Una de las grandes preocupaciones que tienen las estaciones de servicio es cómo conocer más y mejor a sus clientes, quienes muchas veces cargan combustible de una marca determinada, pero en forma anónima y rara vez establecen un contacto más profundo en el momento de la transacción. Repsol YPF en España solucionó parte de este puzzle, al introducir la tarjeta Visa Repsol YPF. La otra cara de la moneda se presentó después: ¿cómo sacarle partido a todos los datos que ahora manejaban?

La multinacional, empresa líder en España y Argentina, se maneja básicamente en tres áreas estratégicas: Upstream (exploración y producción), Downstream (Refinamiento, Marketing, Gas Licuado y química) y Gas y Electricidad. Dentro de Downstream y dependiente de la Dirección de Refinamiento y Marketing Europa, se creó un equipo para satisfacer la necesidad de conocer a sus clientes.

El objetivo era identificar a aquéllos que tenían un volumen importante de compras realizadas a través de sus agentes comerciales y también a los de menor consumo, que eran atendidos por los distribuidores. Esta necesidad de conocimiento llevó a la compañía a implementar el proyecto de CRM con el que esperaba incrementar el grado de vinculación con los consumidores y aumentar la rentabilidad del negocio.

LA TARJETA Y LA ESTRATEGIA
En octubre de 1998 se puso en marcha la tarjeta Visa Repsol YPF, con una fuerte campaña de marketing masivo para captar usuarios. Gracias al plástico crediticio, se pudo identificar a cerca de un millón de usuarios con información que los diferenciaba de los millares de consumidores "anónimos" del servicio. Asimismo, la empresa dispuso de la tarjeta Solred para el mercado profesional de carburantes. A estos clientes también se les estudió sus hábitos de consumo, con el objetivo de atenderlos mejor.

Luego del primer paso, la Subdirección de Refinamiento y Marketing probó varias soluciones de software CRM. Se comenzó con herramientas sencillas para el análisis de los datos de los clientes, pero se llegó a la conclusión de que se requerían aplicaciones más potentes: "Buscábamos un sistema que soportara la gran cantidad de datos que teníamos que manejar y respondiera a nuestras necesidades de análisis", explica Ana Isabel Zamora, jefa del Departamento de CRM.

Finalmente, la compañía optó por una solución de CRM analítico ofrecido por la empresa SAS, un programa avanzado que era capaz de manipular unos 300 gigabytes de información sobre tarjetas de fidelización de clientes, filiales, puntos de venta y campañas de marketing, repartidos en bases de datos.

MEJOR CONOCIMIENTO
Además del gran caudal de información que debía gestionar Repsol YPF, el otro desafío de la empresa era mejorar el conocimiento del comportamiento de consumo de los clientes en las distintas áreas de Refinamiento y Marketing. De acuerdo con Zamora, "hasta este momento la mayor parte de las campañas de marketing que habíamos realizado eran masivas. Sin embargo, el nivel de respuestas era inferior al que conseguimos ahora, ya que el software nos permite encontrar patrones ocultos a través de sus modelos estadísticos, con lo que obtuvimos una segmentación de clientes mucho más fina y fiable".

Para la ejecutiva, la segmentación que se puede realizar con el software representa de por sí un valor añadido. "Saber que dentro de tu masa de clientes existen distintos grupos de comportamiento nos permite afrontar campañas y acciones más específicas", sostiene, agregando que "no nos limitamos a realizar campañas de marketing, sino también a dar soporte de análisis a las unidades de negocio, aportándoles  un conocimiento más detallado de sus clientes".

Zamora destaca el ahorro de costos que han conseguido con el programa escogido, pues con la misma inversión que se necesitaba para una campaña masiva, ahora era posible realizar 30 acciones de marketing más pequeñas, pero efectivas.

El desafío posterior de Repsol YPF abarca el crecimiento en "anchura", es decir, utilizar más bases de datos en profundidad a fin de sacarle mayor partido a la información. También contempla una expansión en "altura" a través de la realización de campañas de marketing en colaboración con otras compañías.

La solución por la que optó la empresa permite crear perfiles, segmentos y modelos predictivos a partir de los datos de los clientes, y con ello, potenciar el marketing dirigido a objetivos, gestión de campañas, dirección de call center, automatización de la fuerza de ventas y otras actividades propias de un proceso de CRM.b

EXTRACTO DE LA CLASE: TECNOLOGIAS AL SERVICIO DE LA FIDELIZACION
Para saber qué motiva a los clientes a consumir nuestros productos y servicios podemos utilizar las herramientas del CRM analítico relacionadas con las  "tecnologías de inteligencia de clientes", las cuales permiten analizar grandes volúmenes de datos.

Esto facilita detectar patrones y relaciones causa-efecto, simulando el comportamiento de los consumidores y entendiendo el impacto de estas conductas en los resultados de la empresa.

Existen tres grupos principales de tecnologías: para almacenar datos o "data warehouse"; para analizar datos con modelos y variables complejas o "data mining"; y para generar acción en base a los datos analizados o "workflow".

El data warehouse consiste en acumular los datos de las transacciones del cliente con la empresa, e incluye tanto los datos financieros y contables como antecedentes cualitativos: quejas, reclamos, datos demográficos, familiares, perfil de pago.

El data mining permite extractar, sintetizar, procesar, cruzar y analizar estos datos con modelos matemáticos sofisticados, para descubrir y perfilar el conocimiento almacenado anteriormente. Así se pueden elaborar modelos predictivos, por ejemplo, para determinar la probabilidad de que un cliente abandone la empresa.

El workflow permite gatillar acciones concretas a través de alarmas automáticas que se derivan de las conclusiones del análisis de los datos disponibles. Por ejemplo, si el data mining predice la inminente salida de un grupo de clientes, se produce la alerta y las correspondientes acciones de retención o recuperación.

La implementación de tecnologías de inteligencia de clientes es el primer paso para mejorar la satisfacción de los consumidores. Yendo más allá de lo obvio, la información obtenida se transforma en un factor estratégico diferenciador que permitirá aumentar la rentabilidad de las empresas, generando propuestas de valor y experiencias más segmentadas.b

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