Qué
información sobre los clientes se debe guardar? ¿Cuál se debe eliminar?
Heartland Payment Systems, responsable de tramitar
las transacciones con tarjetas de crédito, puede haber puesto a disposición de
los hackers cerca de 100 millones de registros. Las empresas de servicios de
pagos CheckFree y RBS Worldpay, así como la web de empleos Monster.com, han
informado de que su banco de datos ha sido invadido recientemente. Lo mismo le
ha ocurrido a las universidades y agencias del Gobierno. Expertos de Wharton
dicen que el almacenamiento de datos personales es, cada vez más, un riesgo
para las empresas. Para ellos, la solución consiste, en parte, en minimizar la
información que esas empresas mantienen sobre sus clientes.
De acuerdo con Eric Bradlow y Peter Fader, profesores de Marketing de Wharton, las empresas
deberían recurrir a una técnica conocida como “minimización de datos”. En otras
palabras: conservar los datos del cliente que la empresa necesita para su
ventaja competitiva y eliminar el resto. “Creo que hay recelo e incluso una
cierta paranoia entre las empresas de que [...] la eliminación de cualquier
información sobre el cliente, por menor que sea, va a dificultar su
funcionamiento”, dice Bradlow. “Las empresas continúan acumulando datos
pensando en los posibles días de vacas flacas. No estamos aconsejando que se
deshagan de los datos de manera arbitraria, sino que utilicen aquello que
necesitan para sus previsiones y se libren del resto”.
El problema de la estrategia de acumulación de
datos es que las empresas no pueden usar la mayor parte de la información que
han almacenado, añade Fader. Mientras, ellas van reuniendo una porción de datos
en busca del sueño ilusorio del marketing personalizado que, según Fader, es
sólo “un mito. Lo mejor que pueden hacer es cosechar información de tal modo
que las empresas puedan predecir algo del tipo: ‘¿De todas las personas que
compraron cinco veces o más, cuántas veces tratarán de comprar el año que
viene?’”
Fader y Bradlow discutieron los conceptos de
minimización del volumen de datos almacenados durante la presentación de
investigaciones sobre el tema en el reciente Congreso de Mejores Prácticas de
Seguridad de Información de Wharton. Los estudios presentados por ambos muestran
cómo es posible para las empresas prever el comportamiento del consumidor
incluso con un volumen mínimo de datos.
Pero la minimización de la cantidad de datos no es
ninguna panacea, observa Eric Clemons, profesor de Gestión de las
Operaciones y de la Información de Wharton. Algunas industrias, como la de
seguros o de tarjetas de crédito, tal vez necesiten datos detallados del
cliente para fines de ventaja competitiva. Mientras, empresas que actúan como
depósito de datos de los clientes se preocupan ahora de la instalación de
mecanismos de defensa y de procedimientos mejorados para proteger la
información.
“El principal argumento hoy en día es que un mayor
volumen de datos mejora la precisión del objetivo”, observa Andrea Matwyshyn, profesor de Estudios jurídicos
y Ética en los negocios de Wharton. “Pero hay otros riesgos asociados al
almacenamiento de información. No siempre más es sinónimo de mejor”.
El coste de la invasión de un banco de datos en
2008 fue de 202 dólares por registro comprometido, un aumento del 2,5% en
relación a 2007, cuando ese valor era de 197 dólares, de acuerdo con Ponemon
Institute, de Michigan, que investiga y asesora sobre cuestiones relacionadas
con la privacidad y la seguridad de informaciones. Las estimaciones de Ponemon
se basan en entrevistas con empresas cuyos registros de clientes fueron
invadidos comprometiendo el número de la tarjeta de crédito y, en algunos
casos, información personal. Después de una invasión, las empresas casi siempre
contratan una empresa de consultoría de seguridad, de asesoría jurídica y
ofrecen servicio de monitorización para los clientes perjudicados. El instituto
constató también que las empresas siempre pierden parte de su clientela el año
siguiente a la invasión del banco de datos. Las empresas de salud y de
servicios financieros, por ejemplo, perdieron un 6,5% y un 5,5% de sus
clientes, respectivamente, después de incidentes de ese tipo.
Fader y Bradlow dicen que las empresas arriesgan
innecesariamente su reputación al acumular datos que proporcionan pocos
beneficios para su negocio. Aunque las empresas, por norma, revelen los datos
que mantienen a través de declaraciones de privacidad que se leen pocas veces,
el consumidor todavía se sorprende siempre que hay una invasión. “Las empresas
recogen muchos datos sin darse cuenta del trabajo que eso exige”, dice Fader.
“Y no tienen cómo gestionar adecuadamente toda esa información. La acumulación
de datos detallados es una bendición y una maldición al mismo tiempo”.
¿Qué guardar?
El verdadero desafío para las empresas consiste en
evaluar qué informaciones sobre el cliente deben retener, dice Fader, añadiendo
que ellas tal vez estén manteniendo un volumen excesivo de datos porque no
saben exactamente lo que quieren. “La reducción del volumen de datos no se
agota en los datos propiamente dichos. Sólo se puede minimizar el volumen de
datos después de saber qué hacer con ellos. ¿Qué elementos son necesarios para
que la empresa esté en condiciones de prever el comportamiento del consumidor?”
La imposibilidad de responder las preguntas
difíciles como esa, dice Bradlow, podría ser una de las razones por las cuáles
las empresas optan por mantener el mayor volumen posible de datos. Una
estrategia no muy buena, ya que muchas empresas no saben qué hacer con los
datos que tienen.
Fader y Bradlow recomiendan una estrategia simple
para la reducción del volumen de datos. En primer lugar, las empresas necesitan
tener en mente qué información necesitan para rastrear el comportamiento del
consumidor. A continuación, juntar esa información —cuentas de supermercado,
frecuencia de compras en tiendas y ventas electrónicas de un determinado minorista—
y asociarla a un periodo definido de dos a cuatro meses, por ejemplo. Con todas
esas informaciones, la empresa puede crear histogramas —representaciones
gráficas de los datos agregados— y eliminar los datos originales.
Fader dice que los histogramas ofrecen índices de
precisión próximos al objetivo individual, pero sin los riesgos
correspondientes. La eliminación de las informaciones individuales baja los
costes porque las empresas no tienen que garantizar la seguridad de la información
en tráfico, no necesitan almacenar ni analizar datos, tampoco tienen que
enfrentarse a una montaña de regulaciones esparcidas por todo el mundo. “El
mantenimiento de los datos almacenados tiene un precio elevado porque es
preciso protegerlos cada minuto”, dice Bradlow. “La mayor parte de las empresas
sabe que no está en condiciones de hacer marketing personalizado, ¿por qué
entonces no guardan sólo aquello que sea, de hecho, importante?”
De acuerdo con Matwyshyn, la discusión propuesta
por Fader y Bradlow abrió los ojos de los expertos en privacidad y
procedimientos jurídicos presentes en el congreso sobre seguridad de Wharton.
Resta saber si esos expertos en marketing y profesionales del área de seguridad
están de acuerdo con la idea de que la minimización de los datos disponibles es
un paso importante. “Es fundamental que la cuestión se discuta”, dice
Matwyshyn. “Los expertos en marketing y en privacidad tal vez no estén tan
distantes unos de otros como las personas suponen”.
Fader y Bradlow saben que la discusión sobre la
minimización del volumen de datos está dando sus primeros pasos. Para que se
convierta en una norma, la gestión de la empresa, trabajadores del área de
seguridad, la asesoría jurídica y el equipo de marketing tendrán que llegar a
un consenso sobre la recogida de datos del cliente. Los expertos del sector
jurídico y de privacidad deberán apoyar la reducción del volumen de datos,
mientras los profesionales de marketing dirán que es necesario conservar todo
dato que se pueda recolectar.
La búsqueda de clientes lucrativos
Además de lo dicho, la minimización de datos
variará según la industria en que se practica. De acuerdo con Clemons, los
datos pueden ser una ventaja competitiva para muchas empresas. Capital One, por
ejemplo, utilizó datos del cliente para segmentar mejor su clientela más
rentable y para atrapar otros clientes semejantes en la competencia. En ese
ejemplo, las informaciones sobre el cliente condujeron a modelos de varios
precios —como, por ejemplo, modelos basados en los tipos de interés que
oscilaban según los índices de crédito del cliente— que maximizaban el
beneficio a partir del percentil más elevado, o un 10% de los clientes. “De
acuerdo con los modelos de precios uniformes de mediados de los años 90, el
percentil superior de clientes genera 150 veces más beneficios que la media”,
dice Clemons. “Capital One descubrió un medio de atraer los mejores clientes de
la competencia”.
En un estudio del que fue uno de los autores,
Clemons constató que Capital One usaba lo que se llamaba estrategia basada en
informaciones, que permitía a la empresa probar estrategias diversas basadas en
las diferencias entre ella misma y la competencia. Esa estrategia permitió a
Capital One recurrir a un modelo de customización masivo. Ese modelo también
generó ganancias, dice Clemons. La empresa obtuvo ganancias de dos dígitos
sobre su patrimonio y aumentos también de dos dígitos en ventas y crecimiento
de los beneficios gracias a ese enfoque.
Clemons dice que el almacenamiento bruto de datos
del cliente lleva a nuevas estrategias de precios. Él coincide en señalar que
el marketing personalizado es, como mínimo, una ilusión, pero que la fijación
de precios precisos —o una estrategia que permita descubrir exactamente cuánto
pagará un cliente por un cierto producto o servicio— tal vez compense el
trabajo de reunir tantos datos. “No estoy hablando de perseguir una relación
ilusoria de marketing individualizado con el cliente”, dice Clemons. “Estoy
hablando de hacer la transición a la fijación precisa de precios, lo que
requiere que se comprenda bien el cliente”.
Al mismo tiempo, la empresa tiene ante sí otra
dificultad: los datos eliminados hoy podrán ser valiosos mañana. “Hace diez
años, uno de mis clientes quería limpiar su banco de datos. Se trataba de una
compañía de seguros, pero en el momento en que limpia su banco de datos, pasa a
saber tanto sobre su clientela antigua como una empresa nueva del sector”, dice
Clemons. “Ese modelo funcionaba bien en los modelos de precios antiguos, pero
después de la desregulación del sector de seguros, la información retirada del
banco de datos podrá ser extremadamente valiosa”.
A fin de cuentas, la opción de disminución del
volumen de datos disponibles se reduce a una sola pregunta: ¿Qué hará la
empresa con los datos obtenidos?
“Si usted está reuniendo información sólo por
reunirla, opte por una estrategia de minimización”, dice Matwyshyn. “Si
estuviera haciendo alguna cosa con los datos como, por ejemplo, si los
estuviera vendiendo, en ese caso no habrá incentivo que baste para minimizar el
riesgo”.
Para Bradlow, la reducción del volumen de datos
recolectados puede llegar a ser una herramienta de seguridad muy importante
para las empresas, aunque hoy no pase de ser un concepto académico. “Los
profesionales de la seguridad apoyarán la minimización de datos. Después de
eso, será preciso convencer al mundo del marketing y comenzar a dar charlas
fuera de la torre de marfil de los entendidos. Creo que las empresas van a
comenzar a abrazar esta idea”.
