Customer loyalty no es sólo programa de puntos, millas, cashback, promociones, punch cards, etc. Lo he dicho anteriormente ya que existe una interpretación incorrecta del término. Es común ver como se usa indistintamente, con ambigüedad y simpleza en todos los niveles de una organización. En días recientes tuve la oportunidad de participar en el Loyalty Summit CXM en la ciudad de Los Ángeles en donde expertos en la materia abordamos el tema.
Personalmente hago una definición sobre customer loyalty: es la ciencia que se dedica al estudio y entendimiento del comportamiento de los clientes en el tiempo, con el propósito de direccionar hábitos y preferencias hacia un objetivo determinado. Lo considero una ciencia porque existen conocimientos obtenidos por medio de la observación y razonamiento estructurado de los que se deducen principios y leyes generales que se predicen y comprueban experimentalmente.
Este es el primer argumento que tengo sobre la necesidad de elevar el nivel de entendimiento y de utilización de la palabra customer loyalty. Si las empresas desean genuinamente crear lealtad de los clientes sobre su marca, deberían aplicar los elementos imperantes de la ciencia: observación y razonamiento estructurado de cómo se comportan las personas en el tiempo antes de saltar a conclusiones y ejecuciones. El entendimiento y conocimiento se obtiene también creando hipótesis a comprobar utilizando experimentación y medición. Hoy la oportunidad que ofrece la inteligencia artificial para crear A/B testing en la masividad con resultados exactos es impresionante.
El segundo argumento que tengo para elevar el entendimiento de lealtad es sobre la medición de los resultados que la estrategia de customer loyalty tiene para la marca. La mirada genérica de las organizaciones es de corto plazo y de corte financiero, principalmente. Y si bien la estrategia de lealtad tiene que ofrecer resultados financieros contundentes y sostenibles, estos no llegarán en el corto plazo, no en menos de 6 meses o más. Los resultados financieros se deben analizar en diferentes ángulos y no sólo interesándose en la venta incremental. Para calcular venta incremental se desarrollan modelos de atribución con decenas de variables, algunas de ellas débiles y con muchos supuestos. Para ser capaz de medir venta incremental se deben tener periodos y segmentos de clientes comparables en el tiempo. Otras métricas no financieras para conocer el desempeño de la estrategia son nivel de actividad (MAU, WAU, DAU), abandono, engagement más allá de la transacción, como social engagement, por ejemplo. Métricas sobre CX como CSAT, CES y NPS.
El tercer argumento es que customer loyalty se nutre de otras técnicas para profundizar en su entendimiento y aplicación; neuromarketing como campo de la neurociencia que busca el entendimiento de como los consumidores responden a técnicas y métodos de mercadotecnia con el objetivo de mejorar los resultados. De la psicología del cliente que examina las percepciones, creencias, sentimientos y pensamientos de los clientes y los toma en cuenta cuando examina el comportamiento de compra.
El cuarto y ultimo argumento es profundizar en el entendimiento del cliente a través de la data. Hablar de customer loyalty es hablar de data. Los datos son fundamentales para crear y crecer la lealtad del cliente ya que permite a las marcas comprender, conectarse y satisfacer las necesidades cambiantes de los consumidores. A través de la personalización, el marketing dirigido y la mejora continua basada en las percepciones de los clientes, las marcas pueden construir relaciones duraderas que conduzcan a la lealtad y a crear embajadores.
Si los profesionales de customer loyalty desean llamar la atención del C-Suite, deben ampliar su vocabulario e ir más allá de hablar únicamente de programas de lealtad, que ofrecen estímulos sobre la transacción “do and get”. Elevemos la conversación de customer loyalty para que logre ganar el lugar estratégico que toda marca requiere para ser sostenible en el tiempo.
