La implementación de un sistema de Customer Relationship Management (CRM) en una Administradora de Fondos de Pensiones (AFP) representa una iniciativa estratégica clave para mejorar la interacción con los clientes y optimizar los procesos internos. Este análisis se basa en el caso presentado por José Castañeda Trevejo, Líder de Unidad de Servicios de Marketing, detallando el origen, evolución y resultados de una estrategia CRM, complementado con modelos analíticos avanzados para la comprensión integral del negocio.
Origen y Evolución de la Iniciativa CRM
La iniciativa CRM surgió en 1999 con objetivos claros: conocer mejor a los clientes, mejorar la eficiencia y eficacia en los procesos de marketing, ventas y servicio, fomentar la lealtad y aumentar las utilidades. Para lograrlo, la estrategia se centró en un ciclo continuo: desarrollar una visión, identificar y valorizar a los clientes, definir atributos clave, ejecutar acciones, evaluar resultados y establecer metas.
La visión inicial en 1997 buscaba ser un ejemplo empresarial, liderando en el conocimiento y la satisfacción del cliente. Esta visión evolucionó para 2005, enfocándose en "hacer sentir único a cada cliente, agregando valor en cada contacto".
Enfoque Estratégico y Dimensiones de Valor
La compañía atravesó diversas etapas estratégicas, desde un crecimiento explosivo en 1993 y reestructuración de costos en 1994, hasta una fusión en 1996 y estabilización en 1997. A partir de 1999, el enfoque se dirigió hacia la competencia operativa, seguida por direccionamiento (2000), competencias tecnológicas (2001) y organizacionales (2002), culminando en posicionamiento (2003), conectividad (2004) y productividad (2005).
El marketing experimentó una transformación, pasando de una organización por unidades de producto y transacciones rentables a una organización por segmentos de clientes, enfatizando el valor del cliente en el tiempo y midiendo la lealtad y satisfacción del cliente, además del desempeño financiero y de marketing.
Las dimensiones de valor identificadas en 1997, según M. Tracy, incluían: Excelencia Operativa (menor costo y confiable), Liderazgo de Producto (mejor producto a través de la diferenciación), e Intimidad con el Cliente (mejor solución total y ser sensible al cliente). Este último se convirtió en el foco principal de la estrategia.
Estrategia CRM: Visión y Metas
La definición de metas involucró tanto estrategias ofensivas (conseguir nuevos clientes, aumento o creación de mercado, captura de participación) como defensivas (fidelizar clientes actuales, incrementar la satisfacción, construir costos de cambio, favorecer la voz del cliente y la personalidad pública de la marca). La empresa adoptó una estructura "ambidiestra", diferenciando entre negocios empresariales y premium, y gestionando el negocio masivo con un enfoque en la satisfacción del cliente y el "momento de la verdad", mientras que los segmentos premium y empresarial buscaban incrementar la penetración, la lealtad y la relación uno a uno.
Segmentación y Valorización del Cliente
La segmentación de clientes se realizó de forma amplia, abarcando afiliados, empleadores, pensionistas (D, C, B, A, Premium), beneficiarios, municipios y entidades estatales y privadas, además de segmentación por regiones. La valoración individual y por segmento (A, B, C, D, E) permitió identificar a afiliados con potencial de subir de categoría, como los "Afiliados B que subirán de categoría" o "Afiliados A que subirán de categoría", según datos de Cognos Impromptu de 1999.
Esta segmentación se volvió dinámica, incorporando atributos valorados como profesión, cargo, edad, gustos, preferencias y rentabilidad, permitiendo ofrecer servicios diferenciados y personalizados, como "Tennis", "Música", "Familia", "Cocina" o una "Carpeta Virtual", adaptados a la primera preferencia y atributos valorados de cada cliente.
Innovación en Servicios y Experiencia del Cliente
Se estableció un proceso de innovación permanente que abarcaba la creación de ideas (brainstorming con colaboradores y clientes, Gemba, cool hunting), diseño, implementación y medición de servicios. Esto incluía investigación de mercado, data mining y comités interdisciplinarios para asegurar la factibilidad y relevancia de las nuevas ofertas.
La experiencia del cliente se gestionó a través del concepto del "momento de la verdad", dividido en una Parte Formal (servicio excelente, procesos, organización, herramientas, mediciones) y una Parte “Sorpresa”/No estructurada. Se destacaron competencias organizacionales clave como la predisposición de servicio (ágil, eficaz, personal), el interés en la persona (con calidez y trato humano), y el profesionalismo innovador con conocimiento del negocio (identificadas en 2002).
5 ejemplos de momentos de verdad
Se enfatizó la importancia de las actitudes y conductas básicas, el empoderamiento y la responsabilidad de los líderes o gestores, junto con mecanismos de control, para generar experiencias positivas y memorables, guiadas por los principios de "SERVIR, AMAR, DAR".
Implementación Tecnológica y Coordinación
Los participantes críticos para el éxito de la estrategia de negocio y CRM fueron identificados como colaboradores, tecnología, procesos y visión. Un Centro de Coordinación CRM se encargó de la coordinación de grupos de proyectos, la resolución de problemas, el reporte de avances, el soporte administrativo, el seguimiento de planes de entrenamiento y la evaluación del impacto de las acciones.
El alcance del proyecto CRM abarcó marketing (automatización de campañas, segmentación), servicios (registro de contactos, perfil del cliente valioso, análisis de rentabilidad) y ventas (registro adicional, análisis de comportamiento, transacciones, targeting). Esto requería una visión 360º del cliente, integrando información externa, laboral, gustos y preferencias, llamadas y campañas a través de un Data Warehouse (DWH).
El modelo lógico de definición de campañas se basó en la estrategia y objetivos, usando Data Marts (rentabilidad individual, contactos con clientes, ABC costing, clientes) para segmentación básica y dinámica, lo que permitía la personalización de productos y servicios y una definición precisa del target para cada campaña.
Análisis Avanzado para un Modelo AFP
En el contexto de un análisis estratégico más profundo para una AFP, utilizando herramientas como el modelo CRISP-DM para minería de datos y el software SPSS, se desarrollaron varios modelos:
Modelos de Regresión Log-Log para Matrices de Factores
Se calcularon los pesos de las Matrices de Factores Internos y Externos utilizando modelos multivariantes de regresión logarítmica (modelos Log-Log). Estos modelos permiten aproximar la elasticidad y determinar la importancia de cada variable. Por ejemplo, en el análisis interno, la rentabilidad de las AFP en los fondos se identificó como la variable con mayor peso, mientras que el número de afiliados, aunque creciente en importancia, no alcanzaba el peso de la rentabilidad. En el análisis externo, el Salario Medio fue la variable más influyente, y se concluyó que la variabilidad de los mercados no representaba una amenaza significativa para la cantidad total de fondos del país.
Análisis Financiero con Series de Tiempo
Se realizó un análisis financiero de los ratios a lo largo del tiempo, aproximándolos a modelos de series de tiempo para estudiar su comportamiento. Para la comparación con la competencia, se desarrollaron modelos de series de tiempo para todas las AFPs, revelando patrones importantes. Por ejemplo, se observó que AFP Provida, aunque con buena rentabilidad, poseía un volumen considerable de activos y patrimonio, y estaba reaccionando al disminuir la deuda a largo plazo. Además, se comprobó la estacionalidad de los ratios de rentabilidad, con mínimos en marzo y máximos en noviembre.
Segmentación de Mercado con Análisis Clúster
El análisis clúster se empleó para la segmentación de mercado de los APV (Ahorro Previsional Voluntario), productos voluntarios ofrecidos por las AFPs. Este método permitió agrupar datos similares, demostrando matemáticamente cómo la importancia y la percepción sobre la pensión para la vejez cambian progresivamente a medida que la persona se acerca a esa etapa, formando conglomerados de edades parecidas.
Predicción con Redes Neuronales Artificiales
Un cuarto modelo utilizó redes neuronales artificiales para predecir la cantidad total de dinero en cada fondo de pensiones (Fondo A, B, C, D y E). Se desarrolló una red específica para cada uno de los cinco fondos. Este enfoque demostró ventajas significativas, especialmente por su capacidad para manejar la ausencia de datos en ciertas variables, ofreciendo una herramienta robusta para la previsión.
Resultados y Lecciones Aprendidas
Los resultados de la estrategia CRM y del análisis del modelo AFP fueron notables. La AFP se posicionó como aquella con "el mejor asesor de servicios" en los segmentos Premium/A, con un 49% de afiliados visitados demostrando lealtad en una encuesta de 2006. Los clientes antiguos (más de un año en la AFP) mostraron un 54% de lealtad, y aquellos que valoraban "Excelente Servicio y Disponible Siempre" alcanzaron el 62%. La productividad de la fuerza comercial experimentó un crecimiento histórico del +24.3% y +86.8%.
El 34% de los clientes leales percibió mejoras en el servicio, atribuyéndolas a la preocupación de las asesoras, mayores visitas y mejor comunicación. La falta de estos atributos, sumada a la ineficacia en la resolución de requerimientos, generó deslealtad. Un nuevo servicio, la Asesoría Financiera ProFuturo AFP, fue considerado único en su género por el 62% y diferente por el 19%, superando las expectativas del 57% de los usuarios. Estos logros llevaron a reconocimientos como el "1er Puesto GPW Peppers&Roggers Premio Garrigues Affinitas BGC Blue Ocean Peru 2010 RSE".
Recomendaciones para la Implementación CRM
Para asegurar el éxito de un proyecto CRM, es crucial:
- Enfocar y comunicar claramente los objetivos a toda la organización.
- Asegurar que la implementación de la estrategia CRM involucre a toda la organización, no siendo solo un proyecto de la Gerencia de Sistemas.
- Considerar a los líderes y gerentes de cada unidad como vitales para el éxito.
- Medir cada interacción con el cliente y generar procesos de retroalimentación.
- Crear "espacios" dentro de la organización para el pensamiento centrado en el cliente.
- Establecer procedimientos sólidos para la obtención y el control consistente de la información del cliente, solicitando únicamente los datos necesarios.
- Implementar mecanismos de motivación (positiva o negativa) para fomentar el uso de la herramienta y la captura de información.