EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA

Fn la nlira DISEORachelPerryWeltyLost in My Life (Perdida en mi vida;Playmobil), 2010, fotografa original

SepaququierensusclientesantesqueellosmismosLosminoristasnecesitanabordara losclientesconla oferta.adecuadaen elmomentocorrecto.A continuacinindicamoscmodefinirla "'prximamejoroferta".por Thomas H. Davenport,Leandro Dalle Mule y John Lucker

50 Harvard Business Revew Febrero 2012

os compradores solan confiarenun vendedorconocido,como

por ejemplo el propietario dela tiendade artculosgeneralesdel vecindario, para ayudar-

les a encontrarjusto lo que an-daban buscando. Al sacar con-

clusiones segn lo que saba

o por lo que rpidamente de-duca del cliente, era capaz delocalizar el productoperfectoy,

con frec1,1encia,sugerirartculosadicionalesqueelclienteni siquierahabaconsiderado.Esuna

situacinpococorriente.Losconsumidoresdistradosdelaactua-lidad,bombardeadosconinformacinyopciones,muchasvecesluchanparaencontrarlosproductoso serviciosquemejorsatisfa-

gansusnecesidades.El personaldelasaladeventasdemuchosestablecimientosminoristas,queesescasoy confrecuenciaestmalinformado,nopuedeempezara reproducirexactamenteel

toquepers~JDaldelcualloscompradoresdependieronalgunavez;adems,losconsumidoressiguenestandocompletamentesolos

alhacercomprasenlnea.Estalamentablesituacinestcambiando.Los avancesen

. la tecnologade la informacin, la recopilacinde datosy el

anlisishacenposiblelaentregadealgosimilara laasesoradelpropietario,o quizsmejor.Conel usocadavez mayorde da-tosgranulares,apartirdela demografay lapsicografadetalla-dasde los clics de los consumidoresen la web, las empresas

estnempezandoa crearofertasaltamentepersonalizadasquedirigena losconsumidoresalos productoso servicios"correc-tos", enel momentojusto, porel preciocorrectoy en el canaladecuado.A estosele llama"prximamejoroferta"(NBO,por

sus siglasen ingls).Considereel xito de Microsoft con lasofertasde correoelectrnicoparasu motor debsquedaBing.

EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA

Esoscorreoselectrnicosseadaptanaldestinatario

enelmomentoenqueseabren.En200milisegundos,un retrasoimperceptibleparaeldestinatario,elsoft-waredeanlisisavanzadoarmaunaofertasegnlain-

formacinentiemporealsobrelapersona:datosque

incluyenlaubicacin,laedad,elsexoylaactividadenlneatantohistricacomola inmediatamenteprece-

dente,juntoconlasrespuestasmsrecientesdeotrosclientes.Estosavisoshanelevadolastasasdeconver-

sinhastaenun 70%,muchomsqueesfuerzosde

marketingsimilares,peronoestnpersonalizados.Las tecnologasy estrategasparaidearlasNBO

estnevolucionando,perolasempresasqueesperen

paraexplotarlasvernquesusclientesprefierenaloscompetidoresquetomanla delantera.Microsoftessoloun ejemplo;otrasempresastambinestnreve-

landoelpotencialcomercialdelasNBObiencreadas.No obstante,ennuestrainvestigacinsobreestrate-

giasdeNBO endocenasdeempresasminoristasdesoftware,serviciosfinancierosy otras,loqueincluy

entrevistasconejecutivosen15empresasdevanguar-dia, descubrimosquesi lasNBOllegana realizarse,a menudosellevarna cabodemaneradeficiente.

La mayorasonaleatoriaso estnmal dirigdas;sedestinanalosclientesqueyacompraronlaoferta,por

ejemplo.Un bancominoristadescubriqueeramsprobablequesusNBOcrearanhostilidadenlugardeaumentarlasventas.

Lasempresaspuedenir trasun sinnmerodebue-nasmetasusandoelanlisisdeclientes,perolospro-

gramasdeNBOproporcionantal vezel mayorvalorentrminosderendimientodelainversinpotencialy

competitividadmejorada.En estearticulosepropor-cionaun marcoparacrearNBO. Es posiblequeno

puedaemprendertodoslospasosinmediatamente,perenalgnpuntosernecesariociertoprogresoencadaunodeellosparamejorarsusofertas.

DefinirlosobjetivosMuchasorganizacionessedebatenensusesfuerzos

deNBOnoporquecarezcandecapacidaddeanlisis,sino porqueno tienenobjetivosclaros.Por lo tanto,

la primerapreguntaes,queslo quedesealograr?,mayoresingresos?,mayorlealtaddelosclientes?,una mayorparticipacin en el cliente?,clientesnuevos?

El minoristaTesco,conoficinasenelReinoUnido,

centrsu estrategiadeNBOenaumentarlasventasparalos clientesregularesy mejorarla lealtadcon

ofertasdecuponesdedescuentoespecficosqueseentreganatravsdesuprogramaClubcard.ComolodescribieronRolandRustyotroscolegas("Rethinking

Marketing",HBR,eneroafebrerode2010),Tescousa

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Qu es Loquecreaunaprximamejoroferta?La "prxima mejoroferta" se usa cada vez

ms para referirsea una pl'opuesta perso-nalizada basada en

LOS ATRIBUTOS Y ELCOMPORTAMIENTO

DE LOS CLIENTES

(demografa, historialde compras)

El CONTEXTO DE LACOMPRA

(tradicionales, en linea)

CARACTERSTICAS DELPRODUCTO O SERVICIO

(estilo de zapato,tipo de hipoteca)

LAS METAS ESTRAT-GICAS DE LA ORGANI-ZACiN

(aumentar las ventas,desarrollar la lealtad

del cliente)

Las NBO se disean con

mayor frecuencia para

inspirar lIna compra,fomentar la lealtad,o ambas. Pueden incluir

PRODUCTOS

(un cupn de descuentopara paales)

SERVICIOS

(un descuento en unavisita a un centro

turstico)

INFORMACIN

(avisos de Google parahacer clic)

RElACIONES

(recomendaciones deLinkedln y Facebook)

A pesar del nombre, una

NBO puede ser de hechoun compromiso inicial.Adems, ya sea que larelacin con el cliente

sea nueva o continua,la NBO est diseada

como la "mejor oferta",

Clubcardparahacerun seguimientodelas tiendas

quevisitanlos clientes,lo quecomprany suforma

depago.Estopermitiqueel minoristaajustaralos

productossegnlos gustoslocalesy personalizaralasofertasdeacuerdoacadapersonaparaunaampliavariedaddeformatosdetienda,desdehipermerca-

doshastatiendasdevecindario.Por ejemplo,a los

compradoresconClubcardquecompranpaalespor

primeravezenunatiendadeTescoselesenvancu-ponesdedescuentoporcorreo,nosoloparatoallitashmedasparabebsy juguetes,sino quetambin

paracerveza.(Elanlisisdelosdatosrevelquelosnuevospadrestiendena comprarmscerveza,de-bido a quepasanmenostiempoen losbares).lti-mamente,Tescohaexperimentadoconlas "ventas

relmpago"queprcticamentetriplicanelvalordeamortizacindeciertoscuponesde descuentode

Clubcard,lo queenesenciahacequesumejorofertaseainclusomejorparalos clientesselectos.Un me-canismodecuentaregresivamuestralavelocidaden

queseagotaneltiempoolosproductos,loquegeneratensiny obligaa dar respuestas.Algunasde estasofertassehanagotadoen90minutos.

La estrategiadeNBO deTescobuscaampliarla

gamade comprasdelos clientes,y tambinse di-rigealosclientesregularesconofertasdeproductos

queporlo generalcompran.Comoresultadodesusofertasideadascuidadosamentey ejecutadascon

creatividad,Tescoy su asesorinterno,dunnhumby,

lograntasasdeamortizacinquefluctandesdeun

8%hastaun14%,muchom.yoresqueel1%o2%queseobservanenotraspartesdela industriadelos co-mestibles.Microsofttenaun conjuntodeobjetivos

muy diferentesparasu NBOdeBing:hacerquelosclientesnuevosprobaranelservicio,lo descargaranensussmartphones,instalaranlabarradebsquedadeBingensusnavegadoresyqueloconvirtieranensumotordebsquedapredeterminado.

Comenzarcon un objetivo claro esfundamen-

tal. Al igualqueserflexiblerespectodemodificarlo,segn seanecesario.La empresade arriendo deDVD a bajo costo,Redbox,hizo ofertaspor correoelectrnicoy en el sitio decuponesdedescuentosdeInternetparafamiliarizaralosconsumidorescon

susquioscos.LosquioscosdeRedboxeranun nuevoconceptodelsectorminorista,peroconel tiempolas

personasseacostumbraronal arriendodepelculasautomatizado.A medidaqueel negociocreci,los

ejecutivosdelaempresasedieroncuentadequeparaaumentarlosingresosmientrassemantenaelmodelodebajocosto,necesitabanpersuadiralosclientesa

quearrendaranmsdeun DVDporvisita.Entonces,cambiaronelnfasisdesuestrategiadeNBOdeatraer

Ofrecera laspersonasofertasperfectamentepersonalizadasenel momentocorrectoy atravsdelcanaladecuadoesel SantoGrialdelmarketing.Amedidaquelaempresasmejo-ransu capacidaddecapturary analizardatosaltamentegranularesde losclientes,

talesofertaspuedenllevarseacabo;sinembargo,la mayorade lasempresaslascreandemaneradeficiente,si eselcaso.

Perfeccionarestas"prximasmejoresofertas"implicacuatropasos:definirlosobjetivos,re-cuperardatossobrelosclientes,susofertasy loscontextosen

losquelosclientescompran,usaranlisisdedatosy reglascomercialesparaelaboraryeje-cutarlasofertas,y,finalmente,aplicarlasleccionesaprendidas.

Esdifcilperfeccionarloscuatropasosdeunasolavez,peroel progresoencadaunodeellosesfundamentalparala

competitividad.A medidaqueaumentala cantidaddedatosquesepuedencapturary proli-ferael nmerodecanalesparala interaccin,lasempresasquenomejorenrpidamentesusofertassimplementeque-darnrezagadas.

nuevos clientes a realizar descuentospor variosarriendos.

RecopilardatosParacrearunaNBOeficaz,deberecopilare integrardatosdetalladossobrelosclientes,lasofertasy lascir-

cunstanciasenlasquesehacenlascompras.Conozcaasusclientes,Lainformacinvaliosa

paraadaptarlasNBOpuedeserbastantebsicay ad-quirirseo derivarsefcilmente:edad,sexo,cantidadde hijos, direccin particular,ingresoso activosyestilo de vida psicogrficoe informacin conduc-tual.Lascomprasanterioressonamenudola nicamejorguaparasaberlo queun clientevaacomprara continuacin,perodichainformacinpuedesermsdifcil de captar,especialmentedesdecanales

sinconexin.Losprogramasdelealtadcomolosde

Tescopuedenseruna herramientapoderosaparahacerun seguimientodelospatronesdecompradelosconsumidores.

Inclusocuandolasempresastrabajan(yaveces

luchan)poradquirirestosconocidostiposdedatosdel cliente,la crecientedisponibilidadde la infor-

macinsocial,mvil y deubicacin(SoMoLo)crea

nuevosgruposde datosimportantesquesedebenexplotar.Lasempresasestnempezandoacrearofer-tassegnel lugardondeseencuentreun clienteenun momentodado,lo quedicensuspublicacionesenmediossocialesacercadesusintereseseinclusolo

quesusamigoscomprano debatenenlnea.Un ejemploesFoursquare,quehaceofertasper-

sonalizadassegnlacantidaddevecesenqueloscli-enteshayan"ingresado"aunatiendaminoristadeter-minada.OtraesWalmart,lacualadquirilaempresa

emergentedetecnologademediossocialesKosmixparaunirseasuunidaddeestrategasdigtalesrecinformada,@WalmartLabs,enlacapitalizacindelosdatosSoMoLodelconsumidorparasusofertas.Entre

losproyectosdelaunidadseencuentralabsquedadeformasdepredecirlascomprasenWalmart.compor partedelos compradores,segnsusinteresesenlosmediossociales.Walmartesttambininves-

tigandolastecnologasbasadasenlaubicacinque

ayudarnalosclientesa encontrarlosproductosen

sustiendasggantescas.El minoristaderopaH&MseasociconeljuegoenlneaMyTownpararecopilaryusarinformacinsobrelaubicacindelosclientes.Si

lospotencialesclientesestnjugandoenun disposi-tivomvilcercadeunatiendaH&Meingresanenella,

H&M los recompensacon ropavirtual y puntos;siescaneanproductosquesepromuevenenlatienda,los ingresaenuna lotea.Los primerosresultados

muestranquedelos700.000clientesqueingresaronenlnea,300.000fueronalatienday compraronunartculo.

Muchosminoristassecentranencmousarla in-

formacindeubicacindelosclientesentiemporeal;

ellugardondeestuvieronlosclientestambinpuederevelarmuchosobreellos.SoloenlosEstadosUnidos,

los dispositivosmvilesenvanaproximadamente600mil millonesdefuentesdedatosconetiquetas

geoespacialesalosproveedoresdetelecomunicacio-nestodoslos das.Una aplicacindesarrolladapor

la empresadeanlisisporsoftwareSenseNetworkspuedecompararlosmovimientosdeun consumidor

conmilesdemillonesdepuntosdedatosdelosmovi- Imientasy atributosde otrosconsumidores.Conla

ayudadeestehistorialdeubicaciones,sepuedecal-cularla edaddelconsumidor,losestilosdeviajes,el

nivelderiquezay laprximaubicacinprobable,en-

treotros.LasimplicacionesdecrearNBOaltamente

personalizadassonobvias.Conozcasusofertas.A menosqueunaempresa

tengainformacindetalladasobresusproductososer-vicios,tendrproblemasparadeterminarculesofertas

puedenatraermsaun cliente.Enelcasodealgunos

productos,comoporejemplolaspelculas,lasbasesdedatosexternasentreganatributosdelosproductos,

y lasempresasquearriendanovendenpelculaspuedensuponerquesiaustedlegustunapelculaconunac-toroun tipodetramaenpartcular,probablementele

gustarotra.Noobstante,enotrasindustriasdelsectorminorista,comoropay comestibles,lacompilacindelosatributosdelosproductosesmuchomsdifcil.Porejemplo,los fabricantesno clasificandemanerauni-formeunsweatercomo"vanguardista"o "tradicional".

Ni siquieracuentanconcategorasdecoloresclarasyes-tandarizadas.Porlotanto,losminoristasdebeninvertir

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EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA

unagrancantidaddetiempoy esfuerzoenlarecopila-cindelosatributosdelosproductosporcuentapropia.

Zappostienetresdepartamentosquetrabajanparaop-

tirnizarlasbsquedasdelosclientesy crearlasofertasmseficacesparasuslneasdezapatos.Aunquelosatri-

butosselimitenatipodeproducto,estilo,color,marcayprecio,unzapatopuedetenercualquieradelosmsde

40patronesdemateriales:aperlado,granulado,derayas,cachemira,condibujodepuntosoacuadros,solopornombrarunospocos.Sinunsistemaparaabordardichaclasificacindetalladadelosatributosdelosproductos,

noesposiblequeZappossepaqueunclientehacom-pradoamenudounestampadodecachemira,porloque

nosabaquedebeincluirproductosestampadosdeca-chemiraenlasNEOparaesecliente.

Igualmente,sinosetienenbuenossistemasdecla-

sificacin,losalmacenerosnopodrndeterminarfcil-mentequproductosatraenalosclientesaventureros,

preocupadosdelasaludoavaros.CuandoTescodeseaidentificarproductosqueatraena paladaresosados,comienzaconalgoampliamenteaceptadocomounaeleccinaudazenunpasdeterminado-pasta decurry

verdeenel ReinoUnido,talvez- y luegoanalizalasotrascomprasquehacenloscompradoresdela elec-

cinaudaz.Silosclientesquecompranpastadecurrytambincompranfrecuentementecalamaropestode

rcula,estosproductostienenun altocoeficientederelacin.

Conozcaelcontextodela compra.Porltimo,lasNBOdebenconsiderarfactorescomoelcanalpor

elqueunclientesecomunicaconunaempresa(caraacara,portelfono,porcorreoelectrnico,porlaweb),elmotivodelcontactoysuscircunstancias,inclusoelvo-lumenyeltono,loqueindicasielclienteesttranquilo

o disgustado.(Elsoftwarededeteccindeemocionesesunavaliosaherramientaparaelltimofactor).ElBankof Americaaprendiquelasofertasdehipoteca

queseofrecenatravsdeuncajeroautomticocuandoun clientelousanotienenbuenosresultados,porque

losclientesnotienenni eltiemponilatendenciaarela-cionarseconellos,mientrasquepodanmostrarsere-

ceptivosalasmismasofertasalingresaralbanco.Dela

mismamanera,espocoprobablequealguienquellamaalservicioalclienteconunaquejarespondaalaoferta

deunproducto,aunqueesposiblequelaacepteporco-rreoelectrnicoenotromomento.

OtrosfactoresdecontextoquepuedenafectaraldiseodeunaNBO,ya larespuestadeunclienteante

esta,incluyeneltiempo,lahoradeldaoeldadelase-mana,y sielclienteestsolooacompaado.Aunquelasecuenciadeclicsolosdatosdelascomprasenlneason

amenudomsimportantesparaguiarunaestrategiade

CREAR LA NBOLas empresas ejemplares crean o forman una estrategia,de NBO atravs de cuatro actividades amplias:1 s

54 Harvard BusineossReview Febrero 2012

NEOenlnea,enalgunascasas,camaparejemplo.enla

fijacindepreciasdebaletasdeavin,laharay elda

sanimpartantes:lasaerolneaspuedensubirlaspreciaslanachedeun daminga,parquesanmslaspersanasquebuscanparaesemamentaqueal mediadaenlamitaddelasemana.Unminaristadelcalzadachinaque

estudiamasestprobando.afertasdirigidasalasacam-paantesdelascampradaresprincipales.Cuando.unamujerentraaunadesustiendasconsumarido.,parla

generalesellalacampradaraprincipal,y laNBOdelmi-naristaesgeneralmenteunartculo.relativamentebarata

paraelmarido..Laeleccindelaqueseledebeafreceralmarido.surgedelapercepcindequelashambresque

acampaanasusespasasdecampras,peroqueno.cam-pranactivamenteparsucuenta,sanmssensiblesalaspreciasquelasmaridassalasquebuscanunproducto.especfica.

Desdeluego.,hayinnumerablesydiferentesfactares

decontexto.quedependendelanaturalezadelnegaciaysusclientes.

Analizary ejecutarLas primerasNBOpredictivasfueroncreadasporAma-zany atrasempresasenlneaquedesarrallaronafer-tasdeltipo."laspersanasquecampraranestatambincampraronaquella",basadasencarrelacianesdelas

comprasrelativamentesimples;no.dependandeuncanacimientaesencialdel clienteni delasatributas

delproducto.,y aseranmsbienuninstrumento.ine-ficaz.Hastaciertapunta,lasafertasmsespecficassebasanenelcampartamientadecampraanteriardeun cliente,peroinclusadichasafertassanpapular-

mentealeatarias.Sicampraun libroo.un CDparaunamigaqueno.campartesusgustas,ellapuedefcil-mentedesviarlasfuturasafertasquereciba.

Lasempresasquehanrecapiladainfarmacindemanerasistemticasabresusclientes,Jasatributasde

lasproductasy lascantextasdelascampras,puedenhacerafertasmuchamssafisticadasy eficaces.Elanlisisestadsticay elmadeladapredictivapueden

crearun tesarodedatassintticasa partirdeestas

fuentesdeinformacinsinprocesarpara,porejem-plo,medirlaprobabilidaddequeunclienteresponda

a unaafertadeventacon descuentoqueseenveasu dispositivomvil.La segmentacinporconducta

y otrosanlisisdedatosavanzadosquerepresentansimultneamentela demografa,lasactitudesy lospatronesdecompradelcliente,ademsdeotrosfac-toresrelacianados,puedenayudaraidentificaralos

clientesconmayorprobabilidadde desercin.Canla ayudade estainformacin y un valor devigen-ciaesperadoparaelcliente,unaorganizacinpuededeterminarsisusNBOparaeseclientefomentarno

SEPA QU QUIEREN SUS CLIENTES ANTES QUE ELLOS MISMOS HBR.ORG

desalentarnla desercin.(Unanlisisdetalladodel

anlisisdedatosdemarketingestfueradelmbitodeesteartculo;noobstante,el libroMarketingEngi-

neeringdelao2002,deGary1.Lilien y ArvindRan-gaswamy,ofreceunaslidavisingeneraldetcnicasanalticas,cuantitativasy demodeladoinformtico).

Aunquedichoanlisispuedeproduciruna grancantidaddeofertaspotencialmenteeficaces,sonlas

reglascomercialeslasquerigenelpasosiguiente.Cu-andoun anlisismuestraqueesigualmenteproba-

blequeun clientecomprecualquieradevariospro-

ductos,unareglapuededeterminarla ofertaquesehaga.Obien,puedelimitarlafrecuenciadecontactogeneraldeunclienteencasodequelosanlisishayandemostradoqueun excesode contactoreducelastasasderespuesta.Estasreglastiendenair msall

dela lgicadelosmodelospredictivosparaatenderametasestratgicas,comoporejemploponerlacre-cientelealtaddelclienteporsobreelaumentodelas

compras.Una NBO cuidadasamentecreadasolo sertan

buena cama su entrega.En otras palabras,una

NBOgenialporcorreoelectrnico,quenuncallegaa abrirse, bien podra no existir. La NBO debe

entregarsecaraa cara?,debepresentarseen unquiosco al interior de la tienda?,debeenviarsea

un dispositivo mvil?, imprimirse en un recibode caja?A menudo,la respuestaes relativamentesencilla: el canal por el que se camunic el cli-ente es el canal adecuadopara entregarla NBO.

Porejemplo,un clientedeCVSqueescaneasutarjetadeclientefrecuenteExtraCareenun quiosco.dentrodelatiendapuederecibircuponesdedescuentoper-sonalizadasenformainstantnea.

Sinembargo,hayocasionesenlasqueloscanalesdeentradaydesalidadebenserdiferentes.Unaoferta

complejanodebeentregarseatravsdeun canalsim-ple.RecuerdelaexperienciadelBankof Americacon

lasafertasdehipoteca:Sed~scubrirpidamentequeel canaldeentrada-el cajeroautomtico- eraun

canaldesalidadeficiente,porquelashipotecasson

demasiadocomplicadasparaeseentorno.Deigual

manera,haymuchosrepresentantesdeloscentrosdellamadasqueno.camprendenlo suficientementebienlasnecesidadesdelosclientesni losdetallesde

los productosparahacerofertaseficaces,especial-mentecuandoelobjetivoprincipaldelrepresentante

esfinalizarventassimplesotransaccionesdeservicio.Muchasveces,lasempresaspruebanlasofertas

a travsdevarioscanalesparaencontrarel msefi-caz.En CVS,lasofertasdeExtraCareseentreganno

saloenlosqUi?scos,sinoquetambinenlosrecibasdecaja,parcorreoelectrnicoycircularesespecficas

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EN LA MIRA DE LA REINVENCIN DEL SECTOR MINORISTA

y, recientemente,mediantecuponesde descuento

queseenvandirectamentealos telfonosmvilesdelosclientes.QdobaMexicanGrill,unafranquicia

deserviciorpido,estampliandosu programade

lealtadenviandocuponesdedescuentoalossmart-phonesdelosclientesaciertashorasdeldaosemanaparaaumentarlasventasy facilitarlademanda.Las

campaasnocturnascercadelasuniversidadeshanpresenciadounatasadeamortizacindecasiun40%,mientrasquelastasasdeamortizacindelprograma

globaldeQdobatienenunpromediodeun 16%.Star-bucksusaalmenos10canalesenlneaparaentregar

ofertasespecficas,medirlasatisfaccinylareaccindelosclientes,desarrollarproductosy aumentarelapoyoa la marca.Por ejemplo,su aplicacinparasmartphonelepermitealosclientesrecibirpromocio-nespersonalizadasparacomidas,bebidasy produc-tosbasadasensuinformacindeSoLoMo.

Nordstrom y otrosminoristas de primer nivel,

y empresasdeserviciosfinancierosconclientesacau-dalados,hacenfuertesinversionesparaquesusven-

dedoresadquieranunamplioconocimientodelospro-

ductosy capacidaddecomprenderlasnecesidadesdelosclientes,ademsdeestablecerrelaciones.Para

estasempresas,unapersonaesmuchasveceselmejorcanalparaentregarofertas.Muchasorganizaciones

elaboranvariasofertasy lasclasificansegnmodelospredictivosquecalificanlatendenciadeun clienteaaceptarlas,basadasencomprasanterioresuotrosda-

tos.Losvendedoresolosrepresentantesdelservicioal clientepuedenseleccionarentreestasofertasentiemporeal,guiadosporsusdilogosconel cliente,los deseospercibidosdel clienteparaunaofertade-terminada,einclusoelniveldecomodidadqueexistaentreel clientey el vendedor.Combinarel juicio

humanoconlosmodelospredictivospuedesermseficazquesimplementeseguirlasrecomendacionesdeun modelo.Por ejemplo,insistirenqueun repre-sentanteentregueunaofertaespecficaencadacaso

puede,enrealidad,reducirlaprobabilidaddequelosclientesaceptenlaofertay susatisfaccindespusde

lacompra.LaempresadeinversionesT. RowePriceleproporcionaalosrepresentantesdelcentro-dellama-dasofertasespecficas,perosellegalaconclusindequesiun representanteentregalasofertasenmsdeun 50%delasinteracciones,esprobablequeno est

comprendiendolasnecesidadesdelosclientes.

Aprendery evolucionarLacreacindeNBOesunacienciainexacta,peroque

mejoraconstantemente.Comoocurreconcualquier

ciencia,requiereexperimentacin.Algun!lsofertasfuncionarnmejorqueotras;lasempresasdebenme-

56 Harvard BusineSSReview Febrero 2012

HBR.ORG

direl rendimientodecadaunay aplicarlaslecciones

queseobtengan.Comonosdijoun ejecutivodeCVS,"Consideracadaofertacomounaprueba".

Lasempresaspuedendesarrollarreglasgenerales

apartirdeldesempeodesusNBOafindeorientarlacreacindeofertasfuturas,hastaquelaaparicinde

nuevosdatosrequieraunamodificacindelasreglas.

Estasreglasdiferirndeunaempresaaotra.En nues-trainvestigacinidentificamosalgunasqueutilizanlasempresaslderes:

Footlocker: promoverzapatosvanguardistassolamenteatravsdelosmediossociales.

CVS: ofrecerdescuentosparaartculosqueun cli-

entehacompradoantes.Sam'sClub: proporcionar ofertas individual-

menterelevantesparalascategorasenlasqueun cli-entetodavanohacompradoyrecompensarlalealtaddeeste.

Nordstrom: proporcionar ofertasa travsdevendedoreseninteraccionescaraacaraconelcliente.

Lasreglasgeneralesdebenprovenirdesdeanli-sisbasadosendatosy hechos,no porconvencinnitradicin.Lasreglasanterioresseprobaron,peroten-

drnqueponerseenduday volvera probarseeneltiempoparaasegurarsueficaciacontinua.

Mientras tanto, los temaslegales,ticosy nor-

mativosasociadosconlasestrategiasdeNBOevolu-

cionanrpidamente,a medidaquelarecopilacinyelusodelosdatosdelos clientessoncadavezms

. sofisticados.Cuandolasempresasexperimentancon

las opcionesdela NBO cOIlentusiasmo,debensercautelosasdenotraspasarToslmiteslegaleso ticosinconscientemente.

Es difcil paracualquierempresaincorporarto-daslasvariablesposiblesrespectodelosclientes,los

productosy loscontextosenun modelodeNBO;noobstante,ningnminoristadebeomitirrecopilarlademografabsica,lapsicografay loshistorialesde

. compradelosclientes.Lamayoradelosminoristasnecesitanagilizarsutrabajoenestarea:susclientes

noseimpresionanconlacalidado elvalordelasofer-tashastaahora.Lasvariablesy loscanalesdeentrega

disponiblessoloaumentarnennmero;lasempre-sasquenomejorensusofertasrpidamentesimple-mentequedarnrezagadas.\l

Reimpresin de HBR Rll12E-E

P'~ Thomas H. Davenport es el distinguido profesor de~ tecnologa de la informacin y administracin de lapresidencia en Babson College, asesor directivo de DeloitteAnalytics. y director de nvestigaciones dellnternationalInstitute for Analytics. Leandro Dalle Hule es el director deanlisis global en Citibank. John Lucker es director en De-loitte Consulting LLP. donde es el lder de Deloitte Analyticsen Estados Unidos y de analtica avanzaday modelado global.