Cuando una tragedia de proporciones épicas tiene lugar en alguna parte del mundo, las imágenes de devastación son transmitidas de forma instantánea por todas partes a través de los periódicos, la televisión e Internet. El resultado es una oleada de ayudas, muchas veces mediante donaciones a instituciones sin ánimo de lucro como la Cruz Roja Americana. Pero cuando las imágenes terribles y las noticias desaparecen de las titulares de los periódicos, los donantes suelen evaporarse también.
La dificultad para grupos como la Cruz Roja consiste en identificar a aquellos que alguna vez han hecho donaciones y contactar con ellos para que se conviertan en donantes regulares. "No hay canal más eficaz para conseguir nuevos donantes que la respuesta ante un desastre", dice Tony DiPasquale, director senior de inteligencia de mercado de la Cruz Roja. "Hace tiempo que nos esforzamos en lograr que los donantes dejen sólo de ayudar en épocas de tragedia y empiecen a apoyar la misión básica de la institución".
Solucionar ese enigma sería una bendición para la Cruz Roja y otras instituciones no lucrativas que necesitan descubrir maneras más eficientes de mejorar la recaudación de fondos. La respuesta tal vez esté en el análisis de datos del cliente, es decir, en la recogida y explotación de datos sobre el comportamiento del consumidor que ya está revolucionando la forma de actuar de las empresas con ánimo de lucro.
La Cruz Roja, en asociación con el Proyecto de Análisis de Datos del Consumidor de Wharton [Wharton Customer Analytics Initiative(WCAI)], reunió a seis equipos de investigadores de todo el país, entre ellos especialistas en análisis de datos de Baylor University, de la Universidad de Pittsburgh y del Centro de Investigaciones Watson de IBM, para analizar las informaciones del banco de datos de la Cruz Roja para la creación de herramientas que permitan perfeccionar las campañas de donación de la institución.
El beneficio para las empresas sin ánimo de lucro como la Cruz Roja puede ser tan crucial como lo es para las empresas que ya dominan el campo del análisis de datos. "Eso podría tener una repercusión enorme, porque la eficiencia en el sector de instituciones no lucrativas tiene un peso enorme", observa Eric Bradlow, profesor de Marketing de Wharton y director adjunto de WCAI.
"Transformar a aquellos que siempre donan cuando se producen eventos trágicos en donantes regulares tiene una gran importancia". Pero las organizaciones no lucrativas que quieran sacar provecho de datos de este tipo tendrán que enfrentarse a los mismos desafíos que las empresas con ánimo de lucro, dicen Bradlow y otros especialistas. Por ejemplo, tendrán que traducir de forma eficaz la información analítica en nuevas campañas de concienciación social y encontrar el equilibrio acertado entre el seguimiento de los clientes y el respeto a su privacidad.
Caída en las donaciones y donantes "inactivos"
La Cruz Roja tiene buenos motivos para preocuparse teniendo en cuenta el escenario económico actual. Según El Informe de la Encuesta de la Eficacia de la Recaudación de Fondos 2011 realizado por la Asociación de Profesionales de la Recaudación de Fondos y por el Centro Especializado en Empresas sin Fines de Lucro y Filantropía del Urban Institute, la donación neta no ha vuelto a los niveles anteriores a la recesión. La investigación constató que por cada US$ 5,35 que las empresas recibían de los donantes en 2010, US$ 5,54 se perdían debido a la caída de las donaciones o a donantes que hace tiempo que ya no hacían aportaciones.
"Las tasas de donaciones aún tiene un largo camino por recorrer antes de que alcanzar los niveles anteriores a la recesión, y todo comienza por la reducción del número de donantes que dejaron de hacer aportaciones", dijo Andrew Watt, consejero delegado de la Asociación de Profesionales de Recaudación de Fondos, con motivo de la publicación del informe en el último trimestre de 2011. "Ese es uno de los principales desafíos al que se enfrentan las instituciones de caridad: la pérdida de cerca de un 60% de donantes todos los años y la confianza exagerada en nuevos donantes. Es mucho más barato conservar e inspirar a los donantes existentes que encontrar donantes nuevos, por lo tanto las instituciones de caridad deberían preocuparse por los donantes actuales reduciendo las pérdidas en ese segmento".
Para la Cruz Roja, conservar los donantes en episodios de catástrofes es esencial para que la entidad cumpla su finalidad. Janet Couperthwaite, directora de contabilidad de la empresa de marketing y comunicaciones Russ Reid, que orienta a la Cruz Roja en campañas de concienciación social, destaca que además de ayuda en situaciones de catástrofe, la Cruz Roja también realiza servicios asistenciales y educativos, como, por ejemplo, la atención a 60.000 casos de incendio en casas todos los años en EEUU, entrenamiento en resucitación cardiopulmonar, orientación para el cuidado de niños, etc., que requieren fondos estables todo el año.
Según DiPasquale, de la Cruz Roja, el año posterior a un gran desastre, menos del 10% de los que hicieron donaciones se convierten en donantes regulares. "Esa gente tiene menos probabilidad de volver, a menos que ocurra un evento del mismo calibre", dice.
El proyecto de la Cruz Roja en asociación con WCAI tiene como objetivo cambiar esa ecuación. Los seis equipos seleccionadas para el proyecto estudiarán un conjunto de datos de más de 500.000 donantes de la institución cuya contribución tuvo lugar entre 2006 y 2011. El objetivo es crear nuevas herramientas que mejoren la eficiencia de la recaudación de fondos. El equipo del Centro de Investigaciones Watson de IBM, por ejemplo, creará herramientas de software que proporcionen a la Cruz Roja nuevos medios de visualizar y trabajar con los datos.
"La visualización de los datos es un tema de gran importancia", observa Kurt Kendall, jefe del Centro de Análisis de Marketing del Consumidor de McKinsey. "Existen numerosas investigaciones que indican que el ser humano es pésimo para analizar números en una tabla y sacar conclusiones con base a ellos. Sin embargo, el cerebro humano es muy bueno en el reconocimiento de patrones visuales".
Otro grupo, esta vez de Baylor University, estudiará de qué manera la comunicación dirigida a donantes de la organización afecta el índice de respuestas obtenidas. "Serán analizadas las cartas de los donantes para ver qué tipo de mensajes contienen, y cuál es la psicología detrás del mensaje que lleva a la persona a involucrarse", dice Elea Feit, profesora de Marketing de Wharton y directora de investigación de WCAI.
Reacciones rápidas sin prever las consecuencias
Al adoptar el análisis de datos del cliente, la Cruz Roja estará siguiendo la estela de empresas que han usado ese sistema para analizar sus actividades de marketing durante los últimos años. "En marketing, la mayoría de las veces tomábamos decisiones de forma intuitiva", dice Feit. "Era un mundo de reacciones rápidas. Pero en los últimos diez años, a medida que el marketing migró a plataformas como Internet y publicidad directa, es posible observar lo que está sucediendo y qué tipo de anuncio lleva a una compra. Existe la posibilidad de sacar provecho de esos datos y añadir algún rigor a la creatividad del marketing".
El mercado de análisis de datos del cliente es grande y está creciendo de forma rápida. Aunque sea difícil estimar el valor de ese segmento —que incluye de todo, desde webs de redes sociales hasta empresas de seguimiento de motores de búsqueda—, el mercado de inteligencia corporativa, análisis y software de gestión de rendimiento superó solo en 2010 los US$ 10.000 millones, según la empresa de investigaciones Gartner.
"Los datos de las personas se volvieron ubíquos", dice Bradlow. "Compañías farmacéuticas registran las actividades de prescripción de medicamentos de los médicos; compañías de tarjetas de crédito hacen un seguimiento de las informaciones de compras de su clientela; entidades sin fines de lucro mantienen registros de donaciones, la mayor parte de las industrias actualmente reune datos a nivel individual".
Las informaciones que las empresas con fines de lucro, o no, reunen por cuenta propia, o las que son recogidas por medio de agregadores administrados por terceros son cada vez más voluminosas y accesibles.
A diferencia de lo que ocurría en la época de los catálogos y de los call centers, "si hoy miráramos a todos los puntos de contacto que las empresas tienen con su clientela, veriamos que están todos fácilmente en torno a los dos dígitos", observa Kendall, de McKinsey.
"Las empresas tienen su web, otras webs relacionadas a la de ella, webs de redes sociales y aparatos móviles. El volumen de datos que esos canales crean también ha crecido de forma significativa. El desarrollo de la tecnología permite combinar todos esos datos para así tener una visión de 360 grados del cliente", dice. "Eso no sucede sólo cuando el cliente interacciona con la empresa, sino también cuando él interacciona con otras personas. Las ventajas que esa posibilidad ofrece son fantásticas, pero también pueden representar un gran desafío. Es posible captar cantidades cada vez mayores de información, pero eso no significa que la empresa esté preparada para usarlas".
En el caso de las empresas preocupadas por reforzar la rentabilidad, el retorno derivado de la interpretación de esos datos puede ser enorme, por lo tanto la demanda de herramientas de análisis más perfeccionadas es alta. De forma reciente, WCAI hizo un proyecto para Expedia, peso pesado de los viajes online, con el objetivo de ayudar a la web a descubrir qué opciones de hotel debería mostrar a los consumidores que visitaban la web. StubHub, operadora de billetes de avión, se asoció con WCAI para descubrir cómo adaptar su marketing —tanto en lo que concierne al tipo de mensaje como su frecuencia— con el objetivo de mejorar el volumen de transacciones hechas con un mismo cliente. Si eso se hiciera de manera eficaz, "se ahorraría dinero, porque tendría como resultado publicidad más eficiente", dice Bradlow. "Del lado de los ingresos, se trata de maximizar el valor del tiempo de vida del cliente".
Entender la avalancha
Por cada empresa que ha aprendido a dominar el análisis de datos del cliente, hay muchas otras que aún están intentando entender la avalancha de datos disponibles. Mark Jeffrey, profesor senior de Gestión de informaciones de tecnología de la Escuela de Negocios Kellogg, de Northwestern University, estudió 250 empresas de gran tamaño en 2007, en parte para evaluar el grado de éxito con que administraban los datos de los clientes en sus operaciones de marketing. Al analizar parámetros como aumento de ventas, retorno sobre activos y cifras que miden la eficiencia del marketing, Jeffrey descubrió que menos del 18% de ellas usaba de manera eficaz los datos del cliente. "La mayor parte no usaba los datos como debería", dice. "No basta con comprar los datos y el método de análisis. Es preciso cambiar la empresa y los procedimientos de marketing para sacar ventaja de esas informaciones".
Bradlow observa el mismo tipo de dificultad en muchas empresas. "La parte de captura de los datos está bien desarrollada", dice. "La parte que aún está en estado embrionario es la que tiene que ver con qué hacer con las informaciones. Creo que buena parte de las empresas aún está intentando descubrir el tipo de análisis de datos que necesita y cómo modificará su modelo de negocio".
Una serie de nuevas herramientas introducidas en el transcurso de los últimos dos años tiene como objetivo que ese tipo de información esté disponible y útil para los gerentes encargados de las decisiones en las empresas. "En el pasado, cuando se trabajaba con análisis de datos, había personas muy inteligentes lidiando con cantidades enormes de informaciones", observa Rod Smith, vicepresidente de tecnologías emergentes de IBM. "Ahora, hay montañas de datos, y la pregunta que se hace es la siguiente: ¿cómo escoger de forma rápida?"
Hay más soluciones en camino, prevé Smith, que llevarán a una revolución en la manera en que se utilizan los datos. "Hace años, teníamos contables que trabajaban con libros de cuentas. Las hojas de cálculo han cambiado eso. Ahora se están volviendo a producir cambios. Continuaremos necesitando especialistas en informaciones, pero observamos que hay personas deseosas de la autonomía necesaria para trabajar con los datos y llevar adelante los negocios".
Herramientas nuevas y refinadas, sin embargo, no garantizan ningún resultado del análisis de datos. Las empresas necesitan también experimentar cambios culturales. Peter Fader, profesor de Marketing de Wharton y director adjunto de WCAI, dice que las empresas muchas veces usan datos para justificar decisiones o programas que ya están en marcha, en vez de usar esas informaciones para crear proyectos completamente nuevos. "Hay muchas empresas que se consideran movidas por datos, pero que los están utilizando de manera pasiva", dice Fader.
"Las personas tienen miedo de confiar de forma exagerada en los datos. Ellas confían más en su instinto". Es lo que piensa también Gareth Herschel, director de investigaciones de Gartner: "Si el análisis encuentra algo sorprendente, ¿debo confiar en él? ¿Estoy dispuesto a cambiar lo que estoy haciendo? Hay que vencer mucha inercia organizativa".
En busca de una ruta definida
Si las dificultades prácticas en el segmento del análisis de datos son preocupantes, la privacidad —el principal problema del sector— representa el mismo desafío. Como las empresas tienen más acceso a información detallada sobre el comportamiento individual del cliente, las normas para el uso responsable de esa información está evolucionando.
"Las empresas están intentando equilibrar la privacidad del cliente con el intento de mejorar su experiencia", dice Kendall, de McKinsey. "Es un equilibrio difícil. Además, hay personas a las que no les importa compartir sus datos, mientras otras tienen posturas más firmes en ese sentido. No hay una línea clara y visible entre lo que es aceptable y lo que no lo es".
Sin lugar a dudas, muchas empresas se han llevado un duro golpe por no saber gestionar correctamente la privacidad del cliente. Los cambios recientes de la política de privacidad planeados por Google suscitaron protestas en algunos segmentos, incluyendo la solicitud hecha por el diputado demócrata Edward Markey a la Comisión Federal de Negocios (FTC) para que investigue el asunto.
En noviembre pasado, la FTC anunció un acuerdo con Facebook respecto a cuestiones de privacidad, un acuerdo que incluye varias auditorías sobre el tema en la empresa de red social durante los próximos 20 años. No es sorprendente, por tanto, que muchas empresas de gran tamaño —entre ellas IBM, General Electric y Apple— hayan creado cargos para la gestión de cuestiones personales.
Las cuestiones de privacidad son igual de críticas, si no más, para las instituciones sin fines de lucro que dependen de su reputación altruista para atraer donantes. En el caso de la colaboración entre Cruz Roja/WCAI, el banco de datos sometido a análisis no contiene ninguna información demográfica. "Queremos evitar cualquier cosa que lleve a la identificación personal, cualquier oportunidad en que alguien pueda, a través de ingeniería reversa, descubrir quién es quien", dice Fader.
Además, Fader dice que tener informaciones personales sobre los donantes no sería de mucha ayuda. "Datos demográficos como raza, renta y sexo suelen ser muy pobres en términos de posibilidad de predicción", dice. En lugar de eso, datos más objetivos, como la frecuencia de donación de la persona y el volumen medio de sus contribuciones pasadas, son indicadores más confiables de su comportamiento futuro. "Las empresas están perdiendo el tiempo persiguiendo algunos tipos de datos".
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