En el estudio de IESE “Descubriendo la lealtad del consumidor a través de la IA” que ponía de manifiesto la importancia crítica de los programas de fidelización en la estrategia futura de todas las empresas, los profesores Nueno y Urien, autores del trabajo, plantean en él la necesidad de impulsar las estrategias de fidelización de clientes y propugnan la utilización eficiente de los programas de lealtad, incorporando toda la riqueza de datos que el entorno y el contexto pueden aportar y soportando todo ello con los avances tecnológicos proporcionados por la IA y el ML.
El estudio, centrado en la evolución del mercado español después de la pandemia, en algunos de sus sectores más relevantes, finaliza con una serie de conclusiones/recomendaciones (en cursiva) que nos proponemos repasar en este artículo.
1. Los cambios en el comportamiento del consumidor durante los últimos años han impactado de forma negativa en la lealtad del consumidor para las marcas, pero de manera positiva en la apertura a nuevas opciones para este. Se trata, sin duda, de una gran oportunidad para que las empresas vuelvan a pensar en sus programas de lealtad.
Repensar las nuevas opciones y oportunidades en un contexto que favorece más que nunca la infidelidad es una recomendación que no puede pasar por alto ningún enfoque de cliente. La variedad de canales de distribución da mayor libertad de compra y mayor facilidad para hacer comparaciones. Pero la disponibilidad de tecnologías y capacidades de análisis permiten conectar todas las interacciones y extienden las fronteras de la relación más lejos y de forma ubicua en esa red compleja de opciones.
2. La lealtad del consumidor está íntimamente relacionada con la experiencia del cliente, que, a su vez, depende del contexto de este.
Todos los esfuerzos para informar, vender y satisfacer las expectativas del cliente cristalizan en una valoración final más o menos consciente que se consolidan tras la suma de experiencias individuales en cada interacción. El NPS no es ni más ni menos que la resultante de esa experiencia. Métricas de comportamientos y valoraciones expresarán también de forma más específica el estado de la relación. Pero la experiencia depende del contexto, es decir, es una percepción adquirida individualmente y por tanto debe abordarse de manera personalizada. La relación estrecha lealtad-experiencia y cómo se influyen en los dos sentidos es un punto muy relevante de estas conclusiones.
3. Los programas de fidelidad deben obedecer a un propósito bien trabajado y definido e intensificar su foco en las variables de gestión.
La conexión con la estrategia de la marca se da por sentada en cualquier diseño de programa, pero los autores advierten que no se presta la atención necesaria a este aspecto, tanto en el diseño inicial como en la actividad del día a día y la dinamización de su gestión. Si el diseño inicial es adecuado, lo que se necesita es mantener actualizado este propósito y poner más foco en las variables de gestión y en el seguimiento de los kpi’s.
4. La aplicación de modelos de IA y ML a datos propios y el enriquecimiento con datos de terceros permite obtener un mayor conocimiento de las variables internas, el entorno y el contexto que pueden influir en las decisiones de lealtad de los clientes.
Las “nuevas nuevas-tecnologías” no solo permiten, sino que en la práctica obligan a mantener actualizado el arsenal de instrumentos de conocimiento, análisis y accionabilidad de los datos disponibles, que cada vez son más, más dinámicos y más complejos, como lo es el entorno comercial de los clientes. La tecnología no es una variable estática destinada a resolver los problemas de hoy, sino que deberá tener un enfoque evolutivo capaz de ampliar la visión de cliente para ser eficaz.
5. Es necesario contextualizar la lealtad del consumidor dentro del perfil de estos, según su región, edad, nivel de ingresos, estilo de vida…; cada clúster se comporta de manera diferente, y ello requiere procesar y analizar cientos de parámetros con la ayuda de la IA.
El contexto no lo es todo, pero el contexto sumado al comportamiento individual con máxima recencia de datos analizados sí que lo es. La tecnología es imprescindible para abordar esa oportunidad y clarificar esa complejidad.
6. El futuro de la lealtad del consumidor estará marcado por la capacidad de las empresas para personalizar, adaptarse y reducir la fricción.
Personalizar, adaptarse y reducir la fricción. Hay muchos objetivos a perseguir en cualquier programa de fidelización, pero ¿acaso no son esos tres algunos de los más importantes a tener en cuenta? Pues si no se camina en esa dirección se está perdiendo el tren del futuro.
7. La IA permite una personalización avanzada, facilitando interacciones más fluidas y sin fricciones. Las empresas que la utilicen para adaptarse a los hábitos y emociones de los consumidores lograrán una lealtad más fuerte, superando los métodos tradicionales de vinculación con estos.
Adaptarse a los hábitos y a las emociones de los clientes suena verdaderamente retador para cualquier estrategia de negocio, pero es cada vez más imperativo. Facilitar las interacciones y reducir fricciones son un instrumento eficaz para conseguirlo. Proyectarse hacia el futuro utilizando las capacidades de la marcará el camino para consolidar y hacer más fuertes las relaciones entre las marcas y los clientes.
8. La evolución de la IA es rápida y su adopción masiva traerá grandes cambios en la forma en que las empresas operan. Las que se adapten con velocidad a esta tecnología estarán mejor posicionadas para captar y retener consumidores en un mercado competitivo que valorará, cada vez más, la personalización y la eficiencia operativa.
Todo va muy deprisa. Los cambios se están produciendo en tiempo real y la necesidad de incorporar todas las herramientas disponibles para competir en el mercado es indiscutible, porque está demostrado que existe una demanda clara de personalización y eficiencia operativa, o, lo que es lo mismo, existe un déficit real de personalización y eficiencia. Y eso suena verdaderamente a intervención urgente.
9. Las fuentes de datos externas (3rd party data), por ejemplo, de banca o de operadoras de telecomunicaciones, son fuentes objetivas y fiables para analizar la lealtad.
Contando con la tecnología apropiada y datos propios, es, decir el 1str party data, el papel de los datos externos puede adquirir una nueva relevancia, muy diferente de la que tuvo en el pasado. Se trata de enriquecer la visión de cliente, los instrumentos de actuación y la toma de decisiones con insights y capacidades analíticas inéditas hasta el momento, pero que pueden ser decisivas para tener una perspectiva más rica y comprensiva.
10. Las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, pese a los innegables beneficios que brinda la IA, son un desafío importante.
De nuevo, atención, el gran tema de la privacidad y la transparencia en el uso de la información. Una buena base de datos “propietaria” con claros consentimientos de los clientes, seguirá siendo la piedra angular de cara a la utilización de los datos de diversas procedencias. La cautela en el uso de las capacidades que proporciona la tecnología IA será del máximo nivel.
11. Las tecnologías como la computación perimetral y los gemelos digitales permiten a las empresas personalizar sin comprometer la privacidad, lo que resulta esencial en un entorno regulado como el RGPD.
Nuevas capacidades permitirán enriquecer el proceso de toma de decisiones y la utilización de los datos. Paradójicamente, esas mismas capacidades, que podrían ser un riesgo, pueden también ayudar a mantenerse dentro del perímetro de la legalidad.
12. El análisis del share of wallet es una medida óptima para la evaluación del éxito de los programas de fidelización, lo que requiere de herramientas basadas en datos externos que permitan aportar una visión completa del sector o la categoría y externa a la propia marca.
El porcentaje del gasto que cada cliente lleva a cabo en una marca es una métrica tradicionalmente difícil de establecer con un mínimo de precisión, es decir, se usa poco porque es poco accesible, no porque no sea de gran utilidad. Los programas de fidelización pueden establecer medias de gasto de los clientes activos y compararlos con las medias globales de la categoría. De esta forma se puede establecer un market share estimado de sus usuarios, pero, además, cada vez va a ser más asequible y necesario manejar un ecosistema de datos que relativice y ponga en contexto el éxito de un programa en relación con la actividad de las empresas competidoras a nivel sectorial o de categoría para obtener un share of wallet mucho más preciso.
En definitiva, y resumiendo, la fidelización como estrategia, los programas de fidelización como instrumento y la tecnología como facilitador son tres vectores esenciales en los enfoques de cliente futuros para cualquier empresa tal y como muestra el estudio “Descubriendo la lealtad del consumidor a través de la IA” IESE Business School Cátedra Intent HQ de Cambios en el Comportamiento de Consumidor.
En Inloyalty, con nuestra larga experiencia, metodología de trabajo y know how, ayudamos a las marcas a avanzar consistentemente en la dirección de esos tres vectores de futuro.
