¿Qué es realmente poner al cliente en el centro de la toma de decisiones de un negocio? Generalmente se utiliza el concepto de “ponerse en los zapatos del cliente” y creer que eso basta para generar mayor retención a partir de una experiencias más empáticas en su proceso de compra. Pero son pocos quienes realmente comprenden el valor de los datos y cómo este se posiciona como un activo fundamental para cualquier compañía para justamente ofrecer servicios y vivencias realmente excepcionales. 

Pensar en el cliente no solo se refiere al hoy o a su transacción más reciente; analizar qué está comprando y cómo lo está haciendo, reduce las posibilidades de generar estrategias a largo plazo, reduciendo la posibilidad de alcanzar los resultados esperados. 

Si el propósito es impulsar el crecimiento de forma sostenible y con proyección a futuro, no podemos omitir el Customer Lifetime Value (CLV) o, en español, “valor del tiempo de vida del cliente”. Esta métrica revela los beneficios que recibe una empresa por la relación que mantiene con sus clientes, cuyas interacciones le brindan información relevante para retener a aquellos que son más valiosos para el crecimiento del negocio.

Customer Lifetime Value (CLV) o Valor Presente Neto (VPN) de un cliente, es definido como el valor económico que este representa para la compañía en todo su ciclo de vida. Es decir, corresponde a la suma de los flujos de beneficios que el cliente generará para la compañía, descontados los respectivos costos a valor presente. 

A pesar de la simplicidad de esta métrica (un mero cuantificador del valor futuro de cada cliente), su implementación puede implicar distintos desafíos. En este artículo, ofrecemos cinco consejos de Google para las empresas que quieran empezar a considerar el CLV en sus mediciones y estrategias.

1. Pensar en Futuro

A pesar de la exitosa trayectoria de los modelos de CLV, pasar de un pensamiento de corto a largo plazo, sobre todo con una métrica predictiva, puede parecer arriesgado. ¿Qué ocurre si el modelo no funciona? ¿Y si mis clientes se comportan de forma distinta a los de otra empresa? El factor de descuento (determinar el valor de futuros flujos de ingresos) del modelo de CLV implica cierto nivel de incertidumbre. Para reducir esos riesgos, las empresas suelen sesgar el cálculo del CLV para adaptarlo a proyecciones de entre 6 y 12 meses.

Pero nuestra sugerencia es que no lo haga. Si limita la visión a futuro, su empresa podría perder oportunidades y clientes valiosos que, aunque no sean compradores frecuentes, garantizan volumen de ventas cada vez que eligen su tienda. Si su estrategia no está funcionando, le recomendamos usar modelos de CLV a corto y largo plazo, centrándose en las diferencias entre ambos. Algunas preguntas que debería hacerse: ¿Qué clientes o comportamientos perdería a corto plazo? ¿Puede adaptar sus estrategias de marketing para ganar clientes a largo plazo y, a la vez, responder a las presiones internas para conseguir beneficios de forma rápida?

2. No desglose los datos con tanto detalle

La combinación del machine learning con grandes cantidades de datos ha llevado a muchas empresas a crear perfiles de comportamiento sumamente detallados de sus mejores clientes, por ejemplo: “Existen en este mercado específico e interactúan con nosotros en este tipo de dispositivo los miércoles, de tres a cuatro de la tarde”. Aunque parezca contradictorio, ese nivel de precisión puede resultar contraproducente, ya que hay un número limitado de clientes similares que pueden presentar el mismo comportamiento. Si lo comparamos con el mundo de la pesca, diríamos que los resultados serían más productivos con una red que con una lanza.

Cuando quieras clasificar el comportamiento de los usuarios, tenga en cuenta el tamaño de sus audiencias potenciales: empiece buscando clientes que sean más valiosos que los que ya tiene y luego desglose la información sobre ellos, pero sin tanta profundidad.

3. Utiliza la estrategia adecuada en el momento oportuno

Aunque hay varios modelos estadísticos, como los de distribución binomial negativa -posicionado entre los favoritos por su precisión y estabilidad a largo plazo-, antes de hacer una predicción necesitas observar a los clientes durante diferentes periodos. Tenga en cuenta que esto puede dificultar la optimización de las pujas en las plataformas, que suelen necesitar una métrica de rendimiento cada pocos días.

Los anunciantes exitosos han adoptado el machine learning como medida transitoria para hacer predicciones más inmediatas, aunque menos detalladas. Sin embargo, vuelven a las técnicas tradicionales cuando la relación con el cliente lo permite. Esto indica que es necesario alternar entre el machine learning y los modelos estocásticos tradicionales, es decir, de variables aleatorias.

Fuente: Google

4. Nuevos tipos de clientes

La principal fuente de información para los modelos de CLV son los datos de marketing de tu empresa. Pero debe saber que se trata de información sesgada: se basa en los tipos de clientes que intentó adquirir en el pasado. Si sus acciones de marketing estuvieron enfocadas en compradores inmediatos, es posible que aquellos con más probabilidad de construir relaciones a largo plazo no representen una parte significativa de su conjunto de datos. Por eso, siempre debería reservar una parte de su presupuesto de marketing para buscar e interactuar con nuevos perfiles de clientes que puedan convertirse en una fuente de crecimiento a largo plazo. En otras palabras, puede que aún no haya encontrado a sus mejores clientes. Siga buscando.

5. Atraer nuevos colaboradores

Adoptar la métrica de CLV puede implicar desafíos dentro de su organización: ajustes de presupuesto, demoras en los análisis de rendimiento y necesidad de juzgar inversiones anteriores de forma más crítica. Para sortear posibles obstáculos:

a. Evitar hacer cambios a gran escala al principio.
b. Céntrase en la formación.
c. Ayudar a otros a entender la métrica y a aplicarla a su negocio.
d. Explicar qué beneficios aportará la experimentación.
e. Escuchar y analizar cómo está afectando a cada proceso.

Es posible que el recorrido sea lento y reflexivo, pero aumentará las probabilidades de que la estrategia funcione.

En lugar de adaptar su empresa a la implementación del CLV, puede probar formas de integrar esta métrica a su estrategia de marketing. Siga siempre las directrices y prácticas recomendadas, pero evita aplicar cualquier métrica de forma tan dogmática que perjudique los procesos y optimizaciones que tu empresa haya desarrollado. Recuerde que ha obtenido buenos resultados gracias a ellos: solo tienes que lograr que trabajen de manera integrada y evolucionen juntos.

Desde CustomerTrigger lo invitamos a descubrir un camino centrad en sus clientes, reflexionando en torno cómo logra que su compañía opera desde “afuera hacia adentro”, para lograr el óptimo desarrollo de ventajas competitivas sostenibles, a través de la descarga de nuestro Ebook Customer Lifetime Value.

Descargue nuestro E-book
Customer LIFETIME VALUE

Coordine con las mejores prácticas el Ciclo de Vida y Experiencia del Cliente.