Como era un buen niño, hacía los deberes, me lo comía todo y no rompía demasiadas cosas, mis padres me regalaron una bicicleta. Me pasaba en ella horas y horas con una ilusión desbordante. Sólo soñaba con que desaparecieran las dos pequeñas ruedecitas laterales que mantenían la bicicleta estable; delataban mi impericia.
Mi abuelo decidió enseñarme. Quitó las ruedecitas “ortopédicas” y salimos a la calle. En una acera ancha de una avenida él -con infinita paciencia- sostenía el sillín mientras yo pedaleaba. Mi instinto me hacía mirar hacia los baches y obstáculos cercanos a la rueda delantera – así los podía sortear. Sin embargo, él me decía “mira adelante, mira lejos” con la misma insistencia, como con la que yo le desobedecía.
Cansado de mi proceder, paró de golpe la bicicleta y me dijo con tono severo que, o le hacía caso, o dejaba de enseñarme. Con sólo pensar en la vergüenza de volver a necesitar las ruedecitas laterales, decidí -contra mi lógica- obedecerle.
Al cabo de dos minutos oí su voz a lo lejos: “¡Lo haces muy bien!”. Había aprendido.
Métricas habituales
El retail es una actividad en la que, como se obtiene tan rápidamente la respuesta a las acciones (por ejemplo, se observa en poco tiempo si una determinada presentación funciona o no), el riesgo es practicar la profesión mirando a la rueda delantera, es decir, de forma cortoplacista.
Probablemente una de las métricas más comunes en retail, sea cual sea el sector o el país, es el importe del ticket medio, es decir el promedio de las transacciones. Llevo más de tres décadas en contacto con empresas que venden al público y todavía no he encontrado una persona directiva que no sepa de memoria tal indicador.
Y por supuesto, también todos conocen las ventas del periodo, así como la facturación en relación al mismo periodo del año anterior, y la desviación con el presupuesto.
Todos estos indicadores tienen la ventaja de que son muy fáciles de obtener y de usar. Pero tienen un inconveniente: se ve el negocio como una secuencia de fotos, en lugar de dinámicamente, como una película.
En la mayor parte de las empresas de retail (ej. un supermercado, un banco, una peluquería, un bar, una boutique, una tienda online, unas líneas aéreas, etc.) se busca no sólo que una persona venga y compre una vez, sino que se convierta en cliente asiduo, incluso en fan.
Y las métricas habituales no tienen en su ADN este enfoque de largo recorrido.
Largo alcance
Si un cliente que compra cada semana 50 € en nuestra tienda, se enfada y no vuelve porque no hemos atendido adecuadamente su reclamación, el sentido llamado común nos dice que perdemos mucho más que 50 €. Sin embargo, ¡cuántas veces hemos visto o sufrido esta miopía de gestión, alegando que el cliente no tenía razón en su queja!
Atender una queja -abonando la reclamación- vendría a ser como un banco que invierte dando un crédito, con la esperanza de que obtendrá un beneficio en base a los retornos periódicos posteriores. Para calcularlo existe la fórmula del Valor Actual Neto (VAN, o Net Present Value en inglés), que viene prefabricada en los programas habituales de hojas de cálculo.
Kotler (1974: 24), definió la probabilidad de tener un cliente a largo plazo como el valor presente del beneficio futuro esperado a lo largo de un horizonte temporal de transacciones con el cliente.
El valor del cliente a largo plazo
El “valor del cliente a largo plazo” (Customer Lifetime Value, CLTV) es una fórmula que va dirigida a saber cuánto vale cada cliente, en euros.
El CLTV es una forma de medir el valor presente de los futuros cash-flows atribuidos al patrón de consumo de un determinado cliente en nuestra empresa. Permite saber cuánto dinero puede llegar a aportar un determinado cliente en el futuro, si continua con los mismas pautas de compra como hasta ahora.
La primera vez en la que aparece el término Customer Lifetime Value en una publicación es por Shaw y Stone en su libro “Database Marketing” publicado en 1988, que incluye múltiples ejemplos.
No sólo puede usarse a nivel de un cliente, sino también de un segmento de clientes, por ejemplo, los más sensibles al precio, los más orientados a la rapidez, los que van a las tiendas de los centros comerciales, etc.
Obviamente, es preciso que la empresa en retail conozca los comportamientos de compra a nivel de cliente individual. Ese es uno de los principales propósitos de las “tarjetas de cliente”. Obviamente no es preciso que exista una tarjeta de plástico, sino cualquier método para identificar lo que hace un cliente.
La principal ventaja del CLTV respecto a las métricas habituales es que permite obtener una visión a largo plazo de la relación de los clientes con la empresa, y de este modo poder tomar decisiones estratégicas.
| Métricas habituales | CLTV | |
| Características | Es como una fotografía estática del momento concreto. Visión a corto plazo. |
Tiene pretensión de prospectiva. Visión de la actividad y de la relación comercial a largo plazo. |
| Función | Detecta los resultados actuales evaluando a los clientes por su comportamiento momentáneo. | Valora a los clientes por lo que pueden llegar a aportar, teniendo en cuenta los costes de captación y retención. |
| Aplicaciones | Útil en la toma de decisiones operativas que precisan rapidez. Se entiende fácilmente por todas las personas de la empresa. |
Útil para la toma de decisiones de planificación a largo plazo. También para decidir si invertir ocasionalmente en un cliente. |
| Ámbito | Normalmente son datos agregados. | Puede usarse en agregado, pero es ideal a nivel de cliente individual. |
Thomas, Reinartz y Kumar (2004) analizaron el comportamiento de un grupo de clientes a lo largo de 3 años. Observaron que el segmento más grande era el de los clientes más fáciles de adquirir y de retener. Éstos representaban el 32% del total de clientes, pero sólo daban el 20% de los beneficios. En cambio, el 40% de los beneficios venían del 15% de los clientes, el grupo más pequeño, difícil y caro de captar, pero fácil de retener si se les daba lo que precisan.
Quien desee aplicar esta métrica puede hacer una simulación en esta página web de Harvard B.S.
La fórmula completa puede bajarse en forma de hoja de cálculo de esta web de Harvard B. S con la colaboración de Microsoft.
Implicaciones
No he conocido una empresa en retail que diga que no está o que no quiere estar centrada en los clientes. Sin embargo, en la práctica me parece que la mayoría saben más de categorías de producto, que de clientes. La mayoría disponen de directivos responsables de gestionar las distintas categorías de productos o de enseñas, pero he visto muy pocas que tengan “managers de clientes”.
La filosofía detrás de esta métrica es doble:
- Ya que la empresa vive del cliente, éste debe ser el centro. Por tanto debe ser entendido, correspondido, observado y medido.
- No se logra sostenibilidad económica viviendo del “pelotazo”, ni de la presión promocional, sino de que los clientes vuelvan. Así pues, hay que usar métricas que tengan en cuenta este enfoque dinámico y a largo plazo.
Las empresas en retail (y también la gran mayoría de las demás) han de entenderse a sí mismas como “campesinos de clientes”, como “agricultores” no de peras, sino de clientes.
Un nuevo cliente es una semilla que se siembra (coste de captación), se riega y abona (coste de mantenimiento), con la intención de que dé frutos (sus compras, medidas en cantidad, frecuencia y margen).
Si las empresas en retail se autopercibieran como “agricultores de clientes”, muchas disputas interdepartamentales desaparecerían, y lo más importante: los clientes sentirían más empatía con la cadena, que a partir de una promoción del 3×2.
Bibliografía
Kotler, P, (1974), Marketing during periods of shortage” Journal of Marketing, Vol. 38, Issue. Summer, pp 20-29.
Shaw, R. and M. Stone (1988). Database marketing, Gower, London.
Thomas, J. S.; Reinartz, W.; & Kumar, V. (2004) Getting the most out of all your customers. Harvard Business Review, Vol. 82, Num. 8, pp: 116 – 123.
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Lluis Martinez-Ribes
Fuente: Código 84, nº 173.
