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martes, 2 de julio de 2013

Cuando vender no es suficiente: Cómprame, pero no olvides recomendarme



"La comunicación boca oreja, conocida en inglés como WOM (acrónimo de Word of Mouth) tiene importantes implicaciones para el marketing, porque influye en el comportamiento del consumidor y en sus decisiones de compra. Se trata, además, de una herramienta de comunicación más poderosa que la publicidad. Por estas razones, tanto académicos como directores de marketing desearían saber cómo gestionar el WOM y poder determinar el valor que tiene la recomendación de un cliente (customers’ referral value, CRV) para la empresa".

Cuando vender no es suficiente: Cómprame, pero no olvides recomendarme.

El profesor del IESE Julián Villanueva y el profesor de la Universidad de los Andes Guillermo Armelini proponen una metodología para estimar el valor de recomendación del cliente que se basa en la teoría de redes sociales.

La importancia del entorno social.

Investigaciones anteriores concluyen que la empresa puede gestionar las interacciones sociales entre los consumidores actuando como moderador y promoviendo las conversaciones entre clientes. Sin embargo, esta estrategia requiere identificar a los clientes que más se implican en la conversación y no resulta fácil.

Otra alternativa es dirigirse a los líderes de opinión, cuya influencia a menudo acelera la difusión de una innovación, pero tampoco es fácil detectarlos. Ante estas dificultades, resulta interesante desarrollar una métrica que permita evaluar la actividad de recomendación de los consumidores, independientemente de cuáles sean sus motivos para hacerlo.

Esta nueva metodología para evaluar el CRV cubre este vacío, pues se basa en la teoría de las redes sociales y tiene en cuenta las conexiones que existen entre los diferentes individuos, algo esencial en la comunicación informal, puesto que la gente no actúa de forma aislada. Además, esta aproximación permite entender mejor los factores que impulsan la actividad de recomendación, como si el vínculo que les une es más fuerte o más débil, es decir, si son familiares, amigos o sólo conocidos.

La investigación, realizada a partir de un modelo econométrico, estima que el CRV de un cliente depende de su contribución al proceso de adquisición de productos o servicios de las personas de su entorno y del valor económico de cada uno de ellos por separado.

Los autores han probado este nuevo modelo en el sector de la telefonía y lo han aplicado a las llamadas telefónicas locales realizadas en un periodo de 9 años (1998-2007) en una pequeña población de Argentina de menos de 4.000 habitantes. En este tiempo, la empresa tenía más de mil clientes, entre particulares y empresas. El estudio se centra en el servicio de Internet, que la compañía comenzó a comercializar en 1998, de forma que se tienen datos completos de la adopción y abandono de cada uno de los clientes.

Aunque el modelo funciona, tiene algunas limitaciones, porque requiere conocer las relaciones sociales existentes entre los diferentes grupos de clientes y se basa en la influencia de un cliente en sus contactos directos, pero no en los indirectos. Además, sólo se ha probado su validez en sectores que tengan una relación contractual con sus clientes.

Factores que influyen en la recomendación.

Los resultados muestran una correlación débil entre el valor de recomendación y el valor económico del cliente, en línea con estudios anteriores, lo que confirma que las empresas deberían segmentar a sus clientes atendiendo a ambos factores, y no sólo el económico, como suelen hacer.

Según este estudio, los clientes más valiosos no son necesariamente aquellos que tienen más capacidad de influir en las decisiones de compra de los otros, pero eso no significa que su poder de recomendación carezca de valor. De hecho, la investigación concluye que el poder de propagación social es un factor decisivo en la adquisición de un producto o servicio.

Las empresas deberían intentar identificar a los consumidores más activos en la actividad de recomendación, ya que pueden servir para atraer a nuevos clientes con una mínima inversión económica. Por otra parte, el valor económico que un cliente puede generar a través de las recomendaciones proporciona un buen método para segmentar a los clientes en función de su posibilidad de influir en el resto, el sueño de todo director de marketing.

La antigüedad de la relación y la frecuencia del uso del servicio también tienen un impacto significativo y positivo sobre el CRV. Los clientes leales generan valor para la empresa, no sólo por su consumo individual sino también por su poder de recomendación, dado que son más propensos a influir en aquellos que todavía no son clientes que aquellos que hace poco que contrataron el servicio.

Las empresas pueden promover sus productos dirigiéndose a sus clientes más antiguos y enviándoles información personalizada en la que se describan los nuevos productos y las nuevas promociones, porque indirectamente esto podría animarles a hablar más sobre esos productos al resto de personas de su entorno.

La fortaleza de los vínculos que unen a las personas de la red social es también un factor crítico. El valor de recomendación es mayor en los grupos a los que unen unos vínculos más fuertes. Las personas con una relación más estrecha, de matrimonio o amistad, por ejemplo, tienden a interactuar más frecuentemente que aquellas son sólo conocidas. Sabiendo esto, las empresas podrían estudiar a los grupos más interconectados dentro de la red, a través de herramientas de análisis de las redes sociales como los clicks o los grupos que se crean, y dentro de estos grupos, identificar a las personas más influyentes.

De esta forma, luego podrían lanzar acciones de marketing específicamente dirigidas a estos clientes “evangelizadores”, que podrían ayudar a acelerar el nivel de adquisición del producto. Además, los resultados muestran que las personas socialmente más conectadas son más propensas a tener un mayor CRV. Sin embargo, la proximidad física no es una variable significativa: el hecho de ser vecinos no resulta decisivo a la hora de predecir la adquisición de un servicio.

Fuente: Guillermo Armelini; Julián Villanueva Galobart/ IESE Insight

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