¿Cómo afecta la canibalización del producto a su negocio de telecomunicaciones?
Maximizar el valor de por vida de un cliente y analizar su rentabilidad es muy importante y esencial para el negocio de telecomunicaciones en crecimiento. Según un informe de McKinsey, las Telcos serán testigo del crecimiento de mil millones de clientes adicionales de nivel medio, principalmente en mercados emergentes, para el año 2025. Para aprovechar esta creciente base de clientes, las Telcos buscan constantemente nuevas formas de interactuar y conectarse con su audiencia. La forma más efectiva de hacerlo es mediante el lanzamiento de productos frescos y emocionantes para satisfacer las cambiantes expectativas de los clientes. Si bien esta estrategia es altamente efectiva, sin embargo, puede conducir a la canibalización del producto, donde el volumen de ventas, los ingresos o la participación de mercado de un producto se reducen como resultado de la introducción de un nuevo producto por parte del mismo proveedor. Se puede desear la canibalización cuando queremos que el cliente cambie a un producto con ARPU más alto que ofrezca un mejor servicio y no deseado cuando el cliente cambie a un producto que genera relativamente un ARPU bajo. Subex ROC Insights ha estado a la vanguardia para ayudar a los operadores a analizar los datos de los clientes y el comportamiento de uso para obtener información que se traduzca en mayores ganancias con la canibalización deseada. Aquí queremos discutir cómo minimizar el impacto de la canibalización no deseada y compartir algunos casos de uso de la vida real también.
Impacto de la canibalización de productos
El mayor impacto de la canibalización de productos es la pérdida de ARPU existente y los ingresos respectivos, con los clientes actuales que se mueven a un plan de bajo margen. Este resultado es debido al lanzamiento de múltiples productos tan cerca uno del otro que se comen la cuota de mercado del otro. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones líder en India mantuvo los precios cercanos y entrelazados con una pequeña diferencia entre los planes para las llamadas locales a sus propios teléfonos de red. Si bien la compañía de telecomunicaciones usó sus planes de precios para aumentar estratégicamente su participación en el mercado al darles a los clientes incentivos para hablar con otros usuarios de la misma compañía de telecomunicaciones, esto, sin embargo, resultó en la canibalización del producto.
Análisis de productos: una medida vital para prevenir la canibalización
El impacto de la canibalización del producto puede minimizarse mediante el análisis de productos. El análisis de productos ayuda a las empresas de telecomunicaciones a obtener recomendaciones sobre cómo dirigirse a los clientes. El análisis de productos ayuda a tomar la decisión correcta con respecto a los productos que se lanzarán analizando el rendimiento del producto y optimizando los productos según los requisitos del cliente. Les ayuda a ser proactivos en términos de:
- Estimación de la contribución de ingresos por producto: la mayoría de los ingresos de una empresa de telecomunicaciones se deriva del uso de los clientes. La analítica del producto ayuda a las Telcos a determinar varios factores, como el volumen total de datos, minutos y SMS transmitidos a través de la red y el contenido consumido en múltiples canales, como varias plataformas OTT. Dado que los operadores pueden aprovechar los análisis anteriores, podrán crear productos únicos que cautiven a los nuevos clientes.
- Comprender el tipo de cliente que consume cada producto: la analítica del producto ayuda a las empresas de telecomunicaciones a comprender a los clientes en términos de teléfonos, tiempo de uso, la proporción de voz y datos, comportamientos de uso de SMS y tipo de contenido consumido. Esto le permitirá a las Telcos la ventaja de tener una imagen clara al desarrollar nuevos catálogos de productos. Los perfiles de los clientes y los conocimientos sobre su patrón de uso pueden ser útiles para convertirse en grandes contribuyentes. Esto puede ser aplicable para estudiantes que regresan a la universidad después de un descanso, o personas que viajan por vacaciones. Estas actividades conducen a un mayor uso, por lo tanto, si les ofrece productos relevantes, está creando una canibalización deseada que ayuda a un cliente satisfecho con un ARPU más alto. En uno de los proyectos, el equipo de ROC Insights analizó el comportamiento de uso del cliente e identificó una mayor actividad nocturna para algunos usuarios. Esta información ayudó al operador a encontrar un enfoque hiperpersonalizado para apuntar a estos clientes con paquetes nocturnos que resultaron y generaron mayores ingresos y un ancho de banda de red optimizado.
- Mapeo del comportamiento de uso de los clientes: la analítica del producto ayuda a las Telcos a rastrear la conducta de los clientes. Obtienen información profunda sobre qué ofertas los atraerán, por qué eligieron una red, cuáles son sus comportamientos de uso de datos, voz y contenido OTT, etc. Un ejemplo de esto sería la campaña de “recuperación” que ejecutamos para un cliente después de analizar el comportamiento de éste. Vimos una caída periódica en el uso en múltiples regiones con mayor inactividad y abandono. Esto se contribuyó principalmente debido a que los estudiantes universitarios iban de vacaciones semestrales. Y después de las vacaciones, no todos los clientes estarían activos, algunos de ellos se mudarían a la red de la competencia. El operador lanzó paquetes personalizados que resultaron en una mayor actividad, márgenes y menor rotación.
- Percibir la huella de la red de los clientes: al registrar y analizar los patrones de uso de la red por hora del día, por cliente y con un análisis preciso de los datos, los operadores pueden formar una buena imagen de cómo los diferentes tipos de clientes contribuyen al valor económico. Los nuevos productos se pueden diseñar en consecuencia.
- Medición del impacto de la canibalización luego de nuevos lanzamientos y campañas: es vital medir de manera proactiva el impacto de la canibalización, ya que esto ayudará a las empresas de telecomunicaciones a determinar la rentabilidad y el ROI del nuevo producto. La ayuda de Product Analytics determina la cantidad de nuevos clientes que la red ha adquirido y cuántos de ellos cambiarán de productos existentes, lo que los equipará para tomar medidas correctivas para minimizar el efecto de la canibalización.
- Segmentación de clientes en términos de contribución y huella de red: análisis precisos ayudarán a Telcos a determinar qué clientes vale la pena buscar e invertir y en qué productos pueden ayudarlos a lograr este objetivo. Ayuda a evitar la adquisición de clientes de bajo valor a un alto costo, así como a administrar selectivamente a sus clientes actuales para obtener el mejor rendimiento financiero.
¿Cómo controlar el efecto de canibalización?
Para minimizar el efecto de canibalización, los Telcos deben asegurarse de que los productos estén diseñados perfectamente. Cada producto debe estar claramente posicionado para el segmento de usuarios al que está dirigido, con una diferenciación muy clara en términos de beneficios y con puntos de precio correctos para separar los segmentos objetivo considerando la necesidad del cliente y la capacidad de pago. Si nos dirigimos a un cliente de alto uso de datos con un mejor paquete de voz y SMS, es una pérdida de ingresos, esfuerzos y las posibilidades de abandono aumentan significativamente. Con menos planes de precios bien diferenciados, las posibilidades de que los planes se canibalicen entre sí son mínimas, ya que cada plan apunta a un segmento diferente.
La canibalización de productos es un riesgo inevitable al que se enfrentan las empresas de telecomunicaciones, pero con medidas proactivas regulares y extensas, las compañías de telecomunicaciones pueden anticipar tales situaciones de canibalización y contener tales ocurrencias.
Optimice sus productos de telecomunicaciones como Bundling, Recomendación de producto, Análisis de sensibilidad, Halo de producto y Efecto de canibalización para mejorar ARPU.
Director – Data Science
Harsha Burly is a Director Data Science at Subex with over 12 years of experience of enabling CSPs with advanced analytics solutions to solve business problems with technical expertise with business acumen.
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