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Big Data en la gestión de clientes

La gestión de clientes en centros fitness se ha convertido en el principal caballo de batalla del sector. Las altas rotaciones y la problemática de segmentar mercados dificultan, en gran medida, conocer las percepciones del cliente, lo que hace casi imposible poder predecir comportamientos.

Por: Jorge García y Carlos Gómez, Grupo IGOID.

¿Qué entendemos por Big Data?

El Big Data es un fenómeno complejo relacionado con el progreso tecnológico y su capacidad de generar una gran cantidad de información. Un gran número de empresas y organizaciones de muchos sectores se valen en la actualidad de estas técnicas para potenciar su actividad.

Todo parte de esta pregunta: ¿Qué ocurre cuando en lugar de buscar datos para resolver nuestras preguntas, formulamos preguntas en base a los datos de los que ya disponemos? Probablemente aumente nuestra eficiencia y productividad, además de disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones. Este tipo de pensamiento es una de las bases del denominado Big Data.

Pero en realidad, de forma clásica, el Big Data se relacionaba con aquellos análisis que utilizaban como referencia una cantidad masiva de datos, lo que hacía muy difícil su control, manejo y el procesamiento de los mismos por parte de nuestros ordenadores (utilizados frecuentemente en física, informática, etc.).

Sin embargo, este concepto se ha generalizado, convirtiéndose en un elemento de “andar por casa”. No queremos ser rigurosos con este concepto, y por tanto, lo utilizaremos en su forma coloquial, ampliamente utilizada en la actualidad.

El mundo del fútbol es un claro ejemplo de la expansión del uso de este concepto en el deporte. Cada vez es más frecuente ver noticias en las que se analiza el rendimiento de los jugadores a través de combinaciones de diferentes variables técnicas, físicas y tácticas recopiladas durante los partidos, denominando a todo ese proceso Big Data. Así, los centros deportivos han empezado a utilizar también este concepto, desde otro punto de vista.

En la actualidad

La mayoría de gestores ya han implantado un software de control de accesos y gestión integral. Además del control de fichas, facturas, etc., estos software registran en segundo plano muchas variables de interés como el número de accesos al mes, la duración por acceso, el momento de los accesos, comportamientos de pago, etc.

El manejo conjunto de esas variables abre un amplio abanico de mejoras en la gestión de los centros deportivos. Por supuesto, este fenómeno no es exclusivo del deporte y es frecuentemente utilizado con el fin de predecir el comportamiento de clientes. Por ejemplo, grandes cadenas de supermercados utilizan técnicas similares para conocer los productos comprados por los clientes, la cantidad, el momento del día y mes, su relación con las ofertas y la proximidad a otros productos, entre otros.

Lo que nos aporta el control de accesos

El control de accesos es una herramienta capaz de generar una gran cantidad de datos de interés. Para obtener el máximo rendimiento de esta información, es necesario un proceso de análisis y contextualización posterior.

Los software de control de accesos obligan a que el usuario pase por un torno al entrar al centro deportivo. Esto hace que sus comportamientos se relacionen directamente con su ficha y por tanto, con sus datos sociodemográficos. Estos datos son objetivos, se generan en tiempo real, se informatizan automáticamente y abarcan a todos los clientes del centro. Por tanto, si nos paramos a pensar, son una bomba de relojería para cualquier analista de datos.

Muy pocos centros están empezando a incorporar el análisis de estos datos en sus rutinas de gestión, en parte por el clásico problema de gestionar el “día a día”. Su verdadera utilidad está aún por explotar. En reglas generales, lo que nos puede aportar de forma directa es lo siguiente:

  • Conocer los comportamientos de todos los clientes, y poder segmentar en base al uso que realizan de las instalaciones y sus características sociodemográficas. Con ello se puede optimizar el diseño de la oferta de servicios y la mejora de los procesos de comercialización.
  • Relacionar las variables de comportamiento con las bajas o permanencia de los clientes. Mediante diferentes estadísticas podemos ser capaces de analizar cómo influyen variables objetivas que medimos en el día a día como el número de accesos al mes, duración de los mismos, periodicidad de pago etc. Las alteraciones de esas variables pueden ser la antesala de un abandono. Por tanto, es posible identificar grupos de usuarios con más probabilidades de baja, con nombre y apellidos, y actuar sobre el foco del problema.

Un abanico de posibilidades

Sin embargo, una vez conocemos el uso de este tipo de información, las posibilidades de explotación son enormes:

  • Mejorar las variables que registran este tipo de software, relacionándolo con otras bases como la reserva de clases colectivas.
  • Incorporar controles de acceso (no tienen que ser tornos), que detecten el acceso de los usuarios a diferentes espacios del centro. En este sentido, algunas empresas están empezando a desarrollar chips que se incorporen en los equipamientos del centro e interactúen con las pulseras de los usuarios.
  • Incluir los algoritmos que generan las ecuaciones de predicción de baja al propio sistema. De esta manera se podría, entre otras cosas, identificar a los usuarios con más probabilidad de baja y lanzar de forma automática las campañas de retención y CRM.

A modo de conclusión, queremos enfatizar la necesidad de analizar los gestos que hacen los clientes, sus sugerencias y reclamaciones o la percepción de los monitores durante su trabajo. Esta es, indudablemente, información importante para la actividad y requiere de nuevas formas de gestión que permitan analizar el comportamiento de los usuarios. Esos datos podrían identificar usuarios descontentos, pero que no muestren ningún indicio de ello y permitirían reducir las intenciones futuras del cliente a un único número, de 0 a 100. Parece ciencia ficción, y que nos estamos alejando de la realidad, pero la inclusión de técnicas de gestión Big Data marcará la diferencia en un futuro a corto plazo.

 

 

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