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Investigación Life Time Value , RFM y cómo hacer campañas por Internet Beatriz Hernández 597750 Pamela Mendoza Pérez 902087 Mercadotecnia Directa

TEMA I. Life Time Value Explicación del concepto En términos sencillos se puede decir que el lifetime value es el valor presente de la ganancia a futuro que un cliente generaría para una organización.

B. Un ejercicio del concepto Digamos que tienes un cliente que genera Rs3000 de ganacia cada año por los proximos 10 años. Si la taza actual de descuento es de 8%, entonces el cliente Lifetime Value debe ser: CLV = i=10 Si 3000/1.08 i = 20,130.25 CLV = 3000/1.08 + 3000/1.08 2 + 3000/1.08 3 + 3000/1.08 4 + 3000/1.08 2 .... 3000/1.08 10 Esto significa que el cliente vale Rs 20, 130 para ti hoy.

B. Otro ejercicio del concepto Conocer los factores que afectan para así poder calcular el Lifetime value: Margen (m): El margen es la ganancia anual que genera un cliente menos los costos de operación. Retención de clientes (r): Si asumimos que un cliente provee un flujo de ganancia constante para la organización, se podría decir que es leal a nuestros productos y/o servicios. Costo de capital (c): El costo de capital depende de la estructura financiera de una compañía. Una vez que conocemos los factores que afectan al lifetime value podemos decir que: Customer Lifetime Value = m (r / (1 + c – r) )

C. Caso real / Caso de éxito “ Glik’s maximiza su Lifetime Value del cliente con CRM” Su estrategia de medir al cliente con LFV data desde hace más de un siglo. Con esta estrategia ha llegado a ser de una tienda en una camioneta a una cadena con 55 tiendas en E.U.A. El utilizo el LTV para calcular su CRM y conservar a sus clientes actuales que le generaban más ingresos y es mucho menos costoso que adquirir nuevos y redujeron sus costos de publicidad un 50%, enfocándose en su correos de su propia base de datos. Pudieron utilizar el LTV a través de comunicaciones personalizadas y segmentadas.

C. Caso real / Caso de éxito Resultados: Un 30% de respuesta en los correos de cumpleaños que ofrecían ciertos descuentos. Diamond customers que compran más de $175 dólares en un mínimo de 2 compras. Incluso ya estan utilizando el CRM para evaluar el LTV de los empleados.

TEMA II. RFM A. Explicación del concepto El análisis RFM (Compras Recientes, Frecuencia y Valor Monetario) es una forma de determinar la respuesta de los consumidores hacia ciertos esfuerzos de mercadotecnia. Sirve para determinar cuáles clientes son los que más compran, cada cuando compran y para saber cuáles son los más rentables. El significado de los elementos es el siguiente: Compras recientes: tiempo transcurrido desde la última compra. Frecuencia: tiempo transcurrido entre una compra y otra. Valor Monetario: monto de las compras realizadas en un periodo de tiempo.

Principios del RFM Los consumidores que han comprado recientemente son más sensibles a responder a un esfuerzo de mercadotecnia que aquellos que compraron en un tiempo pasado lejano. Este principio ha sido comprobado en casi todas las industrias: seguros, bancos, detallistas, viajes, etc. También es cierto que los compradores frecuentes son más sensibles a responder que los que no son frecuentes. Los clientes que gastan mucho dinero, comúnmente responden mejor que los que gastan poco.

Principio 80-20 del RFM En el análisis RFM se puede decir que el "80% de las compras provienen del 20% de los clientes" o "que 20 % de los clientes genera el 80 % de las ventas'". Lo cual aunque parezca un tanto exagerado es perfectamente comprobable en la mayoría de los negocios y otras situaciones. A esto se debe su generalizada aplicación. Los mejores clientes para las bebidas alcohólicas son los que más beben, y en especial los alcohólicos. Cuando una persona corriente se toma una botella de licor espirituoso en dos semanas, un alcohólico se toma una o dos botellas diariamente. No hay duda quienes son, en este caso, los mejores clientes. RFM y su aplicación en el CRM (Consumer Relationship Management) Con la llegada de las computadoras, el concepto de Administración de la Relación con el Cliente ARC o CRM y el software relacionado con este, el análisis RFM se ha convertido en una herramienta indispensable en la toma de decisiones. El RFM tiene importancia contundente en el área de mercadeo, ventas y atención al cliente.

B. Un ejercicio del concepto Cuando se usa el análisis RFM, a cada cliente se les asigna un rango o categoría de 1 a 5. Esto para calificarlos por los factores indicados. Los tres indicadores juntos son llamados "celdas" RFM. La base de datos de clientes es analizada para determinar cuáles clientes han sido "los mejores clientes" en un periodo determinado. Los clientes que tienen un rango "5-5-5" son los clientes ideales. Dicho de otra forma son los clientes que más han comprado Recientemente, más Frecuentemente y sumas Mayores.

B. Un ejercicio del concepto A estos clientes que en RFM tienen un rango "5-5-5" le dan las empresas que usan este concepto adecuadamente una atención preferencia y dedicación completa. Son esos clientes y los que tienen rangos cercanos los que generan el 80% de las utilidades de la empresa. Aunque no esos mismos los que llegan a generan el 80% de las ventas. Las variables de esta proporción de la Ley de Pareto pueden ser muchas, dependiendo de la industria y la región en que se haga los estudios. Por ejemplo, en la industria de la telefonía esa proporción es diferente. Un 5% a 10% de los usuarios hacen un 80% de las llamadas de larga distancia. Si una empresa de teléfono no toma en cuenta esta situación, pronto podría dejar de tener los ingresos que requiere para subsistir. Esto está ocurriendo a empresas de telefonía que no se han percatado de la telefonía IP, en especial del servicio gratuito, o casi gratuito, que dan empresas como Skype.

C. Caso real / Caso de éxito Para ejemplificar el uso de esta herramienta, se utilizará el caso de Federal Express, la empresa de transporte express más grande del mundo. Esta empresa tiene información histórica de compras. Utilizan estos datos con registros de compras de sus clientes. En este caso se realizó un análisis RFM que tenía como objetivos: Identificar patrones de migración* de RFM a lo largo del tiempo. Determinar el grado en el que los patrones de migración del consumidor caen dentro de segmentos identificables. Identificar la inversión y estrategias de mercadotecnia apropiados para la migración de cada segmento. Evaluar la efectividad de la migración de RFM contra otras estrategias de segmentación y posicionamiento para promociones realizadas. *Migración: mejoramiento del desempeño del cliente a lo largo del tiempo. Algunos clientes se mueven a una celda RFM de posición mayor. Otros se mueven a celdas de menor posición. Los consumidores de este ejercicio, fueron seleccionados en base a la compra de ciertos servicios en un periodo de 2 años.

Pasos para el análisis 1. Determinar cuales productos serían usados en el análisis de migración. El objetivo era seleccionar los clientes que usaban el servicio a lo largo de los 2 años. La siguiente tabla resume los resultados preeliminares: 45.1% 54.9% Usuarios Totales 5.8% 94.2% Producto D 14.3% 85.2% Producto C 40.3% 59.7% Producto B 41.8% 58.2% Producto A Ambos años Un Año % de Cuentas Grupo de Nivel de Producto

Pasos para el análisis 1. Determinar cuales productos serían usados en el análisis de migración. El objetivo era seleccionar los clientes que usaban el servicio a lo largo de los 2 años. La siguiente tabla resume los resultados preeliminares: Para los 2 años de estudio, los productos C y D obtuvieron solo un porcentaje pequeño de usuarios en ambos años. Por esta razón, este producto fue eliminado del análisis de migración. Entonces el análisis estuvo basado en tres grupos: Producto A, Producto B y el uso total. Los patrones de compra de los clientes fueron estudiados en cuatro periodos de medio año cada uno. 45.1% 54.9% Usuarios Totales 5.8% 94.2% Producto D 14.3% 85.2% Producto C 40.3% 59.7% Producto B 41.8% 58.2% Producto A Ambos años Un Año % de Cuentas Grupo de Nivel de Producto

2. El conteo de RFM de cada periodo es definido como sigue: Compras recientes: 1 si la compra más reciente fue en el primer cuarto del periodo y 2 si la compra más reciente fue en el segundo cuarto. Frecuencia: total de envíos durante el periodo Valor Monetario: valor total monetario durante el periodo El RFM fue determinado multiplicando cada conteo por cada cliente individual. Los clientes fueron categorizados en deciles basados en el Periodo 1. 10 = el mejor decil, 1 = el peor decil Pasos para el análisis

Pasos para el análisis 3. Completar el análisis actual de migración. Los patrones de migración fueron utilizados mediante la identificación de grupos por el análisis de agrupamiento. Fueron identificados 7 segmentos con patrones de comportamiento. Estos segmentos eran: ReacLV Clientes reactivados con Valor Bajo LapLV Clientes con 6 meses de tiempo – Valor Bajo StayMV Clientes Estables – Valor Medio GrowHV Envíos en crecimiento – Valor Alto SeasLV Envíos temporales – Valor Bajo LapMV Clientes con 6 meses de tiempo – Valor Medio Top10 Clientes estables – top 10%

Pasos para el análisis El objetivo del análisis era determinar de qué forma cada uno de estos grupos migraba de decil en decil durante el periodo. Una vez que esto era establecido, se utilizaba esta información para crear programas de mercadotecnia para cada grupo. Como resultado de la identificación de estos segmentos, Federal Express pudo canalizar su inversión en dónde se consideró que era más rentable. Carta de Agradecimiento Muy Alta Grupo 4 Cupón de $30 10% - 38% Alta Grupo 3 Cupón de $25 15% - 100% Promedio Grupo 2 Cupón de $20 33% - 300% Baja Grupo 1 Recompensa Crecimiento del Segmento Frequencia Segmento

Conclusiones Aunque el análisis RFM es una poderosa herramienta, tiene sus limitaciones y debe utilizarse con mucho cuidado. Por un lado no se debe presionar demasiado a los clientes que generan altos ingresos o que tienen rangos altos. Por otro lado, los clientes con celdas bajas de rangos no se les debe dejar de lado. Por el contrario es necesario trabajar con ellos para que lleguen a ser mejores clientes. Esto es que aumenten la frecuencia de sus compras y los montos de las mismas.

TEMA III. Cómo hacer campañas por Internet Explicación del concepto El Marketing en Internet es un 60-65 % más económico que el tradicional, el marketing por e-mail alcanzará los U$S 4800 millones en el 2004, sin duda estamos ante la herramienta que está revolucionando la manera en que se hacen campañas de marketing a través de la red. Ventajas del Marketing por correo electrónico: Bajo costo de implementación Monitoreo de la campaña en tiempo directo Seguimiento del cliente Amplia elasticidad para optimizar eficacia de la campaña

B. Un ejercicio del concepto Lo primero que debemos conseguir es una base de datos con direcciones de e-mail. Después se elabora un mensaje que sea lo más efectivo posible, pensando muy bien cuál es el objetivo que queremos alcanzar. El texto debe ser cuidadosamente seleccionado, resaltando beneficios que pueda obtener el usuario. Envío de mensajes a un grupo reducido. - Se verifica quién abre el mensaje, sigue un enlace, que hace en el sitio: qué visita, el tiempo, si compra, se controlan sus datos demográficos. - Se dividen los usuarios en segmentos. - Se hace un test en algunos de ellos. - Envío de mensajes.

C. Caso real / Caso de éxito Open rate en campañas de email marketing entre los clientes de la Asociación Musical Buenos Aires Lírica que tiene tasas de apertura entre el 29 y el 46 %. Los principales factores que influencian a las personas al momento de decidir que mensajes abren y leen son los siguientes: 1.- El receptor conoce y confía en el remitente (55.9%). 2.- El receptor anteriormente abrió un mensaje del remitente y le pareció interesante el contenido (51.2%). 3.- El asunto o "subject line" (41.4%).

C. Caso real / Caso de éxito Buenos Aires Lírica logró mediante una muy buena administración de sus bases de datos y la relevancia de sus piezas de email marketing tasas de aperturas más elevadas al promedio. Tips muy importantes al momento de planificar una campaña de email marketing 1) Hay que realizar una buena administración de tus bases de datos 2) Enviar información de calidad y de relevancia para tus suscriptores 3) Desarrollar una relación con tus listas 4) Usar subject personalizados o que llamen la atención sin, por supuesto, generar falsas expectativas.

FUENTES CONSULTADAS Pereira, J (2006). RFM, HERRAMIENTA DE MERCADEO. Gestiopolis , Consultado el 11 de Noviembre, 2007, de http :// www.gestiopolis.com /canales6/ mkt / mercadeopuntocom / sim - analisis - rfm - recency - frequency - monetary.htm > Fourcade, L.(2006). Resultados de Marketing Directo. Penta Analytics , Consultado el 11 de Noviembre 2007, de http :// www.penta.cl / analytics / papers / rfm.pdf Sellers, J. (2007). RFM Migration Analysis. A New Approach to a Proven Technique. Database Marketing Institute , Consultado el 12 de Noviembre 2007, de http :// dbmarketing.com / articles /Art123. htm

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