El gerente de ventas se evalúa en niveles de ventas sin preocuparse por los niveles de retención.
Tampoco está preocupado por los niveles y capacidad de producción.
Migración del Manejo de la Infraestructura, Bases de Datos Separadas hacia una Infraestructura Integrada y Centralizada en el Cliente.
Operaciones Globales
Consideración de los Contact Centers en la Actualidad, Posteriormente el Internet
Robo y/o Venta de la Información de Clientes a Terceros. Caso Farmacias – ISAPRES
Herramientas de un CRM
Principales Herramientas que son Parte de una Solución de CRM:
Call Centers / Contact Centers
Data Warehousing / Data Mining
Tecnologías Web (portal de información, aplicaciones administradoras de redes sociales, etc.)
Geomarketing (análisis SIG, aplicaciones para Smartphone’s, etc.)
Estas herramientas no necesariamente son parte de los productos de CRM, y normalmente no lo son.
Se adquieren y/o implementan por separado, debido a la especificidad de las mismas.
Reto de integración tecnológica para proveer un flujo continuo y coherente de información.
Call Centers / Contact Centers
Corresponde al contacto con las necesidades de los clientes a través de canales y/o medios electrónicos.
Originalmente, trataba básicamente de la recepción de llamadas telefónicas de los clientes (también a través de fax), o llamadas de telemarketing generadas hacia éstos (Call Center).
El mayor objetivo corresponde a solucionar los problemas del cliente al primer contacto, y para ello es vital el manejo del tiempo de la llamada:
Tiempo en cola de espera
Reconocimiento del cliente una vez contestada la llamada (CTI)
Gestión de la cantidad de agentes telefónicos para tener un abandono mínimo de llamadas
Calidad de la atención (grabación de llamadas)
Con el tiempo, se fueron sumando otros medios de contacto digitales, como el correo electrónico, sesiones de chat, video, y ahora último redes sociales como Twitter y Facebook (Contact Center).
Los contactos pueden ser B2B (entre empresas) o B2C (de la empresa con el cliente final).
Requiere de un sistema tecnológico integrado no trivial, que permita administrar exitosamente el tiempo y calidad del agente de atención, permitiéndole contestar llamadas, hacer llamadas, mantener contactos digitales, etc., con acceso a los datos del cliente, y procesos de información y reclamos.
Por parte del negocio, requiere proveer toda la logística de personal capacitado (rotación, turnos, alto flujo de llamadas, etc.), así como la dirección estratégica para funcionar con eficacia, aumentando la satisfacción del cliente.
Data Warehousing & Data Mining
Un Data Warehouse (DW) es un “almacén” donde se depositan datos críticos para la toma de decisiones, obtenidos desde diversas fuentes y agrupados en patrones multidimensionales y ortogonales, para darles un sentido estratégico.
Nacen cuando las BD operacionales y SI tradicionales se orientan al trabajo diario y no al necesario apoyo a la toma de decisiones gerencial.
El Data Mining (DM) o “minería de datos” consiste en extraer información implícita en los datos de una manera no trivial, agregándole valor a los mismos y mejorando el proceso de toma de decisiones.
Para ello, se utilizan métodos de inteligencia artificial, redes neuronales, aprendizaje automático y estadística a gran escala (entre otros) que permitan descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.
Conocimiento muy relevante que es descubierto analizando patrones en la información almacenada, previamente desconocido, que puede resultar muy útil para algún proceso.
Lamentablemente, se ha transformado en moda el asociar la minería de datos a la agregación de información de manera trivial.
La minería de datos reconoce procesos complejos de tratamiento de la información.
Data Warehousing es un proceso:
Por el cual la información es recuperada…
Qué información, Cuándo, Cómo, …
… desde diferentes sistemas operativos (no OS) activos…
Bases de Datos, Archivos Planos, Sistemas Legacy, …
… que luego es ordenada y limpiada (Extract, Transform and Load ETL)…
Patrón de Ordenamiento Sistémico, “Limpieza de Datos”, …
… para posteriormente ser integrada en una base de datos…
Aplicación de Vistas Dimensionales, Algoritmos de Cálculo, …
… que se define como la base de un instrumento de apoyo de decisión dentro de una organización.
Ejemplos de información que puede entregar un proceso de Data Mining:
Hábitos de compra en supermercados
Patrones de fuga (de clientes)
Blanqueo de dinero
Análisis del comportamiento de los visitantes
Data Mining permite descubrir hechos que están ocultos en los datos…
