Articular correctamente distintos aspectos del marketing operacional son esenciales para generar un negocio exitoso y sostenible enfocado en el cliente.
Las fases del ciclo de vida de un cliente son 5: Adquisición, Conversión, Crecimiento, Retención y Reactivación. Con el fin de aumentar las ventas de un producto o servicio, a clientes nuevos o existentes, será indispensable conocer en qué fase se encuentran los consumidores.
Igual que un producto es sujeto de análisis y sabemos que tiene un ciclo de vida compuesto de 4 fases diferenciadas (Introducción, Crecimiento, Madurez y Declive), y en función de la situación en la que se encuentre llevaremos a cabo unas acciones decisiones u otras, en el caso de los clientes sucede igual.
Es imprescindible, a la hora de decidir qué hacer o cómo llegar a un cliente o conjunto de clientes concreto, conocer en qué situación se encuentran, ya sea para el lanzamiento de un producto nuevo o para potenciar las ventas de uno existente.
Las fases del ciclo de vida de un cliente, en detalle:
• Adquisición: El cliente adquiere por primera vez el producto (ya sea por que es producto nuevo, como si éste ya existía pero por promoción, descuento, oferta, recomendación... se ha visto motivado a probarlo).
• Conversión: Al cliente que probó nuestro producto, le ha gustado, y ha pasado de comprar a la competencia a compararnos a nosotros.
• Crecimiento: Por recomendaciones de nuevos clientes "convertidos", es decir, que han cambiado de otras marcas a la nuestra, conseguimos más seguidores o clientes. Además, estos clientes, al quedar satisfechos, aumentan el consumo de ese producto.
• Retención: El cliente es fiel a la marca, se habitúa a comprarnos a nosotros. En este caso, deberemos de llevar a cabo campañas de fidelización para no provocar que, ante posibles "ataques" o campañas de la competencia, nos quiten cuota de mercado y comencemos así a perder clientes.
• Reactivación: Los clientes son atraídos por la competencia, ya sea por falta de acciones nuestras, como por lanzamientos y campañas atractivas por parte de empresas competidoras. Es imprescindible saber detectar a tiempo esta fase, ya que de no ser así, recuperar clientes "convertidos" a otras marcas puede resultar muy difícil si el producto o servicio de la competencia consigue fidelizarlo. Ante esta situación, deberemos reactivar nuestras campañas y estrategias para no perder clientes.
Definir y mapear este viaje del consumidor permite entender todo el proceso de compra, cuáles son las necesidades en todo momento del buyer persona, cómo investiga y qué tipo de información necesita en cada fase para poder avanzar.
¿Qué es el “Customer Journey” del cliente?
Un mapa del recorrido del cliente es una representación visual del recorrido del cliente (también llamado recorrido del comprador o recorrido del usuario). Le ayuda a contar la historia de las experiencias de sus clientes con su marca en todos los puntos de contacto. Ya sea que sus clientes interactúen con usted a través de las redes sociales, el correo electrónico, el chat en vivo u otros canales, el mapeo visual del recorrido del cliente ayuda a garantizar que ningún cliente se escape por las grietas.
Este proceso también ayuda a los líderes empresariales B2B a obtener información sobre los puntos débiles comunes de los clientes, lo que a su vez les permitirá optimizar y personalizar mejor la experiencia del cliente.
Por tanto, necesitamos tener muy bien definidos nuestros buyer personas antes de poder construir el customer journey. Como habrás leído, el buyer persona es el perfil de cliente ideal en el que nos basamos para crear una estrategia de inbound marketing, ya que todos los contenidos y acciones giran a su alrededor. Si quieres más información sobre el buyer persona, no te pierdas este post.
Además, la definición del customer journey también nos puede ayudar a conocer mejor nuestros buyer personas y a sacarles más partido. ¿Cómo?
Uno de los elementos centrales del buyer persona son los “pain points”, que pueden ser:
- Frustraciones
- Ineficiencias
- Necesidades
- Problemas
- Motivaciones
- Oportunidades perdidas
- Costos excesivos
Puede que un buyer persona tenga un “pain points” determinado, que varios buyer personas lo tengan o que todo el mundo en la empresa los tenga.
La incidencia del Customer Journey (por ende del Costo de Adquisición) tiene implicancia directa en el Valor del Cliente para la organización.
Necesitamos tener muy bien definidos nuestros buyer personas antes de poder construir el customer journey
Customer Lifetime Value (LTV)
El Lifetime Value (valor de por vida o vida útil del cliente) del cliente también se puede definir como el valor monetario de una relación con el cliente a lo largo del tiempo en toda la relación comercial que haya entre el cliente y la empresa.
Para calcular el valor de la vida útil del cliente, debe calcular el valor de compra promedio y luego multiplicar ese número por la tasa de frecuencia de compra promedio para determinar el valor del cliente.
En resumen, representan en el valor presente (VAN) de los flujos de efectivo futuros proyectados de la relación con el cliente. Pero claro, esta metodología, asume que todos los clientes se comportan de la misma manera. ¿Sus clientes, se comportan todos iguales?
Sin embargo, el LTV cliente es un concepto importante porque anima a las empresas a cambiar su enfoque de las ganancias trimestrales a la salud a largo plazo de sus relaciones con los clientes. El LTV del cliente es una métrica importante porque representa un límite superior en el gasto para adquirir nuevos clientes. Por esta razón, es un elemento importante en el cálculo de la recuperación de la inversión en publicidad -ROAS (Return on Advertising Spenditure)- (ver aquí) invertida en el modelado de la estrategia de captación de clientes.
La determinación del LTV requiere de, al menos, la determinación de la vida promedio (medido en tiempo) en que un cliente permanece con nosotros. Para aumentar el LTV se pueden proponer tres simples estrategias:
- Aumentar el tiempo promedio
- Aumentar el valor neto sobre unidad de tiempo (subiendo el ticket o mejorando el margen)
- Una combinación de las dos anteriores
Variables que afectan el cálculo del LTV
• Tasa de abandono (churn o attrition): porcentaje de clientes que finalizan su relación con una empresa en un período determinado. Uno menos la tasa de abandono es la tasa de retención. La mayoría de los modelos se pueden escribir utilizando la tasa de abandono o la tasa de retención. Si el modelo utiliza solo una tasa de abandono, se supone que la tasa de abandono es constante durante la vida de la relación con el cliente.
• Tasa de descuento: el costo de capital utilizado para descontar los ingresos futuros de un cliente. El descuento es un tema avanzado que con frecuencia se ignora en los cálculos del valor de vida útil del cliente. La tasa de interés actual se utiliza a veces como un sustituto simple (pero incorrecto) de la tasa de descuento. En dólares, es razonable estimar un 8%.
• Margen de contribución: Cual es la contribución neta del cliente promedio por unidad de tiempo, o en su defecto, por el total del tiempo del LTV.
• Costo de retención: la cantidad de dinero que una empresa tiene que gastar en un período determinado para retener a un cliente existente. Los costos de retención incluyen atención al cliente, facturación, incentivos promocionales, etc.
• Periodo: la unidad de tiempo en la que se divide una relación con el cliente para su análisis. Un año es el período más utilizado. El valor de vida útil del cliente es un cálculo de varios períodos, que generalmente se extiende de 3 a 7 años en el futuro. En la práctica, el análisis más allá de este punto se considera demasiado especulativo para ser confiable. El número de períodos utilizados en el cálculo a veces se denomina horizonte del modelo.
Mediante algoritmos de Machine Learning se puede tener estimaciones personalizadas del LTV y del comportamiento para cada cliente, logrando generar experiencia personalizadas.
Un enfoque más preciso que el anterior es a través del Machine Learning. Los algoritmos de machine learning aplicados al análisis del Customer Lifetime Value parten del histórico de datos para realizar predicciones e inferir el comportamiento de los clientes, con el fin de estimar el número de compras que van a efectuar en el futuro. De esta manera, mediante aprendizaje automático se pueden tener para cada cliente una estimación personalizada de su LTV y de su comportamiento futuro de compra. ¿No es esto genial?
La ventaja estratégica que otorga el uso del machine learning en este ámbito es la capacidad de optimizar la estrategia de marketing actual haciendo hincapié en el largo plazo.
En definitiva, si bien puede parecer un poco complejo al inicio, el desarrollar estrategias basadas en el LTV es mucho más sencillo de lo que parece, y sobre todo, te dará información precisa y certera para mejorar tus estrategias de crecimiento sostenido en el tiempo.
Si quieres saber mas o evacuar alguna duda, puedes escribirnos a [email protected]
