CRM y Actividad 6.5

¿Qué es y por qué tu CRM debería ser personalizado?

Un CRM es una solución de gestión de las relaciones con clientes, orientada normalmente a gestionar tres áreas básicas: la gestión comercial, el marketing y el servicio postventa o de atención al cliente.
El uso de un CRM forma parte de una estrategia orientada al cliente en la cual todas las acciones tienen el objetivo final de mejorar la atención y las relaciones con clientes y potenciales. La herramienta CRM y la orientación al cliente proporcionan resultados demostrables, tanto por disponer de una gestión comercial estructurada y que potencia la productividad en las ventas como por ofrecer un conocimiento profundo del cliente que permite plantear campañas de marketing más efectivas.
Las funciones de atención al cliente de una herramienta CRM potencian además la fidelización y satisfacción de los clientes, lo que tiene un impacto muy positivo en términos de ventas recurrentes y cruzadas.


La personalización es un tema muy importante, en particular cuando el cliente utiliza canales electrónicos para acceder a los recursos de la institución, donde no hay un contacto personal y el reto que se enfrenta es cómo ofrecerle una interacción especial,  para capturar su atención, garantizar su satisfacción y finalmente lograr construir una relación persistente.
En resumen debería ser personalizado para tener una mayor atención del cliente y que este esté satisfecho con lo que se le ofrece, no enviándole así información relevante para este/a.


¿Por qué usamos para el tratamiento de datos sistemas como: Data Warehouse, Data Mining...?

Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información

de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de pespectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.

La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos relacionales... etc). Este tipo de persistencia de la información es homogénea y fiable, y permite la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma (siempre en un entorno diferente a los sistemas operacionales).

Se caracteriza por ser:

• Integrado: los datos almacenados en el datawarehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.

• Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del datawarehouse. De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder dado que toda la información reside en el mismo lugar.

• Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un datawarehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el datawarehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el datawarehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.

• No volátil: el almacén de información de un datawarehouse existe para ser leído, pero no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del datawarehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.

El Data Mining se trata de un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explotar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática. 

Los datos se han convertido en un factor determinante: recopilarlos, evaluarlos y analizarlos para realizar acciones que ayuden en la estrategia de negocio puede ser una ventaja competitiva para las empresas.

Metodología usada:

1.  Entender el problema y las necesidades que tiene el cliente, su actividad, qué datos tiene disponibles…
2. Entender los datos: Qué significan los datos, para qué nos pueden servir en un futuro…
3. ¿Qué hacemos con ellos? Es muy importante organizar los datos de manera que podamos sacarles partido. Buscar un patrón de almacenamiento sencillo y útil.
4. Definición de algoritmos: Una vez guardados y organizados los datos hay que definir los algoritmos que se van a utilizar para tratarlosporque será después de este paso cuando nos darán la información útil.
5. Comprobar los resultados obtenidos para verificar que no hay errores, que nos sirven para los objetivos planteados anteriormente

 

Actividad 6.5.

• Inditex: multinacional de moda.
• Tienda de Deportes Zeus (tienda local de Puertollano): tienda sobre ropa deportiva.
• Fripisa: tienda de congelados y productos comestibles.
• Mabenka: tienda de ropa local en Puertollano.
• Helados romero: tienda de helados, granizados y demás, local en Puertollano.