Inside Australia’s loyalty industry: what the ACCC report revealed

28 Agosto 2023
Susan Walsh

En el dinámico panorama de la captación de clientes, los programas de fidelización han experimentado una evolución tecnológica, con innovaciones de vanguardia que han reconfigurado sus estrategias. Es importante tener en cuenta las principales tendencias tecnológicas. A medida que las empresas se esfuerzan por forjar conexiones más profundas con sus clientes, la tecnología emerge como un catalizador fundamental. La inteligencia artificial (IA), los monederos digitales, el análisis predictivo y las balizas digitales destacan como las principales tendencias tecnológicas que impulsarán los programas de fidelización en el futuro.

Desde la predicción del comportamiento del cliente hasta la mejora del compromiso a través de experiencias personalizadas, estas tendencias prometen redefinir la forma en que se fomenta y nutre la fidelización. Profundicemos en el poder transformador de cada tendencia, explorando su potencial para revolucionar los programas de fidelización y capacitar a las marcas para crear relaciones duraderas con los clientes.

Inteligencia Artificial (IA)

Las tendencias impulsadas por la IA en los programas de fidelización ofrecen ventajas notables. Uno de los principales beneficios es la capacidad de hacer avanzar su programa de fidelización con IA para ofrecer una mejor atención al cliente y mejores interacciones a un nivel más personal. Otros beneficios incluyen la personalización, el compromiso y la eficiencia, pero justifican una cuidadosa consideración de la privacidad de los datos y los posibles sesgos. A medida que la IA configura el panorama de la fidelización, las empresas deben equilibrar la innovación con prácticas éticas y centradas en el cliente.

Pros

  • Personalización: La IA permite ofrecer recompensas a medida, creando una experiencia más atractiva y relevante para los clientes.
  • Información basada en datos: Los análisis basados en IA proporcionan información valiosa sobre el comportamiento de los clientes, lo que ayuda a tomar mejores decisiones.
  • Mayor participación: La gamificación potenciada por la IA añade diversión y competitividad a los programas de fidelización, impulsando la participación.
  • Eficacia: La IA agiliza las operaciones de los programas, haciéndolos más rentables y eficientes.
  • Integración omnicanal: La IA facilita experiencias fluidas en los puntos de contacto online y offline, mejorando la coherencia.

Contras

  • Preocupación por la privacidad de los datos: El uso extensivo de datos para la personalización plantea problemas de privacidad y retos normativos
  • Sesgo de los algoritmos: Los algoritmos de IA podrían introducir sesgos sin querer, afectando a la distribución de recompensas y a la inclusividad.
  • Dependencia del cliente: La dependencia excesiva de la IA podría reducir la interacción humana y el toque personal en los programas de fidelización

Monederos digitales

La continua integración de los monederos digitales en los programas de fidelización presenta un futuro prometedor, que seguirá ofreciendo comodidad y personalización. Los monederos digitales se han convertido en una de las principales tendencias tecnológicas. Sin embargo, también es necesario abordar los problemas de seguridad y accesibilidad.

Pros

  • Comodidad: Los monederos digitales ofrecen a los clientes una forma ágil y cómoda de acceder y gestionar sus recompensas de fidelidad
  • Accesibilidad: Los usuarios pueden almacenar puntos de fidelidad, descuentos y ofertas en un solo lugar, lo que facilita la participación en programas de fidelidad sobre la marcha.
  • Integración: Los monederos digitales pueden integrarse a la perfección con las aplicaciones móviles, lo que permite una experiencia de usuario cohesionada y actualizaciones en tiempo real
  • Personalización: Estos monederos permiten recomendaciones y recompensas personalizadas basadas en el comportamiento y las preferencias del usuario
  • Multidivisa y puntos de fidelidad: Los futuros monederos digitales podrían admitir varias divisas e integrar puntos de fidelidad de diferentes marcas y programas

Contras

  • Alfabetización digital: No todos los clientes están familiarizados con los monederos digitales, lo que puede excluir a algunos grupos demográficos.
  • Preocupación por la seguridad: Almacenar información personal y financiera en carteras digitales podría plantear problemas de seguridad
  • Dependencia de la tecnología: La dependencia de los monederos digitales podría plantear problemas a los usuarios de zonas con conectividad limitada a internet
  • Privacidad de los datos: La recopilación de datos de los usuarios para experiencias personalizadas podría plantear problemas de privacidad

Análisis predictivo

El análisis predictivo está a punto de revolucionar los programas de fidelización, ofreciendo información sobre el comportamiento de los clientes y allanando el camino para experiencias personalizadas. Sin embargo, las empresas deben abordar las cuestiones éticas y equilibrar los enfoques basados en datos con las interacciones centradas en el ser humano.

Pros:

  • Personalización: El análisis predictivo permite ofrecer recompensas y recomendaciones a medida, lo que aumenta el compromiso.
  • Conocimiento del cliente: El acceso a información basada en datos ayuda a comprender las preferencias y tendencias de los clientes.
  • Retener a los clientes de alto valor: Identificar a los clientes de alto valor permite aplicar estrategias de retención específicas.
  • Refuerzo del comportamiento: El análisis predictivo refuerza el comportamiento positivo de los clientes, impulsando la repetición de las compras.
  • Campañas eficaces: Anticiparse a las necesidades de los clientes aumenta la eficacia de las campañas de marketing

Contras:

  • Privacidad de los datos: La recopilación y el análisis de los datos de los clientes suscitan dudas sobre su privacidad y su uso ético
  • Sesgo de los algoritmos: Garantizar la equidad y la imparcialidad en los modelos predictivos es un reto
  • Complejidad técnica: la aplicación del análisis predictivo requiere personal cualificado y herramientas avanzadas.
  • Dependencia excesiva de los datos: Confiar únicamente en la analítica podría descuidar los aspectos emocionales y humanos de la fidelización

Balizas digitales

Las balizas digitales se están convirtiendo en una tendencia transformadora en los programas de fidelización, ya que ofrecen una participación basada en la proximidad y experiencias personalizadas. Sin embargo, las empresas deben sortear los problemas de privacidad y las dificultades técnicas para aprovechar sus ventajas de forma eficaz.

Pros:

  • Compromiso de proximidad: Las balizas digitales permiten interacciones y ofertas en tiempo real cuando los clientes se encuentran en la proximidad física de una tienda, lo que mejora el compromiso
  • Ofertas personalizadas: La tecnología Beacon permite realizar promociones a medida en función del comportamiento y las preferencias del usuario
  • Información al cliente: Los datos recopilados de las balizas proporcionan información valiosa sobre los movimientos y el comportamiento de los clientes, lo que ayuda a realizar campañas específicas.
  • Experiencia perfecta: La integración de balizas con apps móviles crea una experiencia de usuario cómoda y sin fisuras.
  • Mayor fidelidad: Las experiencias interactivas basadas en balizas pueden reforzar la fidelidad de los clientes e incentivar la repetición de las visitas

Contras:

  • Preocupación por la privacidad: La recopilación de datos de localización de los clientes a través de balizas podría plantear problemas de privacidad y seguridad de los datos
  • Dependencia de las aplicaciones móviles: la utilización eficaz de las balizas depende a menudo de la adopción de aplicaciones móviles por parte de los usuarios.
  • Retos técnicos: El despliegue y mantenimiento de la infraestructura de balizas requiere conocimientos técnicos
  • Interferencias en la señal: Las barreras físicas o las interferencias podrían afectar a las señales de las balizas y a su precisión
  • Experiencia del usuario: Abrumar a los usuarios con demasiadas notificaciones puede resultar molesto.

En general

La convergencia de tecnologías punteras como la IA, las carteras digitales, el análisis predictivo y las balizas digitales están redefiniendo la esencia misma de la fidelización de clientes y marcas. Entender y utilizar estas cuatro tendencias tecnológicas es esencial para cualquier consultor de fidelización. Estas tendencias no están aisladas, sino que se entrelazan para crear una experiencia de fidelización holística y sin fisuras. La IA da vida a la personalización, los monederos digitales introducen comodidad, los análisis predictivos potencian la previsión y las balizas digitales acortan la distancia entre el mundo online y el offline. En esencia, estas tecnologías dibujan colectivamente un cuadro vívido de programas de fidelización en los que los clientes no son meros clientes, sino socios apreciados en un viaje impulsado por la tecnología hacia el beneficio y la satisfacción mutuos.

Referencias:

Cómo la IA marcará el futuro de los programas de fidelización

Cómo la IA puede mejorar los programas de fidelización

Predicción: El futuro de la experiencia del cliente

La IA y su impacto en el sector de la fidelización

Cartera digital frente a cartera móvil para su programa de fidelización

Los 10 pros y contras más importantes de los programas de fidelización

El futuro de los monederos digitales: Multidivisa, Puntos de fidelidad ...

Guía para principiantes sobre cómo crear un programa de fidelización de clientes

Los nuevos análisis de los programas de fidelización permiten mejorar las estrategias

Cómo los beacons pueden ayudar a las marcas a mejorar sus programas de fidelización

Fidelización digital: las balizas iluminan el camino hacia el futuro

Guía del principiante para comparar programas de fidelización

ACCC logo

Drawn from the report Loyalty & Reward Co produced for the Australian Competition and Consumer Commission, June 2019.

Almost 80 per cent of Australians belong to at least one loyalty program. That figure, from Mastercard research,1 shows how deeply loyalty programs are woven into Australian consumer life. It does not tell you how much value members actually receive, how the largest programs earn their profits, or what the design choices behind the points mean for competition. Those questions are harder to answer, and until 2019 no one had answered them in public.

In 2019, the Australian Competition and Consumer Commission (ACCC) commissioned Loyalty & Reward Co to produce the first comprehensive, publicly available report on the Australian loyalty industry. The report examined the major programs with more than one million active members, most of them coalition programs, and set out how they are designed, how they are monetised, how they use member data, and what effect they have on competition and on consumers. You can read the full report on the ACCC website. The findings remain a useful reference for anyone designing or operating a program today.

This article summarises what the report found, and what each finding means for program operators.

A market that reaches into almost every industry

Loyalty programs have operated in Australia for several decades and now appear across almost every consumer industry. Estimates of how many programs the average Australian belongs to range from four (Adam Posner, For Love or Money 2018)2 to 6.1 (Mastercard).1 The report concentrated on the four largest coalition programs, Qantas Frequent Flyer, Woolworths Rewards, Velocity Frequent Flyer, and flybuys, because their scale and partner networks give them influence over a large share of Australian spending. A coalition program is one run by a central operator, where a network of partners rewards members with a common currency such as points.

The modern coalition program traces back to 1980, when American Airlines launched AAdvantage, the first frequent flyer program built on a reward currency of miles. Qantas Frequent Flyer followed in 1987 using points. Over the following decades, hotels, banks, supermarkets, and retailers built or joined coalition networks of their own.

Much of the recent history is a contest between two competing partnerships. In 2009, Woolworths partnered with Qantas Frequent Flyer, which grew the supermarket’s member base and gave Qantas a large population of members who rarely flew. Coles took full control of flybuys in 2011 and relaunched it, using cheaper points and supplier-funded bonus offers to compete. When Woolworths relaunched as Woolworths Rewards in October 2015 and replaced Qantas Points with a new currency earned only on selected products, members responded with sustained criticism, and the supermarket reversed much of the change within a year. By 2016, the industry had settled into two camps, Woolworths Rewards with Qantas Frequent Flyer, and flybuys with Velocity.

For operators: a currency change removes something members already value, and members tend to feel that loss more sharply than the gain meant to replace it. The Woolworths experience shows how quickly members react when a redesign reduces perceived value.

The psychology built into program design

The report set out the behavioural research that underpins program design. Several findings are worth knowing.

Operant conditioning (Skinner, 1948)3 holds that behaviour which is reinforced tends to be repeated. Bonus points for a specific action encourage members to repeat it. A related insight is that not all points are equal: the large airline, bank, supermarket, and hotel currencies are desirable enough to change where members choose to shop.

Social identity theory (Tajfel, 1978;4 Bhattacharya and Sen, 2003)5 holds that people fold the brands they identify with into their sense of self. Status tiers apply this directly. A Platinum frequent flyer receives lounge access, priority boarding, and upgrades, and that recognition can build an emotional connection to the airline. Status also raises switching costs, which can keep a member spending even when a competitor charges less for the same product.

The endowed progress effect (Nunes and Drèze, 2006)6 was demonstrated in a car wash study. Members given a card with two of ten stamps already filled redeemed at 34 per cent, against 19 per cent for members given a blank eight-stamp card, even though both groups needed eight stamps. Artificial early progress increased persistence toward the goal.

The goal-gradient effect (Hull, 1934;7 Kivetz, Urminsky, and Zheng, 2006)8 holds that effort increases as a goal comes closer. Members have been observed to accelerate their spending as they approach a status threshold.

Size heuristics describe how one hundred points can feel more rewarding than the one dollar of value it represents. Points let a program present value at a low cost to itself.

Surprise and delight can lift satisfaction well beyond what met expectations achieve. Berman (2005)9 reported that a delighted Mercedes-Benz customer had an 86 per cent likelihood of buying again, against 29 per cent for a merely satisfied one.

For operators: these mechanics work, and that is why they carry a duty of care. Design that manufactures progress or leans heavily on status can drive engagement, and it can also erode trust if members later feel the value was overstated.

How the largest programs earn their profit

A small number of coalition programs are highly profitable. Qantas Loyalty reported revenue of $1,546 million and earnings before interest and tax of $372 million in 2018.10

The report set out the standard coalition model with a worked example. A member spends $1,000 and earns 1,000 points. The program invoices the retailer at around 1.5 cents per point, so the retailer pays $15. When the member later redeems, the program values each point closer to one cent, or $10 for the 1,000 points. The program keeps the difference, roughly $5, a margin of about 33 per cent on that transaction. Across the hundreds of billions of points a large program can sell each year, those half-cents accumulate.

Two further mechanics matter. The first is breakage, the industry term for points that expire unused. Programs set expiry rules, for example 18 months of inactivity for Qantas Frequent Flyer, 24 months for Velocity, and 12 months for flybuys, and higher breakage translates directly into higher profitability. This is why some programs employ actuaries to model it. The second is deferred revenue. A program sets aside enough to cover future redemptions, and a holding of several billion dollars is not unusual for a large Australian coalition program, earning interest in the meantime.

Redemption value also varies by reward. A point redeemed on a flight might be worth one cent, on a gift card half a cent, and on a toaster around 0.25 to 0.35 cents. Pricing steers members toward redemptions that keep cash inside the business.

For operators: breakage and value-steering improve margins, and they sit in tension with member value. A program that optimises breakage too aggressively risks the disengagement that produces breakage in the first place.

The data behind the points

A loyalty program is one of the most effective ways to build a marketing database, because it links transactions to an identified individual over time. The report traced how far that data capability now extends.

Woolworths bought a half-share in analytics firm Quantium in 2013, gaining the ability to turn data from around 8 million loyalty cards into personalised offers. Data exchanges such as Data Republic, backed by Qantas Loyalty, Westpac, NAB, and ANZ, connect a broad network of organisations for secure data sharing. Data brokers can match a single member against tens or hundreds of external datasets, and one broker cited in the report, Rokt, described using billions of user records to personalise offers in real time.

For operators: members increasingly expect transparency and control over their data, a point the report emphasised. A program that collects widely without explaining clearly risks the trust that makes personalisation acceptable in the first place.

The competition question

The report examined whether loyalty programs affect competition, and the evidence points in more than one direction.

Consumer behaviour shows the effect is real. A 2018 Canstar Blue survey found that 21 per cent of shoppers who switched supermarkets did so to earn reward points, and 54 per cent of those who did all their shopping at one supermarket did so because of points.11 International research reaches similar conclusions. Lederman (2003)12 linked frequent flyer enhancements to gains in airline market share, with larger effects at hub airports. Cairns and Galbraith (1990)13 argued that programs raise switching costs and act as a sunk cost that a new entrant must match to compete. McCaughey and Behrens (2011)14 found frequent flyer members in the Netherlands willing to pay a premium of up to 6 per cent. Reichheld (1996)15 found that programs can reduce a member’s sensitivity to competing prices.

The concern is sharpest for smaller companies and new entrants. In a market of dominant duopolies, when the leading players both run large, engaged programs, the competitive tension between them can be neutralised while the barrier facing a new entrant without a comparable program rises. Norway took this seriously enough to ban the earning of points on domestic routes for a period, lifting the ban only in 2013 once domestic competition was judged robust.16

The evidence is not one-sided. Caminal and Claici argued that loyalty pricing can enhance competition by steering business between firms and lowering average transaction prices.17 Aldi, meanwhile, has campaigned directly against points-based programs, arguing that members who chase points routinely spend more, which suggests competitors view those programs as effective.

For operators: a program is a genuine competitive asset, and that same strength invites scrutiny where it raises switching costs or dampens price competition. Designing for real member value, rather than lock-in alone, is the more durable position.

Are members getting what they are promised?

The report closed on the question that matters most to members: the value they actually receive.

Value varies widely. Members of some programs receive as little as half a cent for every dollar spent, while others return 10 per cent or more. Some programs have also reduced value quietly over time. A $100 Barbeques Galore gift card that cost 13,500 points on the Velocity store in 2009 later cost 18,000 points, a 33 per cent increase. A $100 Myer gift card on the Qantas Store rose from 13,500 to 17,770 points, a 31 per cent increase, for a product whose value had not changed. Those increases outpaced the roughly 9.5 per cent inflation over the same five years, and members were not notified.

Some advertising also risks over-promising. The report noted a Qantas credit card campaign using the line “Latte, Latte, Latte, London”. Taken literally, a member would need to buy 20,000 to 40,000 cups of coffee to earn a flight to London, which at one or two cups a day could take up to 55 years. No reasonable consumer would read it literally, and that is the point: broad promotional claims can imply that value is more accessible than it is.

For operators: transparency around expiry, devaluation, and realistic earn rates protects the trust a program depends on. Members forgive a modest return far more readily than a value promise that does not hold up.

What the report means today

Australia’s loyalty industry is sophisticated, profitable, and built on well-understood behavioural science. The ACCC report showed that the same features which make programs effective, the psychology, the data, the coalition scale, and the points economics, are also the features that deserve the most care. A program earns durable loyalty when its design, its data practices, and its promises all hold up to a member reading them closely.

Loyalty & Reward Co produced this report as the loyalty consulting experts, and have since delivered more than 160 loyalty projects for leading brands worldwide. For the full detail, figures, and sources, read the complete report on the ACCC website.

Referencias

Primary source: Shelper, P., Lyons, S., & Savransky, M. (2019). Australian Loyalty Schemes: A Loyalty & Reward Co report for the ACCC. Loyalty & Reward Co. Available at: accc.gov.au

The numbered sources below are cited in the article above. Full footnotes for every industry, media, and program source referenced throughout the report are provided in the ACCC report itself.

  1. Mastercard (2018). Achieving Advocacy and Influence in a Changing Loyalty Landscape.
  2. Posner, A. (2018). For Love or Money 2018, edition 6.
  3. Skinner, B. F. (1948). “Superstition in the pigeon”, Journal of Experimental Psychology, Vol. 38, pp. 168-172.
  4. Tajfel, H., & Turner, J. C. (1978). “An integrative theory of intergroup conflict”, in The Social Psychology of Intergroup Relations, pp. 33-47.
  5. Bhattacharya, C. B., & Sen, S. (2003). “Consumer-company identification: a framework for understanding consumers’ relationships with companies”, Journal of Marketing, Vol. 67, pp. 76-88.
  6. Nunes, J., & Drèze, X. (2006). “The endowed progress effect: how artificial advancement increases effort”, Journal of Consumer Research, Vol. 32, No. 4, pp. 504-512.
  7. Hull, C. L. (1934). “The rat’s speed of locomotion gradient in the approach to food”, Journal of Comparative Psychology, Vol. 17, pp. 393-422.
  8. Kivetz, R., Urminsky, O., & Zheng, Y. (2006). “The goal-gradient hypothesis resurrected: purchase acceleration, illusionary goal progress, and customer retention”, Journal of Marketing Research, Vol. 43, pp. 39-58.
  9. Berman, B. (2005). “How to delight your customers”, California Management Review, Vol. 61, No. 1, pp. 129-151.
  10. Qantas (2018). Qantas Annual Report 2018.
  11. Canstar Blue (2018). Consumer survey on supermarket switching and reward points, as cited in the ACCC report.
  12. Lederman, M. (2003). Do enhancements to loyalty programs affect demand? The impact of international frequent flyer partnerships on domestic airline demand, mimeo, MIT.
  13. Cairns, R., & Galbraith, J. (1990). “Artificial compatibility, barriers to entry, and frequent-flyer programs”, Canadian Journal of Economics, Vol. 23, pp. 807-816.
  14. McCaughey, N., & Behrens, C. (2011). Paying for status? The effect of frequent flyer program member status on airfare choice, Monash University Department of Economics.
  15. Reichheld, F. (1996). The Loyalty Effect: The Hidden Force Behind Growth, Profits and Lasting Value, Harvard Business School Press.
  16. OECD (2014). Airline competition: note by Norway, Directorate for Financial and Enterprise Affairs, Competition Committee.
  17. Caminal, R., & Claici, A. (2007). “Are loyalty-rewarding pricing schemes anti-competitive?”, International Journal of Industrial Organization, Vol. 25, pp. 657-674.
<a href="https://loyaltyrewardco.com/author/susan/" target="_self">Susan Walsh</a>

Susan Walsh

Susan es Directora de Fidelización en Loyalty & Reward Co, la consultora líder en fidelización. Loyalty & Reward Co diseña, implementa y opera los mejores programas de fidelización del mundo para las mejores marcas del mundo.Susan ha trabajado anteriormente en puestos relacionados con productos, marketing y negocios en Optus y Virgin Mobile, Catch Connect Mobile, Coles Mobile, Proactiv Skincare y ABC Shops.Susan aplica sus conocimientos en todos los aspectos del negocio, incluyendo la implementación y las operaciones, el diseño de programas de fidelización, la participación de los miembros y el marketing digital.

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