aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Cuando Voltaire decía “juzga a un hombre por sus preguntas en vez de hacerlo por sus respuestas”, nos dejaba claro que «lo principal» es hacer las preguntas adecuadas.
En lo relacionado a la fidelización, a menudo nos preguntamos, cómo podemos desarrollar, cómo podemos mejorar nuestro programa de fidelización. 
Si conocemos el nivel de desarrollo actual de nuestras iniciativas de fidelización, podremos realizar un diagnóstico de nuestra situación actual y, por tanto, mejorar.
Podremos saber si nuestro programa de fidelización está en el ADN de nuestra compañía, o si le falta desarrollar más el contenido o si le falta demostrar su valor a otras áreas.
En otras palabras, sabremos si nuestro programa está en un nivel de desarrollo bajo, medio o alto.
Siguiendo la recomendación de Voltaire, veremos qué preguntas hacernos para mejorar nuestra propuesta de fidelización.
Antes de empezar, es importante considerar que las preguntas están formuladas para un programa de fidelización maduro, después de unos 2-3 años.
Empecemos

Pregunta 1 ¿El programa tiene verdaderamente un alcance estratégico?

Es decir ¿tiene la organización objetivos y KPIS orientados a cliente?, ¿toda la organización los conoce?
Esta pregunta está orientada a conocer si la organización tiene objetivos y KPIs (métrica) orientadas a clientes.
No se refiere a si el objetivo de ventas o márgenes está definido.

Lógicamente sí deben estar presentes. Sino que se refiere a KPIs de clientes, como, por ejemplo:

• Incremento de cuota de bolsillo en el segmento A, B o C.
• Reducir el churn (fuga de clientes) en el segmento A, B o C.
• Incrementar la frecuencia de compra en el segmento A, B o C.

Y la segunda parte de esta pregunta es el nivel de alineamiento del Comité de Dirección (Top Management) en lo relacionado al cliente: ¿El Director de Clientes está en el Comité de Dirección? ¿El Comité de Dirección tiene objetivos (bonus) en función de las métricas a nivel de cliente?
Si quieres más información, puedes consultar los 5 pasos para definir la estrategia de un club de fidelización

Pregunta 2 ¿Qué nivel de identificación/representación tienen los clientes? ¿Están representados de forma rigurosa?

En función del sector, la identificación de los clientes puede ser una barrera considerable.
En el sector retail, un club con más de 2-3 años debería estar por encima de 75 % de venta identificada, es decir, que de cada 100 € de venta, 75 € deberían ser compras identificadas, es decir, compras hechas por clientes d

En función del sector, la identificación de los clientes puede ser una barrera considerable.

En el sector retail, un club con más de 2-3 años debería estar por encima de 75 % de venta identificada, es decir, que de cada 100 € de venta, 75 € deberían ser compras identificadas, es decir, compras hechas por clientes del club de fidelización.

Siguiendo en el sector retail, la segunda parte de esta pregunta se refiere a si el criterio de segmentación es capaz de reflejar el perfil completo del cliente.  Por ejemplo, una segmentación RFM no nos da “una imagen, una foto” de un cliente.

Si, por el contrario, nuestra empresa está en un sector donde los clientes están identificados desde el inicio (“para ser servidos”), esta pregunta se debe orientar a si la segmentación de la cartera de clientes permite identificar de forma concreta las necesidades de cliente.

Por ejemplo, en el sector seguros, identificar a los clientes por las pólizas, es algo básico, pero si podemos identificar a los clientes por el nivel de renta o tipo de familia, nos permitirá generar un arquetipo del cliente, un perfil más completo que solo una cifra que represente números de pólizas.

A continuación, podemos ver una ficha de segmento de cliente donde se refleja la parte cualitativa y cuantitativa.

Pregunta 3 ¿Cuál es el nivel de Sofisticación/Composición del Programa de Fidelización?

Cuando un cliente realiza su “pasillo” (Customer Journey), puede ser “tocado” (puntos de contacto o touch point) por un “tipo de contenido” definido  por el programa de fidelización.

La sofisticación se refiere al nivel de diversidad en el “contenido” que recibe un cliente y, está relacionado con las políticas con las que se compone el programa de fidelización. En este sentido:

• La política fidelizadora tiene unas reglas atemporales, y es así, como debería ser. Principalmente para que el cliente sepa muy bien la recompensa por su fidelidad. Aquí poco margen tenemos o, ¿no?
• Pero respecto a la política promocional y política relacional, es importante que no sea una plantilla estática, debe ser actualizada.

Estas dos últimas políticas deben incluir elementos diferenciales y de innovación para cada temporada. En este sentido, se recomienda:

• Incluir al área de Investigación de Mercado para conocer las principales inquietudes de los clientes (focus group, entrevistas, etc.)
• Estructurar un plan mensual, un plan trimestral y un plan anual de clientes que incorpore eventos de cada temporada.
• Analizar los comentarios que dejan los clientes (Voz del Cliente) en cualquier canal, como redes sociales, buzón de voz, página web, etc.

A continuación puedes ver un pasillo de cliente de una línea áerea usando métricas de Experiencia de Cliente.

¿Qué contenido crees que podrías mejorar en este pasillo de cliente?

Fuente: White Paper – 5 Herramientas para diseñar experiencias de clientes segmentadas

Pregunta 4 – En relación con la eficacia de las campañas comerciales segmentadas ¿Son rentables? ¿Cuánto aportan?

La política promocional está orientada a generar venta incremental y a demostrar al resto de áreas de la compañía, que analizar clientes aporta ingresos, es decir, permite monetizar la información de clientes.
Cada segmento de cliente debería contar con esta métrica, es decir, lo que aporta a la empresa por las promociones que usa/canjea.

A continuación podrás ver las métricas en el apartado de «Análisis promocional» (página 2)

Si tienes dudas, de cómo medir la aportación de cada promoción segmentadas podes ver mi vídeo de medición del Plan de clientes – Caso práctico de venta incremental

Pregunta 5 – ¿Los proveedores participan, se implican y aportan al programa de fidelización?

Este punto es algo que muchas veces pasamos por algo.

Es importante implicar a los proveedores a la hora de desarrollar clientes

En varios sectores los proveedores tienen áreas de investigación de mercado muy potentes y los descartamos.

Y muchas veces, están muy interesados en conocer los datos de nuestros clientes.

Debe ser una relación win-win y con el objetivo de desarrollar los segmentos de cliente o, por lo menos, desarrollar la categoría donde participa.

Pregunta 6 – ¿El contenido del club se actualiza de forma constante?

El programa de fidelización debe generar experiencias “memorables”.

Las acciones donde podemos incluir estas características son las que dependen de las políticas promocionales y relacionales.

No cometamos el error, de copiar/pegar las acciones de cada período.

Evidentemente, habrá un conjunto de acciones que serán fijas, pero habrá acciones que podamos incluir esa innovación.

Los eventos es una táctica para considerar.

Pregunta 7 – Nivel de industrialización del programa

Se estima que un 60 % del tiempo de los equipos analíticos se dedica a tareas gestión de la información (descargar, cruzar fuentes, mover tablas, indexar, crear agregados, etc.) en vez de dedicar el tiempo a tareas de alto valor, como:  analizar métricas, generar conclusiones, diseñar experimentos, medir campañas, enriquecer datos, etc.

Industrializar la gestión de la información aporta agilidad y productividad al área de Análisis de Cliente.

Contar con las herramientas necesarias permitirá que nos centremos en tareas de alto valor

Por tanto, el programa de fidelización debería contar con estas herramientas y procesos:

• Datamart de clientes, imprescindible. No tener este entorno, hace que ese 60 % suba a una 80 %.
• Procesos de enriquecimiento desde fuentes externas (Data Lakes)
• Cuadros de Mando de clientes
• Modelos de clientes: modelos de abandono, potencial, etc.
• OLAP
• Plataforma de Location Intelligence.

En este artículo podrás ver cuatro módulos clave en Marketing Intelligence.
Recuerda que, para mejorar tus estrategias de fidelización, al primero que hay que preguntar (las preguntas adecuadas, por supuesto), es al cliente.

Si te ha aportado alguna idea para mejorar o desarrollar la fidelización, puedes compartir este artículo.

La entrada 7 preguntas para saber el nivel de desarrollo de un programa de fidelización aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

«Quien no mide, no mejora», lo decía un famoso ingeniero llamado Peter Drucker.

La información de los clientes tiene como único objetivo generar diferenciación respecto a otros competidores.

Es mediante los cuadros de mando que todas las fuentes de información que dispone la empresa se pueden interpretar desde diferentes ángulos, diferentes áreas teniendo siempre la estrategia en cuenta.

Por eso, antes de proceder a “dibujar” cajas, tablas o gráficos, un punto clave es pensar qué objetivo se ha marcado con los clientes.

Estrategia de clientes por delante

Al momento de definir un cuadro de mando, se debe tener en cuenta “qué me dice estos gráficos para tomar una decisión” o dicho de otra manera “qué quiero que diga estos elementos (tablas, gráficos, etc.)”

Debemos hacernos las siguientes preguntas, ordenadas de mayor a menor importancia:

• ¿Cuáles son las palancas en las que se basa la estrategia de cliente?
• ¿Cuántos tipos de segmentación hay? ¿Cuáles son segmentos de clientes y que “quiero hacer” con ellos?
• La política fidelizadora ¿qué criterios o elementos son los que se usan?
• La política promocional ¿con qué periodicidad se define? ¿cuáles son los centros de coste y de rentabilidad?
• ¿Qué canales usan tus clientes?
• ¿De todas las métricas, cuáles son las más importantes (KPIs)? el ticket medio, la frecuencia, el nivel de recomendación, NPS, venta incrementa o ROI.

En este artículo podrás ver cómo medir este último grupo de métricas, incluye vídeo y ejemplo práctico, Plan de Desarrollo de Clientes

Jerarquía de la información, desde una visión estratégica a una visión táctica y operativa

Una vez respondidas las anteriores preguntas, debemos considerar la jerarquía de la información.

A un director general probablemente no le interesará la venta incremental de una acción comercial, pero en cambio, sí le interesará cuál es el perfomance de la cartera de clientes.

Por ese motivo, tenemos que separar en niveles/módulos los cuadros de mando de cliente.

De forma preliminar, podemos usar 2 ejes:

• Nivel de detalle: implica que a un nivel de dirección (top management) le interesará un menor nivel de detalle, pero por otra parte, una vez que dirección los apruebe, querrá tenerlos disponible de forma periódica. En otras palabras, el cuadro de mando de la dirección será consultado cada mes o semana. Será lo que dirección usará y analizará para tomar decisiones.
• Nivel de automatización: se refiere al nivel de sistematización de recalculo. En función de la fuente de información y de la infraestructura analítica el nivel de automatización será diferente. De forma general, el nivel de automatización será más alto en los cuadros de mando usados por dirección, pero será menos automatizado en los niveles más operativos

Ejemplo 1. Jerarquía de un cuadro de mando de clientes

A continuación, podemos ver un ejemplo de los módulos de un cuadro de mando de clientes.

• En el nivel 0 – Nivel Directivo estará el módulo de segmentos de clientes y de consumo (productos). En función de la estrategia se puede valorar incorporar, de forma resumida, el módulo de campañas.
• En el nivel 1 – Nivel Ejecutivo: Orientado al Director de Marketing o Director de Clientes con módulos de gestión del CRM, detalle de los segmentos de clientes y de canales
• En el nivel 2 – Nivel Operativo: orientado al análisis micro de las campañas comerciales.

Ejemplo 2. Cuadro de Mando de Clientes un retailer

En este segundo ejemplo, podemos ver de forma muy gráfica, la home o la pantalla de bienvenida de un Cuadro de Mando de Cliente (caso retail)

Responde las preguntas de negocio para generar los KPIs

El anterior ejercicio permite estructurar, es decir, dar jerarquía a la información que queremos analizar tomando en cuenta el nivel de toma de decisiones.

En Blackboard de Clientes de un retailer, submódulo de “Radar de Objetivos” tendríamos las siguientes preguntas y sus KPIs:

Continuando en este módulo, y analizando el submódulo de “Performance de Cliente” tendríamos las siguientes preguntas y sus KPIs

En el perfomance de clientes o de tiendas, una de las principales fuentes para estimar o calcular el perfomance, es usar Data Lake. Están de moda y comprar este set de datos puede ayudar mucho a estimar este tipo de métricas.

Aquí puedes ver las métricas a nivel de tienda que te puede aportar un Data Lake, caso de Retail.

Dibuja, haz el prototipo de las pantallas – Diseño conceptual

Una vez que tenemos las preguntas y los KPIs, es muy fácil estructurar los KPIs por las dimensiones, las variables categóricas a usar.

En el siguiente esquema podemos ver con ejemplos como podemos analizar las métricas usando dimensiones.

Tutorial de cómo diseñar un cuadro de mando de clientes

En esta serie de videos (ni más ni menos que 7 vídeos) podrás ver de qué forma podemos estructurar la información de clientes que permita una interpretación rápida y ágil para el Comité de Dirección de cara a generar conclusiones y recomendaciones.

El tutorial es parte del libro de Fidelización Rentable donde verás los cuadros de mando de clientes.

Este contenido no lo encontrarás en google. Te lo aseguro.

Por supuesto, puedes echar una mirada al libro en Amazon

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La entrada Cómo diseñar Cuadros de Mando de Clientes – Ejemplos y plantilla aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Si en algún proyecto de Location Intelligence o de Geomarketing has tenido que analizar a los competidores alrededor de una tienda o de una posible apertura, y te has dedicado a contar a los puntos de venta de los competidores, te recomiendo que leas este artículo.

Únicamente contar los competidores no asegura valorar el impacto sobre los clientes y, por ende, de las ventas.

Es necesario valorar la superficie, distancia a nuestro punto de venta (PdV), el tipo de servicio que da y un largo etcétera.

Errores comunes a la hora de analizar a oferta o, mejor dicho, los centros de la competencia

Los principales errores a la hora de analizar las tiendas de la competencia podríamos decir que son:

• Contar, enumerar los PdV de la competencia.
• Generar un mapa con la distancia (metros o tiempo a pie) de nuestra tienda a los competidores
• No considerar una tipificación de los PdV.
• Solo considerar los PdV de la competencia que estén “cerca”.

A continuación, veremos la forma de generar y utilizar un Data Lake de centros de la competencia para que podamos usarlo en nuestros proyectos de análisis y aplica tanto a nivel de clientes como a nivel de tiendas.

En primer lugar ¿Qué es un Data Lake?

Dicho de forma rápida, es un repositorio de información externa, es decir, que podemos comprarlo a proveedores (Data Brokers) y que se compone de variables.

Los Data Lake se han puesto de moda porque las empresas que se dedican a generar información han “paquetizado” algunos productos para monetizarlos.

Si alguien me viene a vender un Data Lake de competencia, lo primero que preguntaría es:

• Metodología de cálculo, por supuesto
• Nivel de agregación
• Periodicidad de actualización

¿Por qué comprar un Data Lake de competidores, Data Lake de Oferta? ¿Y que pasa con la demanda?

La demanda, sobre todo en el B2C, ha estado bien cualificada.

Si contamos con una plataforma de Geomarketing o de Location Intelligence medianamente rigurosa vamos a tener métricas como:

• N.º Habitantes
• N.º Viviendas y Tipos de viviendas (1.ª residencia, 2.ª residencia y vacías)
• Tramos de renta
• Tipos de familia, etc.

Pero a la hora de cualificar la oferta se necesita conocimiento experto del sector.

La tipificación de cada PdV, y por ser prácticos, en el Retail Alimentación podría ser por:

• Formato Comercial
• Nivel de precios
• Nivel de surtido
• Servicios: Clic & Collect, Delivery, etc.
• Nivel de la Marca de Distribuidor (Marca Blanca)

Entrando más en detalle con el formato comercial, podemos ver a continuación un esquema con los principales formatos comerciales:

Cada formato tiene sus atributos y definición, por ejemplo, el Hiper, es un punto de venta con una superficie muy considerable (normalmente por encima de los 1.200 m2 de sala de venta), pero cuya característica fundamental es que tiene surtido de alimentación y no alimentación (electro y bazar) y un servicio de aparcamiento.

La tipificación de formatos comerciales se hace en función de la estrategia de cada compañía, lo que permite que se puedan agregar o desagregar en menos o más elementos.

Si te interesa conocer el mercado potencial de una posible apertura, te recomiendo que leas el método definitivo para abrir una tienda usando Geomarketing y Big Data. Viene con un caso práctico.

¿Qué preguntas de negocio necesito resolver? ¿Qué demanda el área de Expansión, Marketing o Ventas?

En función de la pregunta y el nivel de precisión en la respuesta que necesita negocio, el Data Lake de Oferta podrá aportar una serie de variables.

En función de las preguntas de negocio y su respuesta, podemos usar 2 ejes:

• Eje horizontal: La pregunta de negocio a resolver, desde una visión en general a una visión más específica. Se plantean 2 preguntas:
  • En general ¿“Cómo está” la competencia?
  • De forma más específica, ¿Si yo compito en algunos formatos comerciales, por ejemplo, en proximidad, me podrías decir, “cómo está” la competencia?
• Eje vertical: la respuesta que puede dar el Data Lake de Oferta, separado en 3 sets de métricas ordenadas por su nivel de precisión o de agregación.
  • Si queremos saber cómo la competencia está afectando a una ubicación, a una dirección, a un PdV específico
  • Si queremos saber cómo la competencia está afectando a una zona.

En el siguiente esquema podemos cómo cada una de las preguntas de negocio tienen dos respuestas:

• La respuesta con un score o con un ratio
• La composición del score/ratio, lo que permite entender mejor qué competidores generan/influyen en el score/ratio.

Enfoque analítico para la construcción del Data Lake de Competencia

A la hora de construir el Data Lake con los centros de la competencia debemos tener en cuenta:

• Tipificación de los centros: punto clave para poder responder a las preguntas de negocio
• Set de métricas (pares):
  • Score
  • Composición
• Input para el cálculo de las métricas
• Períodos de actualización

En el siguiente esquema podemos ver cómo construir un Data Lake de Oferta Alimentaria teniendo como resultado métricas de presión de la oferta, densidad de presencia y densidad de superficie.

Y ahora ¿Cómo uso estas métricas en los Planes de Expansión o de Planes de Clientes?

Considerando que hemos comprado un Data Lake de la competencia, los pasos serían:

• En función de la granularidad de las métricas deberíamos enriquecer la tabla maestra de clientes y de tiendas.
• En el caso de clientes:
  • Enriquecer cada cliente usando su dirección como “puente estadístico” para asignarle un score y su composición
  • Revisar los ejes de segmentación relacionados a la competencia. Si antes no teníamos la perfilación de clientes por la competencia, ahora ya podemos.
  • Valorar los principales players (retailers) con los que compartimos a los clientes.
  • Introducir esta información dentro del Plan de Desarrollo de Clientes.
• En el caso de tiendas:
  • Enriquecer cada dirección de nuestra maestra de tiendas con las métricas correspondientes.
  • Las zonas territoriales también pueden ser enriquecidas. Nos permitirá detectar “zonas rojas” y “océanos azules”.
  • Esta información deberá ser introducida en el Plan de Expansión. En este artículo se podrás ver el caso de grupo Douglas cuando compró más de 400 tiendas en España.
  • A nivel de la estrategia de expansión, y en línea con el paso anterior, permitirá definir las zonas de expansión con menor presión competitiva,

Si te he aportado algo, ¿me ayudas compartiendo el artículo?

Gracias

La entrada ¿Cometes estos errores al analizar a los centros de la competencia? – Data Lake de la Oferta aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Uno de los principales beneficios de contar con Data Lake y una plataforma de Location Intelligence es que los ejes clave del negocio como clientes y tiendas se pueden analizar con variables externas.

Esto permite que la empresa disponga de un enfoque de 360º, de cara a comprender las causas que provocan que esa tienda o punto de venta tenga determinado perfomance.

Este artículo ha sido publicado en el South Tech Week 2020, el foro nacional de Inteligencia Artificial, Blockchain, Big Data y Machine Learning.

El artículo completo puedes verlo en https://southtechweek.com/noticias/clusterizar-tiendas-usarlas-iniciativas-business-location/

Puedes mirar en el siguiente video un resumen con las diapositivas usadas y cómo usar la segmentación de tiendas usando Xpert, la plataforma de Location Intelligence líder en España y Portugal.

Ahora que sabes lo que aporta un Data Lake, te animo que hagas pilotos de iniciativas de Location Intelligence.

¿Me ayuda compartiendo este contenido?

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La entrada Segmentación de tiendas – Enfoque analítico en Location Intelligence aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

En esta mega guía para crear un Plan de Desarrollo de Clientes, verás cómo se pueden fidelizar y desarrollar clientes desde un enfoque estratégico hasta un nivel muy táctico.

Uno de los errores en los planes de desarrollo de clientes, es empezar de forma táctica a desarrollar clientes y eso se traslada a hacer promociones, a dar recompensas a los clientes, pero sin un plan de acciones orientadas a desarrollar el valor de un cliente.

Una de las principales consecuencias de este enfoque táctico, es que al final el programa de fidelización o el plan de clientes se convierte en un centro de recursos donde otras áreas perciben que se «quema presupuesto».

El plan de desarrollo de clientes debe considerar la estrategia y táctica para cada segmento de cliente.

“Si logras construir una gran experiencia de compra, los clientes se lo dicen unos a otros. El boca a boca es muy potente.”

Jeff Bezos

Visión estratégica y arquitectura del Plan de Clientes

Sé diferente y sorprende a tus clientes, cada punto de contacto es una oportunidad

En el siguiente vídeo podrás ver la visión estratégica del Plan de Clientes

Como habrás podido ver, la estrategia se basa en un diagnóstico comerciao y de clientes, en este artículo de «Cuatro pasos a la hora de diseñar un Plan Estratégico de Clientes» podrás ver más detalles del diagnóstico comercial y de clientes.

Arquitectura del Plan de Clientes

«Ordena» las recompensas y exigencias que quieres entregar a tus clientes. Diseña un plan bajo una arquitectura de servicio al cliente.

En el siguiente vídeo verás cómo debe ser la arquitectura del Plan de Clientes.

El Plan de fidelización es una parte del plan que no es necesario revisarla de forma constante, te en cuenta que los criterios para obtener las recompensas a medio plazo ya son parte de las condiciones del programa de fidelización.

En este sentido, en este artículo podrás ver los «5 factores de éxito para lanzar un programa de fidelización rentable»

Diseño del Plan Promocional

Piensa en cómo monetizar toda la información que tienes de los clientes

Estrategia del Plan Promocional

La estrategia de desarrollo de clientes (definida mediante los objetivos para cada segmento de cliente) debe ser el pilar principal del Plan Promocional.

El plan promocional debe considerar:

• La intensidad promocional
• El nivel de descuento
• Las categorías que se incorporarán en el plan promocional
• Los canales para usar, es decir, los canales que usarán las promociones para ser enviadas a los clientes
• La duración de las acciones comerciales
• El impacto tecnológico debe considerar temas de cómo las promociones serán grabadas, “lanzadas” y medidas en los sistemas de información de las empresas.

Caso práctico diseño de acciones crosselling y upselling

El caso práctico se basa en los siguientes planteamientos:

• Segmento por desarrollar: Sénior (retirados)
• Sección por promocionar: carne
• Tipos de acciones que se van a lanzar: upselling, cross selling y fidelización
• Intensidad promocional: 1 cupón por visita
• Nivel de descuento hasta un 10 % de descuento
• Canales por usar: visita
• Duración de las promociones: el cupón se emitirá durante 10 días y tendrá validez de 15 días

A continuación mira el esquema promocional realizado para un segmento de cliente sobre el cual se realizarán acciones de Up Selling, Cross Selling y Fidelización

En el siguiente vídeo explico el caso considerando:

• Situación actual del segmento
• Objetivo de desarrollarlo
• Cómo diseñar las acciones de crosselling, upselling y fidelización

Medición del Plan de Desarrollo de Clientes

Mide y demuestra que conocer a los clientes aporta venta y rentabilidad

Medir la actividad promocional de cualquier compañía siempre tiene dificultad, principalmente algunas áreas tendrán desconfianza de los datos que se aportan.

Esto es una oportunidad para demostrar que analizar clientes aporta venta incremental y rentabilidad.

El análisis promocional considera que el cliente ha comprado algo debido a la oferta segmentada.

Ese es el enfoque, si doy un descuento a alguien que ya iba a compra sin descuento, estoy “quemando” el presupuesto.

Factores por considerar en el análisis promocional

Al momento de lanzar una promoción pueden confluir varios eventos o factores:

• Efecto directo: es el mayor efecto, es la comunicación que recibe el cliente con la promoción, es la sensación de “oferta”, de “regalo”, de “recompensa”, donde hay una carga emocional del consumidor.
• Rebajas: las promociones pueden estar siendo lanzadas durante un período amplio de rebajas, donde el surtido o parte del surtido puede estar ya en promoción. Este factor puede reducir la tracción de la oferta, porque el cliente puede encontrar sustitutivos a la promoción, al “efecto directo”
• Canibalización: Se refiere que el cliente antes de recibir la promoción es posible que haya estado pensando en comprar otro artículo. Es decir, el cliente estaría gastando el dinero en un artículo con descuento, en vez de gastarlo en otro artículo que no lleva descuento.
• Efecto “compra anticipada”: el cliente puede “almacenar” la compra y llegar hasta máximo de descuento para hacer acopio y evitar comprar productos a corto plazo
• Efecto “halo”: Es un efecto a favor del gasto, se refiere a que el cliente percibe que algo está en oferta y mirará/valorará otras compras adicionales. Se basa en “me ha rebajado el precio en esto, veré si hay más ofertas”
• Subvención del proveedor: aplica para el sector retail (distribución), donde las promociones de artículos las paga el proveedor. Si hay una acción de descuento de 10 % en yogur Danone, será este proveedor quien asumirá el coste de la promoción.
• Costes internos: son los costes de los recursos dedicados a diseñar, ejecutar y medir la promoción, principalmente se trataría de las personas/áreas dedicadas a este fin.

A continuación, podrás ver el esquema de factores que intervienen en el análisis promocional

Como conclusión, y después de haber trabajado varios años, puedo decirte que el 80/20 del análisis se resuelve separando en 2 grupos:

• Grupo público objetivo (target): clientes del segmento que recibirán la promoción
• Grupo de Control: clientes del segmento que no recibirán la promoción

La comparativa de ambos grupos permitirá medir la promoción con mucha precisión.

Caso práctico medición de acciones comerciales segmentadas

Conclusiones y recomendaciones

Las principales conclusiones y recomendaciones son:

1. Evita fricciones para cualquier proceso que deba realizar el cliente, fíjate en la ley del mínimo esfuerzo para el cliente
2. No empieces con todas las acciones, es recomendable definir un piloto con un perímetro que sea conocido por toda la empresa
3. Fidelizar a clientes no solo es analizar tablas y datos, utiliza todas las técnicas de investigación (entrevistas, encuestas, RRSS)
4. El personal que está en contacto con el cliente debe conocer las posibles restricciones de las recompensas. Prepara una miniguía

Esta mega guía es parte de mi curso de Marketing Relacional, que a fecha de publicación de este artículo tiene más 70 estudiantes inscritos.

Si te he aportado algo de valor, por favor, comparte el artículo.

La entrada Cómo hacer un Plan de Desarrollo de Clientes, mi Mega Guía aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Resumen de la entrevista que me hizo la Asociación Peruana de CRM, donde me preguntan:

¿Por qué re-editar tu libro de club de fidelización?

• El libro ya tiene más de 3 años
• Poner la analítica de cliente para el reto de esta «nueva» normalidad

¿Cómo crees que el Covid-19 va a modificar los (nuestros) hábitos de compra?

• Es un antes y después. Nos encontraremos con con cambios profundos en las decisiones de compra.
• Las áreas clave para esta «nueva» normalidad serán Investigación de Mercado y RRHH.
• Las empresas deben estar a lado de sus clientes. No es hora de vender, sino de ayudar. La analítica de clientes debe aportar criterios para priorizar las ayudas a esa cartera de clientes

¿Qué nuevo contenido crees que sería interesante incluir aparte del tema de Covid-19?

• Canal app
• Uso de Data Lakes
• Adaptar los servicios a los colectivos más vulnerables
• Uso de Location Intelligence

Si fueras el responsable de Análisis de Clientes ¿qué tácticas en este nuevo entorno aplicarías en los clubes de fidelización?

• Dinamizar el canal de contacto con clientes
• Adaptar servicios en función del clientes
• Uso de Data Lakes para conocer mejor a mis clientes
• Relajar los criterios de obtención de recompensas
• El canal offline debe ser fácil y seguro, usar software de gestión de citas
• Fidelizar , toca ayudar a nuestros clientes más fieles
• Distrae, divierte.

En resumen, veamos el Covid-19 como una oportunidad de acercarnos al cliente desde la confianza, sinceridad y solidaridad.

¿Cómo participar en el nuevo contenido?

Te dejo el enlace al cuestionario, solo son 2 preguntas.

https://kusicar.typeform.com/to/c14DRh

El nuevo contenido lo deciden los lectores. Estás invitado

Si quieres recibir la promoción de lanzamiento puedes dejar tu email en la encuesta o suscribirte a mi lista de distribución

El artículo completo lo tienes en:

http://apcrm.blogspot.com/2020/05/programas-de-fidelizacion-en-2020-covid.html

Nos vemos

1 abrazo

La entrada Reedición de mi libro de Fidelización y Covid-19 aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Parece ayer cuando lancé el libro, mi primer libro «Cómo diseñar un club de fidelización rentable». Y han pasado algunos meses.

Me parecía toda una aventura empezar a escribir, estructurar el contenido, aprender temas de infografías, comprar imágenes, hacer un vídeo del libro, aprender a subir el libro a Amazon KDP, validar cómo queda el epub (formato usado para el ebook), cómo vender en otras tiendas aparte de Amazon, pensar en algunos regalos… Sí, pensé en regalar unas tazas, y vamos, tengo algunas todavía en casa

Las famosas tazas. Nota el uso de mi libro de SQL 2000

Candidatos a ser portadas

Imagen para invitar a la cocreación del libro

También quedaba ver si alguién me podía ayudar, hablé con Jose Antonio Ortega (mi jefe, el «gurú») y con Isidro Ramirez (Responsable de RRHH) para pedirles que me apoyaran. La respuesta fue un sí rotundo.

Desde aquí las gracias por la confianza depositida.

Hasta que llegó el día, lancé el libro en diciembre, recuerdo que un día antes de la fiesta de Navidad de Axesor, en Granada.

No me puedo quejar, ha sido duro, pero muy, muy enriquecedor.

Y lo recomiendo. Escribir un libro te ayuda mucho, te hace aprender varias cosas, como por ejemplo, antes de lanzar tu libro debe pasar una revisión ortotipográfica, sí una revisión or-to-ti-po-gra-fi-ca, sí tuve que repasar algunas frases y aprender que no se dice «A grosso modo», sino «Grosso modo» (o eso me dijo el que contraté)

Han pasado casi 4 años, desde diciembre del 2016 hasta mayo 2020, o mejor dicho 40 meses desde que publiqué la primera versión.

Ahora toca actualizar el contenido y para ello estoy haciendo una encuesta.

Desde 2016 han pasado muchas cosas, como por ejemplo:

• Los clubes con App o mejor dicho «Solo App» han crecido y creo que serán la norma.
• Uso de fuentes externas para enriquecer la información de clientes. Los Data Lake son claves en estos procesos.
• Los clubes de fidelización han servido no solo para fidelizar (obviamente), sino como fuente de información muy valiosa para reducir costes en otras áreas de la empresa (por ejemplo buzoneo)
• La actual crisis sanitaria ha hecho que los canales online ganen protagonismo.
• El comercio electrónico ha llegado para quedarse empujado por la crisis de Covid-19
• La apertura del canal offline (tiendas) tendrá nuevas características en la experiencia de compra dentro de la «nueva normalidad» que deberemos vivir hasta que la vacuna llegue a toda la sociedad.
• Gestionar citas se convertirá en una tarea nueva, aparte de las tareas relacionadas con la limpieza y distanciamiento social.
• Y un largo etcétera.

Por eso, ahora toca mejorar el libro, y para eso cuento contigo, para saber qué debo escribir en la nueva versión, edición del libro.

A continuación podrás verás la encuesta que he preparado:

La entrada Nueva edición «Cómo diseñar un club de fidelización rentable» aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

En esta segunda clase del Curso de Marketing Relacional, veremos los conceptos tecnólogicos que debe saber cualquier persona que trabaje en las áreas de análisis de clientes, de ventas o marketing.

El contenido que veremos será:

• Fuentes de información: trata los orígenes de datos que podremos incorporar para analizar mejor a los clientes
• Entornos tecnológicos: se puede dividir de diferentes maneras, la forma que me gusta verlo es clasificarlos desde una visión estratégica, es decir sistemas de información que usan las áreas de negocio que toman decisiones estratégicas, hasta la visión muy operativa, digamos casi de «data-entry», es decir, sistemas orientados a la captura y almacenamiento de datos.
• Arquitectura clave en Marketing Relacional: donde veremos la importancia de contar con el CRM, Datamart de Clientes, módulos de Data Mining y Cuadros de Mando o Dashboard. Esta parte tiene como objetivo demostrar que no necesitamos contar con todos las fuentes de información, sino, que hay fuentes y entornos que nos hacen el «80/20». Si quieres conocer más detalles puedes ver el artículo «Cuatro módulos clave en Marketing Intelligence»
• Entornos analítico para el análisis de clientes: Este apartado busca comunicar de una forma esquemática como es el flujo de información, desde los datos iniciales, los procesos ETL, su volcado en el Datamart de Clientes y su explotación para la toma de decisiones.
• Entornos que transforman los datos en información y conocimiento: en este sentido, tenemos OLAP como sitema que concentra un amplio abanico de datos, Data Mining o Alertas, entre otros. Las alertas tienen un papel muy relevante en el uso de fuentes Big Data.

A continuación te dejo la segunda clase

Si te has perdido la primera clase, a continuación te dejo el vídeo

Espero que te aporte y cualquier duda o consulta, estoy a tu disposición.

Nos vemos en la siguiente clase

Si quieres que te avise apenas publique las siguientes clases suscríbete (también accederás al contenido premium)

La entrada Curso de Marketing Relacional – clase nº2 – Tecnología en Marketing aparece primero en Estrategias Ninja de Clienting & Big Data.

Después de varias semanas preparando el lanzamiento de mi primer curso de Marketing Relacional, por fin puedo decir que casi-casi lo he lanzado. En esta clase, la primera, veremos:

• Propuesta de Valor:
• Cuál es el objetivo del área de Marketing Relacional y los nombres con los que se conoce.
• Estrategias de Crecimiento

Clase 1 – Propuesta de Valor y Estrategias de Crecimiento

Este video es la ultima versión del curso. Después de más de 20 intentos, ha salido algo regular

A continuación podrás ver la clase 1

Tus críticas, comentarios o sugerencias son siempre bienvenidas.

Así que si echas en falta algún concepto o quieres que desarrolle con más detalle, estaré encantado de añadirlo.

Puedes dejar tus comentarios directamente el youtube o al final de este post.

Contenido del curso de Marketing Relacional

El curso tendrá 4 capítulos con 10 clases donde cada clase tendrá su caso práctico.

El capítulo nº1 "Introducción a la gestión de clientes" tratará propuesta de valor y conceptos de Marketing Relacional para la toma de decisiones

En el capítulo nº2 "ABC del Marketing Relacional" veremos el enfoque de la fidelización y su impacto en el área de sistemas de información

El capítulo nº3 "Estrategias del Marketing Relacional" tratará sobre estrategias de segmentación, valor económico de clientes y tácticas de desarrollo de clientes

En el capítulo nº4 "Plan de Desarrollo de Clientes" veremos políticas del plan de clientes y el plan de desarrollo de clientes.

Aquí podrás ver más sobre el curso de Marketing Relacional

Clase 2 – Conceptos de Marketing Relacional

La clase 2 del curso de Marketing Relacional tratará conceptos clave, como por ejemplo:

• Fuentes de información
• Entorno de sistemas
• Pasillo de Cliente
• Multicanalidad
• Bases de datos
• CRM, ERP y SCRM
• Segmentación de clientes
• Big Data aplicado a Marketing Relacional

A continuación podrás ver el esquema con los conceptos a tratar

Las segunda clase es contenido premium y es exclusivo para suscriptores

Gracias por compartir

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