La salida de clientes en una empresa es una pérdida esperada para la empresa, pero a partir de estudios sobre el impacto de la salida de los clientes se le ha estado sumando importancia a esta pérdida, ya que suele ser más costoso obtener un nuevo cliente que realizar esfuerzos por mantener un cliente actual.
Esta pérdida no sólo involucra la pérdida en compras futuras del cliente que se ha perdido sino de los recursos que se utilizaron para captarlos. Una empresa que analizó recientemente el servicio de telecomunicaciones de Estados Unidos concluyó que el costo de recuperar un cliente es diez veces mayor al costo que genera su pérdida y además predijo que para el 2015 las empresas de telecomunicaciones aumentarán en un 50% el presupuesto enfocado en retención de sus clientes. (Alacer Group 2012)(Sarausad 2013)(Stamford 2012)
La salida de clientes se cuantifica fácilmente para empresas que mantienen un contrato con los mismos; pero en relaciones comerciales donde no se manejan contratos se requieren sistemas que den seguimiento a sus clientes. Para ello, algunas empresas han implementado programas de fidelidad con base en puntos o promociones que motiven a sus clientes a registrarse al sistema e identificarse en sus compras. (Cuenco et al. 2011) (Scanlon 2002)
Una herramienta utilizada para identificar a clientes es la gráfica de control. Esta gráfica plasma la actividad del cliente (como lo es la frecuencia de compra, costo o número de productos) en lapsos de tiempo (diario, semanal, mensual) y sirve de indicador para analizar si su comportamiento ha sido normal. Esta carta requiere de un rango que identifique lo que es “normal”, el cual puede basarse en otros clientes o en el mismo cliente a estudiar. Cuando se analiza la normalidad según el mismo cliente es necesario indicar el lapso de tiempo en que sus compras fueron “normales” con al menos una transacción en promedio. (Cuenco et al. 2011)
La gráfica de control puede ser evaluada visualmente o a partir de criterios tales como:
ACTIVIDAD DE CLIENTE PERDIDO (CUENCO ET AL. 2011)
Otra de las herramientas utilizadas para prevenir el abandono de clientes se basa en la segmentación de clientes. Esta segmentación es importante ya que permite enfocar las actividades de retención, tales como programas de fidelidad y otras promociones, a los clientes más importantes para la empresa. Esta segmentación se puede realizar de diferentes formas; entre las cuales se encuentra la segmentación por dimensiones o cuadrantes.
Al segmentar por dimensiones, estas suelen relacionarse con su actitud (preferencias del servicio y demografía) o comportamiento (frecuencia de compra, nivel de satisfacción y rentabilidad). A partir de estas dimensiones se pueden identificar aquellos clientes que generan mayor valor para la empresa. (Borna 2000) (Alacer Group 2013)
La segmentación por cuadrantes se realiza con base en la rentabilidad y probabilidad de pérdida del cliente; donde la probabilidad de pérdida se calcula según su semejanza con clientes que han abandonado la empresa. Ambos quedan plasmados en un plano y con ello es posible segmentarlos. El cuadrante con mayor relevancia es el de clientes más rentables pero con mayor probabilidad de salida (como se muestra en la figura) ya que representan el segmento donde deberán enfocarse los esfuerzos de retención. (Alacer Group 2013)(Harvard Business School Publishing 2007)
SEGMENTACIÓN POR CUADRANTES (ALACER GROUP 2013)
Otros indicadores que se utilizan para el estudio de salida de sus clientes es la tasa de salida, el periodo de vida del cliente, el valor de vida del cliente, tasa de captación de clientes, entre otros, mismos que se calculan según los requerimientos de la empresa. Empresas que han realizado acciones para reducir la pérdida de clientes han obtenido como resultado: reducción en gastos de publicidad y pérdidas esperadas de ingresos, mejora en sistemas de retención, y aumento del segmento de clientes valiosos y competitividad. (Borna 2000)(Sukow and Grant 2013)
Referencias:
Alacer Group. 2012. “Alacer Shows How Big Data Analysis Can Reduce Wireless Churn.” Alacer. http://www.alacergroup.com/wireless-churn-infographic/.
———. 2013. “Using the Profitability Factor and Big Data to Combat Customer Churn.” Alacer Group. July. http://www.alacergroup.com/wp-content/uploads/2013/08/Alacer-Telco-Churn-white-paper.pdf.
Borna, Claude. 2000. “Combating Customer Churn.” Telecommunications, Americas Edition 34 (3): 83–85.
Cuenco, Michael, Crystal Shi, Balaji Padmanabhan, and Alan Hevner. 2011. “Challenges With Churn.” ASQ Six Sigma Forum Magazine 11 (1): 20–26.
Harvard Business School Publishing. 2007. “Customer Lifetime Value Calculator.” Harvard Business School Publishing Corporation. http://hbsp.harvard.edu/multimedia/flashtools/cltv/.
Sarausad, Ed. 2013. “Reality Check: Using Profitability to Determine Churn Strategies.” Mobile and Wireless News – US. http://www.rcrwireless.com/article/20130611/opinion/reality-check-using-profitability-determine-churn-strategies/.
Scanlon, Mavis. 2002. “The True Cost of Churn.” Cable World 14 (28): 32–40.
Stamford, C. 2012. “Gartner Says Organizations That Integrate Communities Into Customer Support Can Realize Cost Reductions of Up to 50 Percent.” February 21. http://www.gartner.com/newsroom/id/1929014.
Sukow, Anthony E. R., and Rebecca Grant. 2013. “Forecasting and the Role of Churn in Software-as-a-Service Business Models.” I – Business 5 (1A): 49–57.