Los casinos afinan el poder de atracción de los clientes

Al igual que sus competidores, que se disputan la renta disponible del consumidor, la industria americana de juegos y de casinos, evaluada en 90.000 millones de dólares, está fuertemente impulsada por el marketing basado en gestión de base de datos (o database marketing). Pero el cliente de la industria del juego es bastante diferente en un aspecto muy importante.

Mientras los clientes adultos de una película de éxito, por ejemplo, saben que gastarán cerca de 8 a 10 dólares en una entrada, además del refresco y las palomitas, y después volverán a casa, algunos clientes de casinos pierden sumas enormes de dinero, mientras otros, no muchos, tal vez obtengan algún beneficio, principalmente los que sean hábiles en juegos como el blackjack.

¿Podrían los dueños de casinos identificar y prever cuáles de sus clientes regulares perderán más dinero? ¿Con qué frecuencia irán al casino? ¿De qué forma repartirán sus apuestas entre máquinas y mesas? Al fijarse como objetivo esos jugadores, ¿pueden los casinos hacer un seguimiento de ellos con una campaña de marketing directo más eficaz?

Esas preguntas llevaron a dos profesores de Wharton, y otro de la Escuela de Negocios Stern, de la Universidad de Nueva York, a investigar si serían capaces de desarrollar un modelo matemático que identificara esa clientela más lucrativa. Los tres investigadores —los profesores de marketing Raghuram Iyengar y Jehoshua Eliashberg, y Sam K. Hui, profesor de Marketing de la Escuela de Negocios Stern— están convencidos de que eso es posible. En realidad, no entienden cómo los casinos todavía no están usando esas herramientas.

Lo importante para los casinos “es atraer a sus mejores clientes”, dijo Iyengar, destacando que la mayor parte de esos establecimientos, así como los salones de juegos dotados de máquinas, ya obtienen datos de marketing bastante amplios de su clientela. “Nuestra lista se sobrepone, en cierto modo, a la lista de ellos, pero no son listas iguales”. Los casinos están llegando a sus clientes, “pero podrían hacerlo de manera más eficiente”.

El estudio de Iyengar, Eliashberg y Hui — titulado “Modelo de apropiación de la renta de los jugadores de casinos” [A Model for Gamers’ Revenue in Casinos]— trabaja con un modelo matemático que combina la frecuencia con que el jugador va al casino, el total de sus apuestas y la distribución de las apuestas en las mesas de juego en relación a las máquinas. Los investigadores determinaron si la renta de jugadores específicos era fruto de su “pericia” o “suerte”, identificando también los jugadores dotados de habilidades más sofisticadas o, quizás, los que son simplemente grandes gastadores.

Evitando “clientes sin atractivos”

El equipo analizó también de qué manera el público que frecuenta los casinos puede ofrecer a los propietarios información valiosa de marketing. Los datos sugirieron, por ejemplo, que las mujeres destinan un montante mayor de su renta a las máquinas que a los juegos de mesa como el blackjack, y que los hombres son más habilidosos en los juegos de mesa que las mujeres. Iyengar y Eliashberg observaron que sería posible cosechar información más útil si hubieran tenido acceso a datos más específicos sobre el público de los casinos. “Esa información realmente ayudaría a los casinos a fijar sus objetivos con más precisión en los clientes de mayor potencial, ya que nadie quiere trabajar con clientes no atractivos”, dijo Eliashberg. “Las personas prefieren gastar dinero en cosas que les proporcionen un bueno retorno”.

Aunque las características estudiadas por los investigadores sean específicas de la industria del juego, los autores dijeron que hay otros negocios en los cuales los clientes también pueden ser identificados y fijados como objetivo según sus habilidades específicas o comportamientos no usuales. La construcción de un modelo más perfeccionado del comportamiento del cliente, según los investigadores, podrá ayudar a los gerentes de hoteles a comercializar de forma más inteligente la utilización de mini bares o de centros de negocios, o incluso, permitir que empresas de alquiler de vehículos trabajen con productos que generan costes adicionales, como unidades de GPS y radios veía satélite.

Pero es el tamaño de la industria de los casinos en EEUU lo que la convierte en una fuerte candidata a ese tipo de modelo predictivo, más comúnmente conocido como database marketing. Los americanos gastan más en juegos que en salidas al cine en una proporción de 10 a 1, y pierden más dinero en una visita al casino de lo que gastan, de media, en una visita al centro comercial. De los 90.000 millones de dólares de gastos en juegos legalizados, según datos de la American Gaming Association, cerca de 59.000 millones de dólares son gastos en casinos, y no en loterías o en apuestas por el sistema de pari-mutuel.

Los aspectos específicos de la industria del casino indican que los operadores de ese segmento deberían crear herramientas distintas para la gestión de la relación con el cliente, es decir, herramientas diferentes de las utilizadas por los operadores de centros comerciales, que analizan cuánto gastan los clientes en una visita típica a una tienda y qué productos compran. Por medio del uso de tarjetas de fidelidad, además de otras herramientas, los ejecutivos de los casinos consiguen seguir con más detalle el desempeño de cada jugador. El acceso a ese nivel de comportamiento, junto con un modelo matemático, puede ayudar a revelar el nivel de habilidad del jugador, un dato importante para la determinación de blancos individuales en las campañas de marketing directo.

“La utilización de modelos matemáticos para prever comportamientos futuros es muy importante, porque el jugador que en los últimos tiempos se ha mostrado extremadamente rentable no será, necesariamente, el más lucrativo en el futuro”, dijo Eliashberg. “Es preciso examinar la frecuencia de visitas al casino y combinarlas con los aspectos propios del comportamiento de apuestas. ¿El cliente apuesta más en las máquinas que en las mesas? Es preciso analizar también su nivel de habilidad. Es necesario un modelo específico para trabajar con seres humanos”.

Iyengar y Eliashberg destacaron que los casinos ya trabajan con vastos cálculos matemáticos —basados en el comportamiento agregado— en un esfuerzo para prever el total de ingresos y beneficios. El objetivo de la investigación, dijeron los autores, era producir un modelo matemático que midiera la diferencia entre el gasto teórico típico y el gasto real tomando como referencia el nivel de habilidad del jugador. El uso de un “modelo formal, que establece distinciones nítidas entre los jugadores individuales” es un instrumento más eficaz que el “juicio basado en la intuición” de un operador de casino, dijo Eliashberg.

“Participación en la cartera del cliente”

Los datos analizados por los investigadores fueron cosechados en un gran casino americano con unidades en varios lugares de EEUU. La red proporcionó a los autores información detallada —obtenida por medio de tarjetas de fidelidad— sobre más de 1.500 clientes en un total de cerca de 9.000 visitas a casinos de diciembre de 2004 a abril de 2007. La empresa de juegos también suministró información sobre el sexo y la edad de aproximadamente 400 clientes.

Para determinar la habilidad de los jugadores, los investigadores analizaron una serie compleja de cálculos basados en varios factores, entre ellos los juegos específicos jugados por los individuos, la parte que se lleva el casino y la ganancia real, verificaron también si lo que gana o pierde el jugador en una visita afectaba su comportamiento en la visita siguiente. Aunque los investigadores hayan señalado la necesidad de más investigaciones para saber si la habilidad de un jugador mejoró con el tiempo en un determinado juego como, por ejemplo, en el blackjack, ellos creen que su modelo puede funcionar como un excelente punto de partida. De acuerdo con los investigadores, datos nuevos y más detallados se pueden combinar con los resultados de investigaciones sobre el cliente para obtener información de nivel mucho mejor que la llamada “participación en la cartera del cliente”, es decir, del dinero que un jugador planea gastar en el casino cuánto se pierde realmente en una visita.

Además de eso, insisten también en la necesidad de hacer más investigaciones sobre las actividades promocionales de los casinos, como, por ejemplo, estancias complementarias en hoteles o premios en forma de reembolso, para que se tenga una percepción mejor del modo por el cual los esfuerzos de marketing afectan diferentemente a los apostantes de renta alta y baja. Además de eso, observan que los datos personalizados pueden ayudar a los operadores, ya que les permite evaluar mejor el espacio del casino para incrementar sus ingresos como, por ejemplo, la utilización de “pistas” en el ambiente que estimulen la realización de apuestas o la modificación de la proporción de mesas de juego y máquinas.

“El comportamiento puede cambiar de un lugar a otro, pero creemos que esa información ayuda en el diseño de las instalaciones de acuerdo con el comportamiento del consumidor”, dijo Eliashberg. En una investigación futura, observan los autores, sería interesante examinar datos sobre el público como, por ejemplo, estado civil, dirección, profesión y nivel de educación para que se tenga un mayor conocimiento en los hábitos de apuestas.

De acuerdo con Iyengar, la investigación tiene implicaciones para otras industrias. “Un gerente de ventas podría comprender mejor cómo un individuo realiza una venta”, dijo Iyengar. “Podría marcar una diferencia si fuera posible saber si es el producto lo que se está vendiendo o si es el nivel de habilidad del vendedor lo que promueve la venta”.

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