Automotriz: 2 casos de Analítica para monetizar tus datos

Con las nuevas modificaciones tributarias, la industria automotriz en Ecuador vuelve a enfrentar los retos de años pasados donde hubo medidas similares. La exigencia para las áreas comerciales y financieras será siempre mantener las ventas y generar rentabilidad a pesar de enfrentarse a condiciones más complejas del mercado. Te traemos dos casos de uso de analítica para monetizar tus datos y generar estrategias comerciales:

1. Campaña de renovación de vehículos a clientes existentes
2. Campaña de prevención de Churn (salida de clientes)

Campaña de reposición de vehículos a clientes existentes

Normalmente los clientes que buscan actualizar sus vehículos acuden a concesionarios para estimar el valor de su vehículo actual y entregarlo como parte de pago. ¿Por qué no hacerlo de manera propositiva? Y bajo condiciones que no puedan rechazar?

El objetivo de esta campaña es proponer a los buenos clientes la renovación de su vehículo, bajo condiciones extremadamente favorables: Mejor precio por su vehículo usado, tasa de interés más baja que el promedio del mercado y plan de cliente preferencial para la marca.

1. Mejor precio por su vehículo: Utilizando la base de datos de mantenimientos del vehículo, es posible armar la matriz del “Ciclo de vida del vehículo” y determinar si el cliente ha cumplido o no los mantenimientos planificados de acuerdo al tempario. En la primera llamada al cliente podríamos indicarle un rango de precio en el que podríamos recibir su vehículo
2. Tasa de interés más baja: Si tiene historial de cliente, utilizando el modelo “Cliente 360“, el área de Riesgo, podría determinar tasas de interés más bajas para ese cliente. En un modelo más avanzado, es posible crear un algoritmo de Analítico (Machine Learning) que prediga la probabilidad de pago de ciertos perfiles de clientes, bajo cierta condición de monto de crédito, plazo y tasa de interés.
3. Plan de cliente preferencial para la marca:  Cuál es el valor en el ciclo de vida de estos clientes? El análisis de CLTV (Valor del cliente en el tiempo) nos da una idea de cuánto valor le deja cada cliente a la compañía; en función de ese valor, podemos establecer un presupuesto de nuestro plan “Cliente preferencial” y otorgarle beneficios tangibles a cada cliente.

¿Es posible llamar a toda la base de clientes para hacer estas ofertas?

Posiblemente sí. Pero esas llamadas podrían ser de muy poco valor: 

• Demasiadas llamadas. Se traduce en costos altos de uso del call center
• Llamadas innecesarias al cliente. Representa un call center más que las personas detestamos recibir. Puede afectar a la marca
• Llamadas de poco valor: Sin la información adecuada, la llamada tendría poco valor para el cliente y la empresa que hace la llamada. Una llamada con valor agregado es donde es posible hacer una oferta atractiva y personalizada para cada cliente

¿Por qué usar analítica para monetizar tus datos?

Los algoritmos de ciencia de datos están orientados a analizar el universo de datos existente y proporcionar al área comercial ese listado “de oro” y personalizar la oferta para cada cliente:

• Llamadas específicas. Menos llamadas, menor costo del call center 
• Mayor probabilidad de éxito
• Llamada de valor para el cliente. Aún si el cliente no se siente inmediatamente atraído por la oferta, una llamada de calidad es un refuerzo positivo de marca para el cliente
• El resultado de esta campaña será otra fuente de datos para la siguiente, que ayude a refinar los algoritmos de ciencia de datos

Campaña de prevención de Churn (salida de clientes)

Las campañas de prevención de Churn son actividades comerciales que evitan la fuga de clientes. Para la industria automotriz es clave que los clientes acudan al servicio posventa en el mismo concesionario.

De manera general existen tres maneras de aplicar este tipo de campañas:

1. Llamar a toda la base de clientes:

• • Puede ocurrir si no utilizamos analítica de datos
  • El costo de uso de call center se incrementa
  • Genera llamadas de poco valor y puede afectar la marca

2. Llamar cuando corresponde el mantenimiento

1. • Ya utilizamos los datos. Utilizamos como referencia la información de las fechas de mantenimientos anteriores y estimamos la fecha del próximo mantenimiento para hacer una llamada más asertiva
   • Causa mejor impresión de la marca en el cliente

 3. Utilizar ciencia de datos

1. • Utilizar un algoritmo de ciencia de datos para generar listados de clientes potenciales a dejar nuestra marca
   • Utilizar la matriz RFM (por sus siglas en inglés:Recency, Frequency, Monetary). Es una herramienta de marketing que, bien usada, permite incrementar el número de ventas y prevenir la fuga de clientes

Te animamos a compartir este artículo con tu equipo de analítica de datos y buscar las mejores maneras de aplicarlos en tu organización. Ten en cuenta que:

1. Si tu competencia utiliza datos, y tu no, ellos tienen una ventaja competitiva
2. Utilizar datos para las decisiones estratégicas y tácticas, y llevarlas a la ejecución en la operación, es parte del crecimiento de la cultura analítica de la empresa, y es un proceso que lleva tiempo. Sé paciente.
3. Monetizar los datos en una empresa es un músculo que la compañía debe aprender a desarrollar. Por lo tanto, es un proceso que lleva tiempo y práctica, pero que en el largo plazo se convierte en un pilar de la organización

Desde luego, si necesitas ayuda para crecer la cultura analítica de tu equipo, y/o  monetizar los datos que dispone tu empresa, en FPA estamos para apoyarte. 

Trabajamos con Ciencia de datos desde hace más de 13 años, en diferentes industrias: Automotriz, Retail, Banca, Servicios, Seguros, Manufactura.