Cuando se habla de Inteligencia de clientes y de técnicas de datamining hay muchos directivos que se sienten perdidos. El lenguaje, muchas veces, nos pone este tipo de trampas. Es como cuando leemos una novela que nos ha gustado y después alguien hace una película con ella: normalmente la imaginación ha sido más poderosa durante la lectura y las imágenes del filme ya hecho no siempre se ajustan a nuestro gusto. En definitiva, nos cambian la historia y nos sentimos defraudados.

El lenguaje, insisto, a veces hace lo mismo. Se utilizan expresiones complejas y palabras sin traducir, generalmente del mundo anglosajón y de los negocios, y la imaginación de quien las escucha empieza a funcionar. Por supuesto que la Inteligencia de Clientes tiene procesos complejos y tiene, por detrás, mucha tecnología, pero ningún directivo tiene que manejar nada de esto. Lo único que debe saber es qué es y para qué sirve la Inteligencia de Clientes.

Y eso lo entiende enseguida. Les propongo un acertijo. Imaginen que una importante final entre equipos de fútbol se celebra en un gran estadio Azteca. Aunque no está lleno al completo, la gerencia del estadio ha contratado a tres empresas (llamémoslas A, B y C) para que abastezcan de comida y bebidas a los 80.000 aficionados que abarrotan las gradas.

Cuando termina el partido, la empresa B ha ingresado cinco veces más que la empresa C, y el doble que la empresa A. Las tres disponían de un número similar de vendedores (en torno a 50), del mismo público (todo el estadio), de productos muy parecidos (refrescos, bocadillos, helados...) y de idéntico margen de tiempo para desarrollar su proceso de venta (unas dos horas y media). En igualdad de condiciones, ¿por qué la compañía B ha recaudado sustancialmente más que sus rivales?

La respuesta está en cómo nuestra empresa ganadora ha enfocado el desafío:

• ¿Ha vendido más que las demás? Sí, pero sobre todo ha vendido mejor. Consciente de que no podía atender a 80.000 personas con sólo 50 empleados, ha decidido colocar sus productos más caros a aquellos aficionados con mayor poder de compra.
• ¿Cómo ha sabido quiénes eran estos clientes acaudalados? Dividiéndolos por tipo de grada y entrada. Dedujo que en el palco presidencial y en las tribunas aledañas se concentraban los bolsillos más pudientes.
• ¿Cómo repartió a sus vendedores? Destinó una minoría a las gradas más privilegiadas; envió otros pequeños grupos a las categorías de asientos inferiores y reservó a aquellos vendedores que se manejaban en inglés para atender a los numerosos extranjeros presentes en el estadio. Sin saberlo, y en su modesta escala, nuestra empresa de comidas y refrescos ha hecho “Customer Intelligence”. ¿De qué estamos hablando? La “Inteligencia de Clientes” es el arte de transformar en conocimiento toda la información que acumula una compañía sobre sus clientes, y de utilizar este conocimiento para la toma de decisiones estratégicas.

Técnicas de análisis

Todo el mundo ha oído hablar de CRM y de cómo esta tecnología sirve para ordenar la información sobre clientes dispersa en una empresa. El Customer Intelligence, también llamado CRM analítico, va más allá. Es un conjunto de técnicas de análisis que, combinando datos internos de la empresa con fuentes de información externas, permite obtener conclusiones que ayudan a los directivos a adoptar decisiones estratégicas. Como un alambique, la Inteligencia de Clientes sirve para destilar toneladas de información y transformarlas en esencia.

Un estudio reciente ponía hace no mucho el dedo en la llaga. Elaborado entre cien ejecutivos de las principales compañías europeas de distribución, el informe asegura que, aunque el 68% de estas empresas cuenta con datos sobre más de la mitad de sus clientes, el 73% de sus directivos carece de mecanismos para darles una aplicación práctica. Las técnicas de Customer Intelligence vienen a suplir esta carencia, aportando conclusiones reales, basadas en datos científicos.

Volver a nuestra empresa B nos ayudará a entender más estas técnicas. Si nos fijamos, su primer paso fue diseñar una estrategia clara de clientes (“vender los productos más caros a los consumidores más rentables”). A continuación, segmentó correctamente su público, y ubicó geográficamente a sus clientes potenciales (“los más pudientes son los de entrada más cara y se sitúan en determinadas áreas”). Por último, optimizó su red de ventas (unos pocos vendedores para la “zona VIP”; la mayoría, repartidos por categorías de asiento; y los más hábiles, en un segmento de público, el extranjero, no explotado por la competencia).

El Customer Intelligence permite, en definitiva, responder a las preguntas existenciales de cualquier empresa competitiva: ¿Cuáles son mis clientes más rentables? ¿Qué clientes pueden irse a la competencia? ¿Cuáles estoy compartiendo con mis rivales? ¿A quiénes merece la pena fidelizar? ¿Dónde ubico mis oficinas? ¿Cómo hago que mi red de ventas rinda más y mejor? ¿Podrían sus compañías contestar por sí solas a estas preguntas?.

Ideas nuevas

La materia gris suele ser escasa, porque eso hay que buscarla en cualquier lugar, independientemente del sector donde la empresa desarrolle su actividad. Una de las mejores formas es analizar las mejores prácticas en otros mercados o incluso con perfiles de consumidores distintos al nuestro. De hecho, el 80% de la innovación rentable y con ventajas reales proviene de adaptaciones de lo que ya existe en otros países o sectores.

Otro aspecto fundamental es la implementación de los fenómenos de innovación. Hay que involucrar a toda la empresa para que llegue por completo a cada estrato de la organización, desde la gerencia hasta la operativa del negocio. Esto supone un fuerte cambio cultural, pero predispone por completo a la generación de ideas nuevas.

Albert Einstein, al recibir el Nobel de la Paz en 1921, dijo “prefiero ser un optimista y estar equivocado, que ser un pesimista y estar en lo cierto”. Estoy convencido que empresas y directivos acabarán dándose cuenta de que el cliente es su único activo, y que hay que dedicarles toda la inteligencia posible.