Cómo usar los datos a favor de tus programas de lealtad
Llegar a tener clientes fieles puede ser algo complejo en un entorno tan saturado de alternativas y estímulos. Sin embargo, los programas de lealtad continúan siendo imprescindibles para generar relaciones a largo plazo.
Los programas de lealtad son las acciones y estrategias de marketing que buscan retener y recompensar el comportamiento de compra de los clientes existentes. Su propósito es conquistar su fidelidad de tal manera que adquieran nuestros productos o servicios de manera frecuente.
La clave para que los programas de lealtad sean exitosos es el conocimiento profundo de los clientes. Y lo único que nos permite tenerlo, en una economía como la actual, son los datos.
Programas de lealtad basados en datos: el camino hacia la fidelización
Supongamos que vendes vinos y te visitan unas mil personas al mes. ¿Sabes quiénes regresan? ¿Sabes qué tipo de cepa prefieren y en qué momentos? ¿Sabes si usaron bonos de descuento o si se inscribieron a tu recordatorio de ofertas? Los datos que aportan tus programas de lealtad te pueden dar esta información.
Estos son una herramienta perfecta para recopilar, agrupar y gestionar la base de datos de tus clientes. Dicha base de datos es heterogénea y tu objetivo es convertirla en un documento valioso, segmentado y cualificado. Por eso, recopilar los datos es solo una parte del proceso. Recuerda que estos solo agregan valor en la medida que puedas analizarlos y extraer conocimiento.
Según el último Barómetro de Fidelización de ESIC e InLoyalty, el 80% de los responsables de marketing consideran que las empresas con mayores capacidades de análisis de datos podrán fidelizar más a sus clientes. Y para el 60% es importante invertir recursos en la analítica de datos (Financial Food, 2019).
Es así como el big data y su análisis es la tendencia de los programas de lealtad exitosos. Hoy en día, saber lo que tus clientes quieren te hace inteligente, pero predecir lo que van a querer mañana te hace un líder en fidelización.
Beneficios del análisis de datos para agregar valor a los programas de lealtad
La analítica de datos te permitirá recolectar insights valiosos que te ayudarán a cumplir los objetivos de tu plan de fidelización. Estos son los mayores beneficios del uso de los datos y de la información de tus usuarios:
Mayor conocimiento de tus clientes
El vínculo que generas con tus clientes te posibilita tener una visión más profunda del perfil y su comportamiento. Estos te ayudan a entender qué los motiva, dónde compran o qué tipos de incentivos prefieren. Así, identificas que si un cliente fiel no volvió a comprar, por ejemplo, puedes enviarle una oferta específica para que regrese.
Personalización
Actualmente, los clientes demandan productos y experiencias personalizadas. Tener una visión más profunda del perfil y de los hábitos de consumo permite hacer una segmentación más precisa. Esto con el fin de crear recompensas o dar recomendaciones que se ajusten a lo que realmente desean. Por ejemplo, Rappi te ofrece puntos para redimir en tu restaurante favorito.
Mejor experiencia del cliente
Cuando implementas la omnicanalidad, puedes tener una visión más integral del cliente en todos los puntos de contacto. Puedes aprovechar esa información para diseñar programas de lealtad que superen las expectativas.
Sephora, por ejemplo, puede conocer mejor el perfil de sus clientas a través de sus diferentes canales. Su aplicación con inteligencia artificial les sugiere colores según el tono de piel. A través de la realidad aumentada, las chicas pueden probar el maquillaje antes comprarlo. En tienda, tienen a disposición iPads para ver tonos y colores. Y su programa de lealtad Beauty Insider ofrece ofertas, muestras y experiencias.
La información que recolectan en cada uno de estos canales, la aprovechan para lanzar nuevos productos, organizar eventos y realizar acciones de relacionamiento y fidelización.
Relación emocional
Los datos centrados en el cliente deben superar la relación transaccional. Usa los datos para generar experiencias emocionalmente relevantes con el fin de construir una relación duradera.
Por ejemplo, la marca Chipotle Mexican Grill comprendió que sus clientes optan por opciones sostenibles y conscientes. Ante las prácticas inhumanas en la industria de la carne, dejó de vender carne de cerdo por seis meses. En ese periodo, el restaurante aumentó la retención de clientes.
Respuesta en tiempo real
El análisis de datos facilita las acciones en tiempo real. Por ejemplo, lanzar una oferta, enviar un descuento para usar en una ubicación cercana o ajustar una tarifa.
Tendencias y tecnologías para la analítica de datos
De acuerdo con el estudio “Usos, evolución y tendencias en estrategias de fidelización”, los programas de fidelización deben usar los datos para conectar de manera intelectual y emocional con sus clientes. Para eso, es fundamental usar herramientas tecnológicas que permitan “analizar tipologías basadas en las emociones o el comportamiento, además de las tradicionales segmentaciones basadas en variables sociodemográficas” (Kantar, 2021).
Por lo tanto, se requiere el uso de plataformas que implementen inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para realizar una analítica de datos inteligente. Así se pueden cruzar los datos de diferentes fuentes y crear acciones automatizadas.
Ejemplos de programas de lealtad basados en datos
Nicola Arnese (2020), director de Customer Loyalty Solutions de Amadeus Corporate, explica que un programa de fidelización inteligente puede impulsar la recuperación de las aerolíneas. En este caso, los datos permiten crear una segmentación dinámica que permite identificar a los clientes potenciales para comprar viajes. El experto también señala que los programas de lealtad de las aerolíneas permiten acceder a muchos datos, tales como:
- Profesión, estilo de vida y hobbies.
- Búsquedas y reservas.
- Encuestas, puntos y duración de la membresía.
Con estos se pueden crear planes y beneficios con valor añadido. Esto es ir más allá de la acumulación de millas y ofertas actuales, y proponer una experiencia adicional que refleje la exclusividad.
Otro ejemplo en Latinoamérica es el de Glüky, compañía experta en programas de lealtad. En Glüky usamos herramientas y metodologías basadas en inteligencia artificial. De esta manera facilitamos el seguimiento, la interacción y el dinamismo de los datos de los clientes en una única plataforma. Y, por consiguiente, ofrecemos una visión completa que permite gestionar la recompensa, el relacionamiento, el reconocimiento y los resultados.
En pocas palabras, ¿por qué la analítica de datos es fundamental para construir programas de lealtad exitosos? Los datos por sí solos no sirven de nada. De hecho, algunos responsables de marketing aseguran que más que la cantidad de los datos, su efectividad está en la capacidad de analizarlos.
El valor de los datos radica en la medida de que aportan insights sobre el perfil y el comportamiento de nuestros clientes. De esta manera podemos crear programas de lealtad a la medida de sus demandas y exigencias. Para ello, es fundamental contar con herramientas tecnológicas que nos permitan recolectar y gestionar los datos de forma inteligente. Así se puede crear una experiencia de usuario positiva, diferenciada y personalizada.
Referencias bibliográficas
Arnese, N. (2020). Cómo los programas de lealtad inteligentes pueden impulsar la recuperación de las aerolíneas. Amadeus. https://amadeus.com/es/articulos/blog/como-programas-de-lealtad-inteligentes-impulsan-recuperacion-de-aerolineas
Contact Center Hub. (2020). 6 tendencias populares de fidelización de clientes. Parte II. https://contactcenterhub.es/6-tendencias-populares-fidelizacion-clientes-parte-2-2020-10-25254/
Financial Food. (2019). La importancia de los programas de fidelización para atraer y retener clientes. https://financialfood.es/la-importancia-de-los-programas-de-fidelizacion-para-atraer-y-retener-clientes/
Gestazion. (2017). Análisis de datos: clave del éxito de los programas de fidelización. https://blog.gestazion.com/an%C3%A1lisis-de-datos-clave-del-%C3%A9xito-de-los-programas-de-fidelizaci%C3%B3n
Kantar. (2021). Cómo será la fidelización hacia las marcas en 2021. https://www.kantar.com/es/inspiracion/marcas/como-sera-la-fidelizacion-hacia-las-marcas-en-2021
QuestionPro. (s.f.). Programa de lealtad. Qué es y cómo crearlo. https://www.questionpro.com/blog/es/programa-de-lealtad/
Redk. (2016). Qué aspectos son importantes para el éxito en los programas de fidelización. https://www.redk.net/es/aspectos-importantes-exito-programas-fidelizacion/
Rock Content. (2019). Programas de lealtad: cómo implementarlos para fidelizar clientes. https://rockcontent.com/es/blog/programas-de-lealtad/
Zendesk. (2020). Marketing de fidelización: 3 casos de campañas de fidelización y sus principales aprendizajes. https://www.zendesk.com.mx/blog/marketing-de-fidelizacion/
Zendesk. (2020). Ejemplos de omnicanalidad: 8 casos de grandes empresas.
