Las técnicas más modernas de resolución ensamblan los identificadores de clientes individuales en el acto, en lugar de esperar a que se definan todas las relaciones por adelantado.
En una instancia avanzada de la resolución de la identidad, se comparan los valores de los identificadores de clientes, como la dirección de correo electrónico, el número de tarjeta de lealtad y el identificador de cookies, que se han recogido en cada evento. Esta técnica busca unir identificadores de clientes individuales en el acto, en lugar de esperar a que se definan todas las relaciones por adelantado. Esto ayuda a crear una identidad de cliente sólida rápidamente reuniendo los datos asociados con una persona determinada en todos los canales, fuentes de datos y momentos.
3. Medir y monitorear los índices de retención usando segmentos de comportamiento
Los impulsores de retención de clientes no son igual para todos. Por ejemplo, los factores que llevan a un cliente a abandonar a su empresa varían según cuánto haya avanzado en el ciclo que va desde la compra y la iniciación hasta la renovación o la repetición de una compra. Analizar los impulsores e índices de retención por segmentos de comportamiento (como etapa del ciclo de vida) aportará mejor información que la de analizar a todos los clientes combinados.
La deserción en las primeras etapas del ciclo de vida del cliente, como la compra o la iniciación, es de alto impacto, porque usted aún no ha comenzado a recuperar el costo de adquisición de ese cliente. En el comercio minorista o de servicios SaaS, de suscripción mensual, los altos índices de deserción en las primeras etapas del ciclo del cliente que, de inmediato, devuelven un producto o cancelan la compra en un plazo de 30 días podrían indicar problemas de usabilidad o de calidad de un producto.
Muchas empresas han descubierto que reducir la deserción en las primeras etapas del ciclo se resume a encontrar el producto indicado para el cliente indicado, y a mostrarle el valor del servicio rápidamente. Cuando el índice en estas primeras etapas es extremadamente alto, usted debe analizar las ventas y el embudo de marketing para ver si se está orientando al segmento de clientes correcto.
La deserción en la mitad del ciclo sucede cuando los clientes han utilizado el producto durante algunos meses y han tenido la oportunidad de evaluarlo, comprenderlo y experimentarlo.
Reducir la deserción en la mitad del ciclo implica mantener a los clientes comprometidos e interactuando con sus productos y también darles razones para volver. Esto es posible incorporando características nuevas, ofreciendo un buen servicio de atención de manera uniforme y manteniendo una comunicación frecuente.
La deserción al final del ciclo sucede cuando un cliente establecido, y con un largo historial de compra, decide cancelar su servicio. Para mantener comprometidos a los clientes a largo plazo, usted deberá reforzar sistemáticamente el valor más importante que tiene su producto. De ese modo, podrá incrementar más fácilmente la inversión que hacen sus clientes en la empresa utilizando el análisis del journey que ayuda a identificar oportunidades de up-sell y cross-sell.
4. Identificar a los clientes de riesgo para reducir la deserción
Aunque la segmentación de comportamiento suma, y mucho, a comprender a los clientes, la diferenciación no se da automáticamente. El próximo paso es identificar a los destinatarios correctos –los que presentan mayor riesgo de deserción– de manera de acercarse a ellos proactivamente.
Actualmente, las organizaciones están utilizando análisis del journey para perfeccionar la identificación de clientes de riesgo a fin de mejorar el índice de retención. Al comprender las preferencias de un cliente a partir de los datos y de las mejores formas de reducir la fricción en situaciones particulares, usted puede identificar y priorizar con mayor facilidad oportunidades de mejora.
Con algoritmos de machine learning y análisis predictivo, el software de análisis del journey puede identificar qué clientes son más propensos a desertar; esto proporciona datos valiosos para revertir la situación. Así es que se puede evaluar la probabilidad de riesgo de deserción mucho antes de que un cliente abandone la empresa, en lugar de esperar hasta que sea demasiado tarde.
5. Enfocarse en mantener a los clientes más rentables
Digamos la verdad: no todo los clientes son iguales. Y, si bien usted querría retenerlos a todos, los recursos son limitados. Debe enfocarse, entonces, en los más rentables primero.
El análisis del journey ocupa un lugar central en este esfuerzo, debido a que ofrece información detallada y cuantitativa de todo el journey del cliente: cómo interactuó con el producto, los problemas que tuvo y las resoluciones a cada paso.
El análisis también le permite agrupar a sus clientes en segmentos definidos por rentabilidad, propensión a abandonar su empresa y respuestas más probables a ofertas que lo animen a quedarse. De esta manera, usted puede reducir la deserción priorizando los recursos e interactuando proactivamente con los clientes que más importan a su negocio.
6. Descubrir oportunidades para generar lealtad
Los índices de retención realmente aumentan cuando una empresa recuerda a un cliente y lo trata con atención, consideración y empatía en todas sus interacciones.
No obstante, extraer insights entre miles de millones de interacciones a través de métodos de análisis tradicionales es un proceso lento y laborioso, y su uso se limita a un pequeño conjunto de problemas predefinidos.
Gracias a la inteligencia artificial (IA), el análisis del journey del cliente le permite examinar más profundamente datos mucho más grandes y complejos, y en consecuencia, descubrir oportunidades de mejorar la retención de clientes allí donde ni siquiera se le había ocurrido que debía mirar. El resultado: invierte el tiempo en priorizar esos insights en lugar de en limpiar y transformar los datos subyacentes.
El software de análisis del journey del cliente con tecnología IA buscará cada relación individual en los datos (sin que se le indique hacerlo explícitamente). Puede predecir la probabilidad de comportamientos futuros con gran precisión, mientras que busca en simultáneo los impulsores e inhibidores de retención.
Cómo puede identificar un banco los puntos de fricción que llevan a una deserción silenciosa (soft churn).
Este es un aspecto realmente importante de la retención de clientes en el sector bancario porque los clientes suelen reducir o suspender las operaciones con un proveedor de servicios financieros mucho antes de que se tomen el tiempo de retirar los fondos y de cerrar las cuentas.
Los equipos de CX de los bancos pueden utilizar análisis del journey para comprender mejor las causas de esta clase de deserción, por ejemplo, cuando disminuye la extracción de fondos en la cuenta de un cliente o cuando se suspenden los depósitos directos.
Por medio de los algoritmos de machine learning y análisis predictivo, el equipo puede visualizar cuáles son los journeys de alto impacto que llevan a la caída de depósitos en las cuentas de ahorros, la reducción de la actividad en la aplicación y la suspensión de los pagos automáticos.
Por ejemplo, al analizar el uso de la aplicación móvil, el equipo de CX podría descubrir que los factores que más contribuyen a la deserción silenciosa son los problemas de pago de cuentas y depósito de cheques en la aplicación. El banco puede usar este tipo de datos para justificar rediseñar la experiencia de la app a fin de mejorar la usabilidad, incrementar el engagement con la cuenta y, en definitiva, reducir el riesgo de deserción.
