La mayoría de los vendedores fracasan en las interacciones con los clientes en tiempo real

Si alguna vez ha intentado aprender una habilidad física compleja de adulto, ya sabe lo que es ser vendedor hoy en día.

Cuando los adultos se proponen adquirir una habilidad como el golf, el snowboard o el tango, suelen desglosarla para asegurarse de aprender cada uno de sus movimientos antes de hacer el ridículo en el campo de golf, la colina o el parquet. Practican pisar, agacharse y girar hasta que son buenos en cada componente, y luego salen y hacen el ridículo de todos modos, porque hacer una serie de movimientos en tiempo real es un orden de magnitud más difícil que hacerlos de forma aislada.

Durante las últimas décadas, los vendedores han aprendido muy bien a la hora de recopilar y procesar los datos de los clientes y utilizarlos para averiguar lo que quieren los distintos segmentos de clientes. Muchas empresas incluso han conseguido romper los silos hasta el punto de que los datos de los clientes están ahora en manos del departamento de marketing, al que prefiero llamar, y que debería se llamará: el departamento de atención al cliente.

Pero los departamentos de atención al cliente se enfrentan ahora al desafío de reunir esas habilidades en una respuesta perfecta a los consumidores en tiempo real, y en muchos casos los vendedores se parecen mucho a los tangoers novatos, que tropiezan con sus propios pies. De hecho, muchas empresas han empeorado las cosas al configurar sus sistemas de clientes en tiempo real (menús de teléfono, por ejemplo) de manera que la experiencia del cliente sea más dolorosa y difícil que antes.

En la Universidad de Maryland, hemos creado un programa de máster en análisis de marketing para que podamos capacitar a las personas para que realicen el análisis de datos rápido y fluido que se necesita para personalizar un servicio rápido y eficaz al cliente. Pero hasta que una nueva generación de analistas de datos de clientes no entre en el mundo empresarial, las empresas sin duda seguirán teniendo dificultades. Los desafíos son numerosos y la mayoría de ellos van mucho más allá de las personas con una formación tradicional en marketing: gran parte de los datos de los clientes no están estructurados; en muchos casos, el análisis de los tuits y correos electrónicos por parte de los vendedores sigue siendo rudimentario; y pocos profesionales de marketing tienen experiencia en técnicas de análisis de datos rápidas y automatizadas, como el aprendizaje automático.

Varias empresas han recurrido a los servicios de firmas expertas en análisis de datos, una medida que tiene sentido, dada la complejidad del campo. Pero cuando subcontrata el análisis de los clientes, inevitablemente pierde un paso en la carrera por mantenerse al día con la opinión de los clientes en este momento, porque la subcontratación lleva tiempo.

La respuesta de los clientes en tiempo real no es un fenómeno nuevo, por cierto. Las empresas B2B lo hacen desde hace años. Las mejores firmas B2B responden muy bien a los clientes. Por ejemplo, si Walmart llama a uno de sus proveedores, puede apostar a que el proveedor lo deja todo y presta total atención a su cliente importante.

Sin embargo, en comparación con las empresas de consumo, las empresas B2B tienen relativamente pocos clientes. Controlar el estado de sus cuentas clave y lo que quieren es más manejable si se cuentan por docenas, en lugar de por millones.

Hace un par de décadas habría sido impensable que las empresas de consumo trataran de supervisar y responder a sus clientes; el coste de recopilar, almacenar y procesar los datos habría sido prohibitivo. Pero hoy en día, esos costes se han reducido drásticamente y varias empresas han aprovechado ese cambio y han desarrollado la capacidad de controlar a los clientes y responder a ellos con mucha rapidez. Por ejemplo, muchas empresas de servicios financieros pueden anticipar, basándose en el comportamiento pasado, los productos que un cliente podría necesitar a continuación. Ese estudiante universitario que acaba de solicitar un préstamo educativo puede que pronto necesite financiación para un automóvil o, eventualmente, un préstamo hipotecario. La empresa puede sugerir estas cosas de forma proactiva.

Lo ideal sería que las empresas de consumo necesitaran un sistema de personalización adaptativo que puede analizar la base de clientes y averiguar no solo qué productos están de moda y por qué, sino también cuál sería el mejor producto personalizado (normalmente un servicio de información) para cada cliente. Es más, tienen que personalizar el producto sin molestar al cliente ni tener que tomar una decisión al respecto. En mi investigación, descubrí que esa personalización «automática» funciona mejor que hacer que el cliente la personalice automáticamente. En las empresas de los medios de comunicación, por ejemplo, las empresas ya pueden observar lo que los clientes leen o escuchan, recopilar información sobre lo que les gusta y lo que no les gusta y, en consecuencia, ajustar lo que se ofrece a continuación (los canales de radio de Pandora son un ejemplo temprano y defectuoso de ello).

Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentarán las empresas al entrar en este nuevo mundo es distinguir las olas importantes en la confianza de los consumidores de las olas sin importancia, porque lo que realmente importa son los resultados empresariales. Una tendencia solo es importante si afecta a su empresa, si mueve el dial. Cuando los medios captan una tendencia, el universo de Twitter normalmente recoge los informes de los medios de comunicación, los medios informan sobre la reacción en Twitter y todo se amplifica en una enorme cámara de eco. Pero muchas tendencias que parecen impresionantes resultan no tener poder de permanencia. Es fácil ver en retrospectiva que ciertas tendencias se desvanecen, pero percibirlas en tiempo real es muy difícil.

Las empresas ahora están acostumbradas a pensar en el valor de por vida del cliente, así como en capital de clientes, que es la suma de los valores de vida útil del cliente en toda la base de clientes_._ Lo que acaban de entender es cómo la superamplificada máquina del boca a boca que es Twitter, Facebook y otras formas de redes sociales lo acelera todo y tiene un impacto casi instantáneo en la valoración de los clientes. El valor de la empresa, que está directamente relacionado con el capital de los clientes, ahora puede subir o bajar muy rápido. El resultado es que la vida media de una empresa del S&P 500 es ahora de solo 18 años. Más vale que estos dinosaurios aprendan a correr más rápido y de manera más inteligente, o esos pequeños roedores que tienen bajo sus pies se apoderarán.