Destruyendo el valor del cliente mediante Customer Analytics (I)

Hemos hablado ya de cómo el dato se está convirtiendo en el nuevo catalizador para la interacción con el cliente  y que, por ejemplo, puede mejorar la experiencia del fan. Recuperamos esta vez el mismo tema pero desde la perspectiva inversa: cómo el dato puede destruir el valor del cliente y, por consiguiente, el de la marca.

Dejadme que os cuente algunos caos de estrategias digitales ejecutadas pobre o inhábilmente, en los que datos y algoritmos juegan a contradecirse. Comenzaremos por una compañía aérea, uno de los sectores industriales donde el uso de datos masivos mejor sirve para captar y fidelizar clientes, establecer precios o diseñar productos y ofertas.

Los que me conocen saben que el avión y los aeropuertos son, en los últimos años, mi segunda oficina. Las compañías aéreas llevan tiempo capturando los datos de clientes a través de programas de fidelización y personalizando las ofertas que reciben, entre otros ejemplos. Tengo tarjeta de fidelización y me gusta ceder gustosamente mis datos, con la esperanza de percibir un retorno de la inversión en valor. Puesto que la gran mayoría de mis viajes son de trabajo suelo viajar solo, y sólo en algunas ocasiones señaladas viajo con mi mujer, las que coinciden con las vacaciones y las visitas más o menos periódicas a la familia.

Por cuestiones de proximidad y usabilidad, mi aeropuerto de preferencia es Heathrow y no suelo viajar con compañías low-cost, por lo que espero que el precio premium que pago frecuentemente a British Airways se traduzca en un mayor valor para mí como cliente.

Me he encontrado los dos últimos viajes una desagradable sorpresa y que me ha afectado de forma considerable al viajar con mi mujer. Por defecto, la asignación de asientos ya no es contigua e incluso tampoco en la misma fila. Esto dificulta por supuesto que durante el embarque hagas el tradicional trueque. El interés por cambiar de asiento para viajar juntos se traduce en un incremento de precio de 15 libras en el billete.

Como analista de datos, entiendo que debes usar estrategias para incentivar el gasto de tus clientes e incrementar el CLV o Customer Lifetime Value (un estupendo artículo de Gupta y otros), o sea el valor a largo plazo de su relación con la compañía (más y mejores compras, en definitiva, a lo largo de la vida). Incluso puedes haber modificado mínimamente el algoritmo de asignación para que el cambio de asiento no sea fácil de ejecutar. Sin embargo a todas luces aquí tenemos una estrategia objetiva de penalización para el cliente, lo que algunos llaman customer sacrifice (el gap entre lo que el cliente desea y lo que está dispuesto a aceptar).

En realidad, en este caso no estamos hablando de un castigo propiamente sino de la pérdida de una prestación adquirida desde hace tiempo (la de volar juntos). ¿O será que cuando viajo con mi mujer en realidad no quiero viajar con ella y no lo sabía… pero la compañía sí? A priori parece que estamos ante una estrategia mal ejecutada puesto que incluso penaliza a un usuario que por su categoría de viajero frecuente no debería afectarle este escenario. Añadamos el retraso en la salida y tendremos un cliente enfadado y más proclive a ser infiel (con la compañía aérea, quiero decir).

Es probable que detrás de este algoritmo para hacer difícil el trueque exista la peligrosa asunción (otro algoritmo) de que el cliente pagará y de que, finalmente, esta penalidad no reducirá sensiblemente su valor a largo plazo (o sea, que seguirá comprando, un nuevo algoritmo). Pues eso, los algoritmos los carga el diablo. ¡Ojo al dato!

Josep Curto es colaborador docente del Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data (MiB) de la UOC. Es además Director de Delfos Research, empresa especializada en investigación de los mercados de Business Intelligence, Business Analytics y Big Data.