EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA
Fn la nlira DISEORachelPerryWeltyLost in My Life (Perdida en mi vida;Playmobil), 2010, fotografa original
SepaququierensusclientesantesqueellosmismosLosminoristasnecesitanabordara losclientesconla oferta.adecuadaen elmomentocorrecto.A continuacinindicamoscmodefinirla "'prximamejoroferta".por Thomas H. Davenport,Leandro Dalle Mule y John Lucker
50 Harvard Business Revew Febrero 2012
os compradores solan confiarenun vendedorconocido,como
por ejemplo el propietario dela tiendade artculosgeneralesdel vecindario, para ayudar-
les a encontrarjusto lo que an-daban buscando. Al sacar con-
clusiones segn lo que saba
o por lo que rpidamente de-duca del cliente, era capaz delocalizar el productoperfectoy,
con frec1,1encia,sugerirartculosadicionalesqueelclienteni siquierahabaconsiderado.Esuna
situacinpococorriente.Losconsumidoresdistradosdelaactua-lidad,bombardeadosconinformacinyopciones,muchasvecesluchanparaencontrarlosproductoso serviciosquemejorsatisfa-
gansusnecesidades.El personaldelasaladeventasdemuchosestablecimientosminoristas,queesescasoy confrecuenciaestmalinformado,nopuedeempezara reproducirexactamenteel
toquepers~JDaldelcualloscompradoresdependieronalgunavez;adems,losconsumidoressiguenestandocompletamentesolos
alhacercomprasenlnea.Estalamentablesituacinestcambiando.Los avancesen
. la tecnologade la informacin, la recopilacinde datosy el
anlisishacenposiblelaentregadealgosimilara laasesoradelpropietario,o quizsmejor.Conel usocadavez mayorde da-tosgranulares,apartirdela demografay lapsicografadetalla-dasde los clics de los consumidoresen la web, las empresas
estnempezandoa crearofertasaltamentepersonalizadasquedirigena losconsumidoresalos productoso servicios"correc-tos", enel momentojusto, porel preciocorrectoy en el canaladecuado.A estosele llama"prximamejoroferta"(NBO,por
sus siglasen ingls).Considereel xito de Microsoft con lasofertasde correoelectrnicoparasu motor debsquedaBing.
EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA
Esoscorreoselectrnicosseadaptanaldestinatario
enelmomentoenqueseabren.En200milisegundos,un retrasoimperceptibleparaeldestinatario,elsoft-waredeanlisisavanzadoarmaunaofertasegnlain-
formacinentiemporealsobrelapersona:datosque
incluyenlaubicacin,laedad,elsexoylaactividadenlneatantohistricacomola inmediatamenteprece-
dente,juntoconlasrespuestasmsrecientesdeotrosclientes.Estosavisoshanelevadolastasasdeconver-
sinhastaenun 70%,muchomsqueesfuerzosde
marketingsimilares,peronoestnpersonalizados.Las tecnologasy estrategasparaidearlasNBO
estnevolucionando,perolasempresasqueesperen
paraexplotarlasvernquesusclientesprefierenaloscompetidoresquetomanla delantera.Microsoftessoloun ejemplo;otrasempresastambinestnreve-
landoelpotencialcomercialdelasNBObiencreadas.No obstante,ennuestrainvestigacinsobreestrate-
giasdeNBO endocenasdeempresasminoristasdesoftware,serviciosfinancierosy otras,loqueincluy
entrevistasconejecutivosen15empresasdevanguar-dia, descubrimosquesi lasNBOllegana realizarse,a menudosellevarna cabodemaneradeficiente.
La mayorasonaleatoriaso estnmal dirigdas;sedestinanalosclientesqueyacompraronlaoferta,por
ejemplo.Un bancominoristadescubriqueeramsprobablequesusNBOcrearanhostilidadenlugardeaumentarlasventas.
Lasempresaspuedenir trasun sinnmerodebue-nasmetasusandoelanlisisdeclientes,perolospro-
gramasdeNBOproporcionantal vezel mayorvalorentrminosderendimientodelainversinpotencialy
competitividadmejorada.En estearticulosepropor-cionaun marcoparacrearNBO. Es posiblequeno
puedaemprendertodoslospasosinmediatamente,perenalgnpuntosernecesariociertoprogresoencadaunodeellosparamejorarsusofertas.
DefinirlosobjetivosMuchasorganizacionessedebatenensusesfuerzos
deNBOnoporquecarezcandecapacidaddeanlisis,sino porqueno tienenobjetivosclaros.Por lo tanto,
la primerapreguntaes,queslo quedesealograr?,mayoresingresos?,mayorlealtaddelosclientes?,una mayorparticipacin en el cliente?,clientesnuevos?
El minoristaTesco,conoficinasenelReinoUnido,
centrsu estrategiadeNBOenaumentarlasventasparalos clientesregularesy mejorarla lealtadcon
ofertasdecuponesdedescuentoespecficosqueseentreganatravsdesuprogramaClubcard.ComolodescribieronRolandRustyotroscolegas("Rethinking
Marketing",HBR,eneroafebrerode2010),Tescousa
52 Harvard Busine~ Review Febrero 2012
Qu es Loquecreaunaprximamejoroferta?La "prxima mejoroferta" se usa cada vez
ms para referirsea una pl'opuesta perso-nalizada basada en
LOS ATRIBUTOS Y ELCOMPORTAMIENTO
DE LOS CLIENTES
(demografa, historialde compras)
El CONTEXTO DE LACOMPRA
(tradicionales, en linea)
CARACTERSTICAS DELPRODUCTO O SERVICIO
(estilo de zapato,tipo de hipoteca)
LAS METAS ESTRAT-GICAS DE LA ORGANI-ZACiN
(aumentar las ventas,desarrollar la lealtad
del cliente)
Las NBO se disean con
mayor frecuencia para
inspirar lIna compra,fomentar la lealtad,o ambas. Pueden incluir
PRODUCTOS
(un cupn de descuentopara paales)
SERVICIOS
(un descuento en unavisita a un centro
turstico)
INFORMACIN
(avisos de Google parahacer clic)
RElACIONES
(recomendaciones deLinkedln y Facebook)
A pesar del nombre, una
NBO puede ser de hechoun compromiso inicial.Adems, ya sea que larelacin con el cliente
sea nueva o continua,la NBO est diseada
como la "mejor oferta",
Clubcardparahacerun seguimientodelas tiendas
quevisitanlos clientes,lo quecomprany suforma
depago.Estopermitiqueel minoristaajustaralos
productossegnlos gustoslocalesy personalizaralasofertasdeacuerdoacadapersonaparaunaampliavariedaddeformatosdetienda,desdehipermerca-
doshastatiendasdevecindario.Por ejemplo,a los
compradoresconClubcardquecompranpaalespor
primeravezenunatiendadeTescoselesenvancu-ponesdedescuentoporcorreo,nosoloparatoallitashmedasparabebsy juguetes,sino quetambin
paracerveza.(Elanlisisdelosdatosrevelquelosnuevospadrestiendena comprarmscerveza,de-bido a quepasanmenostiempoen losbares).lti-mamente,Tescohaexperimentadoconlas "ventas
relmpago"queprcticamentetriplicanelvalordeamortizacindeciertoscuponesde descuentode
Clubcard,lo queenesenciahacequesumejorofertaseainclusomejorparalos clientesselectos.Un me-canismodecuentaregresivamuestralavelocidaden
queseagotaneltiempoolosproductos,loquegeneratensiny obligaa dar respuestas.Algunasde estasofertassehanagotadoen90minutos.
La estrategiadeNBO deTescobuscaampliarla
gamade comprasdelos clientes,y tambinse di-rigealosclientesregularesconofertasdeproductos
queporlo generalcompran.Comoresultadodesusofertasideadascuidadosamentey ejecutadascon
creatividad,Tescoy su asesorinterno,dunnhumby,
lograntasasdeamortizacinquefluctandesdeun
8%hastaun14%,muchom.yoresqueel1%o2%queseobservanenotraspartesdela industriadelos co-mestibles.Microsofttenaun conjuntodeobjetivos
muy diferentesparasu NBOdeBing:hacerquelosclientesnuevosprobaranelservicio,lo descargaranensussmartphones,instalaranlabarradebsquedadeBingensusnavegadoresyqueloconvirtieranensumotordebsquedapredeterminado.
Comenzarcon un objetivo claro esfundamen-
tal. Al igualqueserflexiblerespectodemodificarlo,segn seanecesario.La empresade arriendo deDVD a bajo costo,Redbox,hizo ofertaspor correoelectrnicoy en el sitio decuponesdedescuentosdeInternetparafamiliarizaralosconsumidorescon
susquioscos.LosquioscosdeRedboxeranun nuevoconceptodelsectorminorista,peroconel tiempolas
personasseacostumbraronal arriendodepelculasautomatizado.A medidaqueel negociocreci,los
ejecutivosdelaempresasedieroncuentadequeparaaumentarlosingresosmientrassemantenaelmodelodebajocosto,necesitabanpersuadiralosclientesa
quearrendaranmsdeun DVDporvisita.Entonces,cambiaronelnfasisdesuestrategiadeNBOdeatraer
Ofrecera laspersonasofertasperfectamentepersonalizadasenel momentocorrectoy atravsdelcanaladecuadoesel SantoGrialdelmarketing.Amedidaquelaempresasmejo-ransu capacidaddecapturary analizardatosaltamentegranularesde losclientes,
talesofertaspuedenllevarseacabo;sinembargo,la mayorade lasempresaslascreandemaneradeficiente,si eselcaso.
Perfeccionarestas"prximasmejoresofertas"implicacuatropasos:definirlosobjetivos,re-cuperardatossobrelosclientes,susofertasy loscontextosen
losquelosclientescompran,usaranlisisdedatosy reglascomercialesparaelaboraryeje-cutarlasofertas,y,finalmente,aplicarlasleccionesaprendidas.
Esdifcilperfeccionarloscuatropasosdeunasolavez,peroel progresoencadaunodeellosesfundamentalparala
competitividad.A medidaqueaumentala cantidaddedatosquesepuedencapturary proli-ferael nmerodecanalesparala interaccin,lasempresasquenomejorenrpidamentesusofertassimplementeque-darnrezagadas.
nuevos clientes a realizar descuentospor variosarriendos.
RecopilardatosParacrearunaNBOeficaz,deberecopilare integrardatosdetalladossobrelosclientes,lasofertasy lascir-
cunstanciasenlasquesehacenlascompras.Conozcaasusclientes,Lainformacinvaliosa
paraadaptarlasNBOpuedeserbastantebsicay ad-quirirseo derivarsefcilmente:edad,sexo,cantidadde hijos, direccin particular,ingresoso activosyestilo de vida psicogrficoe informacin conduc-tual.Lascomprasanterioressonamenudola nicamejorguaparasaberlo queun clientevaacomprara continuacin,perodichainformacinpuedesermsdifcil de captar,especialmentedesdecanales
sinconexin.Losprogramasdelealtadcomolosde
Tescopuedenseruna herramientapoderosaparahacerun seguimientodelospatronesdecompradelosconsumidores.
Inclusocuandolasempresastrabajan(yaveces
luchan)poradquirirestosconocidostiposdedatosdel cliente,la crecientedisponibilidadde la infor-
macinsocial,mvil y deubicacin(SoMoLo)crea
nuevosgruposde datosimportantesquesedebenexplotar.Lasempresasestnempezandoacrearofer-tassegnel lugardondeseencuentreun clienteenun momentodado,lo quedicensuspublicacionesenmediossocialesacercadesusintereseseinclusolo
quesusamigoscomprano debatenenlnea.Un ejemploesFoursquare,quehaceofertasper-
sonalizadassegnlacantidaddevecesenqueloscli-enteshayan"ingresado"aunatiendaminoristadeter-minada.OtraesWalmart,lacualadquirilaempresa
emergentedetecnologademediossocialesKosmixparaunirseasuunidaddeestrategasdigtalesrecinformada,@WalmartLabs,enlacapitalizacindelosdatosSoMoLodelconsumidorparasusofertas.Entre
losproyectosdelaunidadseencuentralabsquedadeformasdepredecirlascomprasenWalmart.compor partedelos compradores,segnsusinteresesenlosmediossociales.Walmartesttambininves-
tigandolastecnologasbasadasenlaubicacinque
ayudarnalosclientesa encontrarlosproductosen
sustiendasggantescas.El minoristaderopaH&MseasociconeljuegoenlneaMyTownpararecopilaryusarinformacinsobrelaubicacindelosclientes.Si
lospotencialesclientesestnjugandoenun disposi-tivomvilcercadeunatiendaH&Meingresanenella,
H&M los recompensacon ropavirtual y puntos;siescaneanproductosquesepromuevenenlatienda,los ingresaenuna lotea.Los primerosresultados
muestranquedelos700.000clientesqueingresaronenlnea,300.000fueronalatienday compraronunartculo.
Muchosminoristassecentranencmousarla in-
formacindeubicacindelosclientesentiemporeal;
ellugardondeestuvieronlosclientestambinpuederevelarmuchosobreellos.SoloenlosEstadosUnidos,
los dispositivosmvilesenvanaproximadamente600mil millonesdefuentesdedatosconetiquetas
geoespacialesalosproveedoresdetelecomunicacio-nestodoslos das.Una aplicacindesarrolladapor
la empresadeanlisisporsoftwareSenseNetworkspuedecompararlosmovimientosdeun consumidor
conmilesdemillonesdepuntosdedatosdelosmovi- Imientasy atributosde otrosconsumidores.Conla
ayudadeestehistorialdeubicaciones,sepuedecal-cularla edaddelconsumidor,losestilosdeviajes,el
nivelderiquezay laprximaubicacinprobable,en-
treotros.LasimplicacionesdecrearNBOaltamente
personalizadassonobvias.Conozcasusofertas.A menosqueunaempresa
tengainformacindetalladasobresusproductososer-vicios,tendrproblemasparadeterminarculesofertas
puedenatraermsaun cliente.Enelcasodealgunos
productos,comoporejemplolaspelculas,lasbasesdedatosexternasentreganatributosdelosproductos,
y lasempresasquearriendanovendenpelculaspuedensuponerquesiaustedlegustunapelculaconunac-toroun tipodetramaenpartcular,probablementele
gustarotra.Noobstante,enotrasindustriasdelsectorminorista,comoropay comestibles,lacompilacindelosatributosdelosproductosesmuchomsdifcil.Porejemplo,los fabricantesno clasificandemanerauni-formeunsweatercomo"vanguardista"o "tradicional".
Ni siquieracuentanconcategorasdecoloresclarasyes-tandarizadas.Porlotanto,losminoristasdebeninvertir
Febrero 2012 Harvard Business Review 53
EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA
unagrancantidaddetiempoy esfuerzoenlarecopila-cindelosatributosdelosproductosporcuentapropia.
Zappostienetresdepartamentosquetrabajanparaop-
tirnizarlasbsquedasdelosclientesy crearlasofertasmseficacesparasuslneasdezapatos.Aunquelosatri-
butosselimitenatipodeproducto,estilo,color,marcayprecio,unzapatopuedetenercualquieradelosmsde
40patronesdemateriales:aperlado,granulado,derayas,cachemira,condibujodepuntosoacuadros,solopornombrarunospocos.Sinunsistemaparaabordardichaclasificacindetalladadelosatributosdelosproductos,
noesposiblequeZappossepaqueunclientehacom-pradoamenudounestampadodecachemira,porloque
nosabaquedebeincluirproductosestampadosdeca-chemiraenlasNEOparaesecliente.
Igualmente,sinosetienenbuenossistemasdecla-
sificacin,losalmacenerosnopodrndeterminarfcil-mentequproductosatraenalosclientesaventureros,
preocupadosdelasaludoavaros.CuandoTescodeseaidentificarproductosqueatraena paladaresosados,comienzaconalgoampliamenteaceptadocomounaeleccinaudazenunpasdeterminado-pasta decurry
verdeenel ReinoUnido,talvez- y luegoanalizalasotrascomprasquehacenloscompradoresdela elec-
cinaudaz.Silosclientesquecompranpastadecurrytambincompranfrecuentementecalamaropestode
rcula,estosproductostienenun altocoeficientederelacin.
Conozcaelcontextodela compra.Porltimo,lasNBOdebenconsiderarfactorescomoelcanalpor
elqueunclientesecomunicaconunaempresa(caraacara,portelfono,porcorreoelectrnico,porlaweb),elmotivodelcontactoysuscircunstancias,inclusoelvo-lumenyeltono,loqueindicasielclienteesttranquilo
o disgustado.(Elsoftwarededeteccindeemocionesesunavaliosaherramientaparaelltimofactor).ElBankof Americaaprendiquelasofertasdehipoteca
queseofrecenatravsdeuncajeroautomticocuandoun clientelousanotienenbuenosresultados,porque
losclientesnotienenni eltiemponilatendenciaarela-cionarseconellos,mientrasquepodanmostrarsere-
ceptivosalasmismasofertasalingresaralbanco.Dela
mismamanera,espocoprobablequealguienquellamaalservicioalclienteconunaquejarespondaalaoferta
deunproducto,aunqueesposiblequelaacepteporco-rreoelectrnicoenotromomento.
OtrosfactoresdecontextoquepuedenafectaraldiseodeunaNBO,ya larespuestadeunclienteante
esta,incluyeneltiempo,lahoradeldaoeldadelase-mana,y sielclienteestsolooacompaado.Aunquelasecuenciadeclicsolosdatosdelascomprasenlneason
amenudomsimportantesparaguiarunaestrategiade
CREAR LA NBOLas empresas ejemplares crean o forman una estrategia,de NBO atravs de cuatro actividades amplias:1 s
54 Harvard BusineossReview Febrero 2012
NEOenlnea,enalgunascasas,camaparejemplo.enla
fijacindepreciasdebaletasdeavin,laharay elda
sanimpartantes:lasaerolneaspuedensubirlaspreciaslanachedeun daminga,parquesanmslaspersanasquebuscanparaesemamentaqueal mediadaenlamitaddelasemana.Unminaristadelcalzadachinaque
estudiamasestprobando.afertasdirigidasalasacam-paantesdelascampradaresprincipales.Cuando.unamujerentraaunadesustiendasconsumarido.,parla
generalesellalacampradaraprincipal,y laNBOdelmi-naristaesgeneralmenteunartculo.relativamentebarata
paraelmarido..Laeleccindelaqueseledebeafreceralmarido.surgedelapercepcindequelashambresque
acampaanasusespasasdecampras,peroqueno.cam-pranactivamenteparsucuenta,sanmssensiblesalaspreciasquelasmaridassalasquebuscanunproducto.especfica.
Desdeluego.,hayinnumerablesydiferentesfactares
decontexto.quedependendelanaturalezadelnegaciaysusclientes.
Analizary ejecutarLas primerasNBOpredictivasfueroncreadasporAma-zany atrasempresasenlneaquedesarrallaronafer-tasdeltipo."laspersanasquecampraranestatambincampraronaquella",basadasencarrelacianesdelas
comprasrelativamentesimples;no.dependandeuncanacimientaesencialdel clienteni delasatributas
delproducto.,y aseranmsbienuninstrumento.ine-ficaz.Hastaciertapunta,lasafertasmsespecficassebasanenelcampartamientadecampraanteriardeun cliente,peroinclusadichasafertassanpapular-
mentealeatarias.Sicampraun libroo.un CDparaunamigaqueno.campartesusgustas,ellapuedefcil-mentedesviarlasfuturasafertasquereciba.
Lasempresasquehanrecapiladainfarmacindemanerasistemticasabresusclientes,Jasatributasde
lasproductasy lascantextasdelascampras,puedenhacerafertasmuchamssafisticadasy eficaces.Elanlisisestadsticay elmadeladapredictivapueden
crearun tesarodedatassintticasa partirdeestas
fuentesdeinformacinsinprocesarpara,porejem-plo,medirlaprobabilidaddequeunclienteresponda
a unaafertadeventacon descuentoqueseenveasu dispositivomvil.La segmentacinporconducta
y otrosanlisisdedatosavanzadosquerepresentansimultneamentela demografa,lasactitudesy lospatronesdecompradelcliente,ademsdeotrosfac-toresrelacianados,puedenayudaraidentificaralos
clientesconmayorprobabilidadde desercin.Canla ayudade estainformacin y un valor devigen-ciaesperadoparaelcliente,unaorganizacinpuededeterminarsisusNBOparaeseclientefomentarno
SEPA QU QUIEREN SUS CLIENTES ANTES QUE ELLOS MISMOS HBR.ORG
desalentarnla desercin.(Unanlisisdetalladodel
anlisisdedatosdemarketingestfueradelmbitodeesteartculo;noobstante,el libroMarketingEngi-
neeringdelao2002,deGary1.Lilien y ArvindRan-gaswamy,ofreceunaslidavisingeneraldetcnicasanalticas,cuantitativasy demodeladoinformtico).
Aunquedichoanlisispuedeproduciruna grancantidaddeofertaspotencialmenteeficaces,sonlas
reglascomercialeslasquerigenelpasosiguiente.Cu-andoun anlisismuestraqueesigualmenteproba-
blequeun clientecomprecualquieradevariospro-
ductos,unareglapuededeterminarla ofertaquesehaga.Obien,puedelimitarlafrecuenciadecontactogeneraldeunclienteencasodequelosanlisishayandemostradoqueun excesode contactoreducelastasasderespuesta.Estasreglastiendenair msall
dela lgicadelosmodelospredictivosparaatenderametasestratgicas,comoporejemploponerlacre-cientelealtaddelclienteporsobreelaumentodelas
compras.Una NBO cuidadasamentecreadasolo sertan
buena cama su entrega.En otras palabras,una
NBOgenialporcorreoelectrnico,quenuncallegaa abrirse, bien podra no existir. La NBO debe
entregarsecaraa cara?,debepresentarseen unquiosco al interior de la tienda?,debeenviarsea
un dispositivo mvil?, imprimirse en un recibode caja?A menudo,la respuestaes relativamentesencilla: el canal por el que se camunic el cli-ente es el canal adecuadopara entregarla NBO.
Porejemplo,un clientedeCVSqueescaneasutarjetadeclientefrecuenteExtraCareenun quiosco.dentrodelatiendapuederecibircuponesdedescuentoper-sonalizadasenformainstantnea.
Sinembargo,hayocasionesenlasqueloscanalesdeentradaydesalidadebenserdiferentes.Unaoferta
complejanodebeentregarseatravsdeun canalsim-ple.RecuerdelaexperienciadelBankof Americacon
lasafertasdehipoteca:Sed~scubrirpidamentequeel canaldeentrada-el cajeroautomtico- eraun
canaldesalidadeficiente,porquelashipotecasson
demasiadocomplicadasparaeseentorno.Deigual
manera,haymuchosrepresentantesdeloscentrosdellamadasqueno.camprendenlo suficientementebienlasnecesidadesdelosclientesni losdetallesde
los productosparahacerofertaseficaces,especial-mentecuandoelobjetivoprincipaldelrepresentante
esfinalizarventassimplesotransaccionesdeservicio.Muchasveces,lasempresaspruebanlasofertas
a travsdevarioscanalesparaencontrarel msefi-caz.En CVS,lasofertasdeExtraCareseentreganno
saloenlosqUi?scos,sinoquetambinenlosrecibasdecaja,parcorreoelectrnicoycircularesespecficas
Febrero 2012 Harvard Business Review 55
EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA
y, recientemente,mediantecuponesde descuento
queseenvandirectamentealos telfonosmvilesdelosclientes.QdobaMexicanGrill,unafranquicia
deserviciorpido,estampliandosu programade
lealtadenviandocuponesdedescuentoalossmart-phonesdelosclientesaciertashorasdeldaosemanaparaaumentarlasventasy facilitarlademanda.Las
campaasnocturnascercadelasuniversidadeshanpresenciadounatasadeamortizacindecasiun40%,mientrasquelastasasdeamortizacindelprograma
globaldeQdobatienenunpromediodeun 16%.Star-bucksusaalmenos10canalesenlneaparaentregar
ofertasespecficas,medirlasatisfaccinylareaccindelosclientes,desarrollarproductosy aumentarelapoyoa la marca.Por ejemplo,su aplicacinparasmartphonelepermitealosclientesrecibirpromocio-nespersonalizadasparacomidas,bebidasy produc-tosbasadasensuinformacindeSoLoMo.
Nordstrom y otrosminoristas de primer nivel,
y empresasdeserviciosfinancierosconclientesacau-dalados,hacenfuertesinversionesparaquesusven-
dedoresadquieranunamplioconocimientodelospro-
ductosy capacidaddecomprenderlasnecesidadesdelosclientes,ademsdeestablecerrelaciones.Para
estasempresas,unapersonaesmuchasveceselmejorcanalparaentregarofertas.Muchasorganizaciones
elaboranvariasofertasy lasclasificansegnmodelospredictivosquecalificanlatendenciadeun clienteaaceptarlas,basadasencomprasanterioresuotrosda-
tos.Losvendedoresolosrepresentantesdelservicioal clientepuedenseleccionarentreestasofertasentiemporeal,guiadosporsusdilogosconel cliente,los deseospercibidosdel clienteparaunaofertade-terminada,einclusoelniveldecomodidadqueexistaentreel clientey el vendedor.Combinarel juicio
humanoconlosmodelospredictivospuedesermseficazquesimplementeseguirlasrecomendacionesdeun modelo.Por ejemplo,insistirenqueun repre-sentanteentregueunaofertaespecficaencadacaso
puede,enrealidad,reducirlaprobabilidaddequelosclientesaceptenlaofertay susatisfaccindespusde
lacompra.LaempresadeinversionesT. RowePriceleproporcionaalosrepresentantesdelcentro-dellama-dasofertasespecficas,perosellegalaconclusindequesiun representanteentregalasofertasenmsdeun 50%delasinteracciones,esprobablequeno est
comprendiendolasnecesidadesdelosclientes.
Aprendery evolucionarLacreacindeNBOesunacienciainexacta,peroque
mejoraconstantemente.Comoocurreconcualquier
ciencia,requiereexperimentacin.Algun!lsofertasfuncionarnmejorqueotras;lasempresasdebenme-
56 Harvard BusineSSReview Febrero 2012
HBR.ORG
direl rendimientodecadaunay aplicarlaslecciones
queseobtengan.Comonosdijoun ejecutivodeCVS,"Consideracadaofertacomounaprueba".
Lasempresaspuedendesarrollarreglasgenerales
apartirdeldesempeodesusNBOafindeorientarlacreacindeofertasfuturas,hastaquelaaparicinde
nuevosdatosrequieraunamodificacindelasreglas.
Estasreglasdiferirndeunaempresaaotra.En nues-trainvestigacinidentificamosalgunasqueutilizanlasempresaslderes:
Footlocker: promoverzapatosvanguardistassolamenteatravsdelosmediossociales.
CVS: ofrecerdescuentosparaartculosqueun cli-
entehacompradoantes.Sam'sClub: proporcionar ofertas individual-
menterelevantesparalascategorasenlasqueun cli-entetodavanohacompradoyrecompensarlalealtaddeeste.
Nordstrom: proporcionar ofertasa travsdevendedoreseninteraccionescaraacaraconelcliente.
Lasreglasgeneralesdebenprovenirdesdeanli-sisbasadosendatosy hechos,no porconvencinnitradicin.Lasreglasanterioresseprobaron,peroten-
drnqueponerseenduday volvera probarseeneltiempoparaasegurarsueficaciacontinua.
Mientras tanto, los temaslegales,ticosy nor-
mativosasociadosconlasestrategiasdeNBOevolu-
cionanrpidamente,a medidaquelarecopilacinyelusodelosdatosdelos clientessoncadavezms
. sofisticados.Cuandolasempresasexperimentancon
las opcionesdela NBO cOIlentusiasmo,debensercautelosasdenotraspasarToslmiteslegaleso ticosinconscientemente.
Es difcil paracualquierempresaincorporarto-daslasvariablesposiblesrespectodelosclientes,los
productosy loscontextosenun modelodeNBO;noobstante,ningnminoristadebeomitirrecopilarlademografabsica,lapsicografay loshistorialesde
. compradelosclientes.Lamayoradelosminoristasnecesitanagilizarsutrabajoenestarea:susclientes
noseimpresionanconlacalidado elvalordelasofer-tashastaahora.Lasvariablesy loscanalesdeentrega
disponiblessoloaumentarnennmero;lasempre-sasquenomejorensusofertasrpidamentesimple-mentequedarnrezagadas.\l
Reimpresin de HBR Rll12E-E
P'~ Thomas H. Davenport es el distinguido profesor de~ tecnologa de la informacin y administracin de lapresidencia en Babson College, asesor directivo de DeloitteAnalytics. y director de nvestigaciones dellnternationalInstitute for Analytics. Leandro Dalle Hule es el director deanlisis global en Citibank. John Lucker es director en De-loitte Consulting LLP. donde es el lder de Deloitte Analyticsen Estados Unidos y de analtica avanzaday modelado global.
Top Related