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Ayudas AECA a la Investigación
Convocatoria 2010-2011
Memoria de Investigación
Proyecto:
“Sistema De Indicadores De Rendimiento Para La Gestión De Las
Relaciones Con Clientes (Crm). Aplicación Del Cuadro De Mando
A Empresas Industriales En Cadenas De Suministro”
Raquel Flórez López (coordinadora). Universidad Pablo de Olavide
Rosa Llamas Alonso. Universidad de León
Juan Manuel Ramón Jerónimo. Universidad Pablo de Olavide
Febrero 2011
Indice
Introducción..................................................................................i
Propuesta de Investigación...........................................................ii
Capítulo 1. Metaanálisis y CRM.....................................................1
Capítulo 2. Concepto y fases del CRM...........................................34
Capítulo 3. Medición del rendimiento de las políticas CRM.
Una propuesta de Cuadro de Mando Integral...............................53
Capítulo 4. La medición del rendimiento CRM en empresas
industriales. Una aplicación empírica............................................86
Capítulo 5. Actividades realizadas y resultados del Proyecto.........111
Introducción
La presente Memoria incluye de forma resumida las distintas actividades realizadas durante la
ejecución del Proyecto de Investigación “Sistema De Indicadores De Rendimiento Para La
Gestión De Las Relaciones Con Clientes (Crm). Aplicación Del Cuadro De Mando A Empresas
Industriales En Cadenas De Suministro”, al que le fue concedida una Ayuda de Investigación
de la Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas.
La estructura de esta Memoria se presenta a continuación. En primer lugar, se incluye la
Propuesta de Investigación presentada en Febrero de 2010 y que fue objeto de financiación.
Esta Propuesta constituye la base del Proyecto realizado, si bien en algunos casos se ha
ampliado la investigación realizada para incorporar nuevas variables relevantes (como es el
caso del análisis empírico incluido en el Capítulo 4).
El Capítulo 1 se centra en la primera fase de la investigación, relacionada con la realización de
un metanálisis de la literatura previa en la materia. El objetivo de esta fase es obtener una
visión global del estado de la investigación en el ámbito de la gestión de las relaciones con
clientes (CRM), y de sus líneas potenciales de desarrollo futuro.
En el Capítulo 2 se aborda la definición del CRM y de sus distintas fases, que constituye la
siguiente etapa de la Propuesta realizada. La gran diversidad de definiciones presentes en la
literatura para este concepto justifica la necesidad de proporcionar un marco teórico completo
y adecuado que tenga en cuenta las distintas perspectivas del CRM y sus implicaciones
estratégicas y operativas para la empresa.
En el Capítulo 3 se aborda el estudio de las herramientas para la medición del rendimiento de
las políticas CRM, lo que constituye un tópico crítico para su gestión pero que apenas ha sido
abordado por la literatura en la materia. En este ámbito, el análisis realizado se centra en el
Cuadro de Mando Integral como herramienta de medición y control proponiéndose, a partir de
la revisión de las principales referencias en la literatura, un modelo global de Cuadro de
Mando Integral para el CRM (modelo CMI-CRM), implementando en Hojas de Cálculo Excel®
El Capítulo 4 aborda el estudio empírico de las relaciones entre los generadores de beneficio
de las políticas CRM (“benedit drivers”), el rendimiento de la relación comprador-vendedor, y
el rendimiento individual de cada socio. Posteriormente, la revisión de la literatura ha
planteado la conveniencia de incluir variables adicionales en el modelo, relacionadas con los
recursos y competencias interorganizativas, la propensión al riesgo de la empresa, las fuentes
de incertidumbre, el riesgo percibido en la relación, los sistemas de control de gestión y los
sistemas de gestión de riesgos.
Mediante la elaboración de un cuestionario administrado a los directores de ventas de las
principales empresas industriales, se definen una serie de constructos básicos a testar
mediante modelos estadísticas (análisis factorial y modelos de ecuaciones estructurales).
Finalmente, el Capítulo 5 recoge los principales resultados obtenidos hasta el momento que
son consecuencia directa de la investigación realizada.
i
SISTEMA DE INDICADORES DE RENDIMIENTO PARA LA GESTIÓN DE LAS RELACIONES CON CLIENTES (CRM). APLICACIÓN DEL CUADRO DE MANDO A EMPRESAS INDUSTRIALES EN CADENAS DE SUMINISTRO
1. COMPOSICIÓN DEL EQUIPO INVESTIGADOR Y CENTRO EJECUTOR
Raquel Flórez López. Profesora Titular de Universidad. Universidad Pablo de Olavide (Sevilla). rflorez@upo.es
María Rosa Llamas Alonso. Profesora Titular de Escuela Universitaria. Universidad de León. rosa.llamas@unileon.es
Juan Manuel Ramón Jerónimo. Profesor Contratado Doctor. Universidad Pablo de Olavide (Sevilla). jmramjer@upo.es
2. INTRODUCCIÓN Y ÁMBITO DE LA INVESTIGACIÓN
Las empresas ven en la cooperación y coordinación una ventaja competitiva que les permite reducir costes e incrementar sus beneficios. Concretamente, la colaboración entre las empresas fabricantes, sus proveedores y clientes, a lo largo de la cadena de suministro, proporciona ventajas competitivas si se realiza una gestión eficiente mediante el diseño y uso de herramientas de control de gestión (Mouritsen et al., 2001), que faciliten la integración de los distintos objetivos empresariales y la coordinación de las estrategias organizativas (Cooper y Slagmulder, 2004).
En este ámbito, la Gestión de las Relaciones con Clientes (Customer Relationship Management o CRM) constituye una herramienta de gestión que, combinando una estrategia centrada en el cliente con aplicaciones basadas en tecnologías de la información y la comunicación (TIC), se ha desarrollado intensamente en los últimos años (Payne y Frow, 2005, Richards y Jones, 2008). Desde el punto de vista interorganizativo, el establecimiento de políticas CRM presenta una doble perspectiva: estratégica y operativa (Lages et al. 2008). A nivel estratégico, el CRM hace referencia al establecimiento de relaciones cercanas e interactivas entre la empresa y sus compradores, alineando los procesos de negocio con las necesidades del comprador, para conseguir un mayor rendimiento y creación de valor en ambas partes de la relación (Rigby et al, 2002). A nivel operativo, el CRM supone la integración de las políticas de venta, servicio al cliente, y las funciones de la cadena de suministro, para identificar a los clientes más rentables, incrementando su compromiso (Lazakidou et al, 2008) mediante el suministro de productos y servicios adaptados a sus necesidades (Rigby et al, 2002, Reinartz el al, 2004).
Una de las principales causas de las ineficacias en la implementación de políticas CRM radica en las dificultades para definir y medir sus resultados (Richards y Jones, 2008), lo que impide tomar decisiones oportunas y reorientar las acciones menos adecuadas. Por ello, los sistemas de medición y control de resultados (Performance Measurement and Control System, PMCS) han sido desarrollados como un medio para el seguimiento y mantenimiento del control organizativo con el objetivo de asegurar que las estrategias propuestas son adecuadas en relación a los objetivos fijados (Cook et al. 1995). Tradicionalmente la medición de resultados CRM se ha centrado en un número limitado de indicadores financieros procedentes de la contabilidad de la empresa vendedora (volumen de ventas, márgenes, rotación) que ha sido ampliamente criticada en los estudios más recientes (Brignall y Ballantine, 1996), planteando como alternativa el desarrollo de indicadores no financieros vinculados con el rendimiento de la relación (satisfacción, expectativas de continuidad, compromiso, confianza, lealtad, cooperación) (Lages et al, 2008).
Ahora bien, el desarrollo de indicadores parciales de una u otra naturaleza no permite medir de forma integral los resultados de las políticas CRM, siendo necesario desarrollar sistemas integrales de medición (Yeniyurt, 2003). En el ámbito del control de gestión, existen diversos sistemas integrales de medición de resultados que han demostrado su valía para la medición de activos tangibles e intagibles (Cuadro de Mando, Danish guidelines, Human Capital Intelligence, IC Rating, IC-Index, Intangible Asset Monitor, Knowledge Audit Cycle, Meritum Guidelines, Skandia Navigator, Topplinjen/Business, Value Chain Scoreboard, Value Creation Index, etc.). En particular, el Cuadro de Mando (Balanced Scorecard o BSC) ha llevado a que recientemente se haya aplicado a la construcción de sistemas de medida del rendimiento del CRM, destacando el modelo CRM-SEM (Grabner-Kraeuter y Moedristcher, 2002) para la evaluación del rendimiento individual de la empresa vendedora; el modelo Balanced CRM Scorecard (Brewton, 2003), que se centra en los rendimientos individuales de la empresa vendedora; y el modelo B2B-RELPERF Balanced Scorecard (Lages et al, 2008), que lleva a cabo la medición del rendimiento global de la relación interorganizativa. No obstante, estas propuestas presentan un enfoque parcial, al considerar de forma aislada e inconexa los rendimientos individuales de los socios y el desempeño total de la relación CRM. Ante esta situación, Richards y Jones (2008) identifican tres grandes bloques de dificultades presentes en la actualidad que impiden la comprensión clara de lo que constituye un proyecto CRM exitoso y rentable: (i) la ausencia de una definición
clara y consistente sobre qué constituye una política CRM; (ii) la necesidad de identificar claramente los generadores de
rendimiento (“benefit drivers”) asociados con políticas CRM y la asociación de éstos con medidas concretas; y (iii) la
necesidad de establecer un método efectivo para medir el éxito de las políticas CRM en un formato que sirva de soporte
para la toma de decisiones de gestión.
ii
En este Proyecto se propone desarrollar un sistema integral de medición de los resultados de las políticas CRM, y testarlo empíricamente. Este modelo debe presentar adicionalmente un carácter predictivo y de control, que permita conocer en un momento de tiempo (t) la situación de la empresa en relación a un conjunto de factores determinantes en el futuro (t+1) del éxito de una determinada estrategia CRM (Bean y Radford, 2002). El modelo teórico que se propone se estructura en cuatro etapas principales de acuerdo con las recomendaciones previas:
(1) Delimitación conceptual de las políticas de CRM, a partir de las definiciones previamente comentadas.
(2) Identificación de los generadores de rendimiento CRM , considerando como punto de partida los identificados por Richard y Jones (2008): (i) selección de clientes rentables; (ii) integración de ofertas entre los distintos canales; (iii) mejora de la eficiencia y eficacia de la fuerza de ventas; (iv) mejora de los servicios de atención al cliente; y (v) mejora de las políticas de precio. Asimismo, se analizarán los generadores de rendimiento propuestos por otros autores como Bean y Radford (2002), Sin et al (2005) o Payne y Frow (2005).
(3) Definición de indicadores globales de rendimiento CRM e integración en un Balanced Scorecard . A partir de los generadores identificados, se plantea la definición de indicadores de rendimiento CRM en una doble perspectiva:
a.Rendimiento individual de cada uno de los socios, a partir de la revisión de medidas realizada por Richard y Jones (2008, pp. 124-125). En particular, se considerarán los grupos de indicadores propuestos por Walter et al. (2001) –enfoque del vendedor- y Möller y Törrönen (2003) –enfoque del comprador- relacionados con funciones directas (beneficio, volumen, salvaguarda) e indirectas (innovación, recomendaciones de mercado, información de mercado, acceso al mercado) de las políticas CRM.
b. Rendimiento global de la relación, de acuerdo con Lages et al. (2008) y Leonidou et al (2006), relacionado con la satisfacción, expectativas de continuidad, compromiso, cooperación, confianza, entendimiento o lealtad.
(4) Análisis de la relación entre los generadores de rendimiento, las medidas de rendimiento de la relación y las medidas individuales de rendimiento de los socios. A partir de investigaciones previas sobre la relación existente entre los sistemas de medida del rendimiento, el rendimiento global de la relación interogranizativa y el rendimiento individual de los partícipes (Mahama, 2006), se ha planteado el siguiente modelo teórico (Figura 1), que tiene como objetivo general analizar la configuración óptima de las políticas CRM para maximizar el rendimiento, así como predecir, a partir de la situación actual, el impacto futuro de las acciones CRM implementadas, permitiendo en su caso la adopción de medidas correctoras.
Figura 1. Modelo teórico (cuarta etapa)
Rendimiento individual de
los socios
Rendimiento de la relación
CRM
Generadores de beneficio
CRM
H1 H2
H3A partir del modelo teórico se establecen las siguientes hipótesis básicas de investigación, que se desarrollarán en subhipótesis para los distintos componentes de cada variable:
H1: Existe una relación positiva entre las medidas de los generadores de rendimiento CRM y el rendimiento global de la relación comprador-vendedor.
H2: Existe una relación positiva entre el rendimiento global de la relación comprador-vendedor y el rendimiento individual de cada partícipe (comprador y vendedor).
H3: Existe una relación positiva entre las medidas de los generadores de rendimiento CRM y el rendimiento individual de cada partícipe (comprador y vendedor).
3. OBJETIVOS DEL PROYECTO
3.1. Objetivo general y objetivos específicos
El objetivo general de este proyecto es desarrollar un sistema de medición del rendimiento de las políticas CRM, basado en la herramienta de gestión del Cuadro de Mando que, mediante la consideración de todas las perspectivas de la relación comprador-vendedor, permita adicionalmente controlar y predecir el éxito de la implementación de una iniciativa de gestión de las relaciones con los clientes. Se pretende aportar evidencia empírica que valide el sistema y soporte el modelo teórico de interrelaciones presentado en el apartado 2, contrastando las hipótesis de trabajo planteadas.
iii
La consecución del objetivo general conlleva una serie de objetivos específicos:
- Desarrollar un riguroso marco teórico que permita la conceptualización integral de la estrategia CRM.
- Analizar las fases a seguir en la adopción del CRM, con especial énfasis en la fase de medición de resultados.
- Identificar la importancia de los instrumentos para medir la eficiencia y eficacia de las estrategias de venta.
- Identificar los generadores de rendimiento CRM y aislar el efecto de cada uno de ellos sobre el rendimiento de los partícipes y de la relación.
- Comprender la interacción existente entre la rentabilidad de los partícipes y la rentabilidad global de la relación comprador-vendedor en el ámbito de estrategias CRM.
2.2. Antecedentes y resultados previos del equipo solicitante que avalan la viabilidad del Proyecto
Publicaciones del equipo investigador (revistas, libros y capítulos de libros):Belk, R.W. y Llamas Alonso, M.R. (2010), “The Nature and Effects of Sharing in Consumer Behavior”, capítulo del libro
Transformative Consumer Research for Personal and collective well being: reviews and frontiers. Editores: D. Glen Mick, , Simone Pettigrew, , Cornelia Pechmann, , Julie L. Ozanne, Virginia Tech. Taylor & Francis/Routledge, Londres.
Flórez López, R. (2007), “An applicacion of Kohonen’s SOM to the Management of Benchmarking Policies”, capítulo del libro Computational Intelligence in Economics and Finance, vol II. Editores: P.P. Wang and T.WE, Kuo, Taiwan University and Duke University. Springer-Verlag, Berlín.
Flórez López, R. (2007). “Strategic supplier selection in the added-value perspective. A computational intelligence approach”. Information Sciences, Vol. 177 5/1, pp. 1169-1179.
Flórez López, R. y Ramón Jerónimo, J.M. (2009): "Marketing segmentation through Machine Learning models. An approach based on Customer Relationship Management and Customer Profitability Accounting", Social Science Computer Review, Volume 27 Number 1, February, págs. 96-117.
Jiménez Zarco A.I., Martínez Ruiz, M.P. y Llamas Alonso, M.R. (2007), “Creación e intercambio de valor en las relaciones empresa-consumidor. Tipología, variables determinantes y resultados”, Boletín Económico del ICE, Nº 2910, Septiembre.
Llamas Alonso, M.R., Dawson, J., Jiménez, A.I. y Martínez, M.P. (2009), “Conceptualization and measurement of the CRM strategy: designing a Predictive Performance Measurement and Control System (PMCS) to maximize CRM success”, Journal of Marketing Channels, Volumen 16, nº 1.
Llamas Alonso, M.R., Jiménez Zarco A.I., Martínez Ruiz, M.P. y Dawson, J. (2006), “Medición de resultados en la estrategia CRM: hacia un modelo holístico”, Boletín Económico del ICE, Nº 2887, Septiembre.
Llamas Alonso, M.R., Sulé Alonso, M.A. y Levy-Mangin J.P. (2005), “La estrategia CRM (Customer Relationship Management), una visión 360º del cliente”, Ciencia Ergo Sum, vol. 12(1), Marzo.
Martínez Ruiz, M.P., Llamas Alonso, M.R. y A.I. Jiménez Zarco (2009) "e-CRM, a key issue in today's competitive environment", capítulo del libro Encyclopedia of E-Business Development and Management in the Global Economy, (Advances in E-Business Research (AEBR) Book Series). Editor: In Lee, Western Illinois Univ.. IGI Global, Nueva York.
Ramón Jerónimo, J.M. (2008), “La información compartida de control de gestión en las relaciones comprador-proveedor cercanas” Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol. 37, Nº 137,, 171-172.
Ramón Jerónimo, J.M., Álvarez-Dardet Espejo, M.C. y Naranjo Gil, D. (2007), “Shared Management information in buyer/supplier relationships: Its usefulness and its influence on continuity expectations” Revista de contabilidad, Vol. 10, Nº 2, 2007, págs. 75-102.
Sánchez Vázquez, J.M., Ramón Jerónimo, J.M. (2008), "El contable de gestión y la gestión de la cadena de suministros" Revista AECA, Nº 84, Noviembre 2008, págs. 1-6.
Sánchez Vázquez, J.M., Vélez Elorza, M. y Ramón Jerónimo, J.M. (2009), ”Uso de los sistemas de contabilidad de gestión: Evidencia empírica en relaciones interorganizativas” Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol. 38, Nº 141, 2009, págs. 75-106.
Tesis doctorales defendidas:Ramón Jerónimo, J.M. (2007): “La información compartida de control de gestión en las relaciones comprador-proveedor
cercanas”. Universidad Pablo de Olavide. Sobresaliente Cum Laude por unanimidad. Doctorado Europeo.
4. METODOLOGÍA Y PLAN DE TRABAJO
Para profundizar en el desarrollo de un sistema de medida y control del rendimiento CRM basado en el Cuadro de Mando, se aplicará una metodología diversa, estructurada en las siguientes etapas:
(a) Primera fase . Como aproximación inicial se llevará a cabo una revisión metanalítica de las principales publicaciones relacionadas con el establecimiento de relaciones con clientes y la gestión de relaciones interorganizativas (revistas JCR – Web of Science) para identificar, organizar, integrar y evaluar los principales autores, trabajos y teorías.
iv
(b) Segunda fase . A través de un estudio cualitativo basado en entrevistas semi-estructuradas a expertos a nivel internacional, se pretende explorar (1) los factores que condicionan el éxito de las políticas CRM; (2) los principales generadores de beneficios y las medidas concretas para su análisis; (2) los indicadores de rendimiento CRM más significativos, a nivel individual e inteorganizativo.
(c) Tercera fase. Una vez definidos los indicadores de rendimiento, se procederá a su organización y clasificación en distintas dimensiones de interés para la gestión, integrándose en un Cuadro de Mando. Para ello, se desarrollará un software específico basado en Hojas de Cálculo que, a partir de la información proporcionada por los partícipes de la relación, proporcione información el rendimiento de las políticas CRM.
(d) Cuarta fase . Para analizar la interacción existente entre cada uno de los generadores de beneficio y las medidas de rendimiento individuales y globales, se desarrollará una metodología de recogida y análisis de información cualitativa y cuantitativa, mediante la elaboración y administración (postal y por medio de una plataforma basada en Internet) de dos cuestionarios diferentes dirigidos a los directores de compras y ventas de empresas industriales integradas en cadenas de suministro. Las respuestas obtenidas se tratarán mediante métodos estadísticos multivariantes (regresión causal, modelos loglineales, ecuaciones estructurales), a fin de responder a las distintas hipótesis planteadas en el estudio. Asimismo, se analizará el potencial de nuevas metodologías basadas en Aprendizaje Máquina (Flórez López, 2007).
A continuación se presenta el cronograma del trabajo de investigación:Actividades/Tareas Duración del proyecto (12 meses)
Revisión meta-analítica (2 meses). X XRealización de entrevistas (2 meses). X XElaboración del Cuadro de Mando CRM (4 meses). X X X XElaboración de cuestionario, envío y recepción (4 meses). X X X XAnálisis de los datos (2 meses). X XDifusión, Redacción de conclusiones y del informe final (2 meses). X X
5. CONTRIBUCIÓN
El presente estudio busca resolver la necesidad previamente indicada de medir de forma integral el rendimiento de las políticas CRM para optimizar su gestión (Richard y Jones, 2008), proporcionando un modelo explicativo de las relaciones existentes entre los inductores de beneficio, el rendimiento individual de los partícipes y el rendimiento global de la relación interorganizativa (Mahama 2006). Asimismo, se pretende cubrir la laguna existente en la integración de modelos de control de gestión, como el Cuadro de Mando, y las políticas de gestión de marketing (Löning y Besson, 2002; Roslender y Hart, 2003), y aumentar la comprensión de la naturaleza de los modelos CRM y que los hallazgos tengan interés tanto desde un punto de vista tanto académico como empresarial. Sin duda, el establecimiento de mecanismos de control de rendimiento puede ayudar en la gestión exitosa de las relaciones con clientes dentro de las cadenas de suministro industriales.
Referencias bibliográficasBean, R. and Radford, R. (2002), The business of innovation: Managing corporate imagination for maximum results. New York: Amacom.Brewton, J. (2003). Maximizing CRM success through performance measurement. Working Paper. Brignall, S. and Ballantine, J. (1996), Performance measurement in service business revisited. International Journal of Service Industrial Management, 7(1), 6-31
Cook, T.J., Vansat, J., Stewart, L. y Adrian, J. (1995), Performance measurement: Lessons learned for development management. World Development, 23 (8), 1202-1315.
Cooper, R. Slagmulder, R. (2004), Interorganizational cost management and relational context, Accounting, Organizations and Society, vol. 29: 1-26.
Flórez López, R. (2007), “Strategic supplier selection in the added-value perspective. A computational intelligence approach”. Information Sciences, Vol. 177 5/1, pp. 1169-1179.
Grabner-Kraeuter, S. y Moedritscher, G. (2002), “Alternative Approaches toward Measuring CRM Performance”, 6th Research Conference on Relationship Marketing and Customer Relationship Management, Atlanta, June 9-12.
Lages, L.F., Lancastre, A. y Lages, C. (2008), “The B2B-RELPERF scale and scorecard”: Brinding relationship marketing theory into business-to-business practique”. Industrial Marketing Management, n. 37, 686-697.
Lazakidou, A., Ilioudi, S. and Siassiakos, K. (2008), “Electronic Customer Relationship Management Applications and Consumer Trust in E-Commerce”. International Journal of Electronic Customer Relationship Manag., vol. 2(3), 262-275.
Leonidou, L.C., B.R. Barnes and M.A. Talias, 2006. “Exporter–importer relationship quality: The inhibiting role of uncertainty, distance, and conflict”. Industrial Marketing Management, 35, 576–588.
Löning, H. y Besson, M. (2002), Can distribution channels explain differences in Marketing and sales Performance Measurement Systems?, European Management Journal, vol. 20 (6), 597-609.
Mahama, H. (2006), “Management control systems, cooperation and performance in strategic buyer-supplier relationships: A survey in the mines”. Management Accounting Research, vo. 17, 315-339.
Möller, K.E.K. y Törrönen, P. (2003), “Business suppliers’ value creation potential. A capability-based analysis”. Industrial Marketing Management, vol. 32, 109-118.
Mouritsen, J., Hansen, A. y Hansen, C.O. (2001, “Inter-organizational controls and organizational competencies: episodes around target cost management/funcional analysis and open book accounting”. Management Accounting Research, vol. 12, 221-244.
v
Payne, A. and Frow, P. (2005), “A strategic framework for customer relationship management”. Journal of Marketing, 69, October, 167-176Reinartz, W.J., Krafft, M. and Hoyer, W.D. (2004), “The CRM process: Its measurement and impact on performance”. Journal of Marketing
Research, 41, August.Richards, K.A. y Jones, E. (2008), “Customer Relationship Management: Finding value drivers”. Industrial Marketing Manag., 37, 120-130.Rigby, D.K., Reichheld, F. F. and Schefter, P. (2002), “Avoid the four perils of CRM”. Harvard Business Rev., 80(2), 101-109.Roslender, R. y Hart, S.J. (2003), “In search of strategic management accounting: theoretical and field study perspectives”. Management
Accounting Research, vol. 14, 255-279.Sin, L.M., Tse, A.C.B., and Yim, F.H.K. (2005), “CRM: Conceptualization and scale development”. European Journal of Marketing, 39, 11/12, 1264-1290.
Walter, A., Ritter, T. y Gemünden, H.G. (2001), “Value creation in buyer-seller relationship”. Industrial Marketing Management, vol. 30, 365-377.
Yeniyurt, S. (2003). A literature review and integrative performance measurement framework for multinational companies. Marketing Intelligence and Planning, 21, 3, 134-142.
Capítulo 1. Metaanálisis y CRM
1. El metaanálisis como método de revisión
1.1. Introducción al metaanálisis
La revisión de los estudios pasados constituye el necesario punto de partida de la investigación
científica, al permitir enlazar el conocimiento anterior con el futuro (Sánchez-Meca, 1999),
permitiendo al investigador comprender el estado de la cuestión y precisar el problema objeto
de análisis. Como señala Sarabia Sánchez (1999), “el elemento básico de la investigación es la
información. Por ello, el investigador no ha de ser concebido como alguien que la maneja, sino
como si un puzzle se tratase, sino como quien decide cómo obtenerla, que hay qué hacer con
ella, cómo hay que tratarla y guardarla y, finalmente, a quién y por qué hay que entregársela”.
Tradicionalmente, la principal dificultad de las revisiones de investigación radicaba en el
acceso a fuentes bibliográficas remotas y dispersas geográficamente, lo que generable análisis
no sistemáticos basados en las investigaciones más relevantes disponibles por el investigador
(Ramírez y García, 2004). En este ámbito predominaban las revisiones narrativas o cualitativas
en las que, tras cruzar los resultados de distintos estudios, el investigador resumía las
aportaciones más destacadas sobre un determinado tema, exponiendo a continuación su
visión sobre e estado de la cuestión (Cooper, 1989; Rosenthal, 1991). Si bien este tipo de
revisiones permitía al investigador formarse una idea general sobre el estado de la cuestión,
presentaba distintas ventajas relacionadas con la ausencia de sistematización, la ausencia de
referentes cuantitativos o la dificultad para valorar los resultados obtenidos.
En los últimos años, el acceso inmediato a ingentes fuentes de información (muchas de ellas
incluidas en bases de datos digitales) ha trasladado las dificultades de las revisiones de la
investigación hacia nuevos aspectos: (a) cómo identificar las fuentes de investigación más
relevantes; (b) cómo analizar de forma sistemática pero factible las aportaciones existentes en
el campo de investigación y (c) cómo sintetizar la información obtenida de forma eficaz. Como
1
respuesta a estos problemas, en las últimas décadas ha surgido el metaanálisis como un
método cuantitativo de revisión riguroso, objetivo y sistemático, que trata de conseguir una
acumulación productiva del conocimiento (Sánchez-Meca, 1999; 2002)1. No obstante, en el
ámbito de la Economía de la Empresa y la Dirección de Empresas, los estudios metaanalíticos
realizados continúan siendo limitados (Sánchez-Meca, 1999; 2002; Sarabia Sánchez, 1999;
Ramírez y García, 2004).
El metaanálisis, también denominado “síntesis cuantitativa” (quantitative synthesis) o “síntesis
de la investigación” (research synthesis) aparece así como una herramienta fundamental para
la búsqueda, análisis y tratamiento de información relevante en un determinado campo
científico. Al tratarse de una metodología fundamentalmente cuantitativa, el metaanálisis
permite aplicar procedimientos estadísticos para analizar los resultados de un conjunto de
estudios empíricos sujetos a revisión (Rosenthal, 1991; Cooper y Hedges, 1994). A diferencia
de los estudios tradicionales, en un metaanálisis los datos utilizados son los resultados de los
estudios, debidamente transformados a una métrica común que permita su integración y
comparación en términos cuantitativos (Sánchez-Meca, 1999).
Si bien existen distintos enfoques en la aplicación del metaanálisis, que difieren en aspectos
tales como los objetivos específicos perseguidos y las técnicas de análisis estadístico aplicadas,
en la práctica el denominado “enfoque psicométrico” (Hunter y Schmidt, 1990) es el más
aplicado, caracterizándose por “el análisis minucioso de la variabilidad de los resultados
interestudios, controlando los múltiples artefactos estadísticos que pueden sesgar los
resultados de las investigaciones, tales como el error de muestreo, la falta de fiabilidad o de
validez de las medidas, el fenómeno de la restricción del rango de las variables o el efecto de la
dicotomización de las mismas” (Sánchez-Meca, 1991: 175)
1.2. Fases del metaanálisis
Existe un amplio consenso respecto a las cinco etapas sucesivas y específicas que debe seguir
el metaanálisis como método de revisión científica: (1) formulación del problema; (2)
búsqueda de la literatura; (3) codificación de las variables; (4) análisis estadístico e
interpretación; y (5) publicación del estudio (Sánchez-Meca, 1991). De entre ellas, resulta de
especial importancia la segunda etapa, que analizaremos particularmente siguiendo el método
exploratorio propuesto por Ramírez y García (2004).
1.2.1. Formulación del problema
La primera tarea del investigador consiste en determinar claramente qué se pretende revisar
en la literatura disponible, esto es, cuáles son las distintas variables y los conceptos implicados,
distinguiendo entre: (i) variables fundamentales de la relación (dependientes e
independientes); y (ii) variables moderadores de la relación, así como su sentido e influencia.
Una vez determinada la relación conceptual sujeta a análisis, es necesario especificar las
diversas denominaciones operativas que ésta tiene en la práctica (sinónimos, acrónimos, etc.),
que resultan fundamentales para garantizar una búsqueda efectiva.
1 Por su parte, Ramírez y García (2004) identifican adicionalmente el denominado “enfoque metanalítico” en el que los autores realizan una revisión sistemática de los estudios previos, pero no concentrándose únicamente en investigaciones cuantitativas.
2
1.2.2. Búsqueda de la literatura
La búsqueda de la literatura constituye una etapa clave del metaanálisis, que trata de localizar
aquéllos estudios empíricos que han analizado la relación conceptual. Existen distintos criterios que han de cumplir los trabajos susceptibles de ser incluidos en un metaanálisis (Sánchez-Meca, 1991):
(a) Los trabajos deben haber sido publicados (o realizados) dentro de un determinado periodo temporal. La fecha de búsqueda inicial puede justificarse, bien porque constituye el origen del tema analizado, bien porque los trabajos previos pueden considerarse obsoletos.
(b) Los trabajos deben ser mayoritariamente empíricos, esto es, deben presentar los resultados de investigaciones originales basados en muestras de datos reales. No obstante, los trabajos teóricos también pueden resultar relevantes para definir el ámbito de investigación futuro del revisor.
(c) Los documentos y publicaciones de los trabajos deben incluir los datos necesarios para que el investigador puede aplicar métodos estadísticos adecuados.
Por su parte, entre los principales métodos de búsqueda de la literatura destacan los
siguientes:
1. Búsqueda bibliográfica informatizada en bases de datos, que posibilita la localización
sistemática de referencias a través de descriptores y palabras clave.
2. Búsquedas descendentes o ascendentes a partir de artículos clave que el investigador
haya ido localizando sobre el problema analizado (Cooper, 1989).
3. Búsqueda de referencias proporcionadas por autores o grupos de investigación
especialistas en el tema analizado, tales como Documentos de Trabajo y otros trabajos
difícilmente accesibles mediante los sistemas tradicionales de búsqueda informatizada
La importancia de la búsqueda bibliográfica en bases de datos informatizadas ha hecho que se
constituya en el principal método de búsqueda metaanalítica, recomendándose el empleo de
los otros dos métodos de forma complementaria al objeto de cubrir todo el campo de posibles
publicaciones. En este punto, Ramírez y García (2004) proponen un método sistemático de
búsqueda en bases de datos informatizadas basada en los siguientes aspectos principales
(Figura 1):
1. Determinar las revistas de la disciplina o área estudiada.
El acercamiento a estas revistas puede realizarse consultando las bases electrónicas que
agrupan las distintas publicaciones por áreas temáticas, permitiendo asimismo la búsqueda
por palabras clave. Entre ellas destacan particularmente las bases de datos ISI Web of
Knowledge, ScienceDirect, Business Elite y ABI/Inform. Asimismo, pueden revisarse estudios
recopilatorios previos presentados a Conferencias de las asociaciones científicas más
relevantes en el área temática analizada, o bien publicados a su vez en revistas científicas.
2. Establecer las revistas más relevantes.
A partir del listado de revistas obtenido, debe determinarse cuáles son las más relevantes, y
que por tanto constituirán el área central de l metaanálisis. En este punto, suele considerarse
como criterio de relevancia principales la citación de los artículos publicados, pues las citas
actúan no sólo como nexos entre artículos con aspectos comunes, sino como indicadores de
3
calidad del trabajo publicado (Knight et al, 2000). Dado que los artículos más relevantes son los
más citados, una revista con un mayor número de citas es más valorada por la comunidad
científica, por lo que atrae a un mayor número de potenciales autores, incrementando así la
competitividad por la publicación, lo que genera a su vez una mayor calidad de los artículos
publicados (Ramírez y García, 2004).
Entre los índices de citación más citados en la práctica destacan particularmente dos: (a) factor
de impacto de la ISI Web of Knowledge; y (b) número de citas de la publicación por parte de la
revista con mayor factor de impacto ISI. En el ámbito español, existen diversos índices de
referencia de calidad de las revistas, destacando particularmente en el ámbito de la Dirección
de Empresas el índice IN-RECS (Universidad de Granada) y el índice DICE/CINDOC del Consejo
Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). No obstante, en la práctica, el índice de impacto
ISI es el criterio más utilizado, dado que constituye un indicador de calidad reconocido
internacionalmente y utilizado como referencia en España, entre otros, por el Ministerio de
Educación y el Consejo de Universidades.
3. Poblar la base de datos con artículos.
Una vez establecidas las revistas más relevantes en el área, se deberá poblar la base de datos a
partir de los artículos incluidos en las mismas. Dado que la utilidad del conocimiento disminuye
a medida que pasa el tiempo, es necesario acotar el horizonte de búsqueda, siendo habitual
considerar un periodo de 15 años anterior al momento del metaanálisis (Claver et al, 2000;
Knight et al, 2000; Ramírez y García, 2004), si bien en ocasiones pueden incluirse referencias
anteriores que hayan sido identificadas como particularmente relevantes por expertos en la
materia. En este aspecto, la propia búsqueda en bases de datos electrónicas (como la
mencionada ISI Web of Knowledge) puede constituir un punto de referencia para determinar
el periodo más fructífero de producción científica en el campo analizado.
4. Análisis de autores y artículos.
A partir de la población de artículos, la primera revisión debe considerar el promedio anual de
citas de los artículos en las revistas/bases de datos en las que se ha centrado el metaanálisis.
De esta forma, se puede conocer tanto la importancia relativa de cada fuente bibliográfica
como su evaluación a lo largo del tiempo.
En segundo lugar, se recomienda identificar los artículos más citados por las revistas
relevantes, y así como quiénes son los autores que más veces han publicado en las revistas
analizadas y que han sido citados en más ocasiones. Como resultado, se dispondrá de
información sobre los autores líderes en la disciplina, lo que permitirá a su vez analizar cuáles
son las referencias básicas utilizadas por estos investigadores; de esta forma se podrá tanto
confirmar la relevancia real de las revistas seleccionadas, como identificar nuevas fuentes
relevantes de información que permitan mejorar el análisis realizado.
5. Análisis de palabras clave.
Con el objetivo de detectar los principales tópicos y líneas de investigación en el área
analizada, es recomendable llevar a cabo un análisis de las palabras clave asociadas a la
población de artículos. De esta forma, se dispondrá de elementos clave para conocer la
interrelación entre los distintos conceptos básicos, y las tendencias de investigación más
activas (Barki et al, 1993; Ramírez y García, 2004).
4
Figura 1. Fases de la búsqueda de la literatura
Determinar revistas de la disciplina
Establecer revistas relevantes
Poblar base de datos con artículos
Análisis de autores y artículos
Análisis de palabras claves
Análisis bibliografía citada por las
principales referencias
REFIN
AM
IENTO
DE
BÚ
SQU
EDA
Fuente: Ramírez y García (2004: 4) y elaboración propia.
Finalmente cabe destacar que, por muy exhaustiva que sea la búsqueda bibliográfica realizada,
el investigador debe ser consciente de que nunca podrá acceder a todos los trabajos realizados
sobre el tema, así como de la existencia de sesgos y limitaciones que se derivan, tanto de la
base de datos utilizada como referencia, como de las políticas de publicación imperantes en
cada momento2.
1.2.3. Codificación de las variables
A partir de la base de datos de artículos, resulta conveniente identificar las características más
destacadas de los estudios analizados, que pueden explicar la variabilidad de los resultados
obtenidos. Estas variables moderadoras suelen identificarse siguiente criterios
fundamentalmente teóricos, destacando tres tipos principales (Sánchez-Meca, 1999):
(a) Variables moderadoras sustantivas: Relativas al propio objeto de la investigación, tales
como el contexto del estudio (social, cultural, geográfico, histórico), la deinición particular de
las variables, las características de los sujetos analizados, etc.
(b) Variables moderadoras metodológicas: Referidas a aspectos del método y diseño de la
investigación, tales como el tamaño muestral, el tipo de metodología (p.e. datos primarios,
datos secundarios, experimentos, etc), la significatividad estadística, etc.
2 Sánchez-Meca (1999: 176) destaca el denominado “sesgo de publicación”, según el cual es más probable que los estudios que presentan resultados estadísticamente significativos sean aceptados para su publicación que los estudios con resultados no significativos; si el metaanálisis incluye únicamente resultados publicados, es probable que sus resultados sobreestimen el “efecto de interés” (Rosenthal, 1991).
5
(c) Variables moderadoras extrínsecas: Incluyen aspectos como la fecha de publicación
(analizada también en la etapa de búsqueda de la literatura), el tipo de publicación (trabajos
publicados vs. no publicados), el género del autor, su procedencia (p.e. escuela europea o
americana, etc.)
Las distintas variables deberían registrarse mediante un cuestionario de codificación,
acompañado de un manual donde se detallen los criterios y escalas de valoración de las
variables objeto de codificación. Para ello, debería contarse con dos o más codificadores
independientes que analizasen los estudios empíricos seleccionados, y cuyos resultados
comparados permitiesen mejorar el propio proceso de codificación (Sánchez-Meca, 1999). En
la práctica, sin embargo, las dificultades para conseguir una codificación fiable e insesgada de
la base de artículos, ha reducido esta etapa del metaanálisis al estudio de variables extrínsecas
objetivas como el año de publicación.
1.2.4. Análisis estadístico e interpretación
A partir de los objetivos establecidos en la formulación del problema, y teniendo en cuenta las
variables moderadoras y la información disponible en la población de artículos, debidamente
expresadas en un métrica común, esta fase se centra en la aplicación de técnicas de análisis
estadístico que permitan obtener medidas significativas sobre el tema analizado. En particular
destacan (Sánchez-Meca, 1999):
(i) Estudio del tamaño del efecto medio: Incluye representaciones de la distribución de los
resultados, la tendencia central de los efectos, su variabilidad y su significación estadística
(Sánchez-Meca y Marín-Martínez, 1997; 1998b). Entre otros, destacan los índices de la familia
d (basados en la diferencia media tipificada entre grupos) y los índices de la familia r (basados
en el coeficiente de correlación de Pearson).
(ii) Búsqueda de características moderadoras de la variabilidad de los tamaños del efecto: A
través de la aplicación de técnicas de análisis de varianza (ANOVA) y análisis de regresión
múltiples, puede estudiarse la influencia de las variables moderadoras cualitativas y
cuantitativas sobre los resultados finales del metaanálisis (Sánchez-Meca y Marín-Martínez,
1997; 1998a).
1.2.5. Publicación del estudio
Por lo que respecta a la publicación de los resultados obtenidos con el metaanálisis, deben
seguirse las mismas normas que para la publicación de cualquier otro estudio, incluyendo los
apartados de (Sánchez-Meca, 1999):
(i) Introducción: Incluyendo la justificación del interés del trabajo y sus aportaciones
novedosas frente a otros estudios previos.
(ii) Metodología: Detalle de las decisiones adoptadas en las distintas fases del metanálisis,
particularmente respecto a la búsqueda de la literatura
(iii) Resultados: Análisis de los principales resultados obtenidos, incluyendo las medidas
estadísticas pertinentes relacionadas con los mismos.
6
(iv) Discusión: Resumen de los resultados más relevantes y análisis de su relación con
otros estudios previos de carácter teórico y práctico.
2. Aplicación del metaanálisis al estudio de la gestión de las relaciones con clientes (Customer Relationship Management o CRM)
2.1. Formulación del problema
De acuerdo con la Propuesta inicial realizada en este Proyecto de Investigación, el objetivo
fundamental de este metaanálisis consiste en identificar los principales factores que afectan al
rendimiento de las relaciones con clientes (CRM), con especial incidencia en el Cuadro de
Mando como herramienta de gestión que permite sintetizar los resultados obtenidos y los
factores clave que los determinan.
2.2. Búsqueda de la literatura y análisis estadístico
Una vez establecido el problema objeto de estudio, se ha llevado a cabo la búsqueda de la
literatura en la materia siguiendo el método propuesto por Ramírez y García (2004), si bien
integrando algunas de sus fases para adaptarnos a las características de las bases de datos on-
line analizadas (Sánchez Vázquez et al, 2007).
Respecto a esta primera fase, se ha analizado las revistas incluidas en dos bases de datos
principales: el Instituto para la Información Científica (Institute for Scientific Information) o ISI
Web of Knowledge (versión 2009) y la base de datos ScienceDirect.
2.1. Determinar las revistas de la disciplina o área estudiada
a) ISI Web of Knowledge
En primer lugar, se llevó a cabo una búsqueda generalista de las revistas científicas dentro de
las categorías de “Business”, “Business and Finance”, “Economics”, “Management” y
“Operations Research & Management Science” (incluidas en la JCR Social Sciences Edition), lo
que generó un total de 572 revistas incluyendo más de 30.000 referencias (Tabla 1). El elevado
número de publicaciones y artículos obtenido garantiza la validez del metaanálisis realizado en
términos de cobertura bibliográfica.
Tabla 1. Categorías de búsqueda. ISI Web of Knowledge
Categoría
Número de
revistas
Número de artículos
Factor medio de impacto
Factor agregado de
impacto
Vida media de las citas (años)
BUSINESS 87 4.295 1,333 1,673 >10,0
BUSINESS AND FINANCE 53 2.584 0,897 1,147 >10,0
ECONOMICS 247 11.856 0,745 1,153 >10,0
7
MANAGEMENT 112 4.932 1,137 1,649 9,4
OPERATIONS RESEARCH & MANAGEMENT SCIENCE 73 7.227 1,000 1,519 9,4
Total 572 30.894
Fuente: ISI Web of Knowledge (2011)
Posteriormente, se realizó una búsqueda de artículos en la Web of Science, con el siguiente
criterio básico de búsqueda: “customer relationship management”; a partir de los resultados
obtenidos (431 artículos), se ha refinando la búsqueda con las siguientes palabras clave:
“measurement”, “performance” y “balanced scorecard”. Aunque este tipo de búsquedas
puede generar artículos repetidos, dado que las palabras claves utilizadas están relacionadas
entre sí, se ha tratado de garantizar la representatividad y el carácter completo de los
resultados obtenidos. Por último, se ha llevado a cabo una búsqueda más restringida,
incluyendo de forma conjunta todas las palabras clave anteriores (Tabla 2).
Tabla 2. Búsqueda por palabras clave. ISI Web of Knowledge
CategoríaBusiness Business
and Finance
EconomicsManagement
Operations Research &
Management
Total artículos distintos
Otras categorías
(número de artículos)
Total
artículos
distintos
Measurement 11 0 0 6 3 16
CS Artificial Intelligence (2), CS Information Systems (2), Engineering, Electrical and Electronics (1), Information Science and Library Science (1), Telecommunications (1)
18
Performance 87 0 3 59 18 132
CS Information Systems (11), Information Science and Library Science (9), CS artificial Intelligence (8), CS Interdisciplinary Applications (7), Engineering Industrial (6), Engineering, Electrical and Electronic (5), Economics (3), CS Cybernetics (2), CS Software Engineering (2), Otras (13)
148
Balanced Scorecard 3 0 0 6 0 6 0 6
Measurement Y Performance Y Balanced Scorecard
2 0 0 4 0 4 0 4
8
Y Value
TOTAL artículos distintos 89 0 3 59 20 136 70 154
Fuente: ISI Web of Knoewledge (2011)
Nota: CS = Computer Science
Como puede observarse, todas las categorías seleccionadas están representadas en la base de
artículos, a excepción de “Business and Finance” que no incluye ninguna referencia.
b) ScienceDirect
Debido a que las revistas de la literatura contable y de control de gestión incluidas en la base
de datos ISI Web of Science son relativamente escasas (Sánchez et al, 2007), se ha extendido la
búsqueda a la base de datos electrónica ScienceDirect, gestionada por el grupo editorial
Elsevier.
De acuerdo con los criterios de esta fuente, la búsqueda generalista de revistas científicas se
realizó dentro de la categoría principal “Social Sciences and Humanities”, considerando las
subcategorías “Business, Management and Accounting”, “Decision Sciences” y “Economics,
Econometrics and Finance”. A pesar de las posibles duplicidades entre categorías, el elevado
número de publicaciones incluidas en la base de datos (284 revistas y 1.093 libros) garantiza de
nuevo la validez del metaanálisis (Tabla 3).
Tabla 3. Categorías de búsqueda. ScienceDirect
Número de revistas Número de libros
CategoríaAcceso
completoAcceso sólo
abstractAcceso
completoAcceso sólo
abstractTotal
BUSINESS, MANAGEMENT AND ACCOUNTING 104 10 376 486 976
DECISION SCIENCES 65 1 30 7 103
ECONOMICS, ECONOMETRICS AND FINANCE 102 2 160 34 298
Total 271 13 566 527 1.377
Fuente: ScienceDirect (2011)
A partir de esta búsqueda inicial, se ha procedido a llevar a cabo una búsqueda especializada
de artículos de acuerdo con el criterio básico de búsqueda previamente comentado:
“customer relationship management”, obteniéndose un total de 2.710 referencias (2.013
artículos en revistas, 705 libros y 19 trabajos de investigación diversos), muy superior al
conseguido en la base ISI Web of Science.
Esta búsqueda fue refinada de nuevo considerando las palabras clave: “measurement”,
“performance” y “balanced scorecard”, obteniéndose los resultados resumidos en la Tabla 3.
Como puede observarse, existe una elevada duplicidad de referencias respecto a las distintas
búsquedas con palabras clave, debido a que el motor de búsqueda de la base de datos
ScienceDirect no depura directamente las repeticiones (Tabla 4).
9
Tabla 4. Búsqueda por palabras clave. ScienceDirect
Categoría
Business, Management
and Accounting
Decision Sciences
Economics, Econometrics and Finance
Total artículos distintos
Otras categorías
Total
artículos
distintos
Measurement 1.065 425 74 1.169 772 1.327
Performance 1.697 758 124 1.903 1.380 2.236
Balanced Scorecard 164 56 21 175 80 181
Measurement Y Performance Y Balanced Scorecard
134 47 16 143 63 149
TOTAL artículos distintos 1.766 888 125 1.976 1.437 2.326
Fuente: ScienceDirect (2011)
A partir de los datos obtenidos en las dos bases previas, se observa que las categorías iniciales
de búsqueda cubrían más del 85% del total de referencias obtenidas: (i) 136 de 154 referencias
(88%) para la ISI Web of Science en las categoría “Business”, “Business and Finace” (sin
referencias), “Economics”, “Management” y “Operation Research en Management”; y (ii)
1.937 de 2.326 categorías (85%) para la ScienceDirect en las categorías “Business,
Management and Accounting”, “Decision Sciences” y “Economics Econometrics and Finance”.
De esta forma, se comprueba que el problema analizado constituye un tópico de investigación
vinculado principalmente al campo científico de Administración y Dirección de Empresas; no
obstante, dado que el 15% restante puede incluir tópicos de interés para nuestro estudio, la
siguientes fases del metanálisis se han realizado considerando el total de referencias
obtenidas.
Para estos artículos, se ha llevado a cabo un análisis longitudinal centrado en la evolución de la
publicación de referencias a lo largo del tiempo. De esta forma, se pretende comprender la
relevancia actual del tema objeto de análisis y su interés desde el punto de vista de la
producción científica, centrando el análisis en los últimos 20 años (periodo 1991-2010) (Tabla
5 y Figura 2).
Tabla 5. Resultados por años de búsqueda.
ISI Web of Knowledge ScienceDirect
Measurement Performance Balanced Scorecard
Todas Total distintas
Measurement Performance Balanced Scorecard
Todas Total distintas
2011 (*) - - - 0 0 100 138 10 10 144
2010 1 36 1 0 36 197 303 23 18 312
2009 5 25 2 2 26 146 269 9 8 275
2008 6 27 1 1 29 179 283 37 34 290
2007 2 17 2 1 18 157 245 31 26 250
2006 2 9 0 0 11 125 222 11 8 237
2005 1 14 0 0 14 82 162 14 10 168
10
2004 1 6 0 0 6 99 178 18 14 188
2003 0 4 0 0 4 111 182 16 12 193
2002 0 5 0 0 5 64 131 6 5 138
2001 0 4 0 0 4 36 72 3 2 75
2000 0 1 0 0 1 11 25 1 0 28
1999 0 0 0 0 0 8 12 2 2 12
1998 0 0 0 0 0 4 4 0 0 4
1997 0 0 0 0 0 2 3 0 0 5
1996 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1
1995 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1994 0 0 0 0 0 3 3 0 0 3
1993 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1
1992 0 0 0 0 0 2 3 0 0 3
1991 y anterior
0 0 00 0
12 0 0 3
TOTAL 18 148 6 4 154 1.327 2.236 181 149 2.326
Nota: (*) Resultados provisionales
Figura 2. Evolución del número de artículos 1991-2010
ISI Web of Knowledge
0
5
10
15
20
25
30
35
40
1991
y
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Nº de artículos
Año
de
publ
icac
ión
Measurement Performance Balanced Scorecard Todas Total distintas
11
Science Direct
0
50
100
150
200
250
300
350
1991
y
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Nº de artículos
Año
de
publ
icac
ión
Measurement Performance Balanced Scorecard Todas Total distintas
Como puede observarse, las referencias al tópico objeto de estudio previas al año 1991 son
mínimas (0% en el caso de ISI Web of Knowledge, 0,1% para ScienceDirect), no siendo hasta el
año 2000 cuando despega la producción científica, que se ha incrementa notablemente desde
entonces siguiendo una tendencia de crecimiento en ambas bases de datos. Como
consecuencia, desde el punto de vista de la producción científica el tópico analizado es
reciente, novedoso y de interés creciente.
2.2. Determinar las revistas más relevantes
Una vez poblada la base de artículos y realizados los primeros análisis longitudinales, se ha
procedido a identificar las principales revistas que han abordado la gestión de las relaciones
con clientes, contemplando el número de artículos de cada revista.
Para ello, se han analizado por separado, y posteriormente integrado, los resultados
procedentes de las dos bases de datos analizadas (ISI Web of Science y ScienceDirect),
teniendo en cuenta las repeticiones entre las mismas. En este punto, cabe destacar que la ISI
Web of Science identifica, para la misma revista y palabra clave, un número de artículos muy
inferior al que obtiene la base de datos ScienceDirect. Esta diferencia, consecuencia de la
distinta definición de palabras clave y criterios de búsqueda en cada base, resulta muy
significativa y debe tenerse en cuenta a la hora de realizar búsquedas bibliográficas. En
particular, existe el riesgo de que, si el investigador centra su análisis exclusivamente en la ISI
Web of Science, que por otra parte constituye el patrón de referencia de las principales
instituciones académicas, pueda excluir de su búsqueda un conjunto muy significativo de
referencias de interés. Como solución, se plantea la necesidad de completar en todo caso la
búsqueda realizada en la ISI Web of Knowledge con los resultados obtenidos de otras bases de
datos (p.e. ScienceDirect, ABI Inform, etc), para garantizar la adecuada cobertura bibliográfica
del tópico analizado.
12
En la Tabla 6 se recogen los resultados de este análisis (considerando la inclusión de cualquiera
de las palabras clave definidas), incluyendo la editorial que lo publica y el índice de impacto ISI-
JCR de cada publicación, en el caso de existir.
Tabla 6. Revistas con más artículos publicados
Revista Nº artículos ISI (nº orden)
Nº artículos ScienceDirect (nº orden)
Nº artículos distintos
Editorial Índice de impacto (ISI JCR 2010)
Industrial Marketing Management 15 (1) 218 (1) 218 Elsevier 1,333
Expert Systems with Applications 6 (4) 190 (2) 190 Elsevier 2,908
Decision Support Systems 3 (12) 82 (3) 82 Elsevier 2,622
Journal of Business Research 5 (5) 67 (4) 67 Elsevier 1,293
International Journal of Information Management
50 (5) 50 Elsevier 0,723
Information & Management 46 (6) 46 Elsevier 2,282
Journal of Interactive Marketing 46 (6) 46 Elsevier 2,600
European Management Journal 44 (7) 44 Elsevier Sin índice
International Journal of Production Economics
43 (8) 43 Elsevier 2,068
Computers in Industry 41 (9) 41 Elsevier 1,524
Journal of Retailing and Consumer Services
41 (9) 41 Elsevier Sin índice
Technovation 39 (10) 39 Elsevier 2,466
European Journal of Operational Research
2 (20) 38 (11) 38 Elsevier 2,093
Journal of Operations Management 38 (11) 38 Elsevier 3,238
International Journal of Research in Marketing
6 (4) 38 (11) 38 Elsevier 1,873
The Journal of Strategic Information Systems
29 (12) 29 Elsevier 2,212
Journal of Retailing 27 (13) 27 Elsevier 4,567
Business Horizons 24 (14) 24 Elsevier Sin índice
Tourism Management 23 (15) 23 Elsevier 1,882
Journal of Marketing 13 (2) 13 American Marketing Association
3,779 (2009)
Journal of the Academy of Marketing Science
7 (3) 7 Springer 1,578 (2009)
Total Quality Management & Business Excellence
7 (3) 7 Routledge 0,299 (2009)
Industrial Management & Data Systems
5 (5) 5 Emerald 1,535 (2009)
Journal of Marketing Research 5 (5) 5 American Marketing Association
3,099 (2009)
Management Science 5 (5) 5 Institute for Operations Research and the Management
2,277 (2009)
13
Sciences
Marketing Science 4 (6) 4 INFORMS Management for Marketing Science
2,194 (2009)
Journal of Business and Industrial Marketing
3 (7) 3 Emerald 0,676 (2009)
Journal of Interactive Marketing 3 (7) 3 Elsevier 2,600
Journal of Service Research 3 (7) 3 Sage 1,667
Journal of Services Marketing 3 (7) 3 Emerald Sin índice
Service Industries Journal 3 (7) 3 Routledge 0,283 (2009)
Decision Sciences 2 (8) 2 Wiley – Decision Sciences Institute
2,380 (2009)
European Journal of Marketing 2 (8) 2 Emerald 0,756 (2009)
Electronic Markets 2 (8) 2 Springer Pendiente índice
Journal of Business-to-Business Marketing
2 (8) 2 Routledge 1,227 (2009)
Managing Service Quality 2 (8) 2 Emerald Sin índice
Marketing Letters 2 (8) 2 American Marketing Association – Springer
0,560 (2009)
MIS Quarterly 2 (8) 2 MIS 4,485 (2009)
Supply Chain Management – An international Journal
2 (8) 2 Emerald 2,341 (2009)
Fuente: Elaboración propia
Por su parte, en el Anexo I se incluyen las fichas metanalíticas elaboradas para cada una de las
palabras clave analizadas, donde pueden consultarse los detalles de cada búsqueda. Como
puede observarse, las revistas identificadas pertenecen mayoritariamente a los campos
científicos de la gestión de operaciones (operation management research) y del marketing,
siendo minoritarias las revistas contables o de control de gestión.
2.3. Análisis de autores y artículos
En esta fase del metanálisis se analizan los artículos y artículos más relevantes. La
identificación de estas referencias permite establecer el núcleo de aportaciones que
constituyen la base de consultas de las investigaciones en el ámbito del CRM, por lo que han
sido analizados de forma particularmente detallada en el desarrollo de este estudio, tal como
se recoge en los Capítulos siguientes.
Con el objetivo de identificar los artículos más significativos, la Tabla 6 resume aquellos que
han recibido un mayor número de citas en publicaciones incluidas en la base de datos ISI
Journal Citation Reports (JCR), tanto totales como para los últimos 5 años.
14
Los resultados obtenidos muestran que los autores que publican en las principales revistas de
marketing (Journal of Marketing, Journal of Marketing Research, Journal of the Academy of
Marketing Research, Journal of Retailing) son los que obtienen un mayor número de citas,
seguidos por aquéllos que publican en revistas vinculadas con la gestión de operaciones
(Journal of Operations Management, Decision Support Systems, Journal of Management
Information Systems, European Journal of Operational Research). De nuevo, las referencias
publicadas en revistas contables y de gestión resultan mucho menos citadas (Management
Science, Harvard Business Review).
Tabla 6. Los 20 artículos más citados (ISI JCR)
Autores Año Título Revista Citas
Total 2010 2009 2008 2007 2006
Reinartz W, Krafft M, Hoyer WD
2004 The customer relationship management process: Its measurement and impact on performance
JOURNAL OF MARKETING RESEARCH
1349 438 346 228 124 11
Verhoef PC 2003 Understanding the effect of customer relationship management efforts on customer retention and customer share development
JOURNAL OF MARKETING
103 25 18 21 13 11
Payne A, Frow P
2005 A strategic framework for customer relationship management
JOURNAL OF MARKETING
73 28 14 20 4 5
Mithas S, Krishnan MS, Fornell C
2005 Why do customer relationship management applications affect customer satisfaction?
JOURNAL OF MARKETING
49 14 14 7 7 5
Jayachandran S, Sharma S, Kaufman P, et al.
2005 The role of relational information processes and technology use in customer relationship management
JOURNAL OF MARKETING
47 16 10 11 2 3
Hendricks KB, Singhal VR, Stratman JK
2007 The impact of enterprise systems on corporate performance: A study of ERP, SCM, and CRM system implementations
JOURNAL OF OPERATIONS MANAGEMENT
44 16 14 10 4 0
Bell SJ, Auh S, Smalley K
2005 Customer relationship dynamics: Service quality and customer loyalty in the context of varying levels of customer expertise and switching costs
JOURNAL OF THE ACADEMY OF MARKETING SCIENCE
42 12 17 7 3 3
Massey AP, Montoya-Weiss MM, Holcom K
2001 Re-engineering the customer relationship: leveraging knowledge assets at IBM
DECISION SUPPORT SYSTEMS
37 7 4 6 3 8
Karimi J, Somers TM, Gupta YP
2001 Impact of information technology management practices on customer service
JOURNAL OF MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS
35 9 7 1 7 7
Buckinx W, Van den Poel D
2005 Customer base analysis: partial defection of behaviourally loyal clients in a non-contractual FMCG retail setting
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH
34 8 14 5 4 1
Verhoef, PC; Franses, PH; Hoekstra, JC
2001 The impact of satisfaction and payment equity on cross-buying: A dynamic model for a multi-service provider
JOURNAL OF RETAILING
33 3 7 9 5 2
Ryals, L 2005 Making customer relationship, management work: The measurement
JOURNAL OF MARKETING
29 10 6 7 3 1
15
and profitable management of customer relationships
Cooper, BL; Watson, HJ; Wixom, BH; et al.
2000 Data warehousing supports corporate strategy at First American Corporation
MIS QUARTERLY
29 7 3 5 2 3
Rust, RT; Verhoef, PC
2005 Optimizing the marketing interventions mix in intermediate-term CRM
MARKETING SCIENCE
28 3 8 3 9 5
Padmanabhan, B; Tuzhilin, A
2003 On the use of optimization for data mining: Theoretical interactions and eCRM opportunities
MANAGEMENT SCIENCE
25 1 4 7 3 8
Rigby, DK; Ledingham, D
2004 CRM done right HARVARD BUSINESS REVIEW
24 7 7 4 4 2
Chang, HH 2006 Technical and management perceptions of enterprise information system importance, implementation and benefits
INFORMATION SYSTEMS JOURNAL
23 5 8 7 3 0
Sodhi, MS 2001 Applications and opportunities for operations research in Internet-enabled supply chains and electronic marketplaces
INTERFACES 23 0 3 4 1 0
Ingram, TN; LaForge, RW; Leigh, TW
2002 Selling in the new millennium - A joint agenda
INDUSTRIAL MARKETING MANAGEMENT
21 4 4 3 5 1
Srinivasan, R; Moorman, C
2005 Strategic firm commitments and rewards for customer relationship management in online retailing
JOURNAL OF MARKETING
20 4 7 0 2 5
Fuente: Elaboración propia
Por su parte, la base de datos ScienceDirect incluye un índice de relevancia alternativo que, si
bien no se encuentra asociado con las citas recibidas por cada artículo, tiene en cuenta otro
aspecto importante: la frecuencia con la que las palabras clave de búsqueda aparecen en cada
referencia y el lugar en el que aparecen (título, texto, etc). De esta forma, se obtiene un
indicador acerca de los artículos que se encuentran más directamente relacionados con la
búsqueda llevada a cabo por el metaanalista y por tanto, que deben ser analizados de forma
preferente y detallada antes de iniciar una nueva investigación. La Tabla 7 recoge la relación
de estos artículos para el término “customer relationship management” y las palabras clave
“measurement” o “performance” o “balanced scorecard”.
De nuevo, las revistas vinculadas con el área de marketing son las que incluyen los artículos
más relevantes, seguidas por las publicaciones relacionadas con la gestión de operaciones,
siendo mínima la presencia de revistas contables y de gestión.
Tabla 7. Los 20 artículos más relevantes (ScienceDirect)
Autores Año Título Revista
Kim J; Suh E; Hwang H 2003 A model for evaluating the effectiveness of CRM using the balanced scorecard
Journal of Interactive Marketing
Huang HC; Lai MC; Lin LH
2011 Developing strategic measurement and improvement for the biopharmaceutical firm: Using the BSC hierarchy
Expert Systems with Applications
16
Öztaysi B; Kayab T; Kahraman C
2011 Performance comparison based on customer relationship management using analytic network process
Expert Systems with Applications
Kim HS; Kim YG 2009 A CRM performance measurement framework: Its development process and application
Industrial Marketing Management
Lages LF; Lancaster A; Lages C
2008 The B2B-RELPERF scale and scorecard: Bringing relationship marketing theory into business-to-business practice
Industrial Marketing Management
Payne A; Frow P. 2008 A strategic approach to customer relationship management
The Marketing Book (sixt edition)
Coltman T 2007 Why build a customer relationship management capability?
The Journal of Strategic Information Systems
Ling-Yee L 2011 Marketing metrics’ usage: Its predictors and implications for customer relationship management
Industrial Marketing Management
Ryals L; Knox S 2001 Cross-functional issues in the implementation of relationship marketing through customer relationship management
European Management Journal
Seggie SH; Cavusgil E; Phelan SE
2007 Measurement of return on marketing investment: A conceptual framework and the future of marketing
Industrial Marketing Management
Becker JU; Greve G; Albers S.
2009 The impact of technological and organizational implementation of CRM on customer acquisition, maintenance, and retention
International Journal of Research in Marketing
Bremser W.G.; Chung Q.B.
2005 A framework for performance measurement in the e-busines environment
Electronic Commerce Research and Applications
Quezada LE; Cordova FM; Palominos P; Godoy K; Ross J.
2009 Methods for identifying strategic objectives in strategy maps
International Journal of Production Economics
Torkzadeh G; Chang JCC; Hansen GW.
2006 Identifying issues in customer relationship management at Merck-Medco
Decision Support Systems
Chang W; Park JE; Chaiy S
2010 How does CRM technology transform into organizational performance? A mediating role of marketing capability
Journal of Business Research
Roslender R; Hart SJ 2010 Taking the customer into account: Transcending the construction of the customer through the promotion of self-accounting
Critical Perspectives on Accounting
Ennew CT; Waite N. 2007 Customer relationship management in practice Financial Services Marketing
Bisbe J; Batista Foguet JM; Chenhall R
2007 Defining management accounting constructs: A methodological note on the risks of conceptual missespecification
Accounting, organizations and Society
Keramati A; Mehrabi H.; Mojir N.
2010 A process-oriented perspective on customer relationship management and organizational performance: An empirical investigation
Industrial Marketing Management
Cooper MJ; Gwin CF; Wakefield KL
2008 Cross-functional interface and disruption of CRM projects: Is marketing form Venus and information systems from Mars?
Journal of Business Research
Fuente: Elaboración propia
Si bien los artículos incluidos en las tablas previas constituyen el núcleo central de referencias
a revisar en nuestro estudio, para garantizar la validez del metanálisis realizado es necesario
analizar todas las referencias obtenidas en las búsquedas en bases de datos.
De esta forma, a partir de las categorías de búsqueda predefinidas para cada base y de las
distintas palabras clave, se tomaron como base los 136 artículos obtenidos en el ISI Web of
17
Knowledge y los 1.976 artículos localizados en ScienceDirect. Posteriormente, se eliminaron los
artículos que aparecían repetidos (71 artículos), procediéndose a la lectura de los títulos,
palabras clave y resúmenes. De esta forma, se eliminaron 1.790 artículos por no ajustarse de
forma adecuada al objetivo específico de este trabajo, localizándose 115 referencias que
fueron analizadas de forma detallada, pertenecientes tanto al ámbito puramente científico (94
referencias) como al ámbito más profesional (21 referencias).
El listado completo de estas publicaciones, que constituyen el conjunto final de referencias de
este metaanálisis, puede consultarse en el Anexo II.
2.4. Análisis de palabras clave
Por último, con el objetivo de investigar los tópicos concretos que indiquen futuras líneas de
investigación en el ámbito de la gestión de las relaciones con clientes, se han analizado las
palabras clave o “keywords” asociadas a los artículos identificados, de acuerdo con la
información disponible en la base ScienceDirect. La Tabla 8 resume los resultados obtenidos
mediante la revisión de estos indicadores, cuyo análisis detallado por palabras clave puede
consultarse en el Anexo I.
Tabla 8. Principales palabras clavePalabra clave Nº de veces que aparece
Supply chain 101
Internet 61
Data mining 56
Knowledge management 55
ERP system 42
Customer 40
Software 37
Information system 34
Customer relationship 32
Information technology 32
Customer satisfaction 29
Business process 27
Relationship marketing 25
Relationship management 24
Industrial marketing 23
Marketing 22
Service quality 21
Call center 20
Web service 20
Customer value 19
Fuente: Elaboración propia
Los resultados obtenidos permiten observar que, si bien la gestión de las relaciones con
clientes es un tópico de gran interés, la investigación se ha centrado mayoritariamente en
aspectos vinculados con la tecnología CRM (p.e. Internet, data mining, ERP system, software,
information technology). En el ámbito puro del marketing y los sistemas de información,
destaca particularmente el hecho de que el tópico se centre principalmente en empresas
18
industriales (industrial marketing) y en procesos de negocio (business process), lo que resulta
acorde con nuestro Proyecto de Investigación. Asimismo, el valor del cliente (customer value)
aparece como un tópico de interés emergente, por lo que deberá tenerse en cuenta
especialmente al diseñar el Cuadro de Mando propuesto en esta Memoria.
2.3. Reflexiones a partir del enfoque metaanalítico realizado
Para finalizar este Capítulo queremos incluir algunas reflexiones finales a partir del
metaanálisis realizado.
Así, hemos observado que la gestión de las relaciones con clientes constituye un tópico
relativamente reciente pero de creciente importancia, siendo a partir del año 2000 cuando los
investigadores han buscado con mayor intensidad respuestas ante los desafíos que plantea
una demanda con gustos y preferencias cada vez más dinámicas.
No obstante, la mayor parte de las aportaciones se han centrado en el CRM desde una
orientación tecnológica, sin considerar el carácter multidimensional de este concepto, por lo
que se precisa establecer una definición completa y rigurosa del CRM, como se recoge en el
Capítulo 1.
En particular, destacan las escasas referencias en el ámbito de la contabilidad de gestión y los
sistemas de control, a pesar de que se insiste continuamente en la necesidad de medir el
rendimiento del CRM y de establecer los factores clave que le afectan, así como su incidencia
final en el rendimiento de la organización. Por ello, creemos que resulta relevante analizar de
forma explícita cuáles son los key drivers de las políticas CRM, y cómo afectan específicamente
al rendimiento de la relación empresa-cliente, por un lado, y al rendimiento individual de cada
socio, por otro, tal como se analiza en el Capítulo 2.
Asimismo, el reducido número de modelos para la medición del rendimiento de las políticas
CRM propuestos hasta la actualidad, plantea la conveniencia de formular un nuevo modelo de
medición integral (Cuadro de Mando Integral) que, a partir de la definición de un conjunto de
indicadores relevantes, integre las distintas perspectivas del CRM teniendo en cuenta tanto los
inputs del sistema como los outputs obtenidos, como se recoge en el Capítulo 3 de esta
Memoria.
Respecto al desarrollo de los próximos Capítulos, la revisión detallada de los distintos artículos
ha permitido identificar las referencias más importantes para los objetivos de este Proyecto de
este Proyecto de Investigación, que se analizan de forma detallada en los siguientes capítulos,
considerando los siguientes tópicos de estudio (Anexo III):
(1) Definición del CRM;
(2) Fases del CRM;
(3) Importancia de la medición del CRM;
(4) Factores que condicionan el éxito de las políticas CRM;
(5) Tipos de políticas CRM;
(6) Objetivos del CRM;
19
(7) Cuadro de Mando integral (aportaciones teóricas);
(8) Cuadro de Mando integral (indicadores específicos);
(9) Otras herramientas de medición del desempeño CRM;
(10) CRM y relaciones interorganizativas;
(11) Dificultades y problemas en el desarrollo del CRM.
(12) Identificación de metanálisis previo en el ámbito del CRM.
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20
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Septiembre.
21
Anexo I. Relación de abstract revisados en el metaanálisis
1. Criterio de búsqueda: “customer relationship management” AND “measurement”
Referencias en revistas: 1.006 artículosReferencias en libros: 319 artículosOtras contribuciones: 7 artículos
Distribución por años: 2011 –in press- (83), 2010 (213), 2009 (146), 2008 (179), 2007 (157), 2006 (125), 2005 (82), 2004 (99), 2003 (111), 2002 (64), 2001 (36), 2000 (11), 1999 (8), 1997 (2), 1996 (1), 1993 (1), 1992 (2)
Principales tópicos: Supply chain (59), data mining (28), customer satisfaction (27), knowledge management (27), customer (26), internet (26), customer relationship (25), ERP system (23), service quality (19), information technology (18), relationship marketing (18), software (18), relationship management (17), customer value (15), website (15), business process (14), industrial marketing (12), business intelligence (11), customer service (11)
Título de las 20 principales revistas Número de referencias
Industrial Marketing Management 147
Expert Systems with Applications 102
Journal of Business Research 56
Decision Support Systems 52
Journal of Retailing and Consumer Services 31
Information & Management 30
Journal of Operations Management 29
Journal of Interactive Marketing 26
International Journal of Production Economics 25
International Journal of Research in Marketing 25
European Management Journal 24
Technovation 23
International Journal of Information Management 22
Computers in Industry 29
Journal of Retailing 18
Tourism Management 18
European Journal of Operational Research 16
International Journal of Hospitality Management 16
Computers in Human Behavior 15
Australian Marketing Journal 12
2. Criterio de búsqueda: “customer relationship management” AND “performance”
Referencias en revistas: 1680 artículosReferencias en libros: 559 artículosOtras contribuciones: 19 artículos
Distribución por años: 2011 –in press- (115), 2010 (323), 2009 (269), 2008 (283), 2007 (245), 2006 (222), 2005 (162), 2004 (178), 2003 (182), 2002 (131), 2001 (72), 2000 (25), 1999 (12), 1998 (4), 1997 (3), 1996 (1), 1994 (3), 1993 (1), 1992 (3), 1991 y anteriores (1)
Principales tópicos: supply chain (100), data mining (57), internet (53), knowledge management (50), ERP system (41), customer (37), software (34), customer relationship (32), information system (32), information technology (30), business process (27), customer
22
satisfaction (27), relationship management (23)
Título de las 20 principales revistas Número de referencias
Industrial Marketing Management 214
Expert Systems with Applications 181
Decision Support Systems 82
Journal of Business Research 64
International Journal of Information Management 46
Information & Management 45
European Management Journal 43
International Journal of Production Economics 43
Computer in Industry 41
Journal of Interactive Marketing 40
Journal of Retailing and Consumer Services 40
European Journal of Operational Research 38
Journal of Operations Management 38
Technovation 38
International Journal of Research in Marketing 30
The Journal of Strategic Information Systems 28
Journal of Retailing 26
Business Horizons 26
Computers & Industrial Engineering 21
Tourism Management 21
3. Criterio de búsqueda: “customer relationship management” AND “balanced scorecard”
Referencias en revistas: 102 artículosReferencias en libros: 79 artículosOtras contribuciones: 3 artículos
Distribución por años: 2011 –in press- (5), 2010 (28), 2009 (9), 2008 (37), 2007 (31), 2006 (11), 2005 (14), 2004 (18), 2003 (16), 2002 (6), 2001 (3), 2000 (1), 1999 (2), 1993 (1)
Principales tópicos: supply chain (5), knowledge management (9), customer relationship (7), business intelligence (6), business process (6), intellectual capital (6), management accounting (6), performance measurement (6), information technology (5), relationship marketing (5), ERP (4), chain management (3), customer value (3), ERP system (3), information system (3), management control (3), performance measure (3), software (3), ERP implementation (2), human capital (2)
Título de las 20 principales revistas Número de referencias
Industrial Marketing Management 13
Expert Systems with Applications 11
The Profit Impact of Business Intelligence (libro) 7
Total Supply Chain Management 7
Management Accounting Research 6
International Journal of Accounting Information 5
Journal of Business Research 5
Business Horizons 4
European Management Journal 4
Handbooks of Management Accounting Research 4
International Journal of Information Management 4
International Journal of Production Economics 4
23
The Journal of Strategic Information Systems 4
Knowledge Management 4
Accounting, Organizations and Society 3
Business Process Change 3
Computer in Industry 3
Encyclopedia of Information Systems (libro) 3
Information & Management 3
Total Operations Solutions 3
4. Criterio de búsqueda: “customer relationship management” AND “measurement” AND “performance” AND “balanced scorecard”
Referencias en revistas: 88 artículosReferencias en libros: 61 artículosOtras contribuciones: 1 artículos
Distribución por años: 2011 –in press- (10), 2010 (18), 2009 (8), 2008 (34), 2007 (26), 2006 (8), 2005 (10), 2004 (14), 2003 (12), 2002 (5), 2001 (2), 1999 (2), 1993 (1)
Principales tópicos: Supply chain (14), customer relationship (6), performance measurement (6), business process (5), knowledge management (5), management accounting (5), intellectual capital (4), relationship marketing (4), business intelligence (3), chain management (3), ERP (3), information technology (3), performance measure (3), software (3), CRM implementation (2), CMR performance (2), CMR process (2), customer satisfaction (2), foucault (2), product development (2)
Título de las 20 principales revistas Número de referencias
Industrial Marketing Management 12
Expert Systems with Applications 9
Total Supply Chain Management 6
International Journal of Accounting Information 5
Journal of Business Research 5
Management Accounting Research 5
European Management Journal 4
Accounting, Organizations and Society 4
Business Horizons 3
Business Process Change 3
Computers in Industry 3
Handbooks of Management Accounting Research 3
Information & Management 3
International Journal of Production Economics 3
The Journal of Strategic Information Systems 3
Knowledge Management 3
The Profit Impact of Business Intelligence (libro) 3
Total Operations Solutions 3
Critical Perspectives on Accounting 2
24
Anexo II. Relación de artículos completos revisados en el metaanálisis
a) Artículos de investiqación
Ahlström P., Nordin F. (2006), Problems of establishing service supply relationships: Evidence from a high-tech manufacturing company. Journal of Purchasing & Supply Chain Management 12, 75-89.
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Anexo III. Tabla de principales referencias por tópicos analizados
Definición de CRM Knox et al (2003b), Campbell (2003), Chalmeta (2006), Knox et al. (2003c), Finnegan and Currie (2010), Know et al (2003d) Mendoza et al. (2007), Payne and Frow (2004), Zablah et al. (2004), Chang et al (2009), Kellen (2002), Keramati et al (2010:2), Kim et al. (2003:5); Wang et al (2009: 4); Stephanou et al. (2003: 1); Ngai et al. (2009: 2592), Richards and Jones (2008: 120); Ryals (2001: 2); Rygielski (2002: 9).
Fases de CRM Knox et al (2003b), Chalmeta (2006), Finnegan and Currie (2010), Knox et al (2003d), Mendoza et al (2007), Payne and Frow (2004), Zablah et al (2004: 481); Stephanou et al (2003:3), Kellen (2002: 6).
Importancia de la medición del CRM
Knox et al (2003b: 35), Chalmeta (2006), Knox et al (2003c), Knox et al (2003d), Hendriks et al (2006: 66), Seggie et al (2007), Zablah et al (2004), Chang et al. (2009: 3), Hyvonen (2007: 344), Kellen (2002: 24), Keramati et al (2010: 1), Kim and Kim (2009: 477); Kim et al (2003: 5, 11), Lages et al. (2008: 686); Wang et al (2009:5); Stephanou et al (2003: 3); Walter et al (2001: 366); Alfaro and Ortiz (2004: 705); Richard and Jones (2008: 122); Ryals (2007: 823)
Factores que condicionan el éxito de las políticas CRM
Knox et al (2003b), Beckett et al (1998), Campbell (2003), Anderson et al (2007), Chalmeta (2006), Knox et al (2003c), Knox et al (2003a), Finnegan and Currie (2010), Knox et al (2003d), Hendriksen et al (2006: 80), Mendoza et al (2007), Zablah et al (2004), Cooper et al. (2008), Kellen (2002: 5,8,14), Kim and Kim (2009: 477), Kim et al (2003:2), Stephanou et al (2003), Nooteboom et al (1997); Nyaga et al (2009), Palmatier et al (2007), Paulraj et al (2008), Ryals (2001), Sheth (2003:2)
Tipos de políticas CRM Anderson et al (2007: 398), Knox et al (2003c), Payne and Frow (2004), Chang et al. (2009:2), Cooper et al (2008: 292), Kellen (2002: 4), Kim et al (2003), Stephanou et al (2003:3), Ngai et al (2009: 2594), Palmatier et al (2007)
Objetivos del CRM Richard y Jones (2008), Bharadwaj (2006), Anderson et al. (2007: 397), Chalmeta (2006), Hendriksen et al. (2006), Payne and Frow (2004: 534), Zablah et al. (2004), Chang et al. (2009), Cooper et al (2008: 292), Hyvonen (2007), Kellen (2002: 6, 9), Keramati et al (2010: 2), Kim and Kim (2009: 480), Kim et al. (2003: 6), Wang et al (2009), Stephanou et al (2003: 7), Carr et al. (1999: 12), Richard and Jones (2008: 123).
Balanced Scorecard (aportaciones teóricas)
Seggie et al (2007), Kellen (2002: 21, 27 ), Kim and Kim (2009), Kim et al (2003: 5,7,8), Wang et al (2009:6), Alfaro and Ortiz (2004, 71), Ryals (2001: 4)
Balanced Scorecard (indicadores)
Knox et al (2003b: 37), Chalmeta (2006), Finnegan and Currie (2010: 163, 164), Mendoza et al. (2007), Seggie et al (2007), Kellen (2002: 7, 9, 23), Kim and Kim (2009), Kim et al (2003), Lages et al. (2008), Lambert (2010), Moller (2003), Walter et al (2001), Alfaro and Ortiz (2004: 707), Ryals (2007).
Otras herramientas de medición del desempeño CRM
Beckett et al (1998), Anderson et al. (2007), Chalmeta (2006), Seggie et al (2007), Hyvonen (2007), Kellen (2002: 10-15), Kim et al (2003: 8), Stephanou et al (2003: 3), Nyaga et al (2009: 2593)
32
CRM y relaciones interorganizativas
Beckett et al. (1998: 77), Finnegan and Currie (2010: 175), Knox et al (2003d: 277)
Dificultades y problemas en el desarrollo del CRN
Chalmeta (2006: 1016), Knox et al (2003ª: 3-5, 9), Finnegan and Currie (2010: 153-155), Knox et al (2003d), Mendoza et al (2007: 914), Payne and Frow (2004: 532), Zablah et al (2004), Chang et al (2009: 1), Keramati et al (2010: 1), Kim and Kim (2009), Palmatier et al (2007), Piercy (2007: 857), Richard and Jones (2008: 120), Ryals (2001: 4), Ryals (2007: 823), Rygielski (2002: 2-3)
Identificación de metanálisis previos para el desarrollo del CRM
Wang et al. (2009: 7)Keramati el al. (2010)
33
Capítulo 2. Concepto y fases del CRM
1. El CRM en la gestión empresarial
1.1. Introducción al CRM
A medida que tanto la competitividad empresarial como el coste de adquirir nuevos clientes se
incrementa, la necesidad de construir y fomentar relaciones con los clientes adquiere mayor
importancia en el contexto empresarial actual. En un entorno tan competitivo y turbulento, la
gestión de las relaciones con los clientes como generador de ventajas competitivas de
importancia estratégica (Mckenna, 1993; Kellen, 2002; Ryals, 2005) se convierte en un aspecto
clave en la gestión empresarial. Así, en la actualidad las empresas buscan desarrollar
relaciones profundas, cercanas y duraderas con sus clientes ya que es más rentable mantener
y satisfacer a los clientes actuales que gestionar un portfolio de clientes que cambia
constantemente (Reinartz y Kumar, 2003; Ross, 2005; Llamas-Alonso et al. 2009), lo cual se
traduce en una mejora de los resultados de la empresa (Boulding et al., 2005).
Como señala Grönroos (2000), esta tendencia hacia una estrategia relacional es consecuencia
de algunos cambios paradigmáticos en el ámbito de los negocios durante las últimas décadas.
Entre los mismos, cabe señalar: la transición desde un enfoque en el producto, marketing de
transacciones, comunicación unidireccional, adquisición de clientes (marketing ofensivo) y
cuota de mercado hacia un enfoque en el cliente, marketing de relaciones, comunicación
bidireccional, retención de clientes (marketing defensivo) y cuota de cliente. En este escenario
altamente competitivo surge el Customer Relationship Management -en adelante CRM- como
una filosofía empresarial que combina estrategia y tecnología, incrementando el conocimiento
sobre los clientes y estableciendo una comunicación bidireccional entre ellos y las empresas.
Esto tiene como resultado la creación de lazos empresa-cliente que pueden generar un
conocimiento muy valioso lo cual se traduce en una mejora de la eficiencia, eficacia y
rentabilidad de los procesos empresariales, permitiendo incrementar el valor tanto para los
34
clientes finales como para la compañía (Wayland y Cole, 1997; Grönroos, 2000) y obtener
elevados niveles de satisfacción del cliente (Thakur y Summey, 2005; Thakur et al., 2006). En la
Figura 1 se muestran los principales aspectos que han impulsado el protagonismo de la
filosofía empresarial que subyace tras las siglas CRM enfatizando un aspecto clave, la relación
simbiótica entre empresa y clientes, en la medida en que dicha estrategia incrementa el valor
para ambas partes.
Figura 1. Elementos impulsores y objetivos de la estrategia CRM
Fuente: Elaboración propia
La importancia del CRM ha sido puesta de manifiesto por numerosos autores (Riemer et al.
2002: 600; Hippner, 2005: 131) quienes consideran que el CRM se ha convertido en un
importante campo para la investigación, particularmente dentro del ámbito del Marketing, la
empresa y los sistemas de información. Jain (2005) ha indicado que una compañía debe ser
capaz de hacer un seguimiento constante para detectar cambios en las necesidades de sus
clientes y adaptar la estrategia empresarial de acuerdo con dichos cambios, con el objetivo de
competir con éxito en el dinámico y competitivo contexto actual. En un número especial del
Journal of Marketing dedicado a los “Aspectos y direcciones fundamentales para el marketing”
Srivastava, et al., (1999) señalan que “el proceso CRM es uno de los tres aspectos clave en los
procesos desarrollados por las empresas, atribuyéndole las funciones de identificar a los
consumidores, crear conocimiento, construir relaciones con los clientes y modelar sus
percepciones sobre la organización y sus productos”. Por otro lado, Brown (2000, p. xi)
considera que “la gestión de las relaciones con los clientes está revolucionando el marketing y
redefiniendo los modelos empresariales”. En esta misma línea Greenberg (2001: 6)
refiriéndose al CRM, señala que “estamos al borde de la más significativa transformación en el
ámbito de los negocios”. Lambert (2010) argumenta que el CRM se convertido en un proceso
crítico como resultado de las presiones competitivas, la necesidad de conseguir una eficiencia
en costes para ser un proveedor “low cost” pero de calidad superior, el reconocimiento de que
los clientes no son homogéneos en términos de rentabilidad y el hecho de que la retención de
clientes pueda afectar significativamente a los beneficios. Otro indicativo de la estrategia CRM
como una parte importante de la nueva lógica empresarial (Day, 2004) es el importante
35
CRM
Products> customersTransactions> relationshipsOffensivemk> defensivemk
Marketshare > share ofcustomer
DRIVERS
PURPOSE
Valueforcustomers
Valueforshareholders
Enhancecustomerrelationships
ENTORNOACTUAL
CRM
Productos > clientesTransacciones > relaciones
Mk ofensivo > Mk defensivoCuota de mercado >Cuota de cliente
Impulsores
Objetivo
Valor para clientes
Relaciones con losclientes
Valor para accionistas
CRM
Products> customersTransactions> relationshipsOffensivemk> defensivemk
Marketshare > share ofcustomer
DRIVERS
PURPOSE
Valueforcustomers
Valueforshareholders
Enhancecustomerrelationships
ENTORNOACTUAL
CRM
Productos > clientesTransacciones > relaciones
Mk ofensivo > Mk defensivoCuota de mercado >Cuota de cliente
Impulsores
Objetivo
Valor para clientes
Relaciones con losclientes
Valor para accionistas
número de ediciones especiales en distintas revistas académicas dedicadas a esta materia.
Sirvan como ejemplos, el número del Journal of Marketing publicado en 2005 dedicado a CRM
o del International Journal of e-Business Research en 2007.
1.2. Conceptualización
A pesar de que la estrategia CRM ha sido el núcleo de numerosos artículos, congresos y
seminarios, hay una sorprendente carencia de investigación empírica sobre esta materia
(Plakoyiannaki y Tzokas, 2001; Winer, 2001; Ang y Buttle, 2002; Kim et al., 2003). Existe una
plétora de definiciones en relación a la filosofía CRM, sin embargo, como señalan Ling y Yen
(2001), Ngai (2005), Payne y Frow (2006) y Paulissen et al. (2007), a pesar del amplio
reconocimiento de la importancia del CRM en el contexto empresarial no se ha llegado a un
consenso respecto a una definición que capte la esencia de estas siglas (ver Tabla 1) lo cual se
ha traducido en una visión fragmentada de la estrategia CRM que se ha erigido en una de las
principales barreras para la investigación académica y la práctica empresarial. Gneiser (2010)
apunta como razones subyacentes a esta falta de consenso el carácter interdisciplinar de la
investigación en CRM así como la variedad de perspectivas desde las que abordar esta línea de
investigación.
Tabla 1. Definiciones de CRM
AUTORES DEFINICIÓN ASPECTOS RELEVANTES
Grönroos (1990)
“CRM es un forma de establecer, mantener, incrementar y comercializar las relaciones con los clientes de forma que se alcancen los objetivos de ambas partes”
Las organizaciones necesitan establecer alianzas a largo plazo con los clientes que sean mutuamente beneficiosas
Shani y Chalasani (1992)
“CRM es un esfuerzo integrado para identificar, mantener y construir una red con clientes individuales y para fortalecer continuamente la red para el beneficio de ambas partes, a través de un contacto individualizado y que aporta valor añadido a lo largo del tiempo”
CRM pretende conseguir la lealtad de los mejores clientes mediante la oferta de productos y servicios que respondan a sus necesidades particulares
Handen (2000)
“CRM es el proceso de adquisición, retención e incremento de rentabilidad de los consumidores”
Las organizaciones necesitan comprender mejor los aspectos que condicionan la demanda de los consumidores y estar en posición de poder actuar rápidamente
Massey et al. (2001)
“CRM es la filosofía que trata de crear y mantener en el tiempo relaciones rentables con el cliente”
Las compañías necesitan conocer cómo evolucionan las necesidades de los clientes a lo largo del tiempo
Greenberg (2001)
“CRM es el compromiso por parte de la empresa en situar la experiencia del cliente como una de sus prioridades y asegurar el establecimiento de relaciones satisfactorias con el cliente mediante el desarrollo de sistemas, procesos y uso de información”
El consumidor acumula experiencia a través de una serie de interacciones. El objetivo del CRM es incrementar el efecto acumulativo y así fidelizar al cliente.
36
Croteau y Li (2003)
“CRM es una estrategia de negocio orientada hacia el consumidor cuyo objetivo es incrementar la satisfacción y la lealtad del cliente ofreciéndole una respuesta y un servicio personalizado”
CRM permite a la empresa adaptar sus productos y servicios a las preferencias del consumidor.
Payne y Frow (2004)
“CRM es un enfoque empresarial que busca crear, desarrollar y mejorar las relaciones con clientes cuidadosamente seleccionados para maximizar el valor del cliente, la rentabilidad de la empresa y, por tanto, el valor para el accionista”
Enfoque win-win, beneficioso para la empresa, clientes y accionistas
Sin, et al., (2005)
“CRM es una estrategia y proceso desarrollado por la organización basados en la identificación y retención de clientes valiosos a través de la construcción de relaciones a largo plazo”
Las organizaciones necesitan orientarse hacia el consumidor como medio para construir y mantener relaciones a largo plazo.
Mendoza et al. (2006)
“CRM es una estrategia de negocio que incluye marketing, operaciones, ventas, servicio al cliente, recursos humanos, I+D y finanzas así como tecnologías de la información e Internet para maximizar la rentabilidad de las interacciones con clientes. Para los clientes CRM ofrece personalización, simplicidad y conveniencia para realizar transacciones independientemente del canal usado en la interacción”
Estrategia de negocio holística que utilizando como base las tecnologías de la información facilita la interacción y relación con los clientes.
Llamas et al. (2009)
“CRM combina una orientación estratégica hacia el cliente con aplicaciones basadas en tecnología con el objetivo de servir de soporte a los procesos de negocio e incrementar así el conocimiento del cliente, mediante la adaptación personalizada a las demandas de los clientes, consiguiendo relaciones con los clientes fuertes, cercanas, dinámicas e interactivas y un continuo alineamiento con ellos”
A través de una estrategia que implica a la totalidad de la compañía se consigue una adaptación continua a las cambios que experimentan los clientes, con lo cual la empresa evoluciona al mismo ritmo y de la misma forma que lo hace el mercado.
Fuente: Elaboración propia
Keller (2002) señala que se puede distinguir una taxonomía de definiciones de CRM en torno a
tres conceptos: (1) Definiciones centradas en la tecnología; (2) centradas en el ciclo de vida del
cliente; (3) centradas en la estrategia. Las definiciones que utilizan la tecnología como eje
central enfatizan la necesidad de las empresas de posicionar su producto y limitan el enfoque
CRM igualándolo a tecnología. Cuando el énfasis está en el ciclo de vida del cliente y no en el
producto, la definición de CRM se centra en esta estrategia como facilitadora de la interacción
con el cliente en cada una de las fases de su ciclo de vida, es decir, en la fases de atracción,
transacciones, servicio y soporte y desarrollo del cliente. Finalmente, las definiciones que se
centran en la estrategia describen el CRM como una técnica para competir con éxito en el
mercado y desarrollar valor para el accionista.
En la misma línea, Payne y Frow (2005) analizaron un amplio rango de definiciones y
descripciones de CRM procedentes de distintas fuentes lo que les permitió categorizar dichas
definiciones en base a tres perspectivas diferentes: énfasis en las tecnologías de la información
37
(visión limitada y enfoque táctico); doble enfoque cliente y tecnologías de la información; y,
orientación hacia el cliente (aproximación holística y estratégica).
En una extensiva revisión de la literatura sobre el tema que incluía no solamente literatura
académica, sino también sitios web especializados en CRM así como proveedores de software
y consultoras, Zablah et al. (2004) llegaron a la conclusión de que CRM puede ser
conceptualizado, implícita o explícitamente como (1) un proceso (entre otros, Galbreath y
Rogers, 1999; Srivastava, Shervani, y Fahey, 1999; Gronroos, 2000; Day y Van den Bulte, 2002;
Plakoyiannaki y Tzokas, 2002; European Centre for Customer Strategies, 2003; Reinartz et al.,
2003); (2) una estrategia (entre otros, Kracklauer, Passenheim y Seifert, 2001; Verhoef y
Donkers, 2001; Destination CRM, 2002; Tan, Yen, y Fang, 2002; Adenbajo, 2003; CRM Guru,
2003; Croteau y Li, 2003; Deck, 2003; IT Director.com, 2003); (3) una filosofía (entre otros,
Fairhurst, 2001; Hasan, 2003; Piccoli, O’Connor, Capaccioli, y Alvarez, 2003); (4) una capacidad
(entre otros, Peppers, Rogers y Dorf, 1999; ITtoolbox.com, 2003); y/o (5) una herramienta
tecnológica (entre otros, Shoemaker, 2001; Gefen y Ridings, 2002).
Siguiendo una enfoque similar, Lawson-Body y Limayem (2004) encontraron seis componentes
fundamentales tras el concepto de CRM: (1) búsqueda y selección de clientes valiosos; (2)
relaciones con clientes; (3) gestión interactiva; (4) comprensión de las expectativas de los
clientes; (5) relaciones con empleados, proveedores y distribuidores; (6) y personalización.
Por lo que respecta a los elementos comunes en las definiciones, se evidencia un consenso
respecto a la orientación estratégica hacia las relaciones, enfatizando la necesidad de tener un
enfoque de Marketing más interactivo y personalizado. Este enfoque considera a los clientes
como elementos centrales en torno a los cuales diseñar las acciones requeridas con el objetivo
de favorecer relaciones a largo plazo (Czepiel, 1990; Grönroos, 2000; Tatikonda y Stock, 2003;
Chen y Popovich, 2003; Gummesson, 2004; Sin et al., 2005; Osarenkhoe, 2006; Teo et al.,
2006). No obstante, la adopción de este enfoque implica un gran reto para las empresas ya
que ello conlleva una nueva forma de concebir las actividades de Marketing alineando
continuamente toda la organización en torno al cliente que se convierte en el eje central
(Grönroos, 2000).
Esta sobreabundancia de definiciones, variedad de enfoques y falta de consenso dificulta la
comprensión del rol de cada una de las áreas funcionales de la organización bajo el enfoque
CRM (Ramsey, 2003). A principios de la década de los 90, CRM era sinónimo de inversión en
software y tecnología (Reinartz et al., 2004). Sin embargo, en la actualidad prima un enfoque
holístico, integrando a todas las áreas funcionales de la empresa para conocer en profundidad
a los clientes y gestionar las relaciones con ellos (Chen y Popovich, 2003; Sin et al., 2005). La
estrategia CRM debe formar parte de una cultura organizativa en la que prime una orientación
hacia el cliente, haciendo uso de un amplio rango de procesos, herramientas y tecnologías que
permitan incrementar el conocimiento que del cliente tiene la compañía y fortalecer las
relaciones que con ellos establece.
1.3. Beneficios derivados de una estrategia CRM
La estrategia CRM puede ser considerada como una evolución del marketing de relaciones.
Desde una perspectiva relacional, las empresas utilizan distintas estrategias para identificar a
los clientes individuales, construir sólidas relaciones con ellos, facilitar la venta cruzada (cross-
selling) y la venta inducida (up-selling) generando valor para ambos, empresa y cliente (Yim y
38
Kannan, 1999). Sin embargo, los programas CRM no sólo ayudan a los directivos de marketing
a capturar información sobre el comportamiento de los consumidores y su valor, sino que
también fomentan la construcción de relaciones duraderas con empleados y accionistas (Kohli
et al., 2001).
Tomando como punto de partida la investigación llevada a cabo por Reinartz et al. (2003,
2004), Ross (2005), y Sin et al, (2005), entre otros, es posible establecer una clasificación de los
beneficios que las empresas obtienen derivados de una estrategia CRM (ver Tabla 2). Uno de
estos beneficios es el conocimiento del cliente que la compañía adquiere, lo cual facilita la
segmentación y detección de los clientes más rentables, la identificación de productos y
servicios que encajan con las demandas de los clientes individuales y el diseño de iniciativas y
comunicaciones personales con el objetivo de fomentar la fidelización de los clientes (Kellen,
2002). Otro beneficio es el alto grado de coordinación interfuncional que la estrategia CRM
consigue, lo cual favorece la transmisión de información útil sobre el producto, los contactos
con clientes previos y el historial de compra y hace posible que el cliente incremente su
confianza y compromiso con la organización (Sorensen y Lundh-Snis, 2001).
Tabla 2. Beneficios de una estrategia CRM
ÁMBITO DESCRIPCION
FiNANCIERO
Incremento en las ventas
Incremento de beneficios por departamentos
Reducción de costes de desarrollo
Reducción del riesgo financiero
Incremento de la cuota de mercado
Incremento del margen de beneficio
CLIENTE
Incremento del conocimiento del cliente
Incremento de la interacción con clientes
Incremento de la calidad percibidida por el cliente
Incremento de la aceptación del cliente
Incremento de la satisfacción del cliente
Infcremento de la confianza del cliente
Incremento del compromiso del cliente
Incremento del grado de lealtad del cliente
Incremento del porcentaje de nuevos clientes
Incremento de la tasa de retención de clientes
Incremento del grado de implicación del cliente
PRODUCTO/SERVICIO
Incrementación de la adaptación producto/servicio-cliente
Incremento del conocimiento del binomio producto/servicio-cliente
Incremento del conocimiento sobre la preferencia de productos/servicios de cada cliente
Incremento de la superioridad de los productos/servicios
Incremento de la lealtad del cliente al producto/servicio
Incremento de la tasa de éxito de nuevos productos/servicios
PROCESOS
Reducción del coste de los procesos
Incremento de la velocidad de los procesos
Incremento de la eficiencia en procesos
Incremento de la flexibilidad de los procesos
Incremento de la calidad de los procesos
Incremento de la información de que disponen los empleados
Incremento de la disponibilidad de recursos tecnológicos, humanos y económicos
Incremento del ajuste procesos-clientes
Incremento del co-desarrollo de procesos con clientes
ESTRATEGIA
Desarrollo del conocimiento del mercado
Mejora de la posición competitiva de la empresa en el mercado
Mejora de la capacidad de reacción de la empresa ante acciones de la competencia
Desarrollo de competencias diferenciadoras
Desarrollo de una fuerte equidad de marca
39
MARKETING
Incremento de la eficiencia y eficacia de las actividades de marketing
Incremento de la calidad de ejecución de las actividades de marketing
Incremento de la efectiviad de las estrategias de comunicación y distribución
Incremento del soporte por parte de intermediarios
SOCIAL Desarrollo de una sólida reputación de la empresa (responsabilidad social y ecológica)
Desarrollo de una sólida imagen corporativa
Desarrollo de una sólida relación con otros agentes
Fuente: Elaboración propia
2. Implementación de una estrategia CRM
2.1. Fases del CRM
El enfoque CRM es simple de entender pero difícil de implementar con éxito y aún más
complejo es evaluar el impacto de su implementación (Kellen, 2002). El impulso que las TIC
han ofrecido a la gestión de las relaciones ha incrementado sobremanera la complejidad del
proceso: (1) elevando el número de personas, organizaciones y relaciones implicadas (en lo
que Gummesson (2004) denomina redes de relaciones); (2) ampliando el número de canales
de comunicación empresa-cliente existentes; (3) permitiendo que la empresa disponga de una
importante cantidad de datos de clientes que han de ser integrados y gestionados de una
forma holística con el fin de convertirlos en información útil en el proceso de toma de
decisiones.
Al igual que ocurre con la definición de CRM tampoco existe unanimidad en cuanto al modelo
a seguir en el proceso de implementación de una estrategia CRM (Mendoza et al., 2006).
Distintos autores proponen distintas fases como parte de este proceso. Así, Peppers et al.
(2000) proponen un proceso a seguir que comienza con la identificación de los clientes a
retener, continúa con la diferenciación o segmentación de los mismos y la interacción con
cada uno de ellos para finalizar con la personalización de la oferta, el servicio y la
comunicación. Con una visión más amplia, el CRM Institute (2000) propone un proceso de
implementación de la estrategia CRM que consta de ocho fases:
1. Crear una cultura corporativa que tenga como objetivo moverse hacia una orientación al
cliente y que promueva el aprendizaje y la innovación. De hecho, la cultura de empresa
enfocada al cliente es uno de los principales determinantes del éxito de una estrategia CRM
y también uno de los más importantes retos.
2. Identificar el valor del cliente como un componente clave de la estrategia corporativa y del
proceso de planificación. En el contexto del CRM, los objetivos de la empresa giran en torno
a la satisfacción del cliente, del empleado y del accionista, la construcción de relaciones
mutuamente beneficiosas.
3. Recopilar datos de clientes de cuyo análisis se deriva un conocimiento profundo de los
mismos.
4. Integrar la información procedente de distintos puntos de contacto con el cliente y ponerla
a disposición de los usuarios.
40
5. Desarrollar segmentos de mercado bien definidos y carteras de clientes. Para ello, se utilizan
sofisticadas técnicas de segmentación (basadas en análisis estadísticos) y se agrupan los
clientes en función de su valor para la empresa.
6. Definir, desarrollar y entregar una propuesta de valor. El conocimiento profundo del cliente
que se ha logrado debe traducirse en una mejora en la oferta de productos y servicios y en
un tratamiento personal y diferenciado de los clientes.
7. Utilizar la gestión de campañas y de canales como parte de la propuesta de valor añadido.
Debe existir un flujo de información de doble vía, un diálogo donde al cliente le llegue
solamente la información adecuada a sus características en forma de mensajes
personalizados.
8. Medir los resultados de la puesta en marcha de la estrategia CRM.
Esta visión holística y interfuncional es defendida por autores como Payne y Frow (2005).
Estos autores proponen una estructura que implica a todas las áreas funcionales de la empresa
en la implementación de la estrategia CRM a través de cinco procesos: desarrollo de
estrategias, creación de valor, integración de canales y medios, gestión de la información y
evaluación de resultados, todo ello con el objetivo final de fomentar una orientación al cliente
(Figura 2).
Figura 2: CRM, una actividad cross-funcional
Fuente: Payne y Frow (2005)
41
Según estos autores la implementación de una estrategia CRM se inicia con una revisión de la
estrategia de la organización y concluye con una evaluación de los resultados empresariales y
del valor que se ha creado para los accionistas. La idea que subyace tras el proceso de creación
de valor es que la ventaja competitiva se apoya en la creación de valor tanto para el cliente
como para la empresa, valor que se convierte en un elemento clave en cualquier relación. El
diseño y la implementación de un sistema de gestión de la información para integrar la
información procedente de distintos canales, puntos de contacto con el cliente y medios es
fundamental. La organización del conocimiento del cliente forma parte esencial del proceso de
implementación de una estrategia CRM (Tzokas y Saren, 1997; Argyres, 1999). A través de la
recopilación, gestión y difusión de información relativa a clientes, la empresa obtendrá
conocimiento sobre las características y comportamiento de cada cliente así como de las
acciones orientadas a los mismos (Jaworski y Kolhi, 1993). El sistema de información gestiona,
de forma automática y descentralizada, todos los contactos entre los miembros de la
organización, facilitando la diseminación de información útil (Sorensen y Lundh-Snis, 2001). Un
alto nivel de integración entre los agentes y los procesos implicados en la estrategia CRM hace
más fácil y eficiente establecer relaciones entre la empresa y sus clientes, favoreciendo la
transferencia de información y conocimiento como también el desarrollo de un
comportamiento cooperativo dentro de la empresa (Kahn, 2001).
Si bien es cierto que no existe unanimidad a la hora de plantear las distintas fases que
integrarían el proceso de implementación de una estrategia, sí existe un elevado número de
autores que propone la necesidad de establecer una fase de medición de resultados
(“performance measurement”) en el proceso de implementación de una estrategia CRM
(Srivastava et al., 1999; Payne, 2000; Woodcock, 2000; Plakoyiannaki y Tzokas, 2001; Winer,
2001). Sin embargo, no existe consenso respecto al modelo de medición que debería ser
aplicado teniendo que en cuenta la diversidad de escenarios tanto off-line como on-line en los
que las empresas se encuentran presentes.
2.2. Factores clave en la implementación de una estrategia CRM
La implementación exitosa de una estrategia CRM ha demostrado ser todo un reto. Srinivasan
y Moorman (2005) afirman que elevadas inversiones en sistemas CRM no han cumplido las
expectativas. La divergencia entre los resultados obtenidos y esperados se deriva,
posiblemente, de la existencia de factores internos y externos que determinan la efectividad y
eficiencia de la forma en que las soluciones CRM son implementadas y que imponen límites
sobre el grado de éxito que una estrategia CRM puede alcanzar.
La adopcion de una estrategia CRM demanda cambios a nivel corporativo, estratégico y
táctico. Implica asumir una nueva orientación estratégica y de Marketing, el desarrollo de
nuevas estructuras y procesos más flexibles y eficientes, con un alto nivel de integración entre
todos los agentes implicados y para quienes el conocimiento es al mismo tiempo un input y un
output (Song et al., 1997; Vorhies et al., 1999; Grönroos, 2000; Phua y Rowlinson, 2004).
También conlleva iniciar un conjunto de procesos y funcionalidades técnicas y,
consecuentemente, una inversión en tecnología, un cambio organizacional, y cambios
referentes a los recursos humanos y a la adquisición y creación de conocimiento. (Tzokas y
Saren, 1997). Thusy y Morris (2004) destacan la necesidad de tales cambios y argumentan que
la adopción de todos los mismos tiene un impacto radical en la empresa.
42
Una revisión exhaustiva de la literatura permite identificar los factores claves de éxito en una
estrategia CRM. La identificación de estos factores ha sido el eje alrededor del cual han girado
numerosas investigaciones. Algunos de estos factores son estratégicos (como los sugeridos
por Curry y Curry, 2000 y Strauss y Frost, 2001), mientras que otros son tácticos (como los
propuestos por Greenberg, 2001 y Kohli et al. 2001). Autores como Bohling et al. (2006),
Lindgreen et al. (2006) y Mendoza et al. (2006) han adoptado un enfoque holístico a la hora de
plantear modelos que incluyan los aspectos clave en una estrategia CRM. En este sentido,
Mendoza et al. (2006) diseñaron un modelo que incluía trece factores críticos de éxito
correspondientes a tres aspectos clave: recursos humanos, procesos y tecnología como guía
para las empresas en la implementación y diagnosis de una estrategia CRM. Dichos factores
críticos son:
(1) Garantía del compromiso y participación de los ejecutivos senior de la compañía en el
proyecto CRM.
(2) Creación de un equipo multidisciplinar responsable de la implementación del proyecto
CRM.
(3) Definición de los objetivos a alcanzar con la implementación del proyecto CRM.
(4) Integración de diferentes áreas de la compañía para conseguir los objetivos generales del
CRM de la compañía y de cada una de las áreas.
(5) Publicación de los objetivos, beneficios e implicaciones del proyecto para todo el personal.
(6) Garantizar el compromiso de los empleados con la estrategia CRM.
(7) Manejar información clave de los clientes de la compañía.
(8) Proporcionar un servicio al cliente pre-venta y post-venta independiente de los medios que
el cliente utiliza para comunicarse con la empresa.
(9) Automatización de los procesos de ventas de la empresa.
(10) Automatización de las actividades y manejo de la información de marketing de la
empresa.
(11) Implementación de mecanismos para apoyar la gestión operacional.
(12) Desarrollo de canales de comunicación con clientes adecuados.
(13) Integración de los Sistemas de Información para conseguir consistencia y disponibilidad de
información relacionada con los clientes de la empresa.
Una vez que la empresa ha identificado y gestionado estos factores, la probabilidad de éxito
en la implementación de un programa CRM se incrementará (Helfert y Vith, 1999; Grönroos,
2000; Handen, 2000; Croteau y Li, 2003; Kim et al., 2003; Payne y Frow, 2005).
Actualmente, uno de los principales retos en CRM es gestionar la información de forma
integral (no en silos), usándola de una forma dinámica, eficiente e interactiva de forma que
permita proporcionar a los clientes un tratamiento personalizado. Más concretamente, Payne
y Frow (2005: 168) sostienen que la filosofía CRM requiere una integración cross-funcional de
procesos, personas, operaciones y capacidades de marketing utilizando como soporte las
tecnologías de la información y la comunicación. Así, el fallo de muchas iniciativas CRM puede
ser atribuido al hecho de que, en ocasiones, los proyectos CRM son considerados como
43
proyectos puramente tecnológicos (Da Silva y Rahimi, 2007: 4). Si bien la tecnología juega un
papel clave en el desarrollo de las iniciativas CRM (Jayachandran et al., 2005), y la implantación
de sistemas CRM es inherente al desarrollo de la estrategia CRM (Doherty y Lockett, 2007) se
requiere un enfoque más amplio e integral, integrando los distintos procesos de negocio con
un enfoque hacia el cliente (Gneiser, 2010).
Sin embargo, muchas empresas no consiguen acometer estos retos (Zablah et al., 2004) con el
riesgo de que la implementación de una estrategia CRM ineficiente no sólo no tenga retornos
positivos sino que incluso pueda llegar a dañar las relaciones con los clientes (Rugby et al.,
2002).
Con el objetivo de mejorar los resultados derivados de la implementación de una estrategia
CRM, autores como Woodcock (2000) y Grabner-Kraeuter y Moedritscher (2002) y consultoras
como Gartner (2001) y Meta Group (2002) señalan que especificar de forma clara los objetivos
y disponer de indicadores que permitan medir su grado de consecución de una forma
dinámica, incrementa la posibilidad de éxito de este tipo de proyectos. En esta línea, una de las
prioridades de investigación es el desarrollo de métricas que permitan a los gestores de
marketing determinar en qué medida los programas CRM están funcionando (Winer, 2001).
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52
Capítulo 3. Medición del rendimiento de
las políticas CRM. Una propuesta de
Cuadro de Mando Integral
1. La medición y control del rendimiento en las relaciones con clientes
(CRM)
1.1. Relevancia de la medición del rendimiento del CRM
La medición del rendimiento de las distintas políticas empresariales constituye un elemento
clave para su competitividad. Como señala Kellen (2002), “para gestionar eficazmente, debe
medirse”. De esta forma, el establecimiento de medidas de rendimiento permite conseguir
distintos objetivos de gestión (Brewton, 2002; Kim et al., 2003):
- La medición permite eliminar la ambigüedad que genera el establecimiento de
objetivos estratégicos por parte de la alta dirección, permitiendo a los gestores
comprender qué se pretende conseguir desde un punto de vista operativo.
- La medición facilita la comunicación entre todos los niveles de la organización,
proporcionando información acerca de qué se quiere conseguir y cómo se quiere
conseguir.
- La medición permite evaluar de formar continua el cumplimiento de los objetivos
estratégicos de la empresa.
- La medición permite incrementar la rentabilidad de la empresa.
No obstante, en el ámbito de las relaciones con clientes (CRM), las elevadas inversiones
realizadas en los últimos años en la adquisición de software y tecnología especializada no se
53
han visto traducidas en el desarrollo de modelos integrales que midan los beneficios
generados por estos sistemas (Wang et al, 2009), y ello a pesar de que la tasa de éxito de los
modelos CRM (inferior al 30%) apenas justifican el coste de su implementación (Kim and Kim,
2009; Lindgreen et al, 2006).
En los últimos, se ha desarrollado una preocupación creciente por desarrollar medidas de
evaluación del CRM que proporcionen a los gestores información acerca de cómo están
funcionando las políticas y programas implementados (Winer, 2001). Dado que la esencia del
CRM es cambiar la filosofía organizativa desde un enfoque centrado en el producto hacia un
enfoque centrado en el cliente, las medidas a desarrollar deberían incluir no sólo medidas
financieras tradicionales (beneficios, costes, ventas netas), sino también aspectos relacionados
con la satisfacción de los clientes, la gestión de los canales de venta, o la comprensión de las
necesidades y deseos de los consumidores (Kim et al., 2003).
1.2. Aproximaciones teóricas a la medición del CRM
La relevancia de la medición del desempeño alcanzado con las políticas CRM puede analizarse
desde distintas perspectivas teóricas (Kim and Kim, 2009), destacando particularmente la
Teoría Basada en los Recursos (resource-based theory), que se ha aplicado profusamente para
explicar la formación de capacidades organizativas en el ámbito del marketing, como base del
éxito de las políticas CRM (Golfetto and Gibbert, 2006). A partir de esta teoría, Melville et al.
(2004) establecen un modelo de medida del rendimiento que considera tanto el entorno
inmediato de la empresa (nivel de empresa) como el entorno competitivo inmediato (nivel de
industria) y el macro entorno de actuación (nivel país); en particular, dentro del nivel de
empresa, se señala que los distintos recursos y capacidades internas influyen en el nivel de
eficiencia de los procesos de negocio, afectando finalmente al beneficio total de la
organización. Otras propuestas teóricas que han abordado la medición del desempeño de
políticas CRM son la Service-Profit Chain (Heskett et al, 1994), la Structure-Conduct-Outcomes
(SMO) (Molm, 1990) y las propuestas basadas en el Cuadro de Mando Integral, analizadas a
continuación. En todos los casos, los modelos teóricos desarrollados presentan una serie de
puntos comunes, entre los que destacan una serie de criterios básicos y de fases sucesivas a
considerar en la construcción de los sistemas de medida.
1.2.1. Criterios básicos para la medición del rendimiento de las políticas CRM
A partir de la revisión de la literatura en la materia, Kim and Kim (2009) señalan los criterios
básicos que debería poseer un sistema de medición del rendimiento empresarial, en general,
y de las políticas CRM, en particular:
1. El sistema de medición debe incluir la perspectiva del cliente. Dado que el objetivo
final de toda estrategia de negocio es el cliente, su evaluación permite relacionar la
estrategia corporativa de la empresa con el desempeño organizativo.
2. El sistema de medición debe basarse en un modelo causal robusto desde el punto de
vista teórico, que permita identificar las causas del éxito o fracaso de las estrategias
implementadas.
3. El sistema de medición debe integrar distintas perspectivas de evaluación, para
garantizar una visión completa de los resultados obtenidos. De esta forma, es
54
necesario incluir indicadores financieros y no financieros, internos y externos,
cuantitativos y cualitativos, a largo y a corto plazo, absolutos y relativos, retrospectivos
y prospectivos (Seggie et al, 2007).
4. El sistema de medición debe incluir, junto con los beneficios derivados de las políticas
CRM, los antecedentes o factores condicionales que les afectan, permitiendo integrar
en el sistema de medida el sistema causal previamente comentado. Así, entre los
beneficios potenciales derivados del CRM se pueden destacan los siguientes (Jutla et
al, 2001; Kim et al, 2003): (i) incrementar la retención y lealtad de los clientes; (ii)
incrementar la rentabilidad de los clientes; (iii) crear valor para el cliente; (iv)
personalizar los productos y servicios ofertados a los clientes; y (iv) disminuir los
procesos relacionados con los clientes, incrementando la calidad de los distintos
productos y servicios. Y entre los factores condicionales se pueden citar la satisfacción
de los empleados o los sistemas de retribución (Ghalayini y Noble, 1996).
5. El sistema de medición debe prestar especial atención a los indicadores cualitativos y
de carácter subjetivo (p.e. satisfacción del cliente y de los trabajadores) que, si bien
son más complejos de medir, constituyen la clave del éxito de la estrategia
implementada.
1.2.2. Fases a seguir en la medición del rendimiento de las políticas CRM
El establecimiento de un modelo de evaluación del CRM debe ser un proceso iterativo que
evalúe la efectividad de las distintas políticas de gestión de las relaciones con clientes y se
retroalimente para conseguir procesos de mejora continua. Así, Kim et al. (2003) proponen un
esquema de medición integrado por cinco etapas, como sigue (Figura 1):
1. Determinar la misión y objetivos del CRM.
2. Establecer la estrategia CRM, señalando los principales aspectos estratégicos.
3. Analizar las relaciones causa-efecto entre las actividades CRM y los objetivos de
negocio de la empresa (maximización de beneficios).
4. Establecer las actividades prioritarias a realizar, las perspectivas estratégicas a
desarrollar y los indicadores concretos a establecer para conseguir alcanzar los
objetivos establecidos y maximizar los resultados (fase operativa).
5. Evaluar la eficacia de las políticas CRM, obteniendo información que permita redefinir
y mejorar la estrategia CRM de forma continuada.
55
Figura 1. Modelo de evaluación del CRM
Determinar los objetivos del CRM
Establecer la estrategia CRM
Analizar relaciones causa-efecto
Decidir las perspectivas y medidas de
evaluación
Establecer la estrategia CRM
Satisfacción del
cliente(retención y adquisición
de clientes)
Evaluación centrada en el cliente
Valor del cliente
(valor a lo largo de la
vida y lealtad)
Interacción con el
cliente
(gestión de canales de
venta y excelencia
operativa)
Conocimiento del
cliente
(segmentación y
comprensión de los
clientes)
Misión y objetivos
Factores estratégicos
Esquemas de
evaluación
Métodos de
evaluación
Resultados de la
evluación
Fuente: Adaptado de Kim et al. (2003)
Posteriormente, Kim y Kim (2009) amplían y desarrollan el modelo anterior, estableciendo un
proceso riguroso de construcción del sistema de medida (en este caso, un Cuadro de Mando
Integral), organizado en las siguientes fases (Figura 2):
1. Construcción de un mapa causal teórico, basado en la literatura en la materia, que
permita identificar los factores que afectan al desempeño CRM.
2. Obtención de un mapa jerárquico explicativo del éxito de las políticas CRM desde una
perspectiva práctica. A partir de la realización de entrevistas con directivos de
marketing de empresas, los autores establecieron un mapa jerárquico explicativo de
las relaciones entre los distintos factores causales.
3. Integración de los modelos teórico y práctico. A partir de los dos modelos anteriores,
los autores construyen un sistema final de medición integrado, incluyendo tanto los
factores causales identificados como las relaciones entre las variables.
4. Desarrollo de instrumentos de medida. Para los distintos factores identificados se
elaboraron instrumentos de medida cualitativos (encuestas) e indicadores
cuantitativos que permitiesen medir de forma objetiva los antecedentes y resultados
de las políticas CRM.
5. Priorización de factores clave. Mediante la aplicación de análisis factorial jerárquico,
los factores previos fueron simplificados y sintetizados en cuatro grandes dimensiones
de rendimiento CRM, vinculadas con la infraestructura, procesos de negocio, la
perspectiva del cliente y el desempeño organizativo de la empresa (resultados).
56
Figura 2. Fases a seguir en la evaluación del CRM
Fases Resultados
Desarrollo individual Desarrollo con terceros
Revisión de la literatura Mapa causal teórico
Entrevistas con expertos
Análisis de
contenido
Jerarquía práctica sobre el éxito
de las políticas CRM
Integración de ambos modelos Modelo integrado
Definición de indicadores Cuadro de Mando Integral CRM
Análisis de la viabilidad de las
medidas
Comparación por partes
Análisis factorial jerárquico Importancia ponderada de las
distintas medidas
Fuente: Adaptado de Kim y Kim (2009: 479).
1.2. Instrumentos de medida y control del CRM
A pesar de la importación de la medición del rendimiento de las políticas CRM, el número de
referencias en la literatura que analiza este tópico es muy limitado (Kim y Kim, 2009).
Tradicionalmente, los sistemas de evaluación de las políticas de marketing vinculadas con las
relaciones con clientes se han basado en medidas financieras y contables, centrados en
variables clave como el beneficio, el crecimiento o la rentabilidad; entre las medidas más
utilizadas han destacado variantes del valor neto actual (net present value –NPV-), rentabilidad
de la inversión (return on investment –ROI-) y tasa interna de rentabilidad (internal rate of
return – IRR-). Entre las principales ventajas de estas medidas destaca su capacidad para
sintetizar el éxito o fracaso de las acciones comerciales, permitiendo evaluar las decisiones de
inversión de forma sencilla. Entre sus inconvenientes, destaca el hecho de utilizar estimaciones
basadas en flujos de caja y medidas financieras, sin considerar los beneficios intangibles,
indirectos y estratégicos que constituyen el núcleo central de las políticas CRM (Grembergen
and Amelinckx, 2002); así, aspectos como la lealtad de los clientes, la calidad del servicio
ofertado, el incremento del valor generado para el cliente, la eficacia de los procesos, la
innovación de las operaciones, las mejoras en los niveles de servicio, la competitividad, la
confianza generada por la empresa o el nivel final de eficiencia obtenida, constituyen un
conjunto de beneficios difíciles de evaluar de forma cuantitativa, pero fundamentales para el
desarrollo y supervivencia de la organización (Kim et al., 2003).
Para solucionar este problema se han propuesto distintos métodos multicriterio, que integran
indicadores de resultados tangibles e intangibles. Entre los métodos más utilizados destacan el
57
análisis coste-beneficio, la economía de la información, el análisis de valor, los portfolios de
inversión, o el ratio ROM de retorno sobre la gestión. A pesar de que suponen un avance
respecto a las medidas financieras tradicionales, estos métodos se basan en la búsqueda de
medidas financiera sustitutivas de los costes y beneficios intangibles, por lo que adolecen
habitualmente de subjetividad y de falta de consenso respecto a su construcción y valores de
referencia a considerar (Lycett and Giaglis, 2000).
Otros autores han propuesto marcos de evaluación adaptados a modelos CRM específicos.
Jutla et al (2001) proponen un modelo de evaluación de la implementación electrónica del
CRM, incluyendo cuatro aspectos fundamentales: contactar, contratar, entregar y dar soporte
al cliente, centrado de una compañía de telecomunicaciones. Si bien el modelo permite
identificar los factores claves para la implementación de un CRM electrónico, así como los
principales indicadores que deben utilizarse para evaluar el éxito de las políticas desarrolladas,
su aplicación es específica a un tipo de empresa y resulta difícilmente generalizable. Por su
pate, Stamoulis et al (2002) proponen un modelo para analizar el valor de negocio de los
canales de distribución on-line de entidades financieras (e-banking); para ello, adoptan una
doble perspectiva: interna, de forma que el canal se considera un recurso cuyo uso debe ser
maximizado; y externa, donde el canal se considera una herramienta de gestión de las
relaciones con clientes. No obstante, en la práctica este modelo sólo considera la interacción
con el cliente a través de un canal de comunicación concreto y específico. Asimismo, Morgan
et al (2002) analizan el rendimiento de las políticas de marketing mediante la consideración de
medidas de productividad y de auditoría comercial (análisis del entorno, recursos y
capacidades de la empresa); aunque esta propuesta resulta útil para evaluar las políticas de
marketing de la entidad, no considera el ámbito tecnológico del CRM.
En los últimos años, las propuestas más avanzadas para evaluar el rendimiento de los
programas CRM se han centrado en la aplicación del Cuadro de Mando Integral, como se
analiza a continuación.
2. El Cuadro de Mando Integral como herramienta de control de gestión
2.1. Breve introducción al Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard)
Hace ya veinte años desde que Kaplan y Norton promovieran el desarrollo del cuadro
mando integral, este pretendía ir más allá de la visión tradicional que proponía la
vigilancia de indicadores individuales para la gestión del rendimiento. Históricamente,
“La contabilidad ha sido el lenguaje de los negocios”, los sistemas de información para la
gestión de las empresas, han estado dominados por las cifras económicas y financieras.
Debido a que los sistemas controles tradicionales basados exclusivamente en medidas
financieras se orientan al corto plazo frente a una perspectiva a largo plazo, representan
exclusivamente el ámbito interno de la empresa y se centran en resultados más que en
procesos. No facilita la identificación de medidas correctoras. Sin embargo, aún hoy en día, en
muchas empresas los sistemas de control están basados sola y exclusivamente sobre este tipo
de medidas, que dan una visión parcial de la realidad y nos dejan como a un conductor que
sólo utilizará los retrovisores para conducir su vehiculo.
58
El Cuadro de Mando Integral ha proporcionado a la gestión incrementar su capacidad para
sintetizar el éxito o fracaso de la empresa y resumir la actuación de las distintas unidades
organizativas traduciéndolas a un “lenguaje” homogéneo y comprensible por el resto de
unidades.
El concepto de Cuadro de Mando (Balanced Scorecard) fue introducido por Kaplan y Norton en
los años 90 del siglo XX, habiendo alcanzado una enorme popularidad desde entonces. En el
artículo publicado en la Harvard Business Review, Kaplan and Norton (1992) introducen la idea
básica de que los criterios de evaluación del rendimiento empresarial deberían incluir no sólo
medidas financieras, sino también otras perspectivas tales como la satisfacción del cliente, los
procesos internos del negocio y el aprendizaje organizativo (Figura 3).
El análisis equilibrado y comparado de las distintas perspectivas permite ofrecer a los gestores
información concisa, relevante y de valor añadido, dirigida a mejorar de forma continua la
posición competitiva de la empresa. Como señalan Kaplan and Norton (1997), el Cuadro de
Mando es un instrumento al servicio de la estrategia que “dirige la atención de los directivos y
los empleados hacia esos factores que se espera conduzcan a unos avances competitivos
espectaculares para una organización”.
Figura 3. Perspectivas del Cuadro de Mando Integral
CLIENTE
"Para conseguir nuestra visión, cómo deberíamos aparecer a nuestros clientes"
Objetivos Medidas Metas Iniciativas
Objetivos Medidas Metas Iniciativas
APRENDIZAJE Y CRECIMIENTO
"Para conseguir nuestra visión, cómo sostendremos nuestra capacidad para cambiar y mejorar?"
Objetivos Medidas Metas Iniciativas
FINANCIERA
"Para tener éxito financieramente, cómo deberíamos aparecer a nuestros accionistas"
Visión yestrategia
PROCESO INTERNO DE NEGOCIO
"Para satisfacer a nuestros accionistas y clientes, en qué procesos de negocio debemos sobresalir"
Objetivos Medidas Metas Iniciativas
Objetivos Medidas Metas Iniciativas
Objetivos Medidas Metas Iniciativas
De esta forma, el Cuadro de Mando Integral se puede relacionar con “el pilotaje” de la
organización. A través del Cuadro de Mando Integral se representan al igual que en el panel
de control de un avión, el conjunto mínimo de indicadores que permiten al gestor (piloto)
dirigir con éxito los recursos físicos, humanos y financieros que tiene a su cargo (Figura 4).
59
Figura 4. El Cuadro de Mando integral como panel de control
Posteriormente, Kaplan and Norton (1996) desarrollan un modelo de elaboración del Cuadro
de Mando basado en una estructura de tres capas: (i) objetivos; (ii) factores clave; y (iii)
indicadores (medidas).
Como idea subyacente, se plantea el hecho de que las distintas situaciones competitivas de la
empresa, posicionamientos de mercado, estrategias de producto o unidades de negocio
necesitan Cuadros de Mando específicos que tengan en cuenta sus objetivos, recursos,
tecnología y forma particular de hacer negocios.
El modelo general de Cuadro de Mando Integral puede adaptarse a situaciones específicas en
las que se necesitan mecanismos de control y evaluación especializados, entre otros (Kim et
al., 2003):
- Grembergen and Amelinckx (2002) desarrollan un Cuadro de Mando especializado
para comercio electrónico (e-business), que incluye cuatro perspectivas: orientación
hacia el cliente, contribución del negocio, excelencia operativa y orientación futura.
- Martinsons et al (1999) proponen un Cuadro de Mando adaptado a la medición y
evaluación de los sistemas de información a través de cuatro perspectivas; valor de
negocio, orientación al usuario, procesos internos y desarrollo futuro.
- Fairchild (2002) proponen un Cuadro de Mando adaptado a la gestión del
conocimiento (knowledge management), centrando los indicadores en analizar el
empleo y retención del talento y su impacto en la generación de beneficios.
60
Como se analiza a continuación, en el ámbito de la gestión de las relaciones con clientes las
propuestas de adaptación del Cuadro de Mando son aún limitadas, a pesar de reconocer la
utilidad potencial de esta herramienta.
2.2. Aplicación del Cuadro de Mando Integral a la gestión de las relaciones con
clientes
Como se ha comentado previamente, para analizar la eficacia de las políticas CRM es necesario
disponer de un instrumento que permita evaluar e integrar tanto aspectos tangibles como
intangibles de las relaciones con clientes. En este ámbito, el Cuadro de Mando Integral
constituye una herramienta de gestión excelente, al proporcionar las siguientes ventajas (Kim
et al., 2003):
1. El Cuadro de Mando Integral permite evitar sesgos en la evaluación de las actividades
de gestión, al combinar tanto aspectos tangibles de naturaleza financiera como
aspectos intangibles no financieros (Martinsos et al, 1999).
2. El Cuadro de Mando Integral permite evaluar el CRM en sus distintos aspectos,
incluyendo las implicaciones tecnológicas y de negocio (Grembergen and Amenlincks,
2002).
3. El Cuadro de Mando Integral permite tener en cuenta la satisfacción del cliente, que
resulta particularmente importante en negocios electrónicos (e-business)
(Grembergen and Amenlincks, 2002).
4. El Cuadro de Mando Integral es un sistema orientado a la consecución de objetivos,
esto es, permita evaluar las políticas CRM a partir de los objetivos establecidos a priori
(Olve et al, 1999).
5. El Cuadro de Mando Integral es una herramienta de gestión orientada a la acción, que
permite vigilar y mejorar el desempeño de forma continua (Martinsons et al, 1999).
Ahora bien, a pesar de su interés, la literatura en la material incluye un número muy limitado
de propuestas de aplicación del Cuadro de Mando Integral para la gestión de las relaciones
con clientes (CRM), destacando particularmente las aportaciones de Kim et al. (2003), Kim and
Kim, (2009), que se analizan a continuación
a) El modelo de Cuadro de Mando centrado en el cliente de Kim et al. (2003)
Kim et al. (2003) establecen una de las primeras aproximaciones al Cuadro de Mando para la
evaluación del CRM. A partir de las cuatro perspectivas incluidas en el modelo original de
Kaplan and Norton (1996) (Tabla 1), los autores identifican cuatro nuevas perspectivas
relacionadas entre sí para analizar el rendimiento de las políticas CRM (Figura 5): (i) valor del
cliente (“customer value”); (ii) satisfacción del cliente (“customer satisfaction”); (iii) interacción
con el cliente (“customer interaction”); y (iv) conocimiento del cliente (“customer
knowledge”).
61
Tabla 1. Cuadro de Mando tradicional vs. Cuadro de mando centrado en el cliente
Cuadro de Mando tradicional Cuadro de mando centrado en el cliente
Perspectiva Foco Perspectiva Foco
Perspectiva financiera Generación de valor
para los accionistas
Valor del cliente Incrementar la lealtad y
rentabilidad de los
clientes
Perspectiva del cliente Generación de valor
para los clientes
Satisfacción del cliente Incrementar el valor del
negocio
Perspectiva interna Promover la eficacia y
eficiencia de los
procesos de negocio
Interacción con el
cliente
Promover canales de
venta eficaces y
conseguir la excelencia
operativa
Perspectiva de
aprendizaje
Apoyar las actividades
de innovación,
desarrollar capacidades
mediante procesos de
mejora continua
Conocimiento del
cliente
Entender al cliente y
analizar la información
sobre el mismo.
Fuente: Adaptado de Kim et al. (2003: 10).
La perspectiva “conocimiento del cliente” hace referencia a la gestión de los datos disponibles
sobre los mismos, con el objetivo de realizar una adecuada segmentación de mercado.
Mediante la aplicación de técnicas estadísticas y de minería de datos (“data mining”), la
empresa puede analizar la información acumulada sobre los compradores (p.e. retención de
clientes, adquisición de clientes, comportamiento inesperados del cliente) y descubrir
características desconocidas acerca de los mismos, que permitan comprender sus preferencias
y comportamientos de compra, a fin de ofertarles productos y servicios personalizados.
Asimismo, los patrones observados determinarán la forma de interactuar con los
consumidores, ayudando a crear nuevos productos y servicios. Dado que el software de
análisis de datos constituye una parte fundamental para el éxito de esta perspectiva, es
necesario que los trabajadores de la organización se familiaricen adecuadamente con la nueva
tecnología. Asimismo, si la empresa dispone de una página Web debe desarrollar indicadores
sobre el número de visitas por día, descargas efectuadas, etc., teniendo en cuenta que la
seguridad de las transacciones on-line constituye asimismo un aspecto fundamental que
influye sobre la satisfacción del cliente.
La información obtenida debe utilizarse para gestionar eficazmente los distintos canales de
venta y los procesos de la empresa relacionados con los productos y servicios ofertados a los
clientes. Por ello, la perspectiva de “interacción con el cliente” hace referencia a la integración
de toda la información relevante sobre los clientes y el análisis de los procesos de
planificación, marketing, desarrollo de productos y servicios prestados al cliente, con el
objetivo final de mejorar la relación con el comprador. En particular, la interacción con el
cliente se basa en los siguientes aspectos (Stone et al, 1996): (i) contactos directos entre el
cliente y el personal de ventas de la empresa (“front-line” y otros); (ii) contactos indirectos
entre el cliente y la empresa (correo, teléfono, visitas de comerciales, contactos vía Web,
comunidades virtuales y otros canales de comunicación); (iii) ambiente físico de la prestación
del servicio al cliente; y (iv) características de la transacción de venta (precio, términos del
contrato, etc). Para mejorar la interacción con el cliente, Winer (2001) sugiere el desarrollo de
un programa relacional que incluya el establecimiento de un servicio de atención al cliente,
programas de fidelización, programas de recompensa a la lealtad de los clientes y programas
62
de personalización de ofertas a los clientes. Como resultado, la empresa conseguirá alcanzar la
excelencia operativa, al tiempo que incrementará la lealtad de los clientes que observarán
como sus necesidades y expectativas con cubiertas plenamente por la organización.
De esta forma, la realización de actividades de valor añadido, como la personalización de los
productos y servicios ofertados, la mejora de la calidad, o la obtención de información
adicional sobre los consumidores, permitirán incrementar el “valor del cliente”. Esta
perspectiva representa el beneficio total obtenido por la empresa (tangible e intangible),
incluyendo el valor a lo largo de la vida del cliente (“lifetime value”1) y la lealtad de los
consumidores; así, Mulherm (1999) y Bayen et al (2002) han desarrollado modelos específicos
para medir la rentabilidad de los consumidores, teniendo en cuenta las tasas de retención y
adquisición de compradores. El valor calculado, que debe ser evaluado a lo largo del tiempo,
resulta clave para segmentar a los clientes, establecer políticas de gestión diferenciadas según
su valor relativo, y localizar adecuadamente los recursos de marketing. Para que las iniciativas
CRM tengan éxito, es necesario que creen valor tanto para la empresa como para los clientes,
por lo que la organización debe buscar de forma continua nuevas fórmulas que garanticen el
compromiso de los compradores, como los programas de fidelización, la creación de
comunidades virtuales de clientes, o la oferta de un catálogo atractivo de productos y
servicios.
Por último, la perspectiva “satisfacción del cliente” hace referencia al nivel de satisfacción que
los compradores muestran respecto a los productos y servicios ofertados por la empresa.,
siendo una información vital para comprender las expectativas y preferencias de los clientes
(Mihelis et al, 2001). Una adecuada política CRM influye directamente sobre la satisfacción de
los clientes, permitiendo establecer relaciones a largo plazo, mejorar la imagen de marca,
incrementar la tasa de retención y generar nuevas ventas (Karimi et al, 2001), mejorando
finalmente los resultados financieros de la empresa, por lo que se considera la perspectiva más
importante de las cuatro analizadas. Debido a su carácter cualitativo, esta perspectiva es difícil
de medir, por lo que es habitual el empleo de encuestas de satisfacción realizadas a los
clientes, entre las que destaca la escala SERVQUAL analizada posteriormente.
1 Para un análisis detallado del concepto de valor a lo largo de la vida del cliente véase el artículo “La
gestión de las relaciones con clientes. Cómo crear valor mediante un enfoque riesgo-rentabilidad” (Flórez
López y Ramón Jerónimo, 2010), finalista del XVi Premio AECA de Artículos sobre Contabilidad y
Administración de Empresas.
63
Figura 5. Perspectivas del Cuadro de Mando centrado en el cliente (CRM)
Perspectivas
Conocimiento
del cliente
Interacción con
el cliente
Valor del
cliente
Satisfacción del
cliente
Obtener información sobre los clientes
Crear perfiles de clientes
Segmentar a los clientes
Implementar
programas de
atención
personalizada
a los clientes
Personalizar
productos, servicios,
programas de
marketing,
campañas de ventas
Gestión
integral de los
canales de
venta
Descubrir
a los
clientes no
rentables
Incrementar el valor añadido para los clientes
Incrementar la eficacia y eficiencia de las políticas de
marketing, ventas y atención al cliente
Incrementar el conocimiento
de los clientes
Incrementar
la lealtad de
los clientes
Mejorar la
adquisición
de clientes
Incrementar
los ingresos de
los clientes
Reducir los
costes de los
clientes
Incrementar
los beneficios
de los clientes
Fuente: Adaptado de Kim et al. (2003: 9).
Para cada una de estas perspectivas, Kim et al. (2003) proponen un conjunto de indicadores de
rendimiento, resumiéndose en la Tabla 2 las principales medidas propuestas.
64
Tabla 2. Indicadores de rendimiento del Cuadro de Mando centrado en el cliente
Perspectiva “Conocimiento del cliente”
Objetivos Indicadores
Obtener información adecuada sobre los clientes
Analizar la información s obre los clientes
Adquirir nuevos clientes
Comprender las necesidades de los clientes
Mejorar las competencias de los empleados
Mejorar las técnicas CRM
Nº de nuevos clientes
Nº total de clientes
Nº de visitas diarias a la página web de la empresa
Ventas netas / empleados (%)
Capacidad tecnología (nº equipos)
Frecuencia de actualización del hardware (nº
renovaciones)
Inversión en I+D (u.m.) (incluye soporte al I+D,
almacenamiento de datos, minería de datos,
análisis multidimensional, segmentación de la
clientela, servicio web y otros)
Investigación en perfiles de cliente (u.m.)
Nivel de seguridad (% fallos)
Perspectiva “Interacción con el cliente”
Objetivos Indicadores
Responder adecuadamente a las solicitudes de los
clientes
Integrar los procesos de negocio
Mejorar la gestión de los canales de venta
Maximizar la eficacia y eficiencia de las
operaciones empresariales
Personalizar los productos y servicios ofertados
Nº de campañas de marketing
Coste total por promoción (u.m.)
Nº de métodos de pago
Frecuencia en la actualización de productos
Nº de canales de respuesta para las solicitudes de
los clientes
Coste total por cada canal de marketing (u.m.)
Tiempo medio de entrega de órdenes
Tiempo medio de respuesta a las preguntas de los
clientes
Diversidad de la oferta de productos
Información detallada sobre productos
Rotación de los productos más vendidos
Perspectiva “Valor del cliente”
Objetivos Indicadores
Mejorar la retención de los clientes
Incrementar los beneficios
Mejorar el servicio de atención al cliente
Construir una comunidad virtual atractiva
Número de clientes retenidos
Ventas netas (u.m.)
Ventas del producto principal (u.m.)
Activo total/nº de empleados
Beneficio/nº de empleados
Interfaz de los canales de venta on-line
(usabilidad, atractivo, eficacia en la navegación,
búsqueda de información, consistencia del sitio
web)
Perspectiva “Satisfacción del cliente”
Objetivos Indicadores
Mejorar la retención de los clientes
Incrementar los beneficios
Mejorar el servicio de atención al cliente
Construir una comunidad virtual atractiva
Imagen de marca (%)
Nivel de servicio (%) (respuestas a las preguntas
de los clientes)
Número de preguntas/día de los clientes
Satisfacción de los clientes (%) – escala SERVQUAL
(Parasuraman et al, 1998) (incluye seguridad,
fiabilidad, empatía, capacidad de respuesta y
elementos tangibles).
65
b) El modelo de Cuadro de Mando Integral CRM de Kim y Kim. (2009)
A partir de un modelo sistemático de medición del desempeño empresarial, Kim y Kim (2009)
proponen un modelo de Cuadro de Mando Integral CRM que, como se ha comentado
previamente, integra cuatro grandes perspectivas incluyendo indicadores de antecedentes y
resultados de las políticas CRM (Tabla 3): (1) infraestructura; (2) procesos de negocio; (3)
orientación hacia el cliente; y (4) desempeño organizativo.
Respecto a la perspectiva “desempeño organizativa”, los indicadores propuestos tienen como
objetivo principal establecer si la estrategia corporativa en el ámbito del CRM contribuye
realmente al incremento de los beneficios empresariales en tres ámbitos principales:
contribución financiera del cliente a la cobertura de gastos comerciales, rentabilidad
empresarial y valor para el accionista. De esta forma, junto a las medidas tradicionales de
rentabilidad y valor corporativo, se incluyen aspectos como el valor añadido del cliente, que
hace referencia a la optimización del beneficio financiero obtenido por cada cliente y la
minimización de los costes de comercialización y marketing (Rust et al, 2000). Debido a la
dificultad para distinguir los costes asociados con la adquisición, retención y expansión de la
base de clientes, el valor a lo largo de la vida del cliente (customer lifetime value o CLV) puede
considerarse una variable proxy del valor añadido total del cliente.
La “perspectiva del cliente” se refiere al valor que el cliente percibe respecto a la empresa y los
productos y servicios que ésta oferta. Entre los factores que afectan a esta perspectiva
destacan los indicadores de equidad (esto es, la relación entre lo que el cliente percibe que da
y recibe) (Rust et al, 2004), así como aspectos vinculados con la satisfacción del cliente, que
influye directamente en la lealtad de los consumidores
Por su parte, la perspectiva “procesos internos” hace referencia a todas aquellas actividades
que influyen en la relación entre la empresa y el cliente (Zablah et al, 2004), incluyendo la
adquisición, retención y expansión de la base de compradores. Estas actividades deben estar
convenientemente diseñadas para mantener y desarrollar relaciones a largo plazo con los
clientes, teniendo en cuenta cada etapa específica de la relación. Como resultado, se produce
un incremento de la confianza y cooperación de los clientes que se traduce finalmente en un
incremento de la rentabilidad.
Finalmente, la perspectiva “infraestructura” incluye diez factores clave para el éxito de las
políticas CRM, organizados en cuatro subdivisiones: (i) infraestructura tecnológica, (ii) capital
humano, (iii) alineamiento organizativo y (iv) cultura corporativa.
- La infraestructura tecnológica constituye uno de los recursos más importantes para la
creación de ventajas competitivas sostenibles (Bharadwaj et al, 1993), por lo que debe
considerarse una condición necesaria para el éxito de las políticas CRM. A la hora de
evaluar la infraestructura tecnológica como factor para maximizar la rentabilidad de
las actividades CRM, es necesario evaluar si el sistema es capaz de proporcionar tres
tipos de información: “del cliente”, “para el cliente”, y “en torno al cliente” (Park and
Kim, 2003).
- El capital humano incluye aspectos relacionados con el comportamiento de los
empleados, su satisfacción y la actitud de los gestores. En particular, la orientación al
cliente de la fuerza de ventas constituye un factor clave del éxito de las políticas CRM.
Asimismo, las medidas de eficiencia en el trabajo vinculadas con la calidad del servicio
66
de atención al cliente constituyen indicadores muy útiles en este ámbito. Por último, la
satisfacción de los empleados afecta directamente al trato dispensado a los clientes,
mientras que la actitud de la gerencia resulta crítica para la implementación exitosa de
procesos innovadores de gestión de las relaciones con clientes.
- El alineamiento interorganizativo se refiere a la compatibilidad entre las políticas CRM
y la estructura organizativa, sistemas de incentivos y programas de formación
establecidos para los trabajadores (Reinartz et al, 2004).
- La cultura corporativa incorpora aspectos vinculados con la asociación y alineamientos
con otros miembros de la cadena de suministro (proveedores), la orientación hacia el
mercado (que afecta directamente a los resultados empresariales en entornos
competitivos) y el establecimiento de objetivos específicos para la gestión de las
relaciones con clientes, que sean comprendidos por todos los miembros de la
organización.
Tabla 3. Indicadores de rendimiento del Cuadro de Mando Integral CRM
Perspectiva Componentes Ejemplos de medidas
Desempeño organizativo Valor para los accionistas Beneficio/accionista
Rentabilidad ROA, ROI, ventas netas,
ventas/empleado
Valor añadido del cliente Valor a lo largo de la vida del
cliente, Beneficio/cliente
Perspectiva del cliente Lealtad del cliente Modelo RFM (puntuaciones
según frecuencia de la compra)
Satisfacción del cliente Clientes satisfechos (%)
Valor del cliente Quejas de clientes (nº)
Procesos de negocio Adquisición de clientes Ventas por canal, Nº de nuevos
clientes, visitas a la web,
rentabilidad de los nuevos
clientes, tasa de respuesta, tasa
de respuesta positiva en
contactos de marketing
Retención de clientes Tiempo de respuesta, quejas
resueltas en el primer contacto,
tasa de retención (%), tiempo de
entrega, porcentaje de rechazo
de pedidos
Expansión de cliente Valor por pedido, Porcentaje de
clientes clave (core customer
ratio), tasa de ventas cruzadas
Infraestructura
- Infraestructura tecnológica Tecnología CRM Análisis de tres tipos de
información sobre el cliente,
fiabilidad de la información
sobre clientes (% errores),
suficiencia tecnológica,
integración de la información
sobre clientes, estabilidad del
sistema (% fallos)
- Capital humano Comportamiento de los
empleados
Eficiencia de los trabajadores
(tiempo por tarea, llamadas
67
atendidas por horas en call
centers, etc), retención de los
empleados (%), beneficio por
empleado, tasa de clientes
satisfechos con el servicio post-
venta
Satisfacción de los empleados Rotación de empleados
Actitud de los gestores
- Alineamiento organizativo Formación y entrenamiento Días de formación/empleado
Sistema de incentivos
Estructura organizativa Mejoras en la diversidad de los
empleados, diversidad de
vendedores
- Cultura corporativa Asociacionismo
Orientación hacia el mercado Frecuencia de encuestas a
clientes
Planificación y establecimiento
de objetivos
Fuente: Adaptado de Kim y Kim (2009: 483)
c) Otras propuestas de indicadores para medir el rendimiento CRM
A continuación se analizan brevemente otras aportaciones de la literatura en la materia
vinculadas con la definición de indicadores de rendimiento CRM.
(i) Las funciones directas e indirectas de Walter et al (2001) y Möller y Törrönen (2003)
Aunque con un objetivo distinto al establecimiento de un modelo de medición del rendimiento
CRM, Walter et al. (2001) identifican un conjunto de funciones directas (beneficio, volumen,
salvaguarda) e indirectas (innovación, referencias de mercado, información de mercado,
acceso al mercado), relacionadas con la creación de valor en las relaciones CRM desde la
perspectiva del vendedor (Tabla 4). Mientras que las funciones directas se refieren
habitualmente a relaciones concretas empresa-cliente, las funciones indirectas hacen
referencia a relaciones a lo largo de toda una red de suministro. Asimismo, las distintas
funciones se encuentran interrelacionadas entre sí y son dinámicas en el tiempo,
evolucionando a lo largo de la vida de la relación. Por su parte, Möller y Törrönen (2003)
adaptan estas medidas para la perspectiva del cliente.
Tabla 4. Funciones directas e indirectas en la creación de valor de las políticas CRM
Funciones Definición
Directas Beneficio Ingresos directos procedentes del cliente
Volumen Volumen de negocio generado por el cliente
Salvaguarda Garantía de ventas e ingresos por parte de
determinados clientes (acuerdos contractuales)
Indirectas Innovación Innovación en procesos y productos para
adaptarse a los requerimientos del cliente
Referencias de mercado Captación de nuevos clientes/distribuidores a
partir de las referencias dadas por los clientes
actuales
Información de mercado Obtención de información acerca del mercado y
el entorno de operaciones procedente de los
68
clientes
Acceso al mercado Acceso a actores relevantes en el entorno de
operaciones facilitado por los clientes
Fuente: Elaboración propia a partir de Walter et al (2001) y Möller y Törrönen (2003: 110)
(i) La propuesta basada en actividades de Kellen (2002)
A partir de una extensa revisión de los modelos de medición del CRM propuestos por la
literatura en la materia, Kellen (2002) distingue un conjunto de actividades específicas
susceptibles de análisis, que incluyen:
- Construcción de imagen de marca: incluye medidas vinculadas con la lealtad hacia la
marca, reconocimiento de marca, calidad percibida y asociaciones de marca.
- Creación de valor añadido del cliente: incluye indicadores relacionados con la gestión
del valor del cliente (equidad percibida por el cliente respecto a lo que da y recibe,
lealtad, análisis del valor del cliente – Customer Value Analysis o CVA-, satisfacción del
cliente) y la modelización del comportamiento del cliente.
- Operaciones relacionadas con el trato al cliente, que integra indicadores relacionados
con: (a) actividades de marketing, tales como público potencial de las campañas
comerciales, tasa de respuesta, RFM, tasa de compra, costes de adquisición de
clientes, costes de interacción con clientes, tamaño medio del pedido, etc.; (b)
actividades de la fuerza de ventas, incluyendo las ventas por empleado, puntuaciones
(score) de clientes, número de comerciales, ventas perdidas,, ventas cruzadas, nuevos
clientes, etc; (c) actividades del servicio de atención al cliente, como tiempo medio de
espera, nivel de servicio del call centre, tiempo de resolución de preguntas/quejas,
calidad del servicio, etc.; (d) actividades post-venta, vinculadas con la resolución de
garantías, gestión de contratos, gestión de quejas y reclamaciones, etc; (e) actividades
logísticas y de cadena de suministro, relacionadas con el número de órdenes
expedidas, órdenes incompletas, entregas a tiempo, tiempo de gestión de órdenes de
pedido, etc.; y (f) actividades relacionadas con el sitio Web, tales como el contador de
visitas, tiempo de navegación por la página, descargas realizadas,
(iii) El modelo de Mendoza et al (2007)
Mendoza et al (2007) identifican un total de 13 factores críticos que afectan al éxito de las
políticas CRM, que son instrumentalizados a través de 55 indicadores diferenciados. Estos
factores cubren tres aspectos básicos de la estrategia CRM, que son testados mediante
diversas entrevistas a expertos internacionales en la materia.
- Capital humano, incluyendo aspectos relacionados con el cliente (valor del cliente,
satisfacción, retención y lealtad), aspectos organizativos (cambios culturales, actitud
de los empleados, compromiso de la dirección, gestión de cambios, comunicación y
seguimiento, feedback, liderazgo).
- Tecnología, relacionada con los sistemas de información de la empresa, software CRM,
automatización de la fuerza de ventas, almacenamiento y minería de datos, programas
69
de ayuda, Internet y otras redes de comunicaciones, call centres y la coordinación de la
implementación de las políticas CRM.
- Procesos, vinculados con actividades de marketing, ventas y servicios.
(iv) El modelo de Wang et al. (2009)
Wang et al. (2009) desarrollan un modelo teórico de evaluación del rendimiento global de la
cadena de suministro, que incluye actividades de aprovisionamiento (supply chain
management) y de gestión de las relaciones con clientes (CRM).
A partir de la revisión de la literatura en la materia y de las experiencias particulares del
personal de ventas, estos autores desarrollan un conjunto de indicadores organizados en torno
a seis dimensiones básicas: (i) beneficios operativos; (ii) beneficios de gestión; (iii) beneficios
estratégicos; (iv) beneficios organizativos; (v) beneficios en infraestructuras; y (vi) beneficios
externos.
(v) El modelo B2B-RELPERF de Lages et al. (2008)
Por su parte, Lages et al. (2008) proponen la escala B2B-RELPERF para la medición del
rendimiento de las relaciones comprador-vendedor entre empresas industriales, desde una
perspectiva del cliente. Esta escala se estructura en torno a cinco dimensiones fundamentales:
(i) políticas y prácticas en la relación; (ii) compromiso con la relación; (iii) confianza en la
relación; (iv) cooperación mútua; y (v) satisfacción con la relación.
En la práctica, esta escala se basa en un cuestionario de 14 ítems que se realiza a los clientes,
ponderándose posteriormente las puntuaciones obtenidas en las distintas dimensiones hasta
conseguir una puntuación final resumen de la calidad de la relación cliente-comprador.
(vi) La escala SERVQUAL
La escala SERVQUAL2 se define como “un instrumento resumido de escala múltiple, con un alto
nivel de fiabilidad y validez que las empresas pueden utilizar para comprender mejor las
expectativas y percepciones que tienen los clientes respecto a su servicio” (Parasuraman et al.,
1988). Esta escala incluye 22 ítems resumidos en cinco dimensiones principales (Anexo I): (i)
seguridad, vinculada con el conocimiento y cortesía de la fuerza de ventas y su habilidad para
generar confianza en el cliente; (ii) fiabilidad, o habilidad de la empresa para suministrar el
producto o servicio de forma adecuada y coherente con lo ofertado; (iii) empatía, relacionada
con las atenciones individualizadas proporcionada a los clientes; (iv) capacidad de respuesta,
relacionada con el deseo de ayudar a los clientes y de servirles de forma rápida; (v) elementos
tangibles, vinculados con la apariencia de las instalaciones físicas, equipos, empleados y
materiales de comunicación de la empresa. El objetivo de la escala SERVQUAL, desarrollado
con el apoyo del Marketing Science Institute, es identificar los elementos que generan valor
2 El objetivo de este instrumento, desarrollado con el apoyo del Marketing Science Institute, es
identificar los elementos que generan valor para el cliente y, a partir de esa información, revisar los
procesos para introducir áreas de mejora (Parasuraman et al., 1988). Es habitual utilizar dos
cuestionarios, uno de ellos para medir las expectativas y otro para medir las percepciones de los
clientes.
70
para el cliente y, a partir de esa información, revisar los procesos para introducir áreas de
mejora (Parasuraman et al., 1988). En la práctica SERVQUAL se desarrollo en torno a tres
instrumentos de medición: (a) evaluación de las expectativas de calidad de los servicios,
medidas a través de un cuestionario de 22 ítems respecto al servicio que se espera brinde una
empresa de servicio excelente; (b) evaluación de la preponderancia de las dimensiones de
calidad, medida a través de un cuestionario en el que los clientes expresan la importancia que
tiene para ellos cada una de las cinco dimensiones de SERVQUAL; y (3) evaluación de la
percepción de la calidad de los servicios, en la que los clientes responden un cuestionario
sobre sus percepciones específicas acerca del servicio prestado por la empresa. De esta forma,
la comparación entre las expectativas de los clientes y sus percepciones respecto al servicio
prestado se considera una medida de calidad del servicio, y la diferencia entre ambas un
indicador para mejorar3.
(vii) Otras propuestas de indicadores
Sin ánimo de exhaustividad, la Tabla 1 recoge otras aportaciones en el ámbito de los
indicadores de rendimiento vinculados con políticas CRM. Brewton y Schiemann (2003)
proponen una estructura jerárquica basada en un mapa estratégico para analizar la relación
entre la estrategia corporativa de la empresa y sus políticas CRM, estableciendo un conjunto
de medidas que tratan de garantizar la compatibilidad entre ambos aspectos. Jain et al. (2003)
se centran en la definición de indicadores cualitativos y actitudinales que puedan
complementar las tradicionales medidas financieras de resultados; así, establecen medidas
relacionadas con la comprensión de las expectativas de los clientes, la actitud hacia los
compradores, o la calidad percibida. Lindgreen et al (2006) plantean un modelo de evaluación
del CRM que considera tres tipos de elementos: (i) elementos estratégicos, vinculados con el
cliente y la marca; (ii) elementos de infraestructura, relacionados con la cultura y los
empleados de la empresa; y (iii) elementos de proceso, vinculados con las distintas actividades
que afectan a la relación con el cliente. Por su parte, Zablah et al (2004) analizan los inputs y
outputs del sistema CRM, vinculados con procesos internos de creación de conocimiento y
procesos externos de interacción y comunicación con los clientes.
Como principal limitación, estas propuestas cumplen sólo parcialmente los criterios básicos
establecidos para la construcción de un sistema de medición CRM, lo que limita su aplicación
práctica (Tabla 5).
Tabla 5. Análisis de la literatura previa de medición del CRM
Estudios
previos en la
materia
Cumplimiento de criterios para la construcción de un sistema de medición CRM
Perspectiva
del cliente
Modelo causal Múltiples
perspectivas
Antecedentes Indicadores
cualitativos
Brewton y
Schiemann
(2003)
∅ ⊗⊗⊗⊗ N.S. ∅ ∅
Jain et al
(2003)
⊗⊗⊗⊗ N.S. N.S. ∅ ⊗⊗⊗⊗
Lindgreen et al N.S. N.S. ∅ ⊗⊗⊗⊗ ⊗⊗⊗⊗
3 La escala SERVQUAL se asocia también al “modelo de las brechas sobre la calidad en el servicio”
(Zeithaml y Bitner, 2002), basado en la idea central que las empresas que satisfacen a sus clientes y
establecen relaciones a largo plazo con ellos son capaces de cerrar la brecha entre lo que el cliente
espera y lo que recibe.
71
(2006)
Zablah et al
(2004)
⊕ ⊕ N.S. ⊕ ⊗⊗⊗⊗
Fuente: Adaptado de Kim y Kim (2009: 478)
Nota: ⊗⊗⊗⊗ cumplimiento total; ⊕ cumplimiento suficiente; ∅ cumplimiento parcial; N.S. no se cumple
3. Aplicación del Cuadro de Mando al estudio de la gestión de las
relaciones con clientes industriales
A partir de la revisión de la literatura previamente comentada, así como de la
realización de entrevistas a distintos directores comerciales, en este Proyecto de
Investigación se propone un modelo de Cuadro de Mando Integral que, a efectos de
implementación, se ha desarrollado en una hoja de cálculo MsExcel®.
Siguiendo las recomendaciones realizadas por la literatura en la materia, proponemos
un modelo de Cuadro de Mando Integral para CRM (CMI-CRM) que:
(i) Incluye específicamente la perspectiva del cliente.
(ii) Considera las relaciones causa-efecto entre los factores determinantes del
rendimiento CRM y las propias medidas de desempeño; en particular, se
distinguen dos grandes grupos de perspectivas en el Cuadro de Mando
(metaperspectivas): metaperspectiva de implementación (causas) y
metaperspectiva de resultados (consecuentes).
(iii) Integra múltiples perspectivas de evaluación (cuatro grandes perspectivas
con varias subdivisiones), incluyendo indicadores financieros y no
financieros, cualitativos y cuantitativos, absolutos y relativos, internos y
externos.
3.1. Definición de metaperspectivas, perspectivas e indicadores
A partir de la revisión de la literatura en la materia, en este Proyecto de Investigación
se plantea la definición de las perspectivas e indicadores que integrarán el Cuadro de
Mando CMI-CRM, de acuerdo con el siguiente objetivo general:
“Establecer un modelo de medición del rendimiento de las políticas CRM que
tenga en cuenta las distintas perspectivas del concepto CRM, la distinta
naturaleza de los beneficios derivados del mismo, y la interacción entre las
variables previas, con el objetivo de disponer de un conjunto de indicadores
relevantes que faciliten la gestión y la adaptación de políticas de mejora CRM a
lo largo del tiempo”
A partir de este objetivo general, se plantea la inclusión de DOS grandes grupos de
perspectivas en el Cuadro de Mando CRM-CMI, o metaperspectivas, integradas a su
vez por distintas perspectivas: (i) metaperspectiva de implementación; y (ii)
metaperspectiva de resultado.
Para definir las perspectivas integradas en cada grupo se ha llevado a cabo un análisis
riguroso de las principales contribuciones en la materia, incluyendo tanto los artículos
72
relacionados directamente con el Cuadro de Mando para clientes (analizados en este
Capítulo) como las aportaciones que, considerando otra tipo de metodologías (estudio
de caso, encuestas, etc) pudieran resultar de interés, destacando particularmente el
modelo de factores de Sin et al. (2005), analizado en detalle en el Capítulo 4.
3.1.1. Metaperspectiva de Implementación
La Metaperspectiva de Implementación incluye un conjunto de variables e
indicadores vinculados directamente con los recursos, capacidades competitivas y
procesos internos que participan en la implementación y desarrollo de las políticas
CRM.
En este punto, se ha seguido el trabajo de Sin et al. (2005) que, a partir de diversas
entrevistas con directivos de ventas identifican cuatro grandes componentes
(perspectivas) para la implementación del CRM:
a) Perspectiva “Organización del CRM”
Esta perspectiva hace referencia a la adaptación de la estructura organizativa y los procesos de
negocio respecto al sistema CRM establecido. Incluye aspectos vinculados con la estructura
organizativa, la disponibilidad y compromiso de los recursos orientados al marketing, las
actividades de planificación y la gestión de los recursos humanos.
De esta forma, la perspectiva “Organización del CRM” se encuentra muy próxima a la
subperspectivas “Infraestructura: alineamiento organizativo” e “Infraestructura: capital
humano” propuesta por Kim and Kim (2009), que se ha utilizado como base para definir los
grupos de indicadores (subperspectivas) que la integran (Tabla 6).
Tabla 6. Perspectiva “Organización del CRM”
Subperspectivas Componentes Indicadores
Recursos Humanos (Fuerza
de Ventas)
Intensidad Nº de trabajadores de la fuerza de venta
Clientes/trabajador fuerza de ventas
Rotación fuerza de ventas (trabajadores
despedidos/ total trabajadores)
Eficacia Tiempo medio por cliente (horas totales
de trabajo/nº total de clientes)
Total transacciones de venta/trabajador
Quejas de clientes respecto a fuerza de
ventas (nº quejas/total empleados)
Formación y entrenamiento Tiempo medio de formación (Horas de
formación / horas total trabajo)
Sistema de incentivos Porcentaje del salario basado en
objetivos de ventas
Satisfacción Satisfacción de los empleados (encuesta)
Recursos de Marketing Coste Coste total comercial y de marketing
Coste medio por cliente (Total coste/ nº
clientes)
73
Canales de venta Nº de canales de venta disponibles
Porcentaje de ventas que representa el
canal principal
Porcentaje de ventas que representa la
venta on-line
Suministro a clientes Suministro Tiempo medio de entrega de órdenes
Coste de entrega por orden de pedido
Importe medio de ventas por pedido
Servicio de atención al
cliente y post-venta
Eficacia Nº de contactos /día
Tiempo medio de espera del cliente hasta
contactar con el servicio
Porcentaje de reclamaciones (Total
reclamaciones por periodo / Total
cliente)
Quejas gestionadas por trabajador (Total
quejas/ trabajadores post-venta)
Efectividad Preguntas y quejas resueltas en el primer
contacto
Porcentaje de clientes satisfechos con el
servicio (encuesta)
Suministro a clientes Suministro Tiempo medio de entrega de órdenes
Coste de entrega por orden de pedido
Planificación Planificación Coste total marketing/Presupuesto
marketing
b) Perspectiva “Orientación hacia el cliente”
Esta perspectiva se centra en la orientación hacia el mercado de la empresa, recogiendo
aspectos tales la personalización de las ofertas de productos y servicios para cada cliente, la
comprensión de las necesidades de los clientes o la interacción con el cliente para el diseño de
productos adaptados a sus necesidades. De esta forma, la perspectiva se aproxima a la variable
“Infraestructura: Cultura organizativa” propuesta por Kim y Kim (2009), que ha servido como
marco de referencia inicial para la definición de los indicadores recogido en la Tabla 7.
Tabla 7. Perspectiva “Orientación hacia el cliente”
Subperspectivas Componentes Indicadores
Información de mercado Intensidad Nº de campañas de marketing (por
periodo)
Frecuencia de encuestas a clientes (nº
encuestas por periodo)
Coste Coste medio por encuesta (coste total
encuestas/ nº encuestas)
Personalización de
productos
Personalización Nº de productos distintos ofertados
Nº de medios de pago aceptados
Porcentaje de ventas de productos
personalizados (Ventas por órdenes
de pedido especializadas / Ventas
totales)
74
Innovación Coste total de desarrollo de nuevos
productos (I+D+i)
Porcentaje de productos nuevos
(Productos nuevos por periodo/Total
productos de la empresa)
Colaboración con clientes Colaboración en desarrollo
de productos
Porcentaje de coste de desarrollo de
productos imputado al cliente (Coste
imputado/ Coste total desarrollo)
c) Perspectiva “Gestión del conocimiento”
Esta perspectiva hace referencia a la gestión eficaz de la información disponible acerca del
comportamiento de los clientes, incluyendo aspectos como la comunicación con el cliente, la
prestación de servicios acordes a lo esperado, el aprendizaje continuo y la responsabilidad en
el trato y ayuda a los clientes. Esta perspectiva es la más alejada respecto a las propuestas de
Cuadro de Mando CRM previamente analizadas, estando vinculada principalmente a
indicadores de servicio (Tabla 8).
Tabla 8. Perspectiva “Gestión del Conocimiento”
Subperspectivas Componentes Indicadores
Fiabilidad Suministro Porcentaje de entregas a tiempo
(Entregas a tiempo/total entregas)
Tiempo medio de retraso en la entrega
Porcentaje de devoluciones (Valor
devoluciones /ventas totales)
Fuerza de ventas Tiempo medio de atención al cliente
(Horas totales front-line / Nº
clientes)
Satisfacción del cliente con la fuerza de
ventas (encuesta)
Tecnología Porcentaje de errores en las
transacciones electrónicas con
clientes (Total errores / total
transacciones electrónicas)
Comunicación Canales indirectos Nº de canales de comunicación no
directa con el cliente (teléfono, fax,
email, etc)
Nº de contactos por periodo
Coste medio por contacto para la
empresa (Coste total canales
indirectos/nº de contactos)
Coste medio por contacto para el cliente
d) Perspectiva “Tecnología CRM”
Por último, la perspectiva “Tecnología CRM” considera todos aquellos aspectos vinculados con
adecuación y disponibilidad de la tecnología utilizada para la implantación y gestión del CRM,
incluyendo el software, hardware, tecnología web, gestión de base de datos, personal de
soporte especializado, estabilidad de los sistemas, etc. (Tabla 9). Esta perspectiva se aproxima
75
al constructo “Infraestructura: IT” propuesto por Kim y Kim (2009), así como con la perspectiva
“Conocimiento del Cliente” incluida en Kim et al. (2003).
Tabla 9. Perspectiva “Tecnología CRM”
Subperspectivas Componentes Indicadores
Tecnología interna Capacidad Nº equipos disponibles
Capacidad total de almacenamiento (GB)
Uso de la capacidad (GB utilizados/GB
totales)
Mantenimiento Vida media del hardware (años)
Frecuencia de actualización de hardware
(coste equipos nuevos por periodo/
coste total de equipos)
Frecuencia de actualización de software
(coste software nuevo por
periodo/coste total software)
Coste mantenimiento de la
tecnología/Coste total de la
tecnología
Fiabilidad Porcentaje de fallos de los sistemas
(Horas en fallo/horas totales de
funcionamiento)
Fallos de seguridad (nº)
Coste reparación tecnología/Coste total
de la tecnología
Tecnología externa Web Visitas por día a la página Web
Ventas diarias a través de la web (nº)
Importe medio de ventas vía web
Atractivo de la página web (encuesta)
Usabilidad de la página web (encuesta)
Innovación tecnológica I+D+i Coste total de I+D+i destinado a
almacenamiento y minería de datos
Coste total de I+D+i destinado a servicios
web y on-line.
Gestión de la información Gestión información Porcentaje de puntos de ventas con
acceso a información individualizada
sobre clientes
Indicadores medios almacenados por
cliente (total campos almacenados /
nº de registros de clientes)
Como puede observarse, las distintas perspectivas de implementación se encuentran
relacionadas entre sí, lo que debe tenerse en cuenta a la hora de analizar los
indicadores integrados en el Cuadro de Mando CMI-CRM.
76
3.1.2. Metaperspectiva de Resultados
Como complemento necesario a las perspectivas anteriores, la Metaperspectiva de
Resultados se centra en los indicadores de rendimiento obtenidos por la empresa
como consecuencia de las políticas CRM implementadas.
Este tipo de indicadores, que pueden considerarse como consecuentes naturales de
los antecedentes presentados en el apartado 3.1.1., se han clasificado en tres grandes
perspectivas, basadas en las aportaciones de Kim y Kim (2009) y Walter et al. (2001): (i)
perspectiva financiera; (ii) perspectiva de mercado; y (iii) perspectiva del cliente.
a) Perspectiva Financiera
La perspectiva financiera reúne los principales indicadores de carácter financiero
relacionados con las políticas CRM, incluyendo aspectos tales como la rentabilidad
generada, los ingresos por ventas, el margen y rotación de ventas o el valor para el
accionista (Tabla 10). Los indicadores incluidos en esta perspectiva tienen naturaleza
cuantitativa y objetiva, siendo próximos al constructo “Desempeño organizativo”
propuesto por Kim and Kim (2009).
Tabla 10. Perspectiva Financiera
Subperspectivas Componentes Indicadores
Ingresos y beneficios Ventas Ingresos netos por ventas
Ventas/empleado
Ventas/cliente
Beneficio por ventas (ingresos – coste de
las ventas)
Margen de las ventas (Beneficio de
ventas/Ventas totales)
Importe medio de venta (Ventas totales/
nº de transacciones de venta)
Frecuencia de venta (Nº transacciones
venta por periodo/Nº clientes)
Precio medio de venta (Ventas totales /
nº de productos vendidos)
Rentabilidad Rentabilidad ROA (Beneficio neto / Activo total)
ROE (Beneficio neto / Fondos propios)
Rentabilidad del cliente (Beneficio por
ventas/ Nº clientes)
Rentabilidad del empleado (Beneficio por
ventas/ Nº empleados)
Rentabilidad final de las ventas (Beneficio
neto / Beneficio por ventas)
Valor a lo largo de la vida del cliente
(valor medio)
Tasa de impago (Ventas
impagadas/Ventas totales)
Valor para el accionista Valor Beneficio neto / Nº de accionistas
77
Q de Tobins
b) Perspectiva de Mercado
La perspectiva de mercado incluye aspectos relacionados con las características de los
productos ofertados por la empresa, entre los que se incluye las percepciones de los
clientes respecto a la calidad de los productos y servicios ofertados, la imagen de
marca, y la cuota de mercado obtenida por la empresa (Hsu et al, 2008) (Tabla 11)
Tabla 11. Perspectiva de Mercado
Subperspectivas Componentes Indicadores
Oferta Calidad Evaluación de la calidad del producto
(encuesta)
Porcentaje de devoluciones de productos
vendidos (Importe total de
devoluciones / Total ventas)
Servicio Evaluación de la calidad del servicio de
atención al cliente (encuesta)
Evaluación de la calidad del
Imagen de marca Evaluación de la imagen de marca de la
empresa (encuesta)
Cuota de mercado Cuota Cuota de mercado
c) Perspectiva del Cliente
La perspectiva de cliente incluye aspectos relacionados con: (i) los procesos de
adquisición, retención y expansión de la base de clientes (similar a la perspectiva
“Procesos” de Kim y Kim, 2009); y (ii) la calidad de la relación con el cliente, vinculada a
aspectos como la satisfacción, lealtad y valor para el comprador (próxima a la variable
“Cliente” propuesta por Kim y Kim, 2009), así como generación de confianza y
compromiso entre las partes (Lages et al, 2008) (Tabla 12).
Tabla 12. Perspectiva del Cliente
Subperspectivas Componentes Indicadores
Base de clientes Adquisición Tasa de adquisición (Clientes nuevos en
el periodo/Total de clientes)
Tasa de respuesta (Clientes nuevos /
Clientes potenciales contactados)
Ventas medias de los nuevos clientes
(Ventas nuevos clientes/ Nº nuevos
clientes)
Rentabilidad de los nuevos clientes
(Beneficio nuevos clientes/Número
de nuevos clientes)
Retención Tasa de retención (Clientes vivos en el
periodo actual / Clientes periodo
anterior)
78
Vida media del cliente (periodo medio de
ventas al cliente)
Expansión Nº medio de productos distintos
adquiridos por cada cliente en el
periodo
Porcentaje de ventas que representa el
cliente principal
Incremento en el valor medio por pedido
(Valor medio pedido actual / Valor
medio pedido periodo anterior)
Calidad de la relación Satisfacción Satisfacción media del cliente (encuesta)
Lealtad Indicador RFM (Recency-Frequency-
Monetary)
Lealtad a la marca (encuesta)
Valor Utilidad percibida del producto
(encuesta)
Compromiso Ventas comprometidas para el siguiente
periodo (Ventas comprometidas /
Ventas totales)
Confianza Confianza del cliente en la empresa
(encuesta)
Los indicadores presentados se han desarrollado de forma generalista, siendo
necesaria su posterior adaptación a las características concretas de cada empresa.
3.3. Desarrollo operativo del Cuadro de Mando Integral CMI-CRM
El Cuadro de Mando Integral CRM desarrollado (CMI-CRM) se ha operativizado a través
de una Hoja Excel, que permite (archivo “CMI-CRM.xls”), con el objetivo de facilitar su
lectura, análisis y aplicación práctica. Este archivo consta de las siguientes Hojas de
Cálculos vinculadas entre sí, que se presentan brevemente a continuación:
1. Presentación.
2. Menú principal
3. Introducción de datos
4. Metaperspectiva de Implementación
5. Metaperspectiva de Resultados
6. Principales desviaciones
3.3.1. Presentación
La Hoja correspondiente a la presentación contiene una breve presentación de la
herramienta, sus autores y afiliaciones, así como el botón principal de acceso al
programa (Figura 4).
79
Figura 6. Pantalla de Presentación
3.3.2. Menú principal
La Hoja “Menú Principal” incluye diversos botones que dan acceso a las
metaperspectivas y perspectivas propuestas en el modelo CMI-CRM, así como a la
introducción de los datos necesarios para calcular los indicadores, y el análisis de las
principales desviaciones. El objetivo de esta Hoja es orientar al usuario respecto a
dónde puede encontrar la información recogida en la herramienta presentada.
Figura 7. Menú Principal
3.3.3. Introducción de Datos
80
La Hoja “Datos” constituye la plantilla básica utilizada para el cálculo de los distintos
indicadores. De esta forma, el usuario debe introducir en todos los casos los datos
necesarios con carácter previo al análisis de las distintas perspectivas.
Para facilitar la organización de la información, se incluyen distintos apartados
relativos a: (a) periodo objeto de análisis (mensual, trimestral, semestral, etc); (b)
introducción de datos generales (p.e. volumen de ventas, número de clientes, nº total
de trabajadores, fuerza de ventas); (c) Introducción de datos específicos, organizados
por perspectivas, separando en todo caso la información cuantitativa y cualitativa
necesaria.
Asimismo, para facilitar el análisis de tendencias, se recomienda la inclusión de
información referida al periodo actual (periodo n) y al periodo inmediatamente
anterior (n-1).
Figura 8. Introducción de datos
3.3.4. Metaperspectiva de Implementación y Metaperspectiva de Resultados
La Hojas “Metaperspectiva de Implementación” y “Metaperspectiva de Resultados”
incluyen los indicadores propiamente dichos, organizados por las distintas
subperspectivas y componentes propuestos.
Para cada indicador se establece su orientación (positiva “+” implica que un mayor
valor es mejor, vice versa para la orientación negativa “-“, mientras que “total” indica
que cualquier desviación positiva o negativa respecto al objetivo es desfavorable) el
objetivo perseguido por la empresa y la desviación máxima admisible. La información
sobre objetivos y desviación admisible debe ser introducida por el usuario, facilitando
el análisis de desviaciones sobre las cantidades previstas, así como el desarrollo de un
sistema de alerta tipo “semáforos”, que indicará si la empresa se encuentra por
81
encima del objetivo (color verde), presenta una desviación desfavorable no superior a
la desviación máxima admisible (color amarillo) o supera esta última (color rojo).
Asimismo, se informa sobre la evolución del indicador a lo largo del tiempo, siempre
que se haya incluido información sobre el periodo n-1.
Figura 9. Metaperspectivas del CMI-CRM
3.3.5. Principales desviaciones
La última Hoja del Cuadro de Mando desarrollado incluye un botón con una macro que
ejecuta una búsqueda de aquellos indicadores que presentan una mayor desviación de
carácter negativo (situación de semáforo rojo), que son presentados al investigador
bajo el epígrafe de “necesidades de mejora inmediata”.
3.3. Desarrollo futuro: Evaluación crítica del Cuadro de Mando Integral CMI-CRM
A partir de la propuesta de Cuadro de Mando Integral CMI-CRM presentada
anteriormente, el siguiente paso a realizar consiste en la evaluación crítica de su
conveniencia mediante la administración de formularios de evaluación con expertos de
ámbito internacional.
En estos momentos, se ha contactado con 5 expertos españoles y cuatro expertos
extranjeros (2 canadienses, 1 sueco, 1 inglés) que han mostrado su disposición para
colaborar. A dichos expertos se les solicitará que realizan una valoración sobre la
importancia de (escala 0 a 10) de: (a) cada una de las perspectivas integradas en las
metaperspectivas; (b) dentro de cada perspectiva, cada uno de los contenidos
analizados; (c) dentro de cada contenido, cada uno de los indicadores propuestos.
82
El objetivo final es obtener un modelo de puntuaciones (scoring) que permita mejorar
el Cuadro de Mando implementado, facilitando el cálculo de un conjunto reducido de
indicadores finales del rendimiento CRM integradores de las distintas variables.
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Anexo I. ítems incluidos en la escala SERVQUAL
Seguridad El comportamiento de los empleados transmite confianza a los clientes
Los clientes se sienten seguros en sus transacciones con la empresa
Los empleados de la empresa son siempre amables con los clientes
Los empleados tienen conocimientos suficientes para responder a las
preguntas de los clientes
Fiabilidad Cuando la empresa promete algo en cierto tiempo, lo hace.
Cuando un cliente tiene un problema, la empresa muestra interés en
solucionarlo.
La empresa realiza bien el servicio ofertado la primera vez.
La empresa termina el servicio en el plazo prometido.
La empresa mantiene registros exentos de errores
Empatía La empresa da a sus clientes una atención individualizada
La empresa tiene horarios de trabajo suficientes para todos los clientes
La empresa tiene empleados que ofrecen una atención personalizada a los
clientes
La empresa se preocupa por los mejores intereses de los clientes
La empresa comprende las necesidades específicas de los clientes
Capacidad de respuesta Los empleados comunican al cliente cuando concluirá la realización del servicio
Los empleados ofrecen un servicio rápido a los clientes
Los empleados siempre están dispuestos a ayudar a los clientes
Los empleados nunca están demasiado ocupados para responder a las
preguntas de los clientes
Elementos tangibles La empresa posee equipos de apariencia moderna.
Las instalaciones físicas de la empresa son visualmente atractivas.
Los empleados de la empresa tienen apariencia pulcra.
Los elementos materiales (folletos, etc.) son visualmente atractivos.
Fuente: Adaptado de Parasuman et al. (1988)
85
Capítulo 4. La medición del rendimiento CRM en empresas industriales. Una aplicación empírica
1. Breve introducción al modelo desarrollado
1.1. Modelo original para la medición del rendimiento de políticas CRM
El modelo empírico testado para la medición del rendimiento de las empresas industriales
responde básicamente a la cuarta etapa de la propuesta de Proyecto de Investigación realizada
en la Convocatoria de la Ayudas AECA a la Investigación 2010-2011, incluida al comienzo de la
presente Memoria (modelo original).
Este modelo, resumido en la Figura 1, se centraba en el análisis de la relación entre los
generadores de rendimiento CRM (benedit driver), las medidas de rendimiento de la relación y
las medidas individuales de rendimiento de los socios (Mahama 2006), con el objetivo final de
analizar la configuración óptima de las políticas CRM para maximizar el rendimiento, así como
predecir, a partir de la situación actual, el impacto futuro de las acciones CRM implementadas,
permitiendo en su caso la adopción de medidas correctoras.
Figura 1. Modelo original
86
Rendimiento individual de
los socios
Rendimiento de la relación
CRM
Generadores de beneficio
CRM
H1 H2
H3
A partir de este modelo teórico se establecen las siguientes hipótesis básicas de investigación,
a contrastar mediante el análisis de datos empíricos procedentes de cuestionarios:
H1: Existe una relación positiva entre las medidas de los generadores de rendimiento CRM y el
rendimiento global de la relación comprador-vendedor.
H2: Existe una relación positiva entre el rendimiento global de la relación comprador-vendedor
y el rendimiento individual de cada partícipe (comprador y vendedor).
H3: Existe una relación positiva entre las medidas de los generadores de rendimiento CRM y el
rendimiento individual de cada partícipe (comprador y vendedor).
Ahora bien, a lo largo de la presente investigación, los autores han analizado la pertinencia de
ampliar el modelo inicial propuesto para la medición del rendimiento CRM, a través de la
inclusión de un conjunto adicional de variables encaminadas a analizar, por un lado, el binomio
riesgo-rendimiento en las relaciones CRM, que resulta particularmente importante en el
entorno de crisis económica actual; por otro lado, el impacto de los recursos compartidos y las
capacidades interorganizativas entre los socios como generadores de rendimiento en la
relación comprador-vendedor; y por último el papel de los sistemas de control de gestión y
sistemas de control de riesgos como mediadores y/o moderadores de la relación entre los
generadores de beneficio, las fuentes de riesgo, y el rendimiento total obtenido.
Este modelo ampliado, que integra y desarrolla al modelo original, es analizado a continuación
de forma detallada.
Ahora bien, dado que el modelo inicialmente considerado para la concesión de la Ayuda AECA
a la Investigación 2010-2011 fue el modelo original, los resultados presentados se centran
fundamentalmente en el mismo; no obstante, también se presentan brevemente algunos
resultados relacionados con el modelo avanzado, dado que éste constituye la evolución
inmediata del presente Proyecto de Investigación.
1.2. Modelo ampliado para la medición del rendimiento de políticas CRM
Las empresas ven en la cooperación y coordinación una fuente de ventajas competitivas que
les permite reducir costes e incrementar sus beneficios (Van der Meer-Kooistra y Vosselman,
2000). En el ámbito de la cadena de suministro, la complejidad en los procesos productivos y la
garantía en el acceso a los recursos críticos han incrementado el acercamiento entre
proveedores y clientes en los últimos años. La colaboración entre las empresas fabricantes, sus
proveedores y clientes proporciona ventajas competitivas si se realiza una gestión eficiente
mediante el diseño y uso de herramientas de control de gestión (Mouritsen et al., 2001), que
faciliten la integración de los distintos objetivos empresariales y la coordinación de las
estrategias organizativas (Cooper y Slagmulder, 2004).
87
En este ámbito, la Gestión de las Relaciones con Clientes (Customer Relationship Management
o CRM) constituye una herramienta que se ha desarrollado intensamente en los últimos años
(Richards y Jones, 2008). Desde el punto de vista interorganizativo, el establecimiento de
políticas CRM presenta una doble perspectiva: estratégica y operativa (Lages et al. 2008). A
nivel estratégico, el CRM hace referencia al establecimiento de relaciones cercanas e
interactivas entre la empresa y sus compradores, alineando los procesos de negocio con las
necesidades del comprador, para conseguir un mayor rendimiento y creación de valor en
ambas partes de la relación (Rigby et al, 2002). A nivel operativo, el CRM supone la integración
de las políticas de venta, servicio al cliente, y las funciones de la cadena de suministro, para
identificar a los clientes más rentables, incrementando su compromiso mediante el suministro
de productos y servicios adaptados a sus necesidades (Rigby et al, 2002, Reinartz el al, 2004).
No obstante, muchas empresas no consiguen gestionar con éxito estas políticas (Zablah et al.,
2004) con el riesgo de que la estrategia CRM no sólo no tenga retornos positivos sino que
incluso pueda llegar a dañar las relaciones con los clientes (Richards y Jones, 2008). Entre las
principales causas de las ineficacias en la implementación de políticas CRM destaca la
dificultad para medir y gestionar sus riesgos y resultados (Ryals y Knox, 2007; Richards y Jones,
2008), lo que impide tomar decisiones oportunas y reorientar las acciones menos adecuadas.
Así, a medida que las empresas desarrollan estrategias de mercado basadas en el
establecimiento de relaciones cercanas con los clientes se hace necesario medir de forma más
sistemática y transparente los riesgos y resultados derivados de estas relaciones (Pavlou,
2002).
A) Medición de la rentabilidad de las relaciones con clientes
Los sistemas de medición y control de resultados (Performance Measurement and Control
System, PMCS) han sido desarrollados como un medio para el seguimiento y mantenimiento
del control organizativo con el objetivo de asegurar que las estrategias propuestas son
adecuadas en relación a los objetivos fijados (Cook et al. 1995). Además de las sólidas bases
teóricas que fundamentan la evaluación de resultados, que residen en la Teoría del Control, la
Teoría Institucional y la Teoría de la Orientación, se ha contrastado empíricamente el impacto
de los PMCS sobre los resultados obtenidos, ya que permiten a las compañías conocer y
evaluar hasta qué punto los objetivos han sido alcanzados (Mahama, 2006). Así, Richards y
Jones (2008) y Trkman et al (2010) establecen la necesidad de identificar claramente los
generadores de rendimiento (“benefit drivers”) asociados con políticas CRM, como medio de
comprender y mejorar los resultados derivados de la gestión de las relaciones con clientes.
Pero si bien la literatura en la materia reconoce la necesidad de establecer una fase de
medición de resultados de las políticas CRM (Winer, 2001; Woodcock, 2000), en la práctica no
existe consenso respecto al modelo que debe ser aplicado. Tradicionalmente la medición de
resultados CRM se ha centrado en un número limitado de indicadores financieros vinculados
con el rendimiento de cada socio (volumen de ventas, márgenes, rotación) que ha sido
ampliamente criticada en los estudios más recientes debido a su enfoque a corto plazo y su
limitado poder diagnóstico (Brignall y Ballantine, 1996). Estas limitaciones se han intentado
solucionar por parte de la literatura de creación de valor en cadenas de suministro (ver Richard
y Jones, 2008), que propone dos tipos de funciones vinculadas con la relación CRM (Walter et
al, 2001, Möller y Törrönen, 2003; Geri y Ahituv, 2008; Paulraj et al, 2008; Cheung et al, 2010):
88
(i) funciones directas, asociadas con medidas tradicionales de beneficio, volumen, entrega y
salvaguarda; y (ii) funciones indirectas, vinculadas con indicadores de calidad, innovación,
recomendaciones de mercado, información de mercado y acceso al mercado.
Por su parte, la literatura en relaciones interorganizativas ha planteado el desarrollo de nuevos
indicadores vinculados con el rendimiento de la relación (Das y Teng, 2003; Leonidou et al,
2006; Lages et al, 2008), que incluyen medidas de satisfacción, adaptación, compromiso,
confianza, entendimiento, lealtad, cooperación y expectativas de continuidad.
Ahora bien, el desarrollo de indicadores parciales de una u otra naturaleza no permite medir
de forma integral los resultados de las políticas CRM, siendo necesario desarrollar sistemas
integrales de medición que aúnen ambas perspectivas (Yeniyurt, 2003). En los últimos años,
autores como Kroes y Ghosh (2010) han propuesto la existencia de una relación positiva entre
las medidas de rendimiento de la relación y el rendimiento individual de los socios, si bien la
mayoría de las investigaciones se han centrado en aspectos vinculados con la rentabilidad
financiera, siendo necesario desarrollar nuevos modelos que consideren adicionalmente
aspectos vinculados con la satisfacción interorganizativa.
B) Medición del riesgo vinculado a las relaciones con clientes
A pesar de las ventajas competitivas asociadas a las relaciones inteorganizativas, en general, y
a las cadenas de suministro, en particular, la participación en este tipo de redes implica
también distintos riesgos específicos (Das y Teng, 2001; Langfield-Smith, 2008), vinculados con
diferencias en los objetivos y orientaciones de los socios, y la posibilidad de que éstos se
comporten de forma oportunista para explotar relaciones de dependencia (Groot y Merchant,
2000; Dekker, 2004). Pero aunque la literatura en redes industriales y cadenas de suministro se
ha incrementado mucho en los últimos años, los trabajos relacionados con la gestión de
riesgos han sido muy limitados (Zsidisin, 2003; Hallikas et al, 2005), constituyendo un tópico de
investigación crítico (Caglio y Ditillo, 2008).
En el ámbito de las relaciones estratégicas cabe distinguir dos tipos de riesgos percibidos (Das
y Teng, 2001; Langfield-Smith, 2008): (i) riesgo relacional, o específico de la relación, vinculado
con la probabilidad y consecuencias de tener un socio que no coopera en la forma deseada; y
(ii) riesgo de resultado, vinculado con el entorno de operaciones, y relativo a la probabilidad de
no alcanzar los objetivos deseados con la relación aunque el socio colabore completamente
(Das y Teng, 2001). La aplicación de la tipología previa a la gestión de cadenas de suministros
ha permitido identificar distintos tipos de riesgos asociados con los clientes, entre los que
destacan:
- Riesgo relacional (relacionado con el rendimiento de la relación): Incluye riesgo de
dependencia, riesgo de reemplazamiento y riesgo de información (Hallikas et al, 2005).
- Riesgo de resultado (relacionado con el rendimiento de cada socio): Incluye riesgo de
demanda (Zsidin, 2003; Hallikas et al, 2005), riesgo de precios (Hallikas et al, 2004),
riesgo de entrega (Harland et al, 2003), riesgo de desarrollo de productos (Zsidin, 2003;
Hallikas et al, 2004), riesgo de crédito (Hoogenberg y Auf dem Brinke, 2004) y riesgos
físicos (Harland et al, 2003), entre otros.
Para gestionar adecuadamente los riesgos vinculados con cadenas de suministro resulta
fundamental identificar las fuentes o factores de incertidumbre que los originan. En este
89
punto, la literatura en control de gestión identifica dos tipos principales de incertidumbres que
actúan como fuentes de riesgo (Nooteboom, 1999; Ring y Van de Ven, 1992): (i) incertidumbre
externa o ambiental, relativa a condiciones fuera del control de la relación, pero que pueden
afectar a la ejecución de los acuerdos de colaboración; e (ii) incertidumbre en la relación,
vinculada a las dificultades para anticipar las intenciones y el comportamiento de los socios. En
el ámbito de la cadena de suministro y las relaciones con clientes, estas fuentes de
incertidumbre se concretan en:
- Incertidumbre externa: Incluye el dinamismo y volatilidad del mercado, la
incertidumbre industrial, la intensidad competitiva, el cambio en las preferencias de
los clientes, los cambios regulatorios, la intervención gubernamental y las condiciones
económicas generales (Kocabasoglu et al, 2007; Cheung et al, 2010).
- Incertidumbre en la relación: Incluye aspectos como la especificidad de los activos, los
procesos de alineación temporal entre los socios, la apropiación de conocimientos, la
comunalidad del mercado entre socios (Kim y Umanath, 2005; Hallikas et al, 2006).
Asimismo, pueden incluirse aspectos vinculados con las diferencias culturales entre los
socios (Link, 2001; Kelly et al, 2002; Cheung et al, 2010).
Mientras la incertidumbre externa se relaciona principalmente con el riesgo de resultado, la
incertidumbre en la relación afecta preferentemente al riesgo relacional (Das y Teng, 2001),
mientras que ambas conjuntamente influyen sobre el rendimiento de la relación y de los
socios (Ahlstrom y Nordin, 2006).
Por su parte, Das y Teng (2001) incluyen un factor adicional, vinculado con las percepciones
psicológicas de los socios respecto a tres ámbitos principales: propensión a confiar en el socio,
foco del control (interno, externo, azar) y orientación hacia el futuro. Estos elementos se
encuentran directamente relacionados con las preferencias de riesgo de los socios, esto es,
con las actitudes de los partícipes respecto a la adopción de riesgos, que varían desde la
aversión al riesgo, pasando por la neutralidad, hasta la propensión de riesgos (Dong et al.,
2008). La propensión al riesgo puede medirse tanto desde el punto de vista individual (gestor)
como organizativo (empresa) (Kocabasoglu et al, 2007), habiéndose demostrado su impacto
sobre el rendimiento de la relación.
C) El papel de la cadena de suministro en la gestión del rendimiento CRM (riesgo-rentabilidad)
Desde el momento en que los gestores y los investigadores académicos observan que las
buenas o malas relaciones interorganizativas afectan al rendimiento empresarial, existe una
preocupación creciente por alcanzar una mejor comprensión del desarrollo de las relaciones
entre los socios (Lages et al, 2008).
Así, Das y Teng (2003) analizan el impacto de la alineación de recursos estratégicos entre los
socios sobre el rendimiento de la relación, distinguiendo entre recursos suplementarios
(similares entre los socios y que incrementan el rendimiento), recursos de superávit (similares
entre los socios pero que no afectan al rendimiento), recursos complementarios (diferentes
entre los socios y que afectan al rendimiento) y recursos derrochados (diferentes entre los
socios pero que no afectan al rendimiento). Asimismo, los autores vinculan estos recursos con
el establecimiento de tres tipos de capacidades interorganizativas, que afectan a su vez al
riesgo-rentabilidad de la relación: (i) fortalezas conjuntas, relativas a las sinergias derivadas de
90
la combinación de recursos entre los socios; (ii) conflictos entre los socios, vinculados con la
existencia de intereses, preferencias y prácticas conflictivas entre los miembros de la relación;
e (iii) interdependencias, relativas al grado en que cada socio necesita al otro para cumplir sus
objetivos estratégicos.
En el ámbito particular de la cadena de suministro y las relaciones con clientes, Jitpaiboon et al
(2009) identifican la integración de los clientes como fuente de rendimiento empresarial,
incluyendo en esta variable aspectos vinculados con la participación de los clientes en los
procesos de valor añadido de la empresa (desarrollo del producto, logística, planificación y
envío de productos). Por su parte, Cheung et al (2010) consideran la complementariedad y
compatibilidad de recursos entre los miembros de la cadena de suministro como fuente de
capacidades conjuntas, entre las que destaca el aprendizaje organizativo que lleva a crear
ventajas competitivas diferenciadas y beneficios superiores de la relación (Dyer y Singh, 1998).
Asimismo, Huttunen et al. (2000) postulan que las competencias conjuntas generadas por los
socios de la cadena de suministro afectan directamente a los riesgos derivados de la relación.
D) El papel de los sistemas de información de gestión en la gestión del rendimiento CRM
(riesgo-rentabilidad)
La gestión de las relaciones interorganizativas y de sus riesgos asociados se ha convertido en
un área de importancia estratégica. En este ámbito, los sistemas de información de gestión
constituyen instrumentos que permiten absorber riesgos e incrementar el rendimiento de las
relaciones (Van der Meer-Kooistra y Vosselman, 2000; Dekker, 2004). En el ámbito de las
relaciones con clientes, cabe distinguir tres dimensiones principales de los sistemas de
información de gestión: (i) la información compartida de control de gestión; (ii) los sistemas de
control de gestión; y (iii) los sistemas de gestión de riesgos, que se analizan a continuación.
La información compartida de control de gestión (ICCG) constituye una herramienta
fundamental para la toma de decisiones interorganizativas y el control de las acciones de los
socios. De acuerdo con Souchon y Diamantopoulos (1996), la calidad de la ICCG afecta
directamente a la calidad de la relación, distinguiéndose cuatro dimensiones principales de la
misma (Chenhall y Morris, 1986, Bouwens y Abernethy, 2000): ámbito, oportunidad,
agregación e integración. Respecto a la gestión de la cadena de suministro, el flujo de datos
compartido entre los socios afecta a la cooperación e integración entre los socios (Kim y
Umanathl, 2005), favoreciendo asimismo la confianza interorganizativa (Ojala y Hallikas, 2006),
la satisfacción con la relación (Nyaga et al, 2009) y mitigando los riesgos de la relación (Tang,
2006).
Por su parte, diversos autores defienden la necesidad de establecer sistemas de control de
gestión (SCGs) que permitan mitigar la potencialidad de conductas oportunistas, reduciendo
los riesgos e incrementando el rendimiento de la relación (p.e., Van der Meer-Kooistra y
Vosselman, 2000; Langfield-Smith y Smith, 2003; Dekker, 2004; Anderson y Dekker, 2005).
Como mecanismo de gobierno y salvaguarda, los SCGs se identifican como mecanismos para
mitigar el riesgo percibido (Coletti et al., 2005), permitiendo el buen gobierno de la RIO. De
acuerdo con Ouchi (1979) y Eisenhardt (1985), existen tres tipos principales de sistemas de
control que pueden utilizarse para la gestión de riesgos (Langfield-Smith, 2008): controles de
comportamiento, que especifican cómo deberían actuar los socios y vigilan si los
comportamientos actuales están de acuerdo con los establecidos; controles de resultados, que
91
especifican los resultados que deben ser obtenidos por la relación y por los socios, permiten a
los gestores vigilar en qué medida se consiguen los mismos; y controles sociales o informales,
relacionados con normas, valores y creencias de los socios.
Finalmente, los sistemas de gestión de riesgos (SGR) afectan directamente al riesgo percibido
entre los socios y al desempeño de la relación. Desde una perspectiva teórica, Bello y Zu (2006)
clasifican los mecanismos de gestión de riesgos en las relaciones con clientes dentro de tres
categorías: (i) salvaguarda (destinada a reducir el riesgo derivado de activos específicos), (ii)
adaptación (vinculada con la incertidumbre externa), y (iii) medición (relacionada con la
incertidumbre en los resultados). En el ámbito práctico, Hallikas et al. (2005) identifican cuatro
grandes grupos de indicadores para la gestión de riesgos en cadenas de suministro: medición,
gestión de fallos y precios, innovación y medidas de prioridad; a su vez, estas medidas de
riesgo se ven apoyadas por competencias estratégicas y operativas de la empresa.
De esta forma, a partir de la revisión practicada en la literatura en la materia, se propone un
modelo de investigación ampliado que, a partir de las fuentes de incertidumbre y preferencias
de riesgo, los generadores de beneficio CRM y las medidas de integración entre los socios,
identifique los sistemas de información de gestión y las capacidades conjuntas más adecuados
que afectan al rendimiento de la relación CRM y de cada uno de los socios (binomio riesgo-
rentabilidad).
La Figura 2 resume las vinculaciones previstas entre los distintos constructos, que integra el
modelo original de investigación (constructos “generadores de beneficio CRM”, “rendimiento
de la relación” y “rendimiento del socio”), centrado en el rendimiento general de los sistemas
CRM) y el modelo ampliado (que analiza una relación específica de cooperación entre la
empresa y el cliente), así como las referencias tomadas como base para definir las distintas
relaciones.
92
Figura 2. Modelo ampliado
Integración de recursos entre los
socios
Capacidades inter-
organizativas
Rendimiento de la relación
(riesgo-rentabilidad)
Rendimiento del socio (riesgo-
rentabilidad)Das y Teng (2003),
Dyers y Singh (1998), Cheung et al
(2010)
Luo (1997), Das y Teng (2003), Cheung et al.
(2010), Huttunenet al. (2000).
Mohr y Spekman(1994), Mentzer
et al. (2000)
Trkman et al (2010), Jitpaiboo et al. (2009)
Kroes(2010),
Kannan y Tan (2002,
2005), Tracey et al. (2005).
Generadores de beneficio CRM
Mahama (2006), Richard y Jones (2008) Jitpaiboo et al. (2009)
Fuentes deincertidumbre
Preferencias de riesgo
Sistemas de información de
gestión (SIG)
Langfield-Smith (2008), Das y Teng (2001), Kim et al. (2005), Huttunen et al. (2000), Juttner et al (2003)
Langfield-Smith (2008),
Harmandoglu(2009), Hallikas et al
(2005), Bello andZhu (2006)
Kim et al (2005), Tang (2006),
Paulraj et al, 2008, Nyaga et al. (2009), Kelly et al. (2002),
Aulakh et al. (1996), Fryxell et al. (2002), Juttner et al
(2003)
ICCG
SCG
SGR
2. Metodología para el desarrollo del cuestionario a empresas industriales
La metodología utilizada para contrastar los objetivos de investigación se ha desarrollado
mediante un proceso en dos etapas. En primer lugar, se llevó a cabo una revisión en
profundidad de la literatura en la materia, a partir del metanálisis realizado y se mantuvieron
diversas entrevistas con directivos de ventas, para elaborar un primer borrador de
cuestionario.
A partir de los resultados obtenidos, en la segunda fase se administró un cuestionario on-line
dirigido a los directores de ventas de las principales empresas españolas de carácter industrial.
2.1. Primera etapa: diseño del cuestionario
El diseño de la investigación se ha estructurado en tres etapas diferenciadas: (1) la ronda de
entrevistas con directivos; (2) la elaboración de las preguntas del cuestionario; y (3) los
pretests de los distintos borradores del cuestionario entre los miembros de la población
objetivo (Naranjo-Gil, 2006).
2.1.1. La ronda de entrevistas
El propósito de la primera etapa fue contrastar la importancia del estudio en la población
objetivo, obteniendo la opinión sobre cómo conseguir una mayor participación en este
proyecto, y recibiendo consejos sobre el desarrollo de los instrumentos y mediciones a
desarrollar (Naranjo-Gil, 2006).
93
Para ello, se realizaron un total de cuatro entrevistas semi-estructuradas con directivos de
departamentos comerciales de empresas andaluzas entre los meses de junio y septiembre de
2010, centrando el análisis en los sistemas CRM establecidos por las organizaciones,
incluyendo las distintas fases de implementación, los beneficios esperados y las principales
dificultades observadas. Las empresas seleccionadas se dedicaban a distintos sectores de
actividad y presentaban distinto tamaño (principalmente medianas y grandes empresas), con
el objetivo de garantizar la validez de las respuestas obtenidas.
Estos directores fueron elegidos por tres razones básicas: (1) la existencia de contactos y una
relación previa muy satisfactoria con ellos; (2) su localización física cercana a la Universidad
Pablo de Olavide de Sevilla; y (3) su inclusión dentro de la muestra final objeto de análisis.
La elaboración de las preguntas
Para la elaboración de las preguntas del cuestionario se realizó una traducción cuidadosa de
cada instrumento de medida original del inglés, adaptándolo en su caso a las características de
las empresas industriales, lo que permitió elaborar el primer borrador del cuestionario.
Este borrador fue presentado a seis expertos académicos de las áreas de Economía Financiera
y Contabilidad y de Organización de Empresas del Departamento de Dirección de Empresas de
la Universidad Pablo de Olavide y del Departamento de Dirección y Economía de la Empresa de
la Universidad de León, incluyendo profesores asociados que ocupaban cargos en la gestión de
empresas, y todos ellos familiarizados con este método de investigación. A partir de sus
comentarios se realizaron diversas modificaciones en el diseño de la encuesta, particularmente
por lo que respecta a la redacción y organización de las preguntas.
Los pretests entre los miembros de la población objetivo
A continuación el borrador del cuestionario fue pre-contrastado con 3 directores comerciales
de empresas industriales. Con cada uno de ellos se discutió el cuestionario en una entrevista
presencial de aproximadamente 1 hora de duración, en la que se les pidió su opinión sobre la
comprensión de los ítems individuales y de los instrumentos de medida. Los directivos
subrayaron algunos términos que podían dar lugar a confusión, por lo que se prestó una
cuidadosa atención para añadir palabras que clarificaran, en lugar de cambiar completamente
el ítem.
También se observaron algunos problemas menores con la alineación y disposición de las
preguntas y respuestas en el cuestionario. Entre ello se incluía la presencia de un espacio
insuficiente para las respuestas así como malentendidos sobre el lugar donde contestar. A
partir de las sugerencias de los preencuestados se reescribieron algunos títulos y encabezados
del cuestionario de forma más clara, y se ajustó el diseño web de la encuesta para garantizar
que, en una sola pantalla, el encuestado pudiera visualizar todas las preguntas, haciendóse una
idea de la estructura y longitud de la encuesta. Adicionalmente se introdujeron de forma más
concisa las instrucciones acerca de cómo deberían ser contestadas las preguntas.
Dado que la mayoría de las modificaciones se referían al aspecto y a las instrucciones, el
instrumento final de la encuesta no sufrió grandes cambios, en términos de escala, al utilizado
en el pretest. Sin embargo, se mejoraron los ítems en cuanto a la claridad y facilidad de las
94
respuestas. Una de las ventajas del pretest fue descubrir que algunos datos estaban repetidos
en distintas variables y podían eliminarse, haciendo el cuestionario más reducido y conciso. Sin
el pretest, la encuesta final no hubiera proporcionado los datos relevantes para contrastar
todas las hipótesis. En consecuencia, el pretest tuvo un papel exitoso al cumplir sus objetivos y
permitir mejorar la encuesta. Después de esta ronda de pretests, se preparó la versión final del
cuestionario on-line.
3.1.2. Segunda etapa: administración del cuestionario
El cuestionario final mide características sociodemográficas de los individuos en puestos de
dirección de ventas, características de la empresa donde desempeñan su actividad y sus
percepciones sobre las siguientes variables (Figura 1):
(a) MODELO ORIGINAL DE INVESTIGACIÓN, centrado en el sistema de gestión de las
relaciones con los clientes (CRM) de la empresa: benefit drivers; rendimiento de las relaciones
comprador-cliente (modelo básico de investigación); rendimiento de la empresa vendedora
respecto a sus competidores.
(b) MODELO AMPLIADO DE INVESTIGACIÓN, que considera la relación concreta de la
empresa con un cliente colaborador1: recursos compartidos y capacidades interorganizativas
entre los socios; rendimiento de la relación con el cliente concreto; calidad de la relación;
riesgo percibido en la relación; sistemas de gestión de riesgos; sistemas de control de gestión
establecidos (tipos de controles)
Asimismo, para completar el modelo de investigación se incluyeron variables
relacionadas con: (i) el entorno externo de la empresa; y (ii) la propensión de la empresa a
asumir riesgos en los negocios; y (iii) variables personales descriptoras del director de ventas
que responde al cuestionario.
El estudio empírico realizado es de ámbito intersectorial, siendo la población objetivo las
principales empresas españolas de carácter industrial. Para contrastar la validez de las
hipótesis planteadas, el estudio empírico se ha basado en el envío de cuestionarios a los
directores de ventas de las empresas españolas de fabricación recogidas en los números SIC
35, 36 y 37, incluidas en la base de datos DUNS 50.000. Estos subsectores económicos
corresponden a sectores industriales donde los compradores y proveedores son
mayoritariamente empresas fabricantes, siendo sus compradores otros fabricantes, mayoristas
o minoristas (Dyer, 1996).
Además esta selección permite:
• Incrementar el número de observaciones y reducir la probabilidad de que los
resultados obtenidos no puedan generalizarse debido al uso de varios códigos (Artz,
1999), obteniendo una amplia variedad de relaciones comprador proveedor industrial,
que resulta necesaria para verificar la validez del modelo (Dyer, 1996; Cannon y
Perrault, 1999).
1 definida como aquella relación en el que ambas empresas cooperan, comparten información, y trabajan de forma de forma conjunta durante un periodo prolongado de tiempo, con el objetivo de alcanzar beneficios conjuntos para ambas partes (Nyaga et al, 2010).
95
• Confirmar la validez de los resultados sectoriales, de acuerdo con la literatura previa
en la materia (Heide y John, 1990; Heide y Stump, 1995).
Para filtrar la población a efectos de este estudio e identificar a las empresas vivas de la
población, por un lado, y a los directivos destinatarios del cuestionario, por otro, se procedió al
envío de una carta previa de notificación, vía email (Anexo I), solicitando a las empresas que
comunicaran, en su caso, su negativa a participar en el estudio, de acuerdo con la Ley de
Protección de Datos. Siempre que fue posible, el email se envió directamente al director de
ventas de la entidad (localizado a través de la propia base DUM 50.000 junto con un análisis
posterior de las Webs de las empresas, si existían. En aquellos casos en que no resultó posible
localizar al director de ventas, el correo se envió a la dirección web institucional de la empresa,
con el asunto “A la atención del Director de Ventas. Investigación sobre las relaciones con
clientes”.
De la base de datos inicial de 1.384 empresas, tan sólo 1.052 firmas tenían actividad regular en
el momento del envío de la carta de prenotificación (Enero de 2011), siendo 332 (23.98%) las
entidades que habían cesado su actividad, se encontraban en fase de liquidación/concurso de
acreedores, o resultaban imposibles de localizar a través de email o teléfono.
Finalmente, 12 empresas declinaron participar en el estudio, por lo que la muestra objetivo
quedó constituida por las 1.040 entidades restantes, enviándose a su director de ventas un
nuevo correo electrónico (Febrero 2011) con un acceso web específico para un cuestionario
on-line basado en la metodología propuesta por Dillman (2000). La gestión de este
cuestionario on-line se ha realizado mediante la contratación de una licencia profesional del
software QuestionPro® (http://www.questionpro.com/). Con el objetivo de conseguir una
adecuada tasa de respuesta, se animaba a la cumplimentación del cuestionario informando del
sorteo de dos noches de hotel en un Parador Nacional entre las 150 primeras respuestas
recibidas.
El siguiente paso se ha centrado en la recogida de datos, sucediéndose varios mensajes de
recuerdo durante las siguientes semanas, hasta la actualidad. En este momento la encuesta
sigue viva, por lo que los resultados presentados tienen carácter provisional; esperamos que
en el Abril de 2011 dispongamos de los resultados definitivos, que estarán a la plena
disposición de la Asociación Española de Contabilidad y Dirección de Empresas.
3.2. Medición de las variables.
La medición de las variables incluidas en el cuestionario se basó en una revisión en
profundidad de los trabajos empíricos que analizan los sistemas de gestión de las relaciones
con clientes, y su impacto sobre el rendimiento empresarial (véase el Capítulo 1, Anexo II para
un resumen de las principales aportaciones).
La medición de las variables vinculadas con el CRM y la definición de los benedit drivers
constituye un tema que ha sido objeto de continua controversia, sin que exista una opinión
generalizada en este ámbito (Kim et al, 2003; Kim and Kim, 2009; Walter et al, 2001; Sin et al,
2005). Por esta razón, siempre que fuera posible y resultara adecuado, en el cuestionario
propuesto se dio preferencia al uso de medidas de la literatura que hubieran demostrado
niveles adecuados de fiabilidad y validez. De esta forma, se utilizaron tres criterios para medir
las variables empleadas en el estudio:
96
- Primer criterio de selección: El instrumento, cuando fuera posible, debería haber sido
usado en estudios previos en el ámbito del marketing y el control de gestión basados en
encuestas, al objeto de aumentar la comparabilidad de las conclusiones obtenidas. Sin
embargo, ante la escasez de estudios sobre la gestión del CRM con encuestas para las variables
que delimitaban las características de las relaciones ínter-organizativas, se optó por añadir
ítems procedentes de otras disciplinas (Naranjo-Gil, 2006).
- Segundo criterio de selección: El instrumento debería haber demostrado una
adecuada fiabilidad y validez en dichos estudios, dentro del marco teórico en el que se
encuadra este Proyecto de Investigación.
- Tercer criterio de selección: El instrumento debería ser tan limitado en extensión
como fuera posible, es decir, en los casos donde estuvieran disponibles varios instrumentos de
medición ajustados a los criterios de fiabilidad y validez, se elegiría el de menor longitud.
Como se ha comentado, el reducido número de estudios empíricos previos llevó a desarrollar
nuevos instrumentos de medición específicos para la investigación propuesta. Estos
instrumentos se apoyaron en la medida de lo posible en investigaciones anteriores, pero
también en el estudio piloto que permitió la depuración de los ítems.
En el ámbito metodológico, es de destacar que a lo largo del cuestionario se ha usado una
escala de medida de Likert basada en 7 puntos, adaptada a la redacción de cada variable. Con
esto se pretendía distinguir a los encuestados que daban su opinión sincera respecto a
aquéllos que se veían forzados a elegir sobre un tópico para el cual hubieran aportado muy
poco o nada (Naranjo-Gil, 2006). La no respuesta a la pregunta se ha considerado dentro de la
categoría “No sabe/ no contesta” de acuerdo con Dillman (2000).
El cuestionario se dirigió directamente a los directores de ventas pues, como se contempla en
la literatura (Cannon y Perreault, 1999), aunque existen otras personas dentro de la empresa
que pueden tener un conocimiento amplio sobre el cliente, son los directores de los
departamentos comerciales quienes reúnen más información y tienen conocimiento sobre la
mayoría de los aspectos que se preguntan en la encuesta.
Variables del modelo original
A continuación se resumen las variables definidas para el modelo original, a partir de la
revisión metaanalítica resumida en el Capítulo 1. La Tabla 1 resume las escalas inicialmente
consideradas como potencialmente explicativas de cada variable, así como la escala final
seleccionada.
Tabla 1. Definición de variables para el modelo original y ampliado
Referencias básicas Items seleccionados
MODELO ORIGINAL
Generadores de beneficio CRM Sin et al. (2005), Chang et al. (2009), Kocabasoglou (2007), Henri (2006), Hyvonen (2007), Chang et al. (2009), Paulraj et al. (2008), Geri et al. (2008), Dong et al. (2008), Hsu et al. (2008)
Sin et al. (2005)
97
Rendimiento de la relación CRM
Geri et al. (2008), Kim y Kim (2009), Richard y Jones (2008)
Kim y Kim (2009)
Rendimiento individual del socio
Carr and Pearson (1999), Sin et al. (2005), Chang et al (2009), Hsu et al. (2008), Dong et al (2008)
Hsu et al. (2008) -5 ítems- y Chang et al. (2009) -1 ítem-
MODELO AMPLIADO
Fuentes de incertidumbre Incertidumbre externa: Cheung et al. (2010), Walter y Törrönen (2003), Ganesan (1994), Kocabasoglou (2007)
Incertidumbre en la relación: Ganesan (1994), Nooteboom et al. (1997), Das y Teng (2001), Hallikas et al (2005), Hyaga et al. (2009), Ganesan (1994)
Cheung et al. (2010) –intertidumbre externa -,
Das y Teng 2001 -incertidumbre
en la relación-
Preferencias de riesgo Kocabasoglou (2007), Nooteboom et al (1997), Dong et al. (2008)
Dong et al (2008) -3 ítems- y Nooteboom et al. (1997) -1 ítem-
Recursos compartidos entre los socios y capacidades organizativas
Hallikas et al. (2005), Cheung et al. (2010), Dyer y Sign (1998), Bharadwaya y Natsuno (2006)
Cheung et al. (2010)
Rendimiento individual del socio en la relación cooperativa
Nyaga et al. (2009), Cheung et al. (2010), Walter et al. (2001)
Walter et al. (2001)
Rendimiento de la relación cooperativa particular
Leodinou (2006), Nooteboom et al (1997), Dong et al. (2008), Eggert et al. (2006), Paulraj et al. (2008), Nyaga et al. (2009), Lages et al. (2008), Sin et al. (2005).
Confianza: Cheung et al. (2010), Nyaga et al. (2009), Pavlou (2002), Nooteboom et al. (1997)
Pavlou (2002)–confianza-
Riesgo percibido en la relación cooperativa
Hallikas et al. (2005), Das y Teng (2003), Nooteboom (1997), Ganesan (1994), Das y Teng (2001)
Das y Teng (2001) -5 ítems- y Nooteboom (1997) -2 ítems-
Sistemas de gestión de riesgos Nooteboom et al. (1997), Harland et al. (2003), Hallikas et al. (2004), Hallikas et al (2005), Zsidin et al. (2003)
Nooteboom et al. (1997)
Sistemas de control de gestión Simon (1995), Aulakh y Genturck (2000), Cheung et al. (2010), Paulraj et al. (2008), Hallikas et al. (2005), Trkman et al. (2010)
Aulakh y Genturck (2000)
Fuente: Elaboración propia
A continuación se analizan de forma detallada las variables y constructos incluidas en el
modelo original de medición, que constituye la base de la presente Memoria (véase el Anexo
III para una definición detallada de los ítems)
98
Los generadores de beneficios (benefit drivers) de los sistemas CRM fueron analizados
mediante 20 ítems adaptados de Sin et al. (2005), teniendo en cuenta las características
específicas de las empresas industriales. Estos ítems se organizaron en torno a cuatro
constructos principales:
- Organización del CRM (7 ítems): Hace referencia a la adaptación de la estructura
organizativa y los procesos de negocio respecto al sistema CRM establecido.
Incluye aspectos vinculados con la estructura organizativa, el compromiso de
recursos orientados al marketing, las actividades de planificación y la gestión de los
recursos humanos (personal de venta).
- Orientación hacia el cliente (5 ítems): Centrado en la realización de ofertas
personalizadas de productos y servicios al cliente, que incrementen de forma
continuada el valor añadido que se le proporciona. Incluye aspectos vinculados con
el marketing centrado en el cliente, valor del cliente a lo largo de la vida,
personalización de ofertas, y colaboración con el cliente para el diseño de
productos.
- Gestión del conocimiento (4 ítems): Este constructo se refiere a la aplicación de
conocimiento acerca de los clientes, incluyendo, la comunicación con el cliente, el
aprendizaje continuo, la prestación de servicios acordes a lo esperado y la
responsabilidad en el trato con los clientes.
- Tecnología CRM (4 ítems): Este constructo se centra en la adecuación y
disponibilidad de la tecnología utilizada para la gestión diaria del CRM, tanto en el
ámbito del software, como de hardware, la gestión de base de datos y la existencia
de personal especializado de soporte.
El rendimiento de la relación comprador-vendedor generado por los sistemas CRM se ha
analizado mediante 6 ítems adaptados de Kim y Kim (2009), y organizados respecto a dos
constructos diferentes:
- Procesos (7 ítems): El rendimiento relacionado con los procesos de la empresa
incluye tres perspectivas principales: adquisición de clientes (2 ítems), retención de
clientes (3 ítems), y expansión de clientes (2 ítems).
- Clientes (2 ítems): Las medidas de rendimiento relacionadas directamente con los
clientes inciden directamente en el valor del cliente, su satisfacción y su lealtad
respecto a la empresa.
Por último, el rendimiento individual del socio (vendedor) se ha analizado a partir de dos
constructos principales propuestos por Hsu et al. (2008) en relación con sus principales
competidores:
- Rendimiento de mercado (3 ítems): El rendimiento de mercado hace referencia a
las características de los productos de la empresa (calidad y servicio ofertado), que
afectan a la cuota de mercado obtenida.
- Rendimiento financiero (3 ítems): Incluye medidas relacionadas con la rentabilidad
de la empresa y el precio de los productos ofertados (un mayor precio implica un
mayor rendimiento); asimismo, se ha incluido un ítem procedente de Chang et al.
(2009) para analizar el beneficio obtenido por la entidad.
99
4. Resultados provisionales del estudio
En la actualidad nos encontramos en la fase de ejecución de la encuesta, por lo que los
resultados obtenidos son muy preliminares y deben ser analizados con cautela, al no
garantizar aún una adecuada validez estadística. Estos resultados deberán ajustarse tan pronto
como se disponga del conjunto final de respuestas (fecha prevista: Abril de 2011; número
estimado de respuesta: >100).
4.1. Tasa de respuesta del cuestionario.
Hasta la actualidad se han obtenido 44 respuestas válidas, lo que representa una tasa de
respuesta del 4,23% sobre la población final objetivo. La Tabla 2 recoge las características más
destacadas de los encuestados.
Tabla 2. Principales variables descriptivas de los encuestados
Variable Resultados
Género de los encuestados Hombres (75,61%), Mujeres (24,39%)
Nº de años de experiencia en la empresa 13,95 años (media)
Nº de años de experiencia en el sector 16,14 años (media)
Nivel de formación Estudio primarios (2,38%), Bachillerato o similar (7,14%), Diplomatura o equivalente (23,81%), Licenciatura o equivalente (30,95%), Master o doctorado (35,71%)
Fuente: Elaboración propia
Como puede observarse, existe una mayoría de hombres que ocupan el cargo de director de
ventas, tratándose habitualmente de gestores experimentados, tanto respecto al sector de
operaciones (16,14 años de media) como respecto a la empresa en la que desarrollan su
actividad (13,95 años de media). El nivel de formación es muy elevado, dado que el 90.47% de
los encuestados tiene estudios universitarios (diplomatura, licenciatura o master), lo que
facilita la lectura e interpretación del cuestionario.
4.2. Validez de los constructos
A partir de las respuestas obtenidas hasta el momento, se ha evaluado la validez de las
distintas escalas y constructos mediante el empleo del Alfa de Cronbach y de un modelo de
análisis factorial exploratorio (análisis de la varianza explicada, prueba de esfericidad de
Bartlett y prueba KMO).
Los resultados obtenidos se resumen en las Tablas 3 a 5, y muestran en todos los casos la
validez y consistencia de las variables analizadas. Dado que se trata de resultados
previsionales, no se ha llevado a cabo un análisis en profundidad de los mismos, que deberá
realizarse tan pronto como se disponga de los resultados definitivos
100
Tabla 3. Análisis factorial (I): Generadores de beneficio CRMFactor Ítems Cargas factoriales Comunalidades Coeficientes para
puntuaciones factoriales
Organización del CRM
O1 0,370 0,137 0,101
O2 0,731 0,534 0,199
O3 0,839 0,704 0,228
O4 0,805 0,648 0,219
O5 0,622 0,387 0,169
O6 0,825 0,680 0,224
O7 0,763 0,583 0,208
Alpha de Cronbach: 0,839 ; KMO: 0,762 ; Esfericidad de Bartlett: 0,000; Varianza explicada: 52,47%
Orientación hacia el cliente
C1 0,770 0,592 0,229
C2 0,694 0,481 0,207
C3 0,839 0,704 0,250
C4 0,915 0,836 0,272
C5 0,862 0,744 0,257
Alpha de Cronbach: 0,869; KMO: 0,850; Esfericidad de Bartlett: 0,000; Varianza explicada: 67,17%
Gestión del conocimiento
G1 0,911 0,830 0,320
G2 0,870 0,757 0,305
G3 0,706 0,499 0,248
G4 0,875 0,765 0,307
Alpha de Cronbach: 0,855; KMO: ;0,711; Esfericidad de Bartlett: 0,000; Varianza explicada: 71,28%
Tecnología CRM T1 0,830 0,689 0,290
T2 0,851 0,724 0,297
T3 0,794 0,631 0,277
T4 0,905 0,820 0,316
Alpha de Cronbach: 0,865; KMO: 0,783 ; Esfericidad de Bartlett: 0,000; Varianza explicada: 71,59%
Tabla 4. Análisis factorial (lI): Rendimiento de la relación comprador-vendedorFactor Ítems Cargas factoriales Comunalidades Coeficientes para
puntuaciones factoriales
Procesos P1 0,875 0,766 0,161
P2 0,861 0,742 0,158
P3 0,896 0,803 0,165
P4 0,852 0,726 0,157
P5 0,860 0,740 0,158
P6 0,922 0,851 0,170
P7 0,898 0,807 0,165
Alpha de Cronbach: 0,951; KMO: 0,834 ; Esfericidad de Bartlett: 0,000; Varianza explicada: 77,64%
Clientes R1 0,974 0,949 0,513
R2 0,974 0,949 0,513
Alpha de Cronbach: 0,946; KMO: 0,500 ; Esfericidad de Bartlett: 0,000; Varianza explicada: 94,91%
Tabla 5. Análisis factorial (lII): Rendimiento de la empresaFactor Ítems Cargas factoriales Comunalidades Coeficientes para
101
puntuaciones factoriales
Rendimiento del mercado
M1 0,798 0,636 0,485
M2 0,807 0,650 0,490
M3 0,599 0,359 0,364
Alpha de Cronbach: 0,542; KMO: 0,589 ; Esfericidad de Bartlett: 0,004; Varianza explicada: 54,86%
Rendimiento financiero
F1 0,952 0,906 0,436
F2 0,923 0,852 0,423
F3 0,652 0,435 0,299
Alpha de Cronbach: 0,801; KMO: 0,563; Esfericidad de Bartlett: 0,000; Varianza explicada: 72,78%
Nota: las cargas factoriales recogen los coeficientes de correlación de las variables originales tipificadas con las componentes principales.
4.3. Relación entre constructos: Modelos multidimensionales.
Debido al reducido número de respuestas recibidas hasta la actualidad, no se han desarrollado
aún modelos multidimensionales (modelo de educaciones estructurales y modelos de
regresión causal, principalmente) que permitan establecer de forma estadísticamente
significativa las relaciones existentes entre las distintas variables.
Estos modelos se ejecutarán tan pronto como estén disponibles los resultado finales.
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106
Anexo I. Carta de presentación (a continuación)
Anexo II. Cuestionario (a continuación)
Puede acceder a la versión online de este cuestionario accediendo a la
página web:
http://surveys.questionpro.com/akira/TakeSurvey?id=2004817
107
Anexo III. Relación de ítems incluidos en el cuestionario. Modelo original
1. Variable “generadores de beneficio (benefit drivers)”Por favor, indique su grado de acuerdo respecto a las siguientes afirmaciones relativas a la
gestión de las relaciones con sus clientes (1= muy en desacuerdo; 7= muy de acuerdo)
1.1. Organización del CRM
Disponemos de personal capacitado en marketing y ventas
My organization has the sales and marketing expertise and resources to succeed in CRMSin et al. (2005)
Los programas de formación de los empleados están diseñados para ayudarles a
captar y retener a los clientes Our employee training programs are designed to develop the skills required for acquiring
and deepening customer relationships
Sin et al. (2005)
Los objetivos relacionados con la captación y retención de los clientes están
claramente establecidos My organization has established clear business goals related to customer acquisition,
development, retention, and reactivation
Sin et al. (2005)
El personal es evaluado y recompensado según su capacidad para comprender y
atender a las necesidades de los clientes Employee performance is measured and rewarded based on meeting customer needs
and on successfully serving the customer
Sin et al. (2005)
La estructura de nuestra empresa está orientada a los clientesOur organizational structure is meticulously designed around our customers
Sin et al. (2005)
Controlamos el logro los objetivos establecidos para cada punto de ventaCustomer-centric performance standards are established and monitored at all customers
touch points
Sin et al. (2005)
Hemos comprometido mucho tiempo y recursos en gestionar las relaciones con
los clientes My organization commits time and resources in managing customer relationships
Sin et al. (2005)
1.2. Orientación hacia el cliente
Mantenemos un diálogo constante con los principales clientes para ofrecerles
productos adaptados a sus necesidades
Through ongoing dialogue, we work with individual key customers to customize
our offerings
Sin et al. (2005)
Proporcionamos productos y servicios personalizados a los principales clientes
My organization provides customized services and products to key customers
Sin et al. (2005)
Hacemos esfuerzos para comprender las necesidades de los clientes principales
My organization makes an effort to find out what our key customer needs
Sin et al. (2005)
Cuando los clientes desean modificar un producto o servicio, los departamentos
de nuestra empresa se coordinan entre sí para realizar dichos cambios
When my organization finds that customers would like to modify a
product/service, the departments involved make coordinated efforts to do so
Sin et al. (2005)
Todo el personal de la empresa trata a los clientes con cuidado y respeto
All people in my organization treat key customers with great care
Sin et al. (2005)
1.3. Gestión del conocimiento
Los empleados atienden las peticiones de los clientes rápidamente Customers can
expect prompt service from employees of my organization
Sin et al. (2005)
Los empleados son receptivos a ayudar a los clientes
My organization’s employees are willing to help customers in a responsive manner
Sin et al. (2005)
108
Llevamos a cabo un proceso continuo de aprendizaje para comprender las
necesidades de los clientes
My organization fully understand the needs of our key customers via knowledge
learning
Sin et al. (2005)
Disponemos de canales de comunicación directos y bidireccionales con nuestros
clientes principales
My organization provides channels to enable ongoing, two-way communication
with our key customers and us
Sin et al. (2005)
1.4. Tecnología CRM
Asimismo, indique su grado de acuerdo con las siguientes afirmaciones relativas a la tecnología
informática utilizada para gestionar las relaciones con clientes (1= muy en desacuerdo; 7= muy
de acuerdo)
Disponemos del software y hardware adecuado para atender a los clientes
My organization has the right software to serve our customers
My organization has the right hardware to serve our customers
Sin et al. (2005)
Disponemos de personal cualificado para manejar la tecnología informática
relacionada con los clientes
My organization has the right technical personnel to provide technical support for
the utilization of computer technology in building customer relationships
Sin et al. (2005)
En cada uno de nuestros puntos de venta se dispone de información
individualizada sobre los clientes
Individual customer information is available at every point of contact
Sin et al. (2005)
Mantenemos una base de datos actualizada y fácil de manejar sobre los clientes
My organization maintains a comprehensive database of our customers
Sin et al. (2005)
2. Rendimiento de la relación comprador-vendedorA continuación, nos gustaría conocer los beneficios relacionados con su sistema de gestión de
las relaciones con clientes (1= muy en desacuerdo; 7= muy de acuerdo)
2.1. Procesos
Ha permitido adquirir nuevos clientes
Ha permitido dirigirnos a clientes más rentables
Customer acquisition
Kim and Kim (2009)
Ha aumentado la tasa de retención de los clientes
Ha reducido el porcentaje de devoluciones por pedido
Ha permitido ser más flexibles en las entregas de pedidos
Customer retention
Kim and Kim (2009)
Ha permitido aumentar el valor de los pedidos
Ha permitido captar clientes importantes
Customer expansion
Kim and Kim (2009)
2.2. Clientes
Ha permitido reducir las quejas de los clientes
Customer value and customer satisfaction
Kim and Kim (2009)
Ha incrementado la lealtad de los clientes
Customer loyalty
Kim and Kim (2009)
3. Rendimiento de la empresa
En comparación con su principal competidor (1= mucho menos; 7= mucho mayor):
109
3.1. Rendimiento de mercado
La calidad de nuestros productos es
Overall product qualityHsu et al. (2008)
La calidad de nuestro servicio de atención al cliente es
Overall customer service levels
Hsu et al. (2008)
Nuestra cuota de mercado es
Market shareHsu et al. (2008)
3.2. Rendimiento financiero
Los beneficios obtenidos por nuestra empresa son
Superior profitability
Chang et al (2009)
Nuestra rentabilidad es
Return on assets
Hsu et al. (2008)
El precio de nuestros productos es
Average selling price (high performance means higher price)
Hsu et al. (2008)
110
A/A del Director de Ventas
León, a 31 de Enero de 2011
De
acue
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con
la L
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IÓN
DE
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gent
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oda
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trat
ada
excl
usiv
amen
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on f
ines
est
adís
tico
s y
acad
émic
os,
no p
udie
ndo
ser
util
izad
a de
for
ma
nom
inal
ni
faci
lita
da a
ter
cero
s.
Muy Sr./Sra. Nuestro/a:
Somos un equipo de profesores de la Universidad de León y de la Universidad Pablo de Olavide de
Sevilla que estamos llevando a cabo una investigación sobre cómo gestionan las empresas sus
relaciones con otras empresas y, en concreto, sobre qué factores son cruciales en el éxito de la
gestión de las relaciones con clientes. Este estudio cuenta con el apoyo de la Asociación Española de
Contabilidad y Administración de Empresas (AECA) (http://www.aeca.es/investigacion/ayudas.htm).
Sin duda, quienes mejor conocen el día a día de la gestión de este tipo de relaciones son los
directores de ventas de las empresas industriales, por lo que le nos ponemos de nuevo en contacto
con usted para solicitarle su participación en esta investigación, respondiendo al cuestionario que
podrán encontrar en el link incluido en el email adjunto.
Puede estar totalmente seguro de la confidencialidad de sus respuestas, garantizada en virtud del
cumplimiento de las leyes de secreto estadístico y protección de datos personales. Además, las
respuestas se tratarán de manera agregada, lo que impide vincular los resultados a cualquier persona
en particular.
Su valiosa participación le permitirá disponer de un informe con los principales hallazgos y
conclusiones de este trabajo de investigación; entre los datos que le facilitaremos, se incluirá un
análisis personalizado de su empresa comparada con los principales resultados de su sector. Asimismo,
nos gustaría reconocer su colaboración sorteando entre las 150 primeras encuestas recibidas dos
noches para dos personas en un Parador Nacional de su elección.
Estaremos encantados de resolver cualquier pregunta o duda que le pudiera surgir acerca de este
estudio, para lo que puede contactar con las profesoras Rosa Llamas (Universidad de León), tlf.
987291455 y Raquel Flórez (Universidad Pablo Olavide de Sevilla), tlf. 954349854.
Agradeciéndole de antemano su colaboración y la atención prestada, nos despedimos atentamente,
Raquel Flórez López Rosa Llamas Alonso
Profesora Titular de Universidad Profesora Titular de Escuela Universitaria Departamento de Dirección de Empresas Departamento de Dirección y Economía de la Empresa Universidad Pablo de Olavide de Sevilla Universidad de León Email: rflorez@upo.es Email: rosa.llamas@unileon.es
Universidad
de León
1
Por favor, conteste a todas las preguntas teniendo en cuenta que:
1.- No hay respuestas correctas o incorrectas. Aunque algunas preguntas puedan parecer
similares a otras, expresan diferencias que son importantes para este estudio.
2.- Por favor, responda a todas las preguntas tan precisa y honestamente como le sea posible
3.- Por favor, señale la alternativa correspondiente a su elección. Ejemplo:
Pregunta .......? 1 2 3 4 5 6 7
X
Apreciamos cualquier comentario que desee hacernos. Puede usar el espacio reservado para este
propósito al final del cuestionario o incluirlo en una hoja aparte.
MUCHAS GRACIAS POR SU COLABORACIÓN
DESCRIPCIÓN DE SU EMPRESA Y DEL SECTOR
Vamos a comenzar con unas preguntas descriptivas de su empresa
Actividad principal
Años de experiencia de su empresa en el sector principal
U EMPR Por lo que respecta al mercado en el que su empresa opera, conteste por favor su grado de acuerdo con las siguientes preguntas
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
El volumen general de ventas de todo el sector es estable
La cuota de mercado de nuestra empresa es estable
Los cambios en los gustos y preferencias de los clientes son lentos
Las acciones de la competencia son fáciles de predecir
Ahora le preguntamos sobre la estrategia de negocios de su empresa
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
Somos pioneros en realizar cambios e innovaciones
En nuestra empresa siempre estamos dispuestos a asumir riesgos en los
negocios
2
Se recompensa al personal por sus ideas innovadoras
Existe una preferencia por proyectos de alto riesgo que puedan generar
grandes beneficios
En comparación con su principal competidor: Mucho Mucho
menor mayor
1 2 3 4 5 6 7
La calidad de nuestros productos es
La calidad de nuestro servicio de atención al cliente es
Nuestra cuota de mercado es
Los beneficios obtenidos por nuestra empresa son
Nuestra rentabilidad es
El precio de nuestros productos es
DESCRIPCIÓN DE LA GESTIÓN DE CLIENTES
Por favor, indique su grado de acuerdo respecto a las siguientes afirmaciones relativas a la gestión de las relaciones con sus clientes:
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
Disponemos de personal capacitado en marketing y ventas
Los programas de formación de los empleados están diseñados para
ayudarles a captar y retener a los clientes
Los objetivos relacionados con la captación y retención de los clientes
están claramente establecido
El personal es evaluado y recompensado según su capacidad para
comprender y atender a las necesidades de los clientes
La estructura de nuestra empresa está orientada a los clientes
Controlamos el logro los objetivos establecidos para cada punto de venta
Hemos comprometido mucho tiempo y recursos en gestionar las
relaciones con los clientes
Mantenemos un diálogo constante con los principales clientes para
ofrecerles productos adaptados a sus necesidades
Proporcionamos productos y servicios personalizados a los principales
clientes
3
Todo el personal de la empresa trata a los clientes con cuidado y respeto
Hacemos esfuerzos para comprender las necesidades de los clientes
principales
Cuando los clientes desean modificar un producto o servicio, los
departamentos de nuestra empresa se coordinan entre sí para realizar
dichos cambios
Los empleados atienden las peticiones de los clientes rápidamente
Los empleados son receptivos a ayudar a los clientes
Llevamos a cabo un proceso continuo de aprendizaje para comprender las
necesidades de los clientes
Disponemos de canales de comunicación directos y bidireccionales con
nuestros clientes principales
Asimismo, indique su grado de acuerdo con las siguientes afirmaciones relativas a la tecnología informática utilizada para gestionar las relaciones con clientes
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
Disponemos del software y hardware adecuado para atender a los clientes
Disponemos de personal cualificado para manejar la tecnología informática
relacionada con los clientes
En cada uno de nuestros puntos de venta se dispone de información
individualizada sobre los clientes
Mantenemos una base de datos actualizada y fácil de manejar sobre los
clientes
A continuación, nos gustaría conocer los beneficios relacionados con su sistema de gestión de las relaciones con clientes
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
Ha permitido adquirir nuevos clientes
Ha permitido dirigirnos a clientes más rentables
Ha aumentado la tasa de retención de los clientes
Ha reducido el porcentaje de devoluciones de pedidos
Ha permitido ser más flexibles en las entregas de pedidos
4
Ha permitido aumentar el valor de los pedidos
Ha permitido captar clientes importantes
Ha permitido reducir las quejas de los clientes
Ha incrementado la lealtad de los clientes
DESCRIPCIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE PARTICULAR
Entre las distintas formas de relaciones con clientes, nuestro estudio se centra concretamente en la
relación con un cliente colaborador, que puede definirse como aquella relación en el que ambas empresas cooperan, comparten información, y trabajan de forma de forma conjunta durante un periodo prolongado de tiempo, con el objetivo de alcanzar beneficios conjuntos para ambas partes.
Por este motivo, le rogamos que no conteste a las preguntas en general, sino pensando siempre en una
relación con un cliente industrial concreto con el que mantenga una relación de cooperación.
Número de años de relación de su empresa con este cliente
Porcentaje aproximado del volumen de ventas que supone este cliente
RECURSOS COMPARTIDOS CON EL CLIENTE COLABORADOR
Por lo que respecta a los recursos compartidos entre su empresa y este cliente, por favor indique su grado de acuerdo con las siguientes afirmaciones:
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7 Los recursos aportados por cada parte en esta relación han sido muy
valiosos para la otra
Se comparten objetivos y metas con este cliente
Nuestra empresa tiene una filosofía y una forma de hacer negocios
parecida a la de este cliente
La cultura empresarial y estilo de dirección de nuestra empresa es similar a
la del cliente
5
RENDIMIENTO DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE COLABORADOR
Por favor, indique su grado de acuerdo con las siguientes cuestiones relacionadas con el beneficio que su empresa obtiene en la relación con este cliente:
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
El margen por producto generado por el cliente es muy alto
El beneficio total generado por el cliente es muy alto
Este cliente reduce la dependencia con respecto a otros clientes
Hemos desarrollado conjuntamente con este cliente nuevos procesos
productivos
Hemos diseñado conjuntamente con este cliente nuevos productos
Este cliente ha permitido adoptar nuevas tecnologías
Este cliente ha permitido contactar con nuevos clientes
Este cliente ha proporcionado información sobre otros clientes potenciales
Este cliente ha dado referencias a otros clientes potenciales
Este cliente ha proporcionado información sobre el mercado
Este cliente ha proporcionado información sobre los competidores
Este cliente ha proporcionado información relevante sobre terceros (p.e.
proveedores, organismos oficiales, etc)
CARACTERÍSTICAS DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE COLABORADOR
Con respecto a la relación que su empresa mantiene con el cliente con el que colabora, por favor indique en qué grado está de acuerdo con las siguientes afirmaciones
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
El cliente es capaz de cumplir los acuerdos contractuales
El cliente es competente en lo que hace
El cliente nos comprenderá en caso de que surjan problemas
6
El cliente cumple habitualmente sus promesas
El cliente es honesto en el trato con nuestra empresa
El cliente tiene en cuenta los intereses de nuestra empresa
El cliente a veces altera los hechos para conseguir lo que quiere
Exagera a menudo sus necesidades para obtener lo que desea
Este cliente oculta información importante
Los intereses particulares del cliente suelen generar conflictos en la
relación
Hemos realizado inversiones adaptadas a este cliente que perderíamos si
dejáramos de trabajar con él (p.e. formación, personal, tecnología,
conocimiento)
Si la relación con este cliente terminara, nos supondría mucho esfuerzo
encontrar otro cliente como éste
En este momento, no podemos permitirnos perder a este cliente
Asimismo, responda por favor a las siguientes preguntas relativas al contrato firmado con este cliente
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
El contrato con este cliente es tan completo como resulta posible
El contrato forma el centro de la relación con este cliente
En nuestra relación con este cliente, nuestra empresa trata de cubrir
cualquier imprevisto contractualmente
El cliente comparte con nuestra empresa la financiación de la maquinaria y
otras inversiones que se necesitan para atender sus pedidos
El cliente nos ha garantizado unas compras mínimas durante un periodo
de tiempo establecido.
El riesgo en esta relación está cubierto de forma suficiente por medios
contractuales y no contractuales
Por último, indique en qué grado está de acuerdo con las siguientes afirmaciones
Muy en Muy de
desacuerdo acuerdo
1 2 3 4 5 6 7
Formulamos con el cliente los objetivos de la relación
Damos incentivos o descuentos al cliente si alcanza o supera los objetivos
establecidos
7
El futuro de la relación con el cliente dependerá de la consecución de los
objetivos establecidos
Desarrollamos procedimientos específicos que el cliente debe seguir
Indicamos al cliente cómo implantar los nuevos procedimientos
Revisamos frecuentemente los informes que envía el cliente
A menudo interactuamos con el cliente en reuniones sociales o no
laborales
Realizamos frecuentes viajes para mantener reuniones con el cliente
El cliente hace frecuentes viajes para visitar nuestra empresa
Para terminar este cuestionario, permítanos realizarle algunas preguntas personales sobre Usted
Hombre / Mujer
Edad
Número de años que Usted lleva trabajando en su actual empresa
Número de años que Usted tiene de experiencia en el sector
Nivel de formación, título académico
(1= Estudios básicos; 2= Bachiller; 3= Diplomatura o Equivalente; 4=
Licenciatura o equivalente; 5= Master o Superior).
Muchas gracias por su colaboración. A continuación, si lo desea, realícenos cuantos comentarios estime oportunos:
Capítulo 5. Actividades realizadas y resultados del Proyecto
Para finalizar esta Memoria de Investigación, a continuación se describen brevemente y
relacionándolos con los objetivos planteados en el Proyecto de Investigación, las actividades
realizadas durante el pasado año y vinculadas con el desarrollo del Proyecto.
Las 12 actividades comentadas a continuación constituyen los resultados inmediatos a los que
ha dado lugar el Proyecto financiero durante este año.
1. PUBLICACIONES
Artículo publicado: FLOREZ-LOPEZ, R.; RAMON-JERONIMO, J.M. (2010): "La gestión de las
relaciones con clientes. Cómo crear valor mediante un enfoque riesgo-rentabilidad". Revista
AECA. ISSN: 1577-2403, Nº 92, Noviembre 2010, pags. 20-25.
Artículo en segunda revisión en revista internacional: “Managing logistics customer service
under uncertainty. An integrative fuzzy Kano framework”. FLOREZ-LOPEZ, R.; RAMON-
JERONIMO, J.M. Information Sciences. ISI JCR: Impact Factor: 3.291. 5-Year Impact Factor:
3.089. Issues per year: 24.
Capítulo en Libro de Editorial Internacional: Martínez Ruiz, M.P., LLAMAS ALONSO, M.R. y A.I.
Jiménez Zarco (2010),"e-CRM, a key issue in today's competitive environment", capítulo del
libro Encyclopedia of E-Business Development and Management in the Global
Economy, (Advances in E-Business Research (AEBR) Book Series). Editor: Dr.
In Lee, Western Illinois University, USA. Editorial: IGI Global, Nueva
York.
2. PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN FINANCIADOS
111
Concesión del Proyecto Emergente del Plan Propio de la Universidad Pablo de Olavide de
Sevilla: “LA GESTIÓN DEL RENDIMIENTO EN LAS RELACIONES COOPERATIVAS CON CLIENTES
DE CADENAS DE SUMINISTRO (DOWNSTREAM SUPPLY CHAINS). UN ENFOQUE RIESGO-
RENTABILIDAD”, para el periodo 2010-201. Los componentes de este Proyecto de
Investigación son los mismos que los del presente Proyecto AECA, incluyendo adicionalmente a
la profesora Dra. María de los Ángeles Ramón Jerónimo (profesora colaborador doctor,
Universidad Pablo de Olavide, Departamento de Dirección de Empresas).
Dicho proyecto de investigación constituye la continuación lógica y ampliada del Proyecto
actual, al analizar la gestión de las relaciones con clientes desde un enfoque riesgo-
rentabilidad.
3. PREMIOS Y BECAS RECIBIDOS
FINALISTA - XVI Premio AECA de Artículos sobre Contabilidad y Administración de Empresas
(convocatoria 2010). Autores: Raquel Flórez y Juan M. Ramón.
Titulo del artículo: “Sistema de indicadores de rendimiento para la gestión de las relaciones
con clientes (CRM). Aplicación del cuadro de mando a empresas industriales en cadenas de
suministros”.
AYUDAS PARA ESTANCIAS "JOSÉ CASTILLEJO" (2010). Periodo de Estancia de Marzo a Julio de
2011. Proyecto “DISEÑO Y USO DE LOS SISTEMAS DE DE GESTIÓN DE RENDIMIENTO PARA LA
CONSECUCIÓN DE OBJETIVOS DE LAS EMPRESAS MIEMBROS DE UNA CADENA DE
SUMINISTRO” obtenida por RAMON-JERONIMO, JM.
4. COMUNICACIONES Y PONENCIAS PRESENTADAS A CONGRESOS
Congreso Nacional: RAMÓN JERÓNIMO, J.M.; FLÓREZ LÓPEZ, R.; RAMÓN JERÓNIMO, M.A..
Management control information sharing in supply chains. Effects on buyer and supplier trust,
continuity expectations and performance. XX Congreso Nacional de la Asociación Científica de
Economía y Dirección de la Empresa (ACEDE).Granada (España). Septiembre 2010.
Congreso Internacional: RAMÓN JERÓNIMO, J.M.; FLÓREZ LÓPEZ, R. (2010). The role of
management control information in interfirm long-term orientation facing relational risks. A
dual buyer-supplier perspective. 8th International Management Control Research Conference.
Greenwich (Reino Unido). Septiembre 2010.
5. ESTANCIAS EN CENTRO DE INVESTIGACIÓN INTERNACIONALES
Estancia Postdoctoral: Invitado por la Profesora Lisa Jack, Accounting and Finance
Department. Portsmouth University. Reino Unido. Desde el 01 de marzo hasta el 31 de julio de
2011 por RAMON-JERONIMO, JM.
6. PONENCIAS INVITADAS
Ponente invitado como Guest Lecturer en la European Week en University of Hertfordshire
(Reino Unido, 8 de marzo de 2011) por el profesor Martyn Jones. Ponencia de JM RAMON-
JERONIMO sobre la gestión de la rentabilidad de las relaciones con clientes y el CRM.
112
7. ESTUDIO DE CASOS
Estudio de casos: “Rondon Factory”. Se ha realizado un estudio de casos de carácter docente
que permite a los alumnos estudiantes de los últimos años de grado, y alumnos de postgrado,
comprender la problemática de la gestión de las relaciones con clientes entre una empresa
gestora de un centro comercial y los locales establecidos en ella. El caso desarrollado se basa
en las entrevistas realizadas a dos gerentes: el responsable del Factory ubicado en Sevilla y una
empresa de restauración ubicada en otro centro comercial de la ciudad de Sevilla.
El caso ha sido testado durante el curso 2009-10 en alumnos del Master oficial de Dirección de
Empresas y en alumnos de cuarto curso de LADE en la asignatura de Contabilidad de Gestión II:
Planificación y Control de la Universidad Pablo Olavide de Sevilla. En ambos casos se
administró un cuestionario final para evaluar la calidad y relevancia del caso, y para facilitar la
elaboración de la notas del profesor, con el objetivo de remitir dicho caso a una revista
docente especializada.
8. OTROS RESULTADOS EN EL ÁMBITO DOCENTE
Proyecto Fin de Master: “CRM: UN ESTUDIO COMPARATIVO DE LA EMPRESA ACTUAL”.
Proyecto defendido en Octubre de 2010 en la Universidad Pablo Olavide de Sevilla dirigido por
Juan M. Ramón.
Se trata un proyecto fin de master necesario para obtención del titulo de Master en el que se
analizan los sistemas de gestión de clientes (CRM). Mediante entrevistas a los directivos de
cuatro empresas andaluzas, los alumnos analizaron y compararon las problemáticas a las que
se enfrentan las empresas a la hora de controlar y gestionar las relaciones con los clientes, así
como el grado de desarrollo e implantación de medidas de rendimiento destinadas a la
retención y captación de clientes.
113
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