Modelos matemáticos aplicados a la prevención del abandono de clientes en fases tempranas de la relación

Resumen

La falta de fidelidad del cliente es un fenómeno creciente en el entorno empresarial actual debido a la aparición de un nuevo consumidor más exigente e informado y que accede con mayor facilidad a la oferta de otros proveedores de productos y servicios gracias al uso de la tecnología. Estos clientes se declaran dispuestos a gastar su dinero adquiriendo productos o servicios a otros proveedores en caso de insatisfacción. Esta nueva realidad hace que para las empresas no sea suficiente tener la capacidad de atraer nuevos clientes, sino que debe ser capaz de conservarlos en el tiempo. Diversas investigaciones han demostrado que un cliente fiel y satisfecho repite compra con mayor frecuencia, recomienda los productos o servicios de la compañía, aporta sugerencias de mejora y es menos sensible a variaciones de precio, posibles errores o las ofertas de competidores. Desde el punto de vista económico un cliente fiel tiene un coste menor para las empresas y su rentabilidad aumenta en relación al tiempo de la relación. En este contexto la retención de los clientes se ha convertido en una de las principales prioridades para los directivos de todos los sectores. Para prevenir la fuga de los clientes de forma eficiente debe detectarse su probabilidad de abandono en cualquier etapa de la relación con la empresa. Para ayudar a las organizaciones en esta tarea se ha desarrollado un modelo matemático que permita detectar indicios de abandono de un cliente en aquellas etapas donde la compañía aún puede lograr su permanencia. El objetivo de esta investigación es por tanto doble: en primer lugar se ha desarrollado una contribución a la literatura existente a través del análisis de la importancia de la prevención del abandono para la supervivencia de la empresa incluyendo una revisión de los modelos existentes y la identificación de limitaciones. Por otro lado se ha propuesto un modelo teórico para detectar la probabilidad de abandono de un cliente en cualquier momento de su relación con la empresa y se realizado su validación a través de una investigación en un sector de actividad relevante. Tras el análisis de los modelos existentes tanto para la medición de la satisfacción de clientes como para la prevención de su abandono y su aplicación en dos ejemplos para multinacionales, se han identificado importantes limitaciones entre las que destacan: el elevado tiempo y recursos necesarios para su implantación, dificultad para la adaptación a diversas empresas o sectores o el alcance limitado al no incluir la opinión de ex clientes o las valoraciones de la competencia. Debido a estas limitaciones se ha definido un nuevo modelo teórico basado en las siguientes premisas: hay clientes que pueden encontrar parcialmente cubiertas sus necesidades y son capaces de expresar su nivel de insatisfacción de múltiples maneras, entre ellas las encuestas de satisfacción. Existen elementos en la relación que tienen una importancia superior al resto en la explicación de la satisfacción de clientes, si el nivel de satisfacción se mantiene por encima de determinados niveles: el cliente se mantendrá fiel, por el contrario si el nivel de satisfacción desciende de los niveles críticos: el cliente inicia el proceso de abandono. Para su validación se ha seleccionado un sector de actividad concreto: el área de postventa en automoción debido, entre otros motivos, a su relevancia para la economía nacional y la facilidad de acceso a los interlocutores. La construcción y contraste de hipótesis del modelo teórico se ha desarrollado en cuatro etapas diferenciadas: Etapa 1. Planteamiento inicial y recopilación de información: a través de entrevistas con expertos se han definido los atributos que componen la relación entre la empresa y sus clientes y los criterios para identificar al cliente perdido. Se han realizado cerca de 800 encuestas de satisfacción a clientes de servicios oficiales. Etapa 2. Identificación de las variables críticas: A través de un modelo de regresión se identifican las variables críticas, es decir, aquellas variables que tienen una influencia significativa en la satisfacción global. Etapa 3. Determinación de variables discriminantes: Mediante un árbol de decisión se identifican, de entre las variables críticas, aquellas que clasifican de forma eficiente a clientes en fieles o perdidos. Etapa 4. Cálculo de los niveles críticos de satisfacción: análisis del árbol para determinar los valores mínimos de las variables discriminantes que lanzan el proceso de abandono. La investigación y análisis realizados han permitido validación de la hipótesis global de la investigación: puede predecirse el abandono de un cliente activo en base a sus niveles de satisfacción en cualquier momento de la relación con la empresa. Adicionalmente se han validado todas las hipótesis parciales formuladas, destacando: Existe una limitación del análisis descriptivo para predecir el abandono, se observa que niveles altos de satisfacción son compatibles con altas tasas de abandono y respuestas relativas al futuro de la relación no son coherentes con la realidad. La satisfacción global con la propuesta de la empresa puede medirse como la suma de un conjunto de atributos de servicio. En el caso de obviar alguna variable, el modelo puede perder validez. En este caso la satisfacción global se mide en relación a 19 atributos de servicio. Existen variables que tienen una influencia significativa en la satisfacción. En la aplicación del modelo se han identificado 7 variables críticas. Su identificación permite orientar las acciones de mejora hacia aquellas variables con mayor impacto en la satisfacción global. Por último, se han identificado variables críticas cuyos valores permiten clasificar al cliente como fiel o abandonista y pueden estimarse valores mínimos en las variables discriminantes a partir de los cuales un cliente inicia el proceso de abandono. En esta caso son 3 variables discriminantes. Un desempeño superior al de la competencia en estas variables permitirá a la organización generar ventajas competitivas.