Veronica MezaCuando se compra un coche nuevo, son múltiples las combinaciones de extras y de preferencias que los consumidores ordenan. Esto hace que la gestión de inventarios sea todo un reto. Los concesionarios necesitan saber qué es lo que los compradores finales van a querer comprar para poder pedirlo al fabricante.
En el caso de Ford, por ejemplo, sólo en su modelo Transit Connect , los consumidores tienen más de 27 cuatrillones de combinaciones para elegir. Estas combinaciones van desde el color del exterior hasta el estilo de las puertas.
La forma en la que el mercado ha funcionado de forma tradicional, es a través de la intuición de los concesionarios. Ellos ordenan lo que creen que se va a demandar. Sin embargo, no siempre podemos fiarnos de la intuición.
Entre 2007 y 2008, con el auge de la crisis, el CEO de Ford decidió cambiar un poco la manera en la que se hacían las cosas. En palabras de Jonh Ginder –Manager of Systems Analytics- , Allan Mullaly –CEO de Ford-:
“…trajo a la compañía una forma de pensar que hace que ya no operemos sobre evidencia anecdótica”.
En otras palabras, el cambio de Ford ha sido comenzar a operar sobre información real. Pero ¿cómo averiguar lo que los consumidores quieren?
Cuando hablo de averiguar lo que los consumidores quieren, no hablo de los consumidores como una masa amorfa de personas. No, hablo de consumidores segmentados. ¿Qué van a querer en 2015 los compradores de Mustang en Londres? ¿Van a querer su coche en un rojo intenso y con asientos de piel? ¿Qué porcentaje de los que quieren su coche en rojo van a querer llantas de una aleación determinada?
Preguntas difíciles de responder que significan para Ford y sus concesionarios ventas más rápidas, clientes fidelizados y menos problemas de inventario. Pero vuelvo a la pregunta anterior ¿cómo averiguar todos estos detalles sobre las preferencias de los clientes?. La respuesta no es otra que el análisis de millones y millones de datos. Para ello Ford ha construido sus “Analytics Centers of Excellence” en los que trabajan cerca de 200 profesionales interpretando datos de marketing, crediticios y haciendo investigación en producto con dichos datos.
Por supuesto Internet es uno de los puntos clave para lograr conseguir datos sobre los consumidores. De hecho, Ford mezcla datos históricos de ventas regionales con datos obtenidos en la web a través de su aplicación para customizar y diseñar tu propio vehículo, así como redes sociales.
Entendiendo las preferencias de los consumidores a través del análisis de los datos que estos dejan en la web, junto con los históricos por zonas geográficas de la compañía, Ford ha sido capaz de generar ahorros de 100 millones cada año sólo por resolver el problema de inventarios de los concesionarios. Pero este es sólo un pequeño ejemplo de la utilidad de los datos. La compañía pasó de pérdidas de más de cuatro billones de dólares en 2007 a generar beneficios en 2009. La clave, interpretar la información de sus consumidores.
¿Qué podemos aprender de Ford?
Naturalmente, que hay que capturar datos sobre el comportamiento de nuestros consumidores y explotarlos. ¿Sobre qué hora nos llaman? ¿Desde qué dispositivos nos visitan? ¿Cuál es el perfil exacto del comprador con mayor probabilidad de cierre? ¿Cuántos minutos de media duran las llamadas que convierten?
Hay millones de datos que nos pueden ayudar a entender cómo se comportan nuestros clientes y cómo podemos ajustar nuestros procesos y productos a su comportamiento, para vender más y para que el cliente esté más contento.
Para mí personalmente, es muy importante entender el viaje que hace el consumidor desde que nos visita hasta que decide comprarnos, porque ahí es donde está nuestro negocio. De hecho, las analíticas son una parte fundamental del Lead Management. Delio incorpora un módulo completo para que podamos precisamente entender nuestros leads de una forma holística, entendiendo quienes nos compran y cómo nos compran. Recordad que este es el primer paso para saber qué venderles.
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