Caso de Abandono y la Analítica de Datos
Enrique González.- La Transformación Digital de las empresas supone la adopción de tecnologías TIC para crear mayor valor posibilitando capturar un porcentaje específico -o un mayor porcentaje- de dicho valor generado en los distintos verticales de productos y/o servicios.
Dicho valor, incremental, podría provenir por dos vías producto de la adopción de las tecnologías TICs en las empresas. Por un lado, se tiene la Innovación [1] que implica adoptar dichas tecnologías a lo largo de cada uno de los distintos estadios de la cadena de valor tradicional o Legacy. Lo anterior implicaría simplificar y automatizar procesos rutinarios y recurrentes, así como la digitalización, recolección y procesamiento de información y datos, mejorando la eficiencia de labores y la reducción de costos. Esta reducción de costos implica, especialmente si constituye una ventaja competitiva [2], la oportunidad de realizar aportes marginales, incrementales o adicionales al beneficio de la empresa.
Por el otro lado, la creación de nuevos productos, servicios e incluso modelos de negocio, puede constituir el máximo paradigma de la digitalización y la transformación digital de las empresas, generalmente basada en el uso masivo de datos, entre otros [3]. La Disrupción que significaría crear nuevos productos, servicios e incluso modelos de negocios como podrían representar las Plataformas Digitales [4] –Two-Sided Market– que generan productos y valor a partir de los datos generados por los propios clientes y/o usuarios puede constituir uno de los estadios más elevados de la Transformación Digital, la que suele suponer un proceso continuo y escalable.
Una arista de la Transformación Digital sería la “Experiencia del Cliente”, y un desafío específico podría constituir analizar el fenómeno del Abandono y el Churn Rate de los clientes, con los objetivos de mantener mercados, aumentar la tasa de retención, e incluso asomar nuevos proyectos de análisis para elevar los ingresos como podría ser identificar atributos de valor no solo para retener clientes sino con propósitos de mejorar la oferta de valor, diferenciar productos, valorar nuevos nichos, evaluar estrategias de proliferación de productos e incluso estrategias preventivas ante amenazas de entrada por parte de potenciales competidores.
Planteamiento del Problema:
La pérdida de clientes constituye un tema importante para cualquier empresa más allá de pretender aumentar el número de nuevos clientes atendidos. Individualmente significa perder una venta o una línea de ingresos a lo largo del tiempo en el caso que se trate de un servicio de suscripción bajo contrato. En mercados maduros -en un extremo con demanda constante e incluso declinando-, retener clientes no es un tema menor, la participación del mercado de las empresas constituye algo más que un Juego Suma Cero (los clientes que gana un competidor implican un constreñimiento en el número de clientes del rival o los rivales). Asimismo, la literatura reconoce que la retención de clientes permitiría amortizar de forma más rápida o eficiente, o alternativamente permitiría evitar todos aquellos costos en los que se incurre para incorporar un nuevo usuario a la cartera de clientes -por ejemplo, gastos de publicidad, promociones [5], costos de ventas, costos transaccionales, etc.-.
Más allá, utilizar únicamente el atributo precio para mantener una demanda puede resultar muy costoso. Los precios como variable de decisión suelen reconocerse como una variable de altísimo impacto sobre la gestión de las empresas. Así como pueden generar ingresos significativos también pueden resultar onerosos especialmente si son utilizados para: (i) la retención de clientes -por ejemplo, bajando precios o replicando disminuciones de precios por parte de la competencia [6]– o (ii) como incentivo financiero -descuento del precio respecto al valor económico del bien- para su adquisición. Los precios puede que sean utilizados con demasiada frecuencia para retener clientes cuando es posible que existan alternativas más costo-efectivas sin tener que apelar a la continua reducción de precios, tema que reconocen y destacan Nagle y Müller en su archiconocido libro referido a Pricing [7].
De esta manera podría resultar preferible identificar y predecir aquellos “clientes abandonadores” para, eventualmente, diseñar una política de recolección de nuevos datos y de analítica que permita una política de fidelización o retención que reduzca el Churn Rate, o disparar accionen preventivas siempre y cuando dicho proyecto resulte incremental en beneficios y preferible a otras alternativas (por ejemplo, aquellas basadas en precios).
Dicho de otra manera, en la medida que la tasa de abandono o el Churn Rate puede reducirse producto de la predicción y acción preventiva basada en un enfoque Client Oriented anticipativo [8], y los ingresos asociados a la retención superen a los costos asociados al proyecto; podría ser valorado o comparado con proyectos alternativos -por ejemplo, modificaciones en precios- para determinar cuál resulta preferible.
Aun así, más allá del corto plazo y de la importancia de un cliente per se, valga decir que tanto Innovación como Disrupción en la era de las tecnologías TIC y de los datos masivos, exige una transformación del Mindset dentro de la organización empresarial, requiriéndose la adopción de tecnologías y del uso de herramientas de Analítica de Datos para mantener y crear valor, porque de lo contrario se sufrirá de una desventaja competitiva respecto a la competencia que podría terminar sacándonos del mercado. Los First Movers en la adopción de estas tecnologías y herramientas en los mercados pueden terminar imponiéndose ante el resto de los jugadores.
Así las cosas, dicha transformación y/o adopción no es un tema de hacerlo o no, sino cuándo hacerlo, por un lado, temprano capitalizando dicha ventaja o por el otro lado, posterior a la competencia a riesgo de resultar muy tarde.
Conscientes de todo lo anterior cualquier directivo de empresa debería llevar adelante un Proyecto de Analítica de Datos, por ejemplo, que contenga la estimación de un modelo supervisado de Clasificación basado en premisas de Elección Discreta del consumidor tipo Logit, que le asome soluciones y estrategias al problema que significa el Abandono por parte de los Clientes.
Finalmente, el tema referido a cómo se forman las preferencias ha solido constituir para la teoría económica neoclásica una “caja negra” -suelen tomarse como dadas-. En este ámbito el aprendizaje no supervisado posee un enorme potencial (identificación de atributos relevantes, identificación de nichos no atendidos, sugerencias de empaquetamiento o integración vertical de funcionalidades en un único producto -empaquetamiento técnico- o en una misma oferta comercial -empaquetamiento contractual-, etc.).
[1] Algunas fuentes referidas a la adopción tecnológica diferencian entre Innovación y Disrupción precisando que la Innovación es un cambio menos radical, por ejemplo, la adopción de tecnologías TICs a lo largo del negocio tradicional o de la cadena de valor tradicional, mientras que Disrupción implicaría ofrecer nuevos productos o servicios, incluso creando nuevos mercados y modelos de negocio que no existían previamente (implicaría puro nuevo valor generado). Un ejemplo quizás de esto último lo constituyó en su momento -y sigue constituyéndolo en nuevos mercados- los nuevos modelos de negocio de Plataformas Digitales apalancados importantemente en la recopilación y uso masivo de datos.
[2] Utilizando la Taxonomía de Estrategias ante Ventajas Competitivas de Michael Porter dicha ventaja producto de eficiencias y el aplanamiento de la estructura de costos -haciéndose la empresa una líder en costos en el mercado- podría encontrar dos estrategias alternativas cuya escogencia dependería de la elasticidad de la demanda del mercado. Por un lado, si la elasticidad de la demanda es alta -demanda elástica-, la ventaja en costos le permite a la empresa reducir el precio respecto a la competencia y generar un Efecto Demanda o Volumen que más que compensa al Efecto Precio que implica haber reducido el precio y perder descreme sobre la demanda cautiva o que se mantendría con la empresa. Por el contrario, si la elasticidad de la demanda es baja -demanda inelástica-, resultará preferible fijar precios pensando en los competidores marginales en términos de costos, es decir precios altos, gozando de mayores márgenes, toda vez que siendo la demanda inelástica resultará superior el Efecto Precio o Descreme –Price Skimming– versus a un Efecto Volumen.
[3] Otra de las fuentes más importantes de generación de valor en el mundo digital lo constituye lo que algunos denominan la Empresa Invertida que se apalanca en principios de la Economía Colaborativa –Sharing Economy– beneficiándose de la generación de valor fuera de la empresa. Una vía lo constituiría apalancarse o beneficiarse de la cocreación de contenido por parte de los usuarios -ejemplo, las redes sociales o de streaming- o el goce de activos sobre los cuales no se tiene porque poseer la propiedad -ejemplo, Uber, Didi, Airbnb, etc.-. Una Plataforma contrario a un modelo tradicional tipo Pipeline facilita la interacción entre sus usuarios que no forman parte de la Empresa Plataforma más sí constituyen miembros de la Plataforma Digital generando la mayor parte del valor no sólo vía cocreación, sino vía Efectos de Red y facilitando datos a partir de los cuales crear valor.
[4] Valga señalar que existen distintas taxonomías o clasificaciones respecto a las plataformas digitales y a su forma de monetizar su modelo de negocio. Una de las más simples es clasificarlas como Transaccionales las cuales monetizan su modelo de negocio vía precios variables o Fixed Fee o porcentajes sobre transacciones, y las plataformas No-transaccionales por lo general financiadas vía publicidad y/o “comercialización” de la audiencia y su data.
[5] Respecto a las eventuales promociones que incentiven a los potenciales clientes a demandar nuestro producto o servicio, especialmente en el mundo digital y de sistemas electrónicos donde están presente significativos costos de cambio, la literatura reconoce que los descuentos consisten en “devolver” dichos costos de cambio al cliente vía descuento suponiendo el compromiso de mantenerse con el mismo proveedor a lo largo del tiempo. Así las cosas, un nuevo cliente entraría en una relación susceptible de mediano o largo plazo -producto de la presencia de costos de cambio-, teniendo sentido para que el proveedor ofrecer dicho descuento por poder contar con dicho cliente durante un periodo de tiempo suficiente como para poder recuperar los descuentos otorgados. (Ver: Hal Varian: Microeconomía Intermedia: Un Enfoque Actual. Antoni Bosch Editor. 2016. Capítulo 36: La Tecnología de la Información, pág 724).
[6] En este sentido, puede realizarse un Análisis de la Pérdida Crítica referida a acciones reactivas de precios ante una reducción de precios realizada por la competencia como para medir por un lado, cuanto nos cuesta no replicar dicha disminución, por el otro lado, cuanto nos cuesta replicar la disminución en los precios, y finalmente contrastarlo con alguna otra alternativa no-basada en precios.
[7] Ver: Nagel Thomas T. y Müller Georg: The Strategy and Tactics of Pricing: A Guide to Growing More Profitably. Editorial Routledge. Sexta Edición. 2018. “Price is all too often used as an inducement to overcome resistance that can be dealt with more cost-effectively, and therefore more profitably, in other ways”. Pág 137.
[8] En el caso de servicios, las respuestas de la empresa hacia clientes riesgosos de abandono puede tomar una forma parecida a la discriminación de primer grado o a respuestas personalizadas. Este hecho resulta muy valioso para cualquier corporación porque no tiene por qué replicar prebendas otorgadas al abandonador potencial hacia el resto de los clientes (salvo que existan estrictas restricciones legales al respecto o elevados riesgos reputacionales).
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Economista UCV. Master in Competition and Market Regulation, Universidad Pompeu Fabra. Master en Economía Industrial, Universidad Carlos III de Madrid. Master in Law and Economics, Universidad Torcuato Di Tella. Postgraduate Diploma in Economics for Competition Law, Kings College London. Profesor de Estrategia Competitiva, Universidad Torcuato Di Tella. Profesor de Economía Digital, UCAB. Profesor de Competencia en las Plataformas Digitales, Universidad Torcuato Di Tella. Profesor de Derecho de la Competencia y Análisis Económico del Derecho de Protección al Consumidor, Universidad Monteavila. Consultor Económico.