Un problema habitual es que a pesar de almacenar datos acerca de sus clientes, las organizaciones no llegan a conocerlos. Así pierden oportunidades que resultarían provechosas tanto para el cliente como para la empresa.
Como se muestra a continuación, en ocasiones no es necesario contar con grandes sistemas de Business Intelligence y plataformas de análisis de datos. Para esto solo se requieren los datos de ventas de la organización y mediante los siguientes tres pasos es posible perfilar a los clientes.
El primer paso es definir qué es un cliente para la organización. Suena simple, pero muchas veces no se tiene una visión clara y menos común del concepto cliente. Por ejemplo, clientes ¿son aquellos que han comprado en los últimos 12 meses?, ¿son aquellos que se han contactado con la empresa?, ¿son aquellos que alguna vez pagaron por el servicio pero que ahora están inactivos?. Aunque después el criterio de “cliente” cambie, es requisito definir quiénes son, para identificarlos en los datos. Con esto ya se tiene el primer indicador que es la cantidad de clientes que tu organización tiene.
El segundo paso es perfilar esta cartera de clientes. Es necesario calcular dos indicadores: el primero es el monto promedio de consumo y el segundo es la frecuencia promedio con que consumen. Para cada cliente, se suman todas las ventas asociadas y se divide por la cantidad de boletas; la cantidad de boletas se considera además como la frecuencia de compra del cliente. Luego se promedian y se obtiene el monto promedio de consumo y la frecuencia promedio de la base de clientes.
Y el tercer paso es comparar los indicadores de cada cliente versus los promedio de la base, tanto para el monto promedio como la frecuencia de compra. Esto resultará en la clasificación de clientes sobre y bajo el promedio de compra; y sobre y bajo el promedio de frecuencia de compra. El resultado es que aquellos clientes que se encuentre sobre los dos promedios serán los mejores clientes para la organización; aquellos sobre el monto promedio pero bajo la frecuencia promedio serán buenos clientes pero esporádicos; aquellos clientes bajo el monto promedio pero sobre la frecuencia promedio serán clientes que prefieren la organización; y aquellos clientes bajo el monto promedio y bajo la frecuencia promedio tienen un comportamiento incierto por lo que si es necesario priorizar esfuerzos de retención y gestión de clientes habría que gestionar los tres grupos anteriores primero.
Al tener clasificados a cada cliente en cada uno de los 4 grupos es posible gestionarlos y conocerlos de mejor forma. Una característica de este tipo de análisis es que identificará a los mejores clientes en el grupo sobre ambos promedios. Y se encuentra, generalmente, que este pequeño porcentaje de los clientes realizan el mayor aporte al total de ventas.
Este simple método de conocer a los clientes es conocido como RFM en referencia a los términos Recencia, Frecuencia y Valor Monetario (Monetary Value en inglés). El caso presentado corresponde a una variación utilizando los promedios.
