Como parte de la definición y adecuación de procesos dentro de la ejecución de una iniciativa de CRM, es muy importante evaluar cuales son los indicadores que podrán evidenciar una mejora en términos de la estrategia de lograr una mayor centralización en el cliente. Existen múltiples indicadores...  Uno de los aspectos que mayor falencias presenta en la implementaciones de iniciativas o estrategias de CRM, es la falta total o falla en la implantación de indicadores de gestión o KPI’s (Key Performance Indicators) relacionados con la medición de la mejora en la relación con los clientes. Es fundamental poder establecer índices de medición que permitan conocer si la estrategia de orientación al cliente está dando los resultados esperados. Lamentablemente, una de las principales fallas es poner en marcha una iniciativa de CRM, sin establecer las métricas orientadas a medir la relación con el cliente. Se implementan proyectos de CRM, pero las métricas siguen siendo las mismas de una organización totalmente orientada a productos (volumen de ventas, valor de ventas, ventas por canal, ventas por producto, market share por producto o linea, etc.).

Como parte de la definición y adecuación de procesos dentro de la ejecución de una iniciativa de CRM, es muy importante evaluar cuales son los indicadores que podrán evidenciar una mejora en términos de la estrategia de lograr una mayor centralización en el cliente. Existen múltiples indicadores y la idea no es definir indicadores porque sí. Es necesario realizar un análisis detallado de los procesos de negocio que tienen impacto directo en la relación con el cliente (Ciclo de Vida del Cliente y sus puntos de interacción), estableciendo que mediciones se realizarán y cada cuanto. Este artículo está orientado a analizar en detalle uno de estos indicadores llamado Valor de la Relación con el Cliente o Lifetime Value of the Customer (LTV o CLV), por su definición en inglés.

Este es solo uno de los indicadores recomendados, los cuales vamos a desarrollar en diferentes artículos.

El concepto de CLV equivale a la cuantificación monetaria del cliente para la empresa por los costos en los cuales incurre la organización al atender y servir al cliente y los ingresos que representa la compra de bienes o servicios que el cliente hace a la organización, proyectados hacia el futuro. Es decir, es la cuantificación de la utilidad que representa la relación comercial con el cliente a través del tiempo, traída a valor presente neto. Un análisis de este tipo ayuda a evaluar si un cliente es rentable en el tiempo que se pronostica podrá durar la relación comercial. Es un tipo de indicador de “Pronóstico”, que se puede basar en la historia de la relación del cliente con la organización.

Existen muchos modelos de cálculo del CLV. Uno de los más completos, que deseamos compartir con usted es el elaborado por Hans Bauer de la Universidad de MaanHeim, Alemania. (THE CUSTOMER LIFETIME VALUE CONCEPT AND ITS CONTRIBUTION TO CORPORATE VALUATION). Así mismo al final de este artículo encontrará la referencia de un excelente documento que resume la investigación realizada por Lynette Ryals en Europa y que muestra los resultados concretos de dos casos de estudio de la medición del LTV-CLV en empresas de seguros y bancaria.

Componentes para el cálculo del CLV

Existen tres elementos para el cálculo del CLV, los cuales corresponden a:

Tasa de retención del cliente
Ingresos proyectados
Costos proyectados
Analicemos cada uno de ellos:

La tasa de retención corresponde a un factor individual por cliente que equivale a una representación numérica de la posibilidad que el cliente permanezca leal a la organización y no abandone hacer compras o negocios con la empresa. Realmente lo que se calcula aquí es la probabilidad que el cliente permanezca durante un periodo de tiempo determinado realizando transacciones que representan ingresos y también costos para la organización, pero que obviamente se espera que sea una relación rentable. El cálculo de esta tasa se puede realizar a través de modelos empíricos (lealtad, satisfacción del cliente, barreras de salida, comportamiento del consumidor, etc.), modelos causales (análisis causal LISREL, como método de análisis de la causalidad en aquellos dominios en los cuales la experimentación resulte inapropiada o inviable), ó modelos de lealtad contractuales y no contractuales. Existen modelos un poco más sofisticados en los cuales, a través del uso de cadenas de Markov se puede realizar el cálculo de un factor de retención dinámico en el tiempo con base en variables no contractuales. Dependiendo de las condiciones de cada tipo de negocio y del tipo de cliente que se esté analizando, se podrán utilizar diferentes modelos para hacer el cálculo de la tasa de retención.

En segundo componente es el de ingresos proyectados, el cual se puede sub-dividir en cuatro elementoo ingreso autónomo, ingreso por Up-Selling, ingreso por Cross-Selling e ingreso marginal. El significado de cada uno de ellos es el siguiente: El ingreso autónomo corresponde a los ingresos proyectados directos que se obtienen de las transacciones con el cliente y que no son afectados por situaciones promocionales que pueden generar ingresos de otro tipo. Los ingresos de Up-Selling corresponden a compras adicionales que hará el cliente como resultado de esfuerzos especiales a través de promociones, precios de oferta, etc., que generan el hecho que el cliente adquiera más del mismo producto o servicio. Los ingresos de Cross-Selling corresponden a la proyección de compras del mismo cliente pero de productos o servicios complementarios o asilados que son ofrecidos por la empresa. Los ingresos marginales corresponden a aquellos generados por una referenciación positiva del cliente a otros compradores. Existen modelos estadísticos como el desarrollado por Cornelsen para realizar el cálculo de valor de referenciación.

El tercer componente corresponde a los costos en los cuales incurre la organización al atender al cliente. Los siguientes son los elementos principales que deben ser tenidos en cuenta para un modelo de LTV: Costo de Adquisición del Cliente: Debe ser calculado con base en los métodos que utilice la empresa para lograr una transacción con el cliente por primera vez. Por lo tanto, en el modelo de LTV se tiene en cuenta una sola vez. Es necesario que la empresa realice un ejercicio financiero de tal forma que pueda determinar cual es el costo de adquirir un nuevo cliente, teniendo en cuenta las etapas de mercadeo y de venta. La forma de cálculo variará de acuerdo con el entorno de negocios, es decir se pueden utilizar diferentes metodologías en escenarios de B2B a los utilizados por B2C. Por ejemplo, en un escenario de B2B se deberán calcular costos relacionados con actividades de mercadeo, identificación del prospecto, visitas realizadas, costo del proceso de venta y en general todos los costos incurridos en el proceso comercial. El segundo elemento de costo es el costo de marketing el cual represente los costos de retener y desarrollar al cliente. Todos aquellos costos asociados con actividades de mercadeo que sea necesario ejecutar para poder retener al cliente y desarrollar la relación comercial con el. En este componente se tienen también en cuenta los costos en los cuales se incurre al desarrollar actividades de Up-Selling y de Cross-Selling tales como promoción, precios de oferta, descuentos, empaquetamientos, etc. El siguiente componente de costos es el relacionado con costos de ventas el cual corresponde a costos de atender al cliente en actividades de venta y los costos asociados con la transacción comercial como tal, es decir actividades como toma de pedido, facturación, despacho, cartera, tesorería, etc. Finalmente hay unos costos relacionados con la terminación de la relación comercial con el cliente. En algunos casos es necesario tener en cuenta este costo ya que representa un valor para la empresa que afecta el LTV del cliente.

Adicional a los conceptos anteriormente descritos, se pueden tener en cuenta en el modelo algunos elementos adicionales que generan valor para la empresa derivados de acciones de los clientes. De acuerdo con el modelo de LTV definido por Bauer, estos elementos pueden ser contribuciones recibidas de parte del cliente de manera indirecta como información, cooperación e innovación. Son beneficios obtenidos por la empresa derivados de los aportes que el cliente puede brindar en una relación comercial que no afectan de manera directa cada transacción, pero que si influyen de manera positiva en el LTV.

Teniendo en cuenta todos los anteriores componentes, Bauer propone la siguiente formulación para el cálculo del LTV:

Los componentes de la formulación son:

CLV = Valor de Vida del Cliente
AC = Costo de adquisición del cliente
r = Tasa de retención del cliente
t = Periodo actual
T = Cantidad en años de la relación con el cliente proyectada
AR = Ingresos autónomos
UR = Ingresos por Up-Selling
CR = Ingresos por Cross-Selling
RV = Ingresos marginales
SC = Costos de ventas
MC = Costos de marketing
TC = Costo de terminación de la relación comercial
d = Tasa de descuento adecuada para inversiones en marketing
InfoV = Valor por la información que brinda el cliente
CoopV = Valor por la cooperación brindada por el cliente
InnoV = Valor por la innovación generada por el cliente
Existen varias aproximaciones al cálculo de LTV, el modelo expuesto por Bauer es uno de los más completos, sin embargo existen complicaciones al momento de realizar algunos de los cálculos, si no se cuenta con la información base requerida y las herramientas necesarias para este tipo de cálculos, ya que como se puede ver, es necesario el uso de varias métodos y modelos estadísticos. Para aquellas personas interesadas en profundizar más en este tema, les recomiendo la lectura del resumen de la investigación sobre el uso y aplicación del indicador LTV en dos empresas Europeas. Esta investigación fue desarrollada por Lynette Ryals, autora de varios libros sobre Métricas para CRM. Pueden consultar el artículo llamado “Making Customer Relationship Managment Work: The Measurement and Profitable Management of Customer Relationships“.

Hoy en día existen en el mercado sistemas computacionales que apoyan el componente de CRM Analítico, mediante el cual se pueden implementar modelos predictivos del comportamiento del cliente y muchos de ellos pueden realizar el cálculo del LTV. Algunas de las soluciones en este tema son: SAAS, SPSS, Kxen, Portrait Software. Así mismo, es posible implementar este tipo de indicadores en sistema de tipo CRM como SalesLogix.


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