Cómo evitar la pérdida de clientes cuando se cierra una sucursal

Más de 480 sucursales en la costa oeste de Estados Unidos tiene una importante empresa de retail en ese país. Tal como muchas otras firmas que cuentan con sucursales para la atención de sus clientes –como bancos, farmacias, supermercados y negocios de venta minoristas– esta empresa que tiene presencia en nueve Estados debió enfrentarse a la compleja decisión del cierre de sucursales producto de medidas de reorganización. Es importante destacar que, en otros casos, la crisis sanitaria global también alentó el cierre de espacios de atención al público y obligó a adaptarlos y transformarlos en bodegas o dark stores, e incluso reconvirtió sucursales para incluir otros servicios y, así, muchos bancos sumaron cafeterías.

Sin embargo, este retailer estadounidense, logró retener en promedio a 34% de sus clientes de las tiendas que tuvieron que cerrar gracias a acciones personalizadas en las que combinaron los resultados de un algoritmo predictivo y la valoración de los clientes.

Un reciente estudio de Deloitte sobre analytics y AI detectó que las organizaciones con mayor orientación hacia la información, el análisis y la toma de decisiones basadas en datos tienen el doble de probabilidades de superar los objetivos comerciales.  La investigación encontró que entre el 26% de las compañías que utilizaba un conjunto único y común de herramientas y métodos en toda la empresa para acceder y efectuar análisis de datos, el 80% había superado sus objetivos comerciales en comparación con el año anterior. Además, entre el 37% de las empresas con el nivel más alto de madurez analítica, casi la mitad (48%) había superado significativamente los objetivos comerciales en los últimos 12 meses.

¿Cómo se logró retener usuarios en las tiendas? El punto de partida es tener claro que el cierre de una sucursal enfrenta a la administración a enfrentarse a una segura fuga de clientes, ya que “no siempre se es leal a la marca, sino que a ciertas condiciones de ubicación y comodidad que favorecen la elección de una tienda por sobre otra”, explica Soledad Álvarez del Sel, Data Practice Head de la consultora internacional Baufest.

La experta señala que como parte del proceso es fundamental poder responder preguntas cómo: “¿cuántos clientes voy a perder al cerrar este punto de venta y cómo va a golpear a las ventas globales?”. Y luego, cuando la decisión ya está tomada, “¿qué podemos hacer para mitigar al máximo esa fuga de clientes? ¿Me interesa retener a todos mis clientes?
Para la primera, la ejecutiva señala que la tecnología de hoy, basada en el aprendizaje automático, inteligencia artificial y lagos de datos que permiten reunir y cruzar datos sobre el comportamiento de los usuarios, permitió desarrollar algoritmos que predijeron, con cierta exactitud, no solo el porcentaje de los que aceptarían moverse a otra sucursal de la misma marca, sino a cuál de las sucursales, y la cantidad de los que no se moverán y buscarán alternativas en la competencia. “Otras tecnologías que aplicamos en el caso de la empresa de retail estadounidense fue la visualización gráfica en mapas a partir de diferentes escenarios, pudiendo simular cómo se comportarían los clientes frente a determinada campaña o bien si la empresa no hacía nada”, agrega Álvarez del Sel.

Es ahí donde se activa una segunda etapa, basada en la fidelización a través de campañas segmentadas y focalizadas según el conocimiento de los clientes: “En este análisis la clave es determinar los factores relevantes para poder dirigirlos a una sucursal donde puedan obtener la misma experiencia a la que estaban habituados. Los clientes no son todos iguales por lo que a través de algoritmos determinamos las ofertas que les resultaran relevantes. Del mismo modo, no todos los clientes generan los mismos ingresos, por lo que incorporamos descuentos diferenciados según su valor”, destaca.

La especialista añade que la clave para que estas tecnologías se apliquen eficientemente en problemáticas de este tipo es tener datos íntegros y sanos, incluyendo la mayor cantidad de información del comportamiento de los usuarios, no tan sólo los datos demográficos o su ubicación geográfica. “Cuáles son los principales productos que compran, con qué frecuencia, cuál es el ticket promedio, cómo reacciona frente a promociones, qué canal de compra prefiere y cuándo, cómo interactúa entre canales. Muchas veces los clientes prefieren una tienda alejada de su domicilio, ya sea porque prefiere un local cercano a su trabajo o en el trayecto, o bien por la experiencia de compra”.

A estos datos, comenta Álvarez del Sel, se pueden agregar datos externos, como por ejemplo la situación sanitaria del radio cercano a la sucursal analizada, datos de los competidores a los que se pueda acceder, o incluso información climatológica.

Las organizaciones tienen enormes cantidades de datos disponibles sobre la actividad de sus clientes en sus tiendas o sucursales, pero se ven abrumadas justamente por su cantidad y no siempre disponen de análisis integrales, que combinen herramientas de big data y analytics para potenciar el conocimiento del negocio. “Es clave para el éxito competitivo de toda empresa convertir ese enorme caudal de datos en smart data, sobre todo en un momento global en el que se están fortaleciendo las plataformas digitales. Cuidar la experiencia de los clientes en todos los puntos de contacto es vital, y los datos juegan un papel imprescindible”, concluye Álvarez del Sel.