Memoria de Investigación - AECAde la Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas. La estructura de esta Memoria se presenta a continuación. En primer lugar,

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). [email protected]

María Rosa Llamas Alonso. Profesora Titular de Escuela Universitaria. Universidad de León. [email protected]

Juan Manuel Ramón Jerónimo. Profesor Contratado Doctor. Universidad Pablo de Olavide (Sevilla). [email protected]

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


73 28 14 20 4 5

Mithas S, Krishnan MS, Fornell C

2005 Why do customer relationship management applications affect customer satisfaction?


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


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


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


20 4 7 0 2 5


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


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


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


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


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


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


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.

Referencias bibliográficas

Barki H., Rivard S., Talbot J. (1993), A keyword classification scheme for IS Research Literature:

An update. MIS Quarterly 17(2), 209-226.

Claver E., González M.R., Llopis J. (2000), An analysis of research in information systems (1981-

1997). Information & Management 37:4, 181-195.

Cooper H., Hedges L.V. (eds.) (1994), The Handbook of Research Synthesis and Meta-Analysis.

Rusell Sage Foundation, Nueva York.

Cooper, H. M. (1989). Integrating research: A guide for literature reviews (2nd ed.). Sage,

Newbury Park.

Hunter J.E., Schmidt F.L. (1990), Methods of meta-analysis: Correcting error and bias in

research findings. Sage, Newbury Park.

Knigh G.A., Hult C.T., Bashaw E. (2000), Research productivity in the Journal of Business

Research: 1985-1999. Journal of Business Research 49:3, 303-314.

Ramírez P. y García R. (2004), El meta análisis como instrumento de investigación en la

determinación y análisis del objeto de estudio. XVI Encuentro de Profesores Universitarios

de Marketing, Alicante.Rosenthal R. (1991), Meta-analytical procedures for social research. Sage, Newbury Park.

Sarabia Sánchez F.J. (1999), Definición del tema a investigar. Incluido en Sarabia Sánchez, F.J.

(ed.), Metodología para la Investigación en Marketing y Dirección de Empresas. Pirámide:

Madrid, 69-94.

Sánchez Meca J., Marín Martínez F. (1991). Inferencia Estadística: Aplicaciones. PPU:

Barcelona.

Sánchez-Meca J., Marín-Martínez F. (1997), Homogeneity tests in meta-analysis: A Monte

Carlo comparison of statistical power and Type I error. Quality & Quantity 31, 385-399.

Sánchez-Meca J., Marín-Martínez F. (1998a), Testing continuous moderators in meta-analysis:

A comparison of procedures. British Journal of Mathematical & Statistical Psychology 51,

311-326.

Sánchez-Meca J., Marín-Martínez F. (1998b), Weighting by inverse-variance or by sample size

in meta-analysis: A simulation study. Educational & Psychological Measurement 58, 211-

220.

20

Sánchez-Meca J. (1999), Metaanálisis para la investigación científica. Incluido en Sarabia

Sánchez, F.J. (ed.), Metodología para la Investigación en Marketing y Dirección de

Empresas. Pirámide: Madrid, 173-201.

Sánchez-Meca J. (2002), La revisión del estado de la cuestión: El metanálisis. Taller Predoctoral

I: Concepción de Trabajos de Investigación, VIII Taller de Metodología ACEDE.

Sánchez Vázquez J.M., Vega Jiménez M., Arangüete García M.C., Álvarez-Dardet Espejo C.,

Araujo Pinzón P., Agüera Ariza M., Vélez Elorza M., Agustín, C. (2007), Internacionalización

y sistemas de control: Un enfoque metaanalítico. XVII Congreso Nacional de ACEDE,

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)




Decision Support Systems 82






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”


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)




The Profit Impact of Business Intelligence (libro) 7

Total Supply Chain Management 7

Management Accounting Research 6

International Journal of Accounting Information 5


Business Horizons 4


Handbooks of Management Accounting Research 4



23


Knowledge Management 4

Accounting, Organizations and Society 3

Business Process Change 3

Computer in Industry 3

Encyclopedia of Information Systems (libro) 3


Total Operations Solutions 3

4. Criterio de búsqueda: “customer relationship management” AND “measurement” AND “performance” AND “balanced scorecard”


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)




Total Supply Chain Management 6

International Journal of Accounting Information 5


Management Accounting Research 5


Accounting, Organizations and Society 4

Business Horizons 3

Business Process Change 3

Computers in Industry 3

Handbooks of Management Accounting Research 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.

Anderson J.L., Jolly L.D., Fairhurst A.E. (2007), Customer relationship management in retailing: A content analysis of retail trade journals. Journal of Relailing and Customer Service 14, 394-399.

Andon P., Baxter J., Bradley G. (2002), Calculating the Economic Value of Customers to an Organisation: An Exploratory Field Study of Australasian Practice in a Service Context. Australian Accounting Review, 11 (1), (March), 63-72.

Becker J.U., 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 26, 207-215.

Beckett-Camarata E., Camarata M.R., Barker R.T. (1998), Integrating internal and external customer relationships through relationship management: A strategic response to a changing global environment. Journal of Business Research 41, 71-81.

Bell S.J., 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, 33(2), 169-183

Bello D.C., Zhu M. (2006), Global marketing and procurement of industrial products: Institutional design of interfirm functional tasks. Industrial Marketing Management 35, 545-555.

Campbell A.J. (2003), Creating customer knowledge competence: Managing customer relationship management programs strategically. Industrial Marketing Management 32, 375-383.

Cannon J.P., Doney P.M., Mullen M.R., Petersen K.J. (2010), Building long-term orientation in buyer-supplier relationships: The moderating role of culture. Journal of Operations Management, 28 (6), 506-521.

Carr A.S., Pearson J.N. (1999), Strategically managed buyer-supplier relationships and performance outcomes. Journal of Operations Management 17, 497-519.

Chalmeta R. (2006), Methodology for customer relationship management. The Journal of Systems and Software 79, 1015-1024.

Chan J.O. (2005), Toward a unified view of customer relationship management. The Journal of American Academy of Business, March 31-37.

Chang H.H. (2007), Critical factors and benefits in the implementation of customer relationship management, Total Quality Management & Business Excellence 18:5, 483-508.

Chang H.H., Ku P.W. (2009), Implementation of relationship quality for CRM performance: Acquisition of BPR and organizational learning. Total Quality Management & Business Excellence 20:3, 327-348.

Chang W., Park J.E., Chaiy S. (2009), How does CRM technology transform into organizational performance? A mediating role of marketing capability. Journal of Business Research, 63 (8), 849-855.

Cheung M.-S., Myers M.B., Mentzer J.T. (2010), Does relationship learning lead to relationship value? A cross-national supply chain investigation. Journal of Operations Management, 28(6), 472-48

25

Coltman T. (2007), Why build a customer relationship management capability?. Journal of Strategic Information Systems 16, 301-320.

Cooper M.J., Gwin C.F., Wakefield K.L. (2008), Cross functional interface and disruptions in CRM projects: Is marketing form Venus and information systems from Mars? Journal of Business Research 61, 292-299.

Dong M.C., Tse D.K., Cavusgil S.T. (2008), Efficiency of governance mechanisms in China’s distribution channels. International Business Review 17, 509-519.

Dong S., Zhu K. (2008), The business value of CRM systems: A resource-based perspective. Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences, 1-10.

Eggert A., Ulaga W., Schultz F. (2006), Value creation in the relationship life cycle: A quasi-longitudinal analysis. Industrial Marketing Management 35, 20-27.

Ehret M. (2004), Managing the trade-off between relationships and value networks. Towards a value-based approach of customer relationship management in business-to-business markets. Industrial Marketing Management 33, 465-473.

Ellis S.C., Henry R.M., Shockley J. (2010), Buyer perceptions of supply disruption risk: A behavioral view and empirical assessment. Journal of Operations Management 28, 34-46.

Essig M., Amann M. (2009), Supplier satisfaction: Conceptual basis and explorative findings. Journal of Purchasing & Supply Management 15, 103-113.

Finnegan D.J., Currie W.L. (2010), A multi-layered approach to CRM implementation: An integration perspective. European Management Journal 28, 153-167.

Forker L.B., Stannack P. (2000), Cooperation versus competition: Do buyers and suppliers really see eye-to-eye?. European Journal of Purchasing & Supply Management 6, 31-40.

Golfetto F., Gibbert M. (2006), Marketing competencies and the sources of customer value in business markets. Industrial Marketing Management 35, 904-912.

Hald K.S., Cordon C., Vollmann T.E. (2009), Towards an understanding of attraction in buyer-supplier relationships. Industrial Marketing Management 38, 960-970.

Hendricks K.B., Singhal V.R., Stratman J.K. (2007), The impact of enterprise systems on corporate performance: A study of ERP, SCM, and CRM system applications. Journal of Operations Management 25, 65-82.

Hsieh Y.C., Chiu, H.-C., Hsu Y.-C. (2008), Supplier market orientation and accommodation of the customer in different relationship phases. Industrial Marketing Management 37, 380-393.

Hyvönen J. (2007), Strategy, performance measurement techniques and information technology of the firm and their links to organizational performance. Management Accounting Research 18, 343-366.

Jayachandran, S., Sharma, S., Kaufman, P., Raman, P. (2005), The role of relational information processes and technology use in customer relationship management. Journal of Marketing, 69, 177–192.

Jitpaiboon T., Dangol R., Walters J. (2009), The study of cooperative relationships and mass customization. Management Research News 32(9), 804-815.

Jones E., Busch P., Dacin P. (2003), Find market orientation and salesperson customer orientation: interpersonal and intrapersonal influences on customer service and retention in business-to-business buyer-seller relationships. Journal of Business Research 56, 323-340.

Karimi J., Somers T.M., Gupta Y.P. (2001), Impact of information technology management practices on customer service. Journal of Management Information Systems, 17 (4), 125-158

26

Kellen V. (2002). CRM Measurement Frameworks. Working Paper. DePaul University of Chicago, February.

Keramati A., Mehrabi H., Mojir N. (2010), A process-oriented perspective on customer relationship management and organizational performance: An empirical investigation. Industrial Marketing Management 39:7, 1170-1185.

Keramati A; Mehrabi H.; Mojir N. (2010), A process-oriented perspective on customer relationship management and organizational performance: An empirical investigation. Industrial Marketing Management, 39 (7), 1170-1185.

Kim H.S., Kim Y.-G. (2009), A CRM performance measurement framework: Its development process and application. Industrial Marketing Management 38, 477-489.

Kim J., Suh E., Hwang H. (2003), A model for evaluating the effectiveness of CRM using the Balanced Scorecard. Journal of Interactive Marketing, 17(2), 5-19.

Kim K.K., Umanath N.S. (2005), Information transfer in B2B procurement: An empirical analysis and measurement. Information & Management 42, 813-828.

Knox S. et al (2003a), CRM top of the management agenda. Incluido en Incluido en Knox S., Maklan S., Payne A., Peppard J., Ryals L. (ed.), Customer Relationship Management, Chapter 1, 1-16

Knox S. et al (2003b), A strategic framework for CRM. Incluido en Knox S., Maklan S., Payne A., Peppard J., Ryals L. (ed.), Customer Relationship Management, Chapter 2, Elsevier, 17-41.

Knox S. et al (2003c), CRM investments and shareholder value. Incluido en Knox S., Maklan S., Payne A., Peppard J., Ryals L. (ed.), Customer Relationship Management, Perspectives

from the Marketplace, Chapter 8, Elsevier, 257-73.

Knox S. et al (2003d), The Future of CRM: What opinion leaders think. Incluido en Knox S., Maklan S., Payne A., Peppard J., Ryals L. (ed.), Customer Relationship Management

Chapter 9, Elsevier, 274-290.

Lages L.F., Lancastre A., Lages C. (2008), The B2B-RELPERF scale and scorecard: Bringing relationship marketing theory into business-to-business practice. Industrial Marketing Management 37, 686-697.

Lambert D.M. (2010), Customer relationship management as a business process. Journal of business & Industrial Marketing 25(1), 4-17.

Lee K., Joshi K., Bae M. (2009), A cross-national comparison of the determinants of customer satisfaction with online stores. Journal of Global Information Technology Management 12(4), 25-51.

Ling-Yee L. (2001), Marketing metrics’ usage: Its predictors and implications for customer relationship management. Industrial Marketing Management, in press.

Lo Nigro G, Abbate L. (2009), Risk assessment and profit sharing in Business Networks. International Journal of Production Economics.

Lostakova H. (2007), Balanced Scorecard modification while applying CRM strategy. Vadyba/Management 3-4, 16-17.

Mendoza L.E., Marius A., Pérez M., Grimán A.C. (2007), Critical success factors for a customer relationship Management strategy. Information and Software Technology 49, 913-945.

Mithas S., Krishnan M.S., Fornell C. (2005), Why do customer relationship management applications affect customer satisfaction? Journal of Marketing, 69(4), 201-209.

Mitrega M., Katrichis J. (2009), Benefiting from dedication and constraint in buyer-seller relationships. Industrial Marketing Management, 39, 616-624.

27

Miyamoto T., Rexha N. (2004), Determinants of three facets of customer trust. A marketing model of Japanese buyer-supplier relationship. Journal of Business Research 57, 312-319.

Möller K.E.K., Törrönen P. (2003), Business suppliers’ value creation potential. A capability-based analysis. Industrial Marketing Management 32, 109-118.

Ngai E.V.T., Xiu L., Cahu D.C.K. (2009), Expert Systems with Applications 36, 2592-2602.

Nooteboom B., Berger H., Noorderhaven N.G. (1997), Effects of Trust and Governance on Relational Risk. The Academy of Management Journal 40(2), 308-338.

Nyaga G.N., Whipple J.M., Lynch D.F. (2010), Examining supply chain relationships: Do buyer and supplier perspectives on collaborative relationships differ? Journal of Operations Management, 28(2), 101-114.

Overby J.W. (2005), An integrative review of customer value management and national culture: France and the United States. International Journal of Management 22(2), 166-175.

Öztaysi B; Kayab T.; Kahraman C. (2011), Performance comparison based on customer relationship management using analytic network process. Expert Systems wit Applications, in press.

Palmatier R.W., Scheer R.K., Houston M.B., Evans K.R., Gopalakrishna S. (2007), International Journal of Research in Marketing 24, 210-223.

Paulraj A., Lado A.A., Chen I.J. (2008), Inter-organizational communication as a relational competency: Antecedents and performance outcomes in collaborative buyer-supplier relationships. Journal of Operations Management 26, 45-64.

Payne A., Frow P. (2004), The role of multichannel integration in customer relationship management. Industrial Marketing Management 33, 527-538.

Payne A., Frow P. (2005a), Customer Relationship Management: From strategy to implementation. ANZMAC 2005 Conference, 85-93.

Payne A., Frow P. (2005b), . A strategic framework for customer relationship management. Journal of Marketing, 69 (4), 167-176

Payne A., Frow P. (2008), A strategic approach to customer relationship management. En The Marketing Book 6th Edition, ed. M Baker y S Hart , Elsevier Butterworth-Heinemann, 391-413.

Peel, J. (2002), CRM technology and CRM: The Need for a Communication-Centric Approach. Incluido en Peel, J. (ed.), CRM, Redefining Customer Relationship Management,, Chapter 2, Elsevier, 17-33.

Piercy N.F. (2009), Strategic relationships between boundary-spanning functions: Aligning customer relationship management with supplier relationship management. Industrial Marketing Management 38, 857-864.

Ramani G. (2006), Interaction Orientation: The New Measure of Marketing Capabilities. Tesis Doctoral. University of Connecticut.

Ramani G., Kumar V. (2008), Interaction orientation and firm performance. Journal of Marketing 72, 27-45.

Reinartz W., Krafft M., Hoyer W.D. (2004),The customer relationship management process: Its measurement and impact on performance, Journal of Marketing Research, 41, 293-305.

Richards K.A., Jones E. (2008), Customer relationship management: Finding value drivers. Industrial Marketing Management 37, 120-130.

Rust, R.T.; Verhoef, P.C. (2005), Optimizing the marketing interventions mix in intermediate-term CRM. Marketing Science, 24 (3), 477–489.

28

Ryals L., Knox S. (2001), Cross-functional issues in the implementation of relationship marketing through customer relationship management. European Management Journal 19(5), 534-542.

Ryals L., Knox S. (2007), Measuring and managing customer relationship risk in business markets. Industrial Marketing Management 36, 823-833.

Ryals, L. (2005), Making customer relationship, management work: The measurement and profitable management of customer relationships. Journal of Marketing, 69(10), 252-261.

Rygielski C., Wang J.C., Yen D.C. (2002), Data mining techniques for customer relationship management, Technology in Society 24, 483-502.

Seggie S.H:, Cavusgil E., Phelan S. (2007), Measurement of return on marketing investment: A conceptual framework and the future of marketing metrics. Industrial Marketing Management 36, 834-841.

Sheth J.N., Shah R.H. (2003), Till death do us part… but not always: Six antecedents to a customer’s relational preference in buyer-seller exchanges. Industrial Marketing Management 32, 627-631.

Sin L.Y.M., Tse A.C.B., Yim F.H.K. (2005), CRM: Conceptualization and scale development. European Journal of Marketing 39(11/12), 1264-1290.

Srinivasan, R.; Moorman, C. (2005), Strategic firm commitments and rewards for customer relationship management in online retailing. Journal of Marketing, 69, 4, 193-200.

Stefanou C.J., Sarmaniotis C., Stafyla A. (2003), CRM and customer-centric knowledge management: An empirical research. Business Process Management Journal 9(5), 617-634.

Stirling M. (2000), Customer Value Management. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing 9(2), 174-184.

Trkman P., McCormack K. (2009), Supply chain risk in turbulent environments – A conceptual model for managing supply chain network risk. International Journal of Production Economics 119, 247-258.

Trkman P., McCormack K., Valadares de Oliveira, M.P., Bronzo Ladeira, M. (2010), The impact of business analytics on supply chain management. Decision Support Systems, 49 (2), 175-186.

Verhoef P.C. (2003),Understanding the effect of customer relationship management efforts on customer retention and customer share development. Journal of Marketing, 67, 4, 30-45.

Verhoef, P.C.; Franses, P.H.; Hoekstra, J.C. (2001), The impact of satisfaction and payment equity on cross-buying: A dynamic model for a multi-service provider. Journal of Retailing, 77, 359-78.

Wahlberg O., Strandberg C., Sundberg H. (2009), Trends, topics and under-researched areas in CRM research – A literature review. International Journal of Public Information Systems 3, 191-208

Walter A., Ritter T., Gemünden H.G. (2001), Value creation in buyer-supplier relationships. Industrial Marketing Management 30, 365-377.

Wang W., Sedera D., Tan F.T.C. (2009), Measuring CRM and SCM benefits: A preliminary model. Pacific Asia Conference on Information Systems, 10-12 July, Hyderabad (India).

Werr A., Blomberg J., Löwstedt J. (2009), Gaining external knowledge – boundaries in managers’ knowledge relations. Journal of Knowledge Management 13(6), 448-463.

Yu S.H. (2007), An empirical investigation on the economic consequences of customer satisfaction. Total Quality Management & Business Excellence 18:5, 555-569.

29

Zablah A.R., Bellenger D.N., Johnston W.J. (2004), An evaluation of divergent perspectivas on customer relationship management: Towards a common understanding of an emerging phenomenon. Industrial Marketing Management 33, 475-489.

B) Artículos en revistas profesionales

Adams M. (1997), Mixed messages. Sales and Marketing Management, 149(6), 72.

Anderson J.C., Kumar N., Narus J.A. (2008), Become a value merchant. Sales and Marketing Management 160(3), 20-23.

Bartel M. (2002), Customer Relationship Management, Community Banker 11(11), 36-40.

Berry R.K., Hoffman V.C. (2000), Know your clients, and serve them. Best’s Review 101(3), 122.

Bharadwaj N., Matsuno K. (2006), Investigating the antecedents and outcomes of customer firm transaction cost savings in a supply chain relationship. Journal of Business Research 59, 62-72.

Cordst S. (2008), Moving forward by looping forward: Customer Value Management in 2008 and beyond. Customer Relationship Management 12(1), 16.

Daniel S (2000), Customer Value Management. Work Study 49(2), 67.

Dawar N., Vandenbosch M. (2004), Deriving value from customer relations. Financial Times, October 1, 2.

Epstein M.J., Friedl M., Yuthas K. (2008), Managing Customer Profitability. Journal of Accountancy 206(6), 54-60.

Esse T. (2003), Securing the value of customer value management. Journal of Revenue and Pricing Management 2(2), 166-171.

Evans G. (2002), Measuring and managing customer value. Work study 51(2/3), 134-139.

Lambert D.M. (2004), The eight essential supply chain management processes. Supply chain Management Review, September 1, 1-7.

Marchand D.A., Hkes A. (2009), Using information to create value efficiently. Perspetives for Managers 179, 1-5.

Murphy S. (2009). Supply Chain 2010: Building of the lessons learned. Logistics Management, December 22, 1-5.

Nolan P. (2005), From risk to customer value management. Credit Management, supplement, 4-8.

Ramsey W. (2004), Customer Value Management (CVM): The New CRM. USBanker, 1.

Rigby, D.K.; Ledingham, D. (2004), CRM done right. Harvard Business Review, 82, 11, 118.

Shermach, K. (1996), Don’t grow complacent when your customers are ‘satisfied’. Marketing News 30(11), 7.

Thomas G. (2006), Customer value is key. Marketing, May 17, 24.

30

Thompson H. (1998), Marketing strategies: What do your customers really want). The Journal of Business Strategy 19(4), 16-21.

Tullo P. (2008), Customer Value Management: The true value of customers. Brand Strategy, May 8, 30.

Wyner G.A. (2000), Customer selection, attracting the right customers for your business design. Marketing Research 12(1), 42-44.

31

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


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.


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


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).

R eferencias Bibliográficas

Achrol, R.S., Kotler, P. (1999), Marketing in the network economy. Journal of Marketing

(Special Issue), 63, 146-163.

Adenbajo, D. (2003), Classifying and selecting e-CRM applications: An analysis-based proposal,

Management Decision, 41(6), 570-577.

Ambler, T., Kokkinaki, F. (1997), Measures of marketing success. Journal of Marketing

Management, 13 (7), 665-678.

André, M., Saraiva, P. (2000), Approaches of Portuguese companies for relating customer

satisfaction with business results. Total Quality Management Journal (TQM), 11 (7), 929-

939.

Ang, L., Buttle, F.A. (2002), ROI on CRM, a customer-journey approach. Culture and

Collaboration in Distributed Networks - Proceedings of the Inaugural Meeting of the IMP

Group in Asia. December, Perth Conference, Australia.

Appleyard, M.M. (2003), The influence of knowledge accumulation on buyer-supplier co-

development projects. Journal of product Innovation Management, 20, 356-373.

Argyres, N.S. (1999), The impact of information technology on coordination: evidence from the

b- stealth bomber. Organization Science, 10 (2), 162-180.

Banker, R.D., Mashruwala, R. (2000), A contextual study of links between employee

satisfaction, employee turnover, customer satisfaction, and financial performance.

Working paper. Dallas: University of Texas.

Bendapudi, N. y Leone, R. (2002), Managing business-to-business customer relationships

following key contact employee turnover in a vendor firm. Journal of Marketing, 66 (2) 83-

101.

44

Berry, L.L., Carbone, L.P., Haeckel, S.H. (2002), Managing the total customer experience, MIT

Sloan Management Review, nº primavera, 85-89.

Berry, L.L. (1995), Relationship marketing of services –Growing interest, emerging

perspectives. Journal of the Academy of Marketing Science, 23 (4), 236-245.

Berry, L.L. (1983), Relationship marketing. En L.L. Berry, G.L. Shostack, & G.D. Dpah (Eds.).

Emerging perspectives on service marketing, American Marketing Association, 28-38.

Bharadwaj, S. G., Varadarajan, P.R., Fahy, J. (1993), Sustainable competitive advantage in

service industries: A conceptual model and research propositions, Journal of Marketing,

57, octubre, 83-99.

Blattberg, R.C., Deighton, J. (1996), Manage marketing by the customer equity test, Harvard

Business Review, julio-agosto, 136–144.

Bonoma, T.V., Clark B.C. (1988), Marketing Performance Assessment, Boston: Harvard Business

School Press.

Bohling, T., Bowman, D., LaValle, S., Mittal, V., Narayandas, D., Ramani, G., y Varadarajan, R.

(2006), CRM Implementation: Effectiveness Issues and Insights. Journal of Services

Research, 9(2), 184-194.

Boulding, W., Staelin, R., Ehret, M. y Johnston, W.J. (2005), A customer relationship

management roadmap: what is known, potential pitfalls, and where to go. Journal of

Marketing, 69, 4, 155-166.

Brown, S.A. (2000), A case study on CRM and mass customization. Customer relationship

management- a strategic imperative in the world of e-business. En Brown, S.A. (Ed.).

Toronto: John Wiley and sons, Canada.

Capraro, A.J., Srivastava, R.K. (1997), Has the influence of financial performance on reputation

measures been overstated?, Corporate Reputation Review, 1 (1-2), 86-92.

Chang, W., J. E. Park, S. Chaiy (2010), How does CRM technology transform into organizational

performance? A mediating role of marketing capability. Journal of Business Research, 63

(8), 849-855.

Chen I.J., Popovich K. (2003), Understanding customer relationship management (CRM):

People, process and technology. Business Process Management Journal, 9(5), 672-688.

Cook, T.J., Vansat, J., Stewart, L., Adrian, J. (1995), Performance measurement: Lessons learned

for development management. World Development, 23, 8, 1202-1315.

Crosby, L.A., Johnson, S.L. (2001), High performance marketing in the CRM era. Marketing

Management, 10 (3), 10-11.

Croteau, A.M., Li, P. (2003), Critical success of factors of CRM technological initiatives,

Canadian Journal of Administrative Sciences, 20(1), 21-34.

Curry, J., Curry, A. (2000), The customer marketing method, New York: The Free Press.

Czepiel, J.A. (1990), Service encounters and service relationships: Implications for research.

Journal of Business Research, 20, 1, 13-21.

45

Da Silva, R.V., Rahimi, I.D. (2007), A critical success factor model for CRM implementation.

International Journal of Electronic Customer Relationship Management, 1(1), 3-15.

Day, G.S. (2004), Invited commentaries on evolving to a new dominant logic for marketing.

Journal of Marketing, 68(1), 18-27.

De Brentani, U. (1995), New Industrial Service Development: Scenarios for Success and Failure.

Journal of Business Research, 32, 93-103.

Deck, S. (2003), “The ABCs of CRM, publicado en http:www.cio.com

Destination CRM (2002), What is CRM? Publicado en: http://www.destinationcrm.com

Doherty, N.F., Lockett, N.J. (2007), Closing the gap between the expectations of relationship

marketing and the reality of E-CRM. International Journal of E-Business Research, 3(2), i-iv.

Eccles, R. (1991), The performance measurement manifesto. Harvard Business Review,

January-February, 131-137.

Enz, M.G. (2009), Co-creation of value: managing interactions in buyer-supplier relationships,

unpublished doctoral dissertation, The Ohio State University, Columbus, OH.

European Centre for Customer Strategies (2003), Customer concepts. Publicado en

http://www.eccs.uk

Fairhurst, P. (2001), E-CRM. Journal of Database Marketing, 8 (2), 137-142.

Fjermestad, J., Romano, N.C. (2003), Electronic customer relationship management. Revisiting

the general principles of usability and resistance – An integrative implementation

framework. Business Process Management Journal, 9, 5, 572-591.

Gartner Group (2001), CRM economics: Figuring out the ROI on customer initiatives, Working

Paper, Stanford/CT.

Gartner, (2002), Use the Balanced Scorecard to executive CRM strategy, Gartner Report.

Gneiser, M. (2010), Value-Based CRM - The Interaction of the Triad of Marketin. Financial

Management, and IT, Business & Information Systems Engineering, 2, 95-103

Grabner-Kraeuter, S., Moedritscher, G. (2002), Alternative approaches toward measuring CRM

performance. 6th Research Conference on Relationship Marketing and Customer

Relationship Management, Atlanta.

Greenberg, P. (2001), CRM at the Speed of Light: Capturing and Keeping Customers in Internet

Real Time. Berckley: Osborne/McGraw-Hill.

Grönroos, C. (1990), Relationship approach to marketing in service contexts: The marketing

and organizational behaviour interface. Journal of Business Research, 20(1), 3-11.

Grönroos, C. (2000), Relationship Marketing: Interaction, Dialogue and Value. Revista Europea

de Dirección y Economía de la Empresa, 9(3), 13-24.

Gummesson, E. (2002), Total Relationship Marketing. Butterworth-Heinemann/Elsevier,

Oxford, UK (segunda edición revisada).

Gummesson, E. (2004), From one-to-one to many-to-many marketing, Plenary Session

Presentation at QUIS 9, Karlstad University, Sweden.

46

Handen, L. (2000), The three Ws of technology. En Brown, S. A. (Ed.), Customer relationship

management- a strategic imperative in the world of e-business. Toronto: John Wiley and

sons, Canada.

Hasan, M. (2003), Ensure success of CRM with a change in mindset. Marketing News, 37(8), 16.

Helfert, G., Vith, K. (1999), Relationship marketing teams –improving the utilization of

customer relationship potentials through a high team design quality. Industrial Marketing

Management, 28(5), 553-564.

Hippner, H. (2005), Evolution des Customer Relationship Management. Marketing ZFP, 27(2),

115-134.

IT Director (2003), CRM. Publicado en http://www.it-director.com

Ittner, C.D., Larcker, D.F. (1998), Innovations in performance measurement: trends and

research implications. Journal of Management Accounting Research, 10, 205-238.

ITtoolbox (2003), CRM overview. Publicado en http://crm.ittoolbox.com

Jain, C.S. (2005), CRM shifts the paradigm. Journal of Strategic Marketing, 13, 275-291.

Jayachandran, S., Sharma, S., Kaufman P., Raman P. (2005), The role of relational information

process and technology use in customer relationship management. Journal of Marketing,

69(4), 177-192.

Jaworski, B.J., Kohli, A.K. (1993), Market orientation: Antecedents and consequences. Journal

of Marketing, 57(7), 53-70.

Johanson, J., Mattsson, L.G. (1985), Marketing investment and market investment in industrial

networks. International Journal of Research in Marketing, 2, 185-195.

Jutla, D., Craig, J., Bodorik, P. (2001), Enabling and measuring electronic customer relationship

management readiness. Proceedings of the 34th Annual Hawaii International Conference

on System Sciences, Big Island (Hawaii), Organizational Systems and Technologies Track, 1-

10. IEE Computer Society Press.

Kahn, K.B. (2001), Market orientation, interdepartmental integration, and product

development performance. Journal of Product Innovation Management, 18, 314-323.

Keramati, Abbas, H. Mehrabi, N. Mojir (2010), A process-oriented perspective on customer

relationship management and organizational performance: An empirical investigation.

Industrial Marketing Management, 39 (7), 1170-1185.

Kellen, V. (2002), CRM measurement frameworks. Working Paper at DePaul University.

Disponible en: http://www.kellen.net/crmmeas.htm.

Keller, K.L. (2002), Strategic brand management: Building, measuring and managing brand

equity. New Jersey: Pearson Education.

Kim, H.S., Kim, Y.G., C.W. Park (2010), Integration of firm's resources and capability to

implement enterprise CRM: A case study of a retail bank in Korea. Decision Support

Systems, 48 (2), 313-322.

Kim, J., Suh, E. Hwang, H. (2003), A model for evaluating the effectiveness of CRM using the

Balanced Scorecard. Journal of Interactive Marketing, 17(2), 5-19.

47

Kohli, R., Piontek, F., Ellington, T., Vanosdol, T., Shepard, Brazel, G. (2001), Managing customer

relationships through E-business decision support applications: a case of hospital-physician

collaboration. Decision Support Systems, 32, 171-187.

Kracklauer, A., Passenheim, O., Seifert, D. (2001), Mutual customer approach: how industry

and trade are executing collaborative customer relationship management. International

Journal of Retail and Distribution Management, 29 (12), 515-519.

Lambert, D. M. (2010), Customer Relationship Management as a Business Process. Journal of

Business and Industrial Marketing, 25(1), 4-17.

Lawson-Body, A., Limayem, M. (2004), The impact of customer relationship management on

customer loyalty: The moderating role of web site characteristics, Journal of Computer-

Mediated Communication, 9(4). Disponible en: http://www.informatik.uni-

trier.de/~ley/db/journals/jcmc/jcmc9.html

Lin, R-J., Chen, R-H., C., Kuan-Shun, K. (2010). Customer Relationship Management and

innovation capability: an empirical Study. Industrial Management and Data Systems, 110

(1), 111-133.

Lindgreen, A., Palmer, R., Vanhamme, J., Wouters, J. (2006), A relationship-management

assessment tool: Questioning, identifying, and prioritizing critical aspects of customer

relationships. Industrial Marketing Management, 35, 57-71.

Massey, A.P., Montoy-Weiss, M., HOLCOM, K. (2001), Reengineering the customer

relationships: Leveraging knowledge assets at IBM. Decision Support Systems, 23, 155-170.

McKenna, R. (1993), Relationship Marketing: Successful strategies for the age of the consumer.

Boston: Harvard School Business Press.

Mendoza, L. E., Marius, A., Pérez, M., Grimán, A. C., (2006), Critical success factors for a

customer relationship management strategy, Information and Software Technology, 49

(8), 913-945

Meta Group (2002), Meta Group Predicts serious risk of failure for leading companies

implementing customer relationship management (CRM) initiatives (electronic

publication).

Metrus Group (2003), Maximizing CRM performance with Strategic Measurement, Metrus

Group White Paper.

Mulhern, F.J. (1999), Customer profitability analysis: measurement, concentration, and

research directions, Journal of Interactive Marketing, 13, 25-40.

Nanni, A.J. Jr., Dixon, J.R., Vollmann, T.E. (1990), Strategic control and performance

measurement. Journal of Cost Management, 4, 1, 33-42.

Ngai, E.W.T. (2005), Customer relationship management research (1992–2002): an academic

literature review and classification. Marketing Intelligence & Planning, 23(6/7), 582–605.

Olve, N.G., Roy, J., Wetter, M. (1998), Performance drivers. A practical guide to using the

balanced scorecard. Chischester: John Wiley and Sons.

48

Osarenkhoe A. (2006), Customer-Centric Strategy: A longitudinal study of implementation of a

customer relationship management solution. International Journal of Technology

Marketing, 1(2), 115-143.

Parvatiyar, A., Sheth, J.S. (2002), Customer Relationship Management: emerging practice,

process and discipline. Journal of Economic and Social Research, 3, 2, 1-34.

Paulissen K., Mills K., Brengman M., Fjermestad J., Romano N. C. Jr., (2007), Voids in the

Current CRM Literature: Academic Literature Review and Classification (2000-2005).

Proceedings of the 40th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 3-6

de Enero.

Payne, A. (2000), A strategic framework for customer relationship management. BT CRM

White Paper.

Payne A., Frow P. (2006), Customer relationship management: from strategy to

implementation. Journal of Marketing Management, 22(1): 135–168.

Payne A., Frow P. (2005), A strategic framework for customer relationship management.

Journal of Marketing, 69 (10), 167-176.

Payne A., Frow P. (2004), The role of multichannel integration in customer relationship

management. Industrial Marketing Management 33, 527– 538.

Peppers, D., Rogers, M., Dorf, B. (2000), Is your company ready for one-to-one marketing?

Harvard Business Review, 77(1), 151-160.

Phua, F.T.T., Rowlinson, S. (2004), How important is cooperation to construction project

success? A grounded empirical quantification. Engineering, Construction and Architectural

Management, 1, 45-54.

Piccoli, G., O’Connor, P., Capaccioli, C., Alvarez, R. (2003), Customer Relationship Management:

A Driver for Change in the Structure of the US Lodging Industry, Cornell Hotel and

Restaurant Administration Quarterly, 44(4), 61-73.

Plakoyiannaki, E., Tzokas, N. (2002), Customer relationship management: A capabilities

portfolio perspective. Journal of Database Marketing, 9(3), 228-237.

Plakoyiannaki, E., Tzokas, N. (2001), Customer relationship management: a capability portfolio

perspective. Conference Proceedings of the European Marketing Academy Conference

(EMAC), Norwegian School of Economics and Business Administration, Bergen, Norway.

Ramsey, S. (2003), Introduction: Strategy first, then CRM. The ultimate CRM handbook:

strategies and concepts for building enduring customer loyalty and profitability, En

Freeland, J. (Ed.), New York: McGraw-Hill, p. 13.

Reinartz, W.J., Kumar, V. (2003), The impact of customer relationship characteristics on

profitable lifetime duration. Journal of Marketing, 67(1), 77-99.

Reinartz, W.J., Krafft, M., Hoyer, W.D. (2003), Measuring the customer relationship

management construct and linking it to performance outcomes. Working Paper Series of

the Teradata Center for Customer Relationship Management, Duke University.

Reinartz, W., Krafft, M., Hoyer, W.D. (2004), The Customer Relationship Management Process:

Its Measurement and Impact on Performance. Journal of Marketing Research, 41, 293-305.

49

Reinartz, W.J., Krafft, M., Hoyer, W.D. (2004), The CRM process: Its measurement and impact

on performance. Journal of Marketing Research, 41(8), 293-313.

Reinartz, W., Kumar, V. (2000), On the profitability of long-life customers in a non contractual

setting: an empirical investigation and implications for marketing. Journal of Marketing,

64(10), 17-35.

Richard, J.E., Thirkell, P.C., Huff, S.L. (2007), An Examination of Customer Relationship

Management (CRM) Technology Adoption and its Impact on Business-to-Business

Customer Relationships. Total Quality Management & Business Excellence, 18(8), 927-945.

Riemer K., Totz C., Klein S. (2002), Customer-Relationship-Management. Wirtschafts-

informatik, 44(6), 600–607.

Rigby, D.K., Reichheld, F.F., Schefter, P. (2002), Avoid the four perils of CRM. Harvard Business

Review, 80(2), 101-109.

Ross, D.F. (2005), E-CRM from a supply chain management perspective. Information Systems

Management, invierno, 37-44.

Rust, R.T., Ambler, T., Carpenter, G.S., Kumar, V., Srivastava, R.K. (2004), Measuring marketing

productivity: Current knowledge and future directions. Journal of Marketing, 68(10), 76-

79.

Rust, R.T., Lemon, K.N., Zeithaml, V.A. (2003), Return on Marketing: using customer equity to

focus marketing strategy. Marketing Science Institute Working Paper.

Ryals, L. (2005), Making customer relationship management work: The measurement and

profitable management of customer relationships. Journal of Marketing, 69(10), 252-261.

Shani, D., Chalasani, S. (1992), Exploiting niches using relationship marketing. Journal of

Service Marketing, 6 (3), 45-52.

Sin, L.Y.M., TSE, A.C.B., Yim, F.H.K. (2005), CRM: Conceptualization and scale development.

European Journal of Marketing, 39(11-12), 1264-1290.

Slater, S.F., Narver, J.C. (1994), Does competitive environment moderate the market

orientation-performance relationship? Journal of Marketing, 58(1), 46-55.

Song, X.M., Montoya-Weiss, M.M., Schmidt, J.B. (1997), Antecedents and consequences of

cross-functional cooperation: A comparison of R&D, manufacturing, and marketing

perspectives. Journal of Product Innovation Management, 14, 35-47.

Sorensen, C., Lundh-Snis, U. (2001), Innovation through knowledge codification. Journal of

Information Technology, 16, 83-97.

Srinivasan, R., Moorman, C. (2005), Strategic firm commitments and rewards for customer

relationship management in online retailing. Journal of Marketing, 69, 4, 193-200.

Srivastava, R.K. (2004), Building and leveraging market-based assets to drive marketplace

performance and value, CRM Project White Paper.

Srivastava, R.K., Shervani, T.A., Fahey, A.L. (1999), Marketing, business processes, and

shareholder value: An organizationally embedded view of marketing activities and the

discipline of marketing, Journal of Marketing, 63(99) (Special Issue), 168-179.

50

Srivastava, R.K., Shervani, T.A., Fahey, A.L. (1998), Market-based assets and shareholder value:

A framework for analysis. Journal of Marketing, 62(1), 2-18.

Stone, M., Woodcock, N, Wilson, M. (1996), Managing the change from marketing planning to

relationship management. Long Range Planning, 29(5), 675-683.

Strauss, J., Frost, R. (2001), E-marketing, Prentice-hall, New Jersey.

Szymanski, D.M. Henard, D.H. (2001), Customer satisfaction: A meta-analysis of the empirical

evidence. Journal of the Academy of Marketing Science, 1,16-35.

Tan, X., Yen, D.C., Fang, X. (2002), Internet Integrated Customer Relationship Management.

The Journal of Computer Information Systems, 42(3), 77-83.

Tatikonda, M.V., Stock, G.N. (2003), Product technology transfer in the upstream supply chain.

Journal of Product Innovation Management, 20, 444-467.

Teo T.S.H., Devadoss P., Pan S.L. (2006), Towards a holistic perspective of customer

relationship management CRM) implementation: A case study of the Housing and

Development Board, Singapur. Decision Support Systems 42, 1613-1627.

Thakur, R., Summey, J.H. (2005), Filtering profitable from not-so profitable customers using

customer relationship management. The Marketing Management Journal, 15(2), 43-54.

Thakur, R., Summey, J.H., Balasubramanian, S.K. (2006), CRM as strategy: Avoiding the pitfall of

tactics. Marketing Management Journal, 16(2), 147-154.

Thomas, J. (2001), A methodology for linking customer acquisition to customer retention.

Journal of Marketing Research, 38(5), 262-268.

Thusy A., Morris, L. (2004), From CRM to customer experience: a new realm for innovation,

Business Digest.

Tzokas, N., Saren, M. (1997), Building relationship platforms in consumer markets: A value

chain approach. Journal of Strategic Marketing, 5, 105-120.

Verhoef, P.C., Venkatesan, R., McAlister, L. (2010). CRM in Data-Rich Multichannel Retailing

Enviroments: A Review and Future Research Directions. Journal of Interactive Marketing,

24 (2), 121-137.

Verhoef, P.C., Donkers, B. (2001), Predicting Customer Potential Value: An Application to the

Insurance Industry. Decision Support Systems, 2, 189-199.

Vorhies, D.W., Harker, M., Rao, C.P. (1999), The capabilities and performance advantages of

market-driven firms. European Journal of Marketing, 33(11/12), 1171-1202.

Wayland, R.E., Cole, P.M. (1997), Customer connections: New strategies for growth. Boston:

Harvard Business School Press.

Wahlberg, O., Strandberg, C., Sundberg, H., Sandberg, K.W. (2009), Trends, Topics and

underresearched areas in CRM Research. International Journal of Public Information

Systems, 3, 191-208.

Wahlberg O. y Strandberg C. (2008), SME marketing and the adoption of the CRM approach. -

On the relevance of the CRM approach for SME marketing and propositions about barriers

51

to adoption of the approach. Proceedings of the 5th International conference on small and

medium sized enterprises, 11-14 Agosto, Atenas.

Winer, R.S. (2001), Customer relationship management: a framework, research directions, and

the future. Working Paper, Haas School of Business, University of California at Berkeley,

USA.

Woodcock, N. (2000), Does how customers are managed impact on business performance?

Interactive Marketing, 1(4), 375-389.

Yeniyurt, S. (2003), A literature review and integrative performance measurement framework

for multinational companies. Marketing Intelligence y Planning, 21(3), 134-142.

Yim F.H., Anderson, R.E., Swaminathan, S. (2004), Customer relationship management: its

dimensions and effect on customer outcomes. Journal of Personal Selling and Sales

Management, 4(3), 263-278.

Yim, C.K., Kannan, P.K. (1999), Consumer behavioral loyalty: a segmentation model and

analysis. Journal of Business Research, 44(2), 75-92.

Zablah, A.R., Bellenger, D.N., Johnston, W.J. (2004), An evaluation of divergent perspectives on

CRM: Towards a common understanding of an emerging phenomenon. Industrial

Marketing Management, 33(6), 475-89.

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


APRENDIZAJE Y CRECIMIENTO

"Para conseguir nuestra visión, cómo sostendremos nuestra capacidad para cambiar y mejorar?"


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"




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”


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”


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”


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”


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”


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”


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


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


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


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.


Bayon, T., Gutsche, J., Bauer, H. (2002), Customer Equity Marketing: Touching the Intagible.

European Management Journal 20, 213-222.

Bharadwaj, Sundar G., Rajan Varadarajan, and John Fahy (1993), Sustainable Competitive

Advantage in Service Industries: A Conceptual Model and Research. Journal of Marketing

57, 83-99.

Brewton, J., Schiemann, W. (2003), Measurement: The missing ingredient in today´s CRM

strategy. Cost Management 17, 1, 15-14.

Brewton, J. (2002), Maximizing CRM Performance with Strategic Performance Measurement.

[online]. Disponible en: http://www.crm-forum.com.

Fairchild, A. M. (2002), Knowledge Management Metrics via a Balanced Scorecard

Methodology. Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on Systems

Science, Big Island (Hawaii), Organizational Systems and Technologies Track, 1-8. IEEE

Computer Society Press.

Flórez-López, R., Ramón-Jerónimo, J.M. (2010), La gestión de las relaciones con clientes. Cómo

crear valor mediante un enfoque riesgo-rentabilidad. Revista AECA 92, 20-25.

Ghalayini A.M., Noble J. S., (1996), The changing basis of performance measurement,

International Journal of Operations & Production Management 16, 8, 63-80.

Golfetto F., Gibbert M. (2006), Marketing competencies and the sources of customer value in

business markets. Industrial Marketing Management 35, 904-912.

Grembergen, W. V., Amelinckx, L. (2002), Measuring and Managing E-business Projects

through the Balanced Scorecard. Proceedings of the 35th Hawaii International

Conference on Systems Science, Big Island (Hawaii), Organizational Systems and

Technologies Track, 1-9. IEEE Computer Society Press.

Heskett, J. L., Jones, T. O., Loveman, G. W., Sasser, W. E. Jr., Shiesinger, L. A. (1994), Putting the

Service-Profit Chain to Work. Harvard Business Review 72, 2, 164-174.

Jutla, D., Craig, J., Bodorik, P. (2001), Enabling and Measuring Electronic Customer Relationship

Management Readliness. Proceedings of the 35th Hawaii International Conference on

Systems Science, Big Island (Hawaii), Organizational Systems and Technologies Track, 1-

10. IEEE Computer Society Press.

Kaplan, R. S., Norton, D. P. (1992), The Balanced Scorecard - Measures That Drive Performance.

Harvard Business Review, 70,1, 71-79.

Kaplan, R. S., Norton, D. P. (1996), Using the balanced scorecard as a strategic management

system. Harvard Business Review 74, 1, 75-85.

Kaplan, R. S., Norton, D. P. (1997), Cuadro de mando integral (The balanced scorecard).

Ediciones Gestión 2000, S. A.

Karimi J., Somers T.M., Gupta Y.P. (2001), Impact of information technology management

practices on customer service. Journal of Management Information Systems 17, 4, 125-

158.

Kellen V. (2002). CRM Measurement Frameworks. Working Paper. DePaul University of

Chicago, February.

Kim H.S., Kim Y.-G. (2009), A CRM performance measurement framework: Its development

process and application. Industrial Marketing Management 38, 477-489.

83

Kim J., Suh E., Hwang H. (2003), A model for evaluating the effectiveness of CRM using the

Balanced Scorecard. Journal of Interactive Marketing, 17(2), 5-19.

Lages L.F., Lancastre A., Lages C. (2008), The B2B-RELPERF scale and scorecard: Bringing

relationship marketing theory into business-to-business practice. Industrial Marketing

Management 37, 686-697.

Lindgreen A., Palmer, R., Vanhamme, J., Wouters, J. (2006), A relationship-management

assessment tool: Questioning, identifying and prioritizing critical aspect of customer

relationships. Industrial Marketing Management 35, 1, 57-71.

Lycett M., Giaglis, G. M. (2000), Component-Based Information Systems: Toward a Framework

for Evaluation. Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System

Science.

Martinsons, M., Davidson, R., Tse, D. (1999), The Balanced Scorecard: Ad Foundation for the

Strategic Management of Information Systems. Decision Support Systems 25, 71-88.

Melville, N., Kraemer, K., Gurbaxzni, V. (2004), Review: Information technology and

organizational performance: An integrative model of IT business value: MIS Quarterly 28,

2, 283-322.

Mendoza L.E., Marius A., Pérez M., Grimán A.C. (2007), Critical success factors for a customer

relationship Management strategy. Information and Software Technology 49, 913-945.

Mihelis, G. , Grigoroudis, E., Siskos, Y., Politis, Y., Malandrakis, Y. (2001), Customer Satisfaction

Measurement in the Private Bank Sector. European Journal of Operational Research 130,

347-360.

Möller K.E.K., Törrönen P. (2003), Business suppliers’ value creation potential. A capability-

based analysis. Industrial Marketing Management 32, 109-118.

Molm, L. D. (1990), Structure, action, and outcomes: The dynamics of power in social

exchange. American Sociological Review, 55, 3,427-447.

Morgan, N. A., Clark, B. H., Gooner, R. (2002), Marketing Productivity, Marketing Audits, and

Systems for Marketing Performance Assesment: Integrating Multiple Perspectives.

Journal of Business Research 55, 363-375.

Mulhern, F. J. (1999), Customer Profitability Analysis: Measurement, Concentration, and

Research Directions. Journal of Interactive Marketing 13, 25-40.

Parasuraman A., Zeithaml V.A., Berry L.L. (1988), SERVQUAL: A Multiple Item Scale for

Measuring Consumer Perceptions of Service Quality, Journal of Retailing 64: 1, 12-40.

Park, C. H., Kim Y. G. (2003), A framework of dynamic CRM: Linking marketing with information

strategy. Business Process Management Journal 9, 5, 652-671.

Reinartz W., Krafft M., Hoyer W.D. (2004), The customer relationship management process: Its

measurement and impact on performance, Journal of Marketing Research 41, 3,293-305.

Rust R. T., Zeithami, V. A., Lemon, K. M. (2000), Driving customer equity: How customer

lifetime value is refraining corporate strategy. New York: The Free Press.

Rust R. T., Zeithami, V. A., Lemon, K. M. (2004), Return on marketing: Using customer equity to

focus marketing strategy. Journal of Marketing 68, 1, 109-127.

Seggie S.H:, Cavusgil E., Phelan S. (2007), Measurement of return on marketing investment: A

conceptual framework and the future of marketing metrics. Industrial Marketing

Management 36, 834-841.

Sin L.Y.M., Tse A.C.B., Yim F.H.K. (2005), CRM: Conceptualization and scale development.

European Journal of Marketing 39, 11/12, 1264-1290.

Stamoulis, D., Kenellis, P., Martakos, D. (2002), An approach and model for assessing the

business value of e-banking distribution channels: evaluation as communication”.

International Journal of Information Management 22, 247-261.

84

Walter A., Ritter T., Gemünden H.G. (2001), Value creation in buyer-supplier relationships.

Industrial Marketing Management 30, 365-377.

Wang W., Sedera D., Tan F.T.C. (2009), Measuring CRM and SCM benefits: A preliminary

model. Pacific Asia Conference on Information Systems, 10-12 July, Hyderabad (India).

Winer R. S. (2001), A Framework for Customer Relationship Management. California

Management Review 43, 89-105.

Zablah A.R., Bellenger D.N., Johnston W.J. (2004), An evaluation of divergent perspectivas on

customer relationship management: Towards a common understanding of an emerging

phenomenon. Industrial Marketing Management 33, 475-489.

Zeithalm V.A., Bitner M.J. (2002), Marketing de Servicios. Mc Graw-Hill Hispanoamericana,

México.

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


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


(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)


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%)


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


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


Clientes R1 0,974 0,949 0,513

R2 0,974 0,949 0,513


Tabla 5. Análisis factorial (lII): Rendimiento de la empresaFactor Ítems Cargas factoriales Comunalidades Coeficientes para

101


Rendimiento del mercado

M1 0,798 0,636 0,485

M2 0,807 0,650 0,490

M3 0,599 0,359 0,364


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.


Aulakh, P. y E. Gencturk (2000), International principal-agent relationships: control, governance and performance, Industrial Marketing Management, 29 (6): 521-538.

Ahlstrom, P. y Nordin, F. (2006), Problems of establishing service supply relationships: Evidence from a high-tech manufacturing company. Journal of Purchasing & Supply Management, 12, 75–89.

Anderson, S.W. y Dekker, H.C. (2005), Management control for market transactions: the relation between transaction characteristics, incomplete contract design, and subsequent performance. Management Science, 51 (12), 11734-1752

Bello, D.C. y Zu, M. (2006), Global marketing and procurement of industrial products: Institutional design of interfirm functional tasks. Industrial Marketing Management, 35, 545–555

Bouwens, J. y Abernethy, M.A. (2000), The consequences of customization on management accounting systems design. Accounting, Organizations and Society, 25 (3), 221-259.

Brignall, S. y Ballantine, J. (1996), Performance measurement in service business revisited. International Journal of Service Industrial Management, 7(1), 6-31

Caglio, A. y Ditillo, A., (2008), A review and discussion of management control in inter-firm relationships: Achievements and future directions. Accounting, Organizations and Society, 33, (7-8), 865-898

Carr A.S., Pearson J.N. (1999), Strategically managed buyer-supplier relationships and performance outcomes. Journal of Operations Management 17, 497-519.

102

Chenhall, R.H. y Morris, D. (1986), The impact of structure, environment, and interdependence on the perceived usefulness of management accounting systems. The Accounting Review, 61 (7), 601-618.

Cheung, M.S., Myers, M.B. y Mentzer, J.T. (2010), Does relationship learning lead to relationship value? A cross-national supply chain investigation, Journal of Operations Management, in press.

Coletti, A.; Sedatole, K.L. y Towry, K.L. (2005). The effect of control systems on trust and cooperation in collaborative environments. The Accounting Review, 80 (2), 477-500.

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. y Slagmulder, R. (2004), Interorganizational cost management and relational context, Accounting, Organizations and Society, vol. 29, 1-26.

Das, T.K. y Teng, B.S. (2001), Trust, control and risk in strategic alliances: an integrated framework. Organization Studies, 22 (2), 251-283.

Das, T.K. y Teng, B.S. (2003), Partner analysis and alliance performance, Scand. J. Mgmt., 19, 279–308.

Dekker, H.C. (2004), Control of inter-organizational relationships: evidence on appropriation concerns and coordination requirements. Accounting, Organizations and Society, 1, 27-49.

Dong, M.C., Tse, D.K. y Cavusgil, S.T. (2008), Efficiency of governance mechanisms in China’s distribution channels, International Business Review, 17, 509–519.

Dyer, J.H. y Singh, H. (1998), The relational view: cooperative strategy and sources of inter-organizational competitive advantage. Academy of Management Review, 23, 660–679.

Eisenhardt, K. (1985), Control: organizational and economic approaches. Management Science, 31 (2), 134–149.

Flórez López, R. (2007), Strategic supplier selection in the added-value perspective. A computational intelligence approach. Information Sciences, 177 5/1, 1169-1179.

Fryxell, G. E., Dooley, R. S., y Vryza, M. (2002), After the ink dries: The interaction of trust and control in us-based international joint ventures. Journal of Management Studies, 39, 865–886.

Ganesan, S. (1994), Determinants of Long-Term Orientation in Buyer-Seller Relationships. Journal of Marketing 58, 2, 1-19.

Geri, N. y Ahituv, N. (2008), A Theory of Constraints approach to interorganizational systems implementation. Inf Syst E-Bus Management, 6, 341–360

Groot, T.L. y Merchant, K.A. (2000), Control of international joint ventures. Accounting, Organizations and Society, 25 (6): 579-607.

Hallikas, J., Karvonen, I., Pulkkinen, U., Virolainen, V.-M. y Tuominen, M. (2005), Risk management processes in supplier networks, Int. J. Production Economics, 90, 47–58.

Hallikas, J., Puumalainenb, K., Vesterinenb, T. y Virolainenb, V., (2006), Risk- based classification of supplier relationships. International Journal of Production Economics, 104, 201–213.

Harland, C., Brenchley, R. y Walker, H. (2003), Risk in supply Networks. Journal of Purchasing & Supply Management 9, 51–62.

103

Hoogenberg, M. y Auf dem Brinke, S. (2004). Decision making in an uncertain environment: an application of ROC analysis for credit scoring in the mobile telephone market. Journal of Database MarkeXng and Customer Strategy Management 11(3), 241−254.

Hsu C.C., Kannan V.R., Tan K.C., Leong G.K., (2008), Information Sharing, Buyer-supplier

Relationships, and firm performance, International Journal of Physical Distribution &

Logistics Management 38(4), 496-310.

Huttunen, A., Kyläheiko, K. y Virolainen, V.-M. (2000), Identifying and avoiding risk in the

advanced internet technology partnership. IProceedings of the Fifth International

Symposium on Logistics, Japan.

Hyvonen, J. (2007), Strategy, performance measurement techniques and information

technology of the firm and their links to organizational performance, Management

Accounting Research 18, 3, 343-366.

Jitpaiboon, T., Dangol, R. y Walterset, J. (2009), The study of cooperative relationships and

mass customization, Management Research News, 32(9), 804-815.

Jüttner, U., Peck, H. y Christopher, M. (2003), Supply chain risk management: outlining an

agenda for future research”, International Journal of Logistics: Research and Applications,

6(4), 197-210.

Kelly, M.J., Schaan, J.-L. y Joncas, H. (2002), Managing alliance relationships: key challenges in

the early stages of Collaboration. R&D Management 32 (1), 11–22.

Kim, K.K. y Umanath, N.S. (2005), Information transfer in B2B procurement: an empirical

analysis and measurement, Information & Management, 42, 813–828.

Kocabasoglu, C., Prahinski, C. y Klassen, R.D. (2007), Linking forward and reverse supply chain

investments: The role of business uncertainty, Journal of Operations Management, 25,

1141–1160.

Kroes, J.R. y Ghosh, S. (2010), Outsourcing congruence with competitive priorities: Impact on

supply chain and firm performance. Journal of Operations Management, 28, 124–143.

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.

Langfield-Smith, K. (2008), The relations between transactional characteristics, trust and risk in

the start-up phase of a collaborative alliance, Management Accounting Research, 19, 344–

364.

Langfield-Smith, K. y Smith, D. (2003), Management control systems and trust in outsourcing

relationships. Management Accounting Research, 14: 281-307.

Leonidou, L.C., Barnes, B.R. y Talias, M.A. (2006), Exporter–importer relationship quality: The

inhibiting role of uncertainty, distance, and conflict. Industrial Marketing Management, 35,

576–588.

Link, P., (2001), Risikomanagement von Innovationskooperationen. Doctoral Tesis, ETH Zurich,

Zurich.

Mahama, H. (2006), Management control systems, cooperation and performance in strategic

buyer-supplier relationships: A survey in the mines. Management Accounting Research, 17,

315-339.

Mentzer, J.T., Min, S. y Zacharia, Z.G. (2000). The nature of interfirm partnering in supply chain

management. Journal of Retailing 76 (4), 549–568.

104

Mohr, J., y Spekman, R. (1994). Characteristics of partnership success: Partnership attributes, communication behavior, and conflict resolution techniques. Strategic Management Journal, 15, 135–152.

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.

Nooteboom B., Berger H., Noorderhaven N.G. (1997), Effects of Trust and Governance on Relational Risk. The Academy of Management Journal 40(2), 308-338.

Nyaga, G.N.; Whipple, J.M. y Lynch, D.F. (2009), Examining supply chain relationships: Do buyer and supplier perspectives on collaborative relationships differ?. Journal of Operational Management, in press.

Ojala, M. y Hallikas, J. (2006), Investment decision-making in supplier networks: management of risk. International Journal of Production Economics, 104, 201–213.

Ouchi, W.G. (1979), A conceptual framework for the design of organizational control mechanisms. Management Science, 25 (9), 833-850.

Paulraj, A.; Lado, A.A. y Chen, I.J. (2008), Inter-organizational Communications as a relational competency: Antecendents and performance outcomes in collaborative buyer-supplier relationships. Journal of Operations Management 26, 45-64.

Pavlou, P.A. (2002), Institution-based trust in interorganizational exchange relationships: the role of online B2B marketplaces on trust formation. Journal of Strategic Information Systems, 11, 215-243.

Reinartz W., Krafft M., Hoyer W.D. (2004), The customer relationship management process: Its measurement and impact on performance, Journal of Marketing Research 41, 3,293-305.

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. y Schefter, P. (2002), “Avoid the four perils of CRM”. Harvard Business Rev., 80(2), 101-109.

Ring, P.S. y Van de Ven y A.H. (1992), Structuring cooperative relationships between organizations. Strategic Management Journal 13, 483-498.

Ryals, L. y Knox, S. (2007), Measuring and managing customer relationship risk in business markets. Industrial Marketing Management, 36, 823–833.

Sin L.Y.M., Tse A.C.B., Yim F.H.K. (2005), CRM: Conceptualization and scale development. European Journal of Marketing 39, 11/12, 1264-1290.

Souchon, A.L. y Diamantopoulos, A. (1996), A conceptual framework of export marketing information use: key issues and research propositions. Journal of International Marketing 4 (3), 49-71.

Tang, C.S. (2006), Perspectives in supply chain risk management. International Journal of Production Economics 103, 451–488

Trkman, P., McCormack, K., Valadares de Oliveira, M.P. y Ladeira, M.B. (2010), The impact of business analytics on supply chain performance. Decision Support Systems, in press.

105

Van der Meer-Kooistra, J. y Vosselman, E.G.J. (2000). Management control of interfirm

transactional relationships: the case of industrial renovation and maintenance. Accounting,

Organizations and Society, 25: 51-77.

Walter, A., Ritter, T. y Gemünden, H.G. (2001), Value creation in buyer-seller relationship. Industrial Marketing Management, vol. 30, 365-377.

Winer, R. S. (2001), A framework for customer relationship management. California Management Review, 43, 89 – 105.

Woodcock, N. (2000), Does how customers are managed impact on business performance?, Interactive Marketing, 1(4), 375-389.

Yeniyurt, S. (2003). A literature review and integrative performance measurement framework for multinational companies. Marketing Intelligence and Planning, 21, 3, 134-142.

Zablah, A.R., Bellenger, D.N. y Johnston, W.J. (2004), An evaluation of divergent perspectives on Customer Relationship Management: Towards a common understanding of an emergent phenomenon, Industrial Marketing Management, 33, 475-489.

Zsidisin, G.A. (2003), A grounded definition of supply risk. Journal of Purchasing & Supply Management, 9, 217–224.

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

rdo

con

la L

EY D

E PR

OT

ECC

IÓN

DE

DA

TO

S vi

gent

e, t

oda

la in

form

ació

n qu

e no

s fa

cili

te s

erá

trat

ada

excl

usiv

amen

te c

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: [email protected] Email: [email protected]

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

Documents

Memoria de Investigación - AECAde la Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas. La estructura de esta Memoria se presenta a continuación. En primer lugar,