ANÁLISIS DE LAS SOLUCIONES Y HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS DISPONIBLES EN EL MERCADO
Galo Gonzalez
Tics como soporte de los sistemas de información de marketing
Datawarehousing y datamining base fundamental para el business intelligence (aprovechar oportunidades)
Big data
Evolución de los sistemas de información
informes
queries
flexiblesdss, eis,
olapdatawarehouses datamining
big data
1. Informe: información predefinida y estadística2. Queries flexibles: Informes dinámicos y ad hoc3. Dss, eis, olap, datawarehouses, datamining:
análisis multidimensional, identificación de tendencias detector oportunidades de negocios
4. Big data: recolección y análisis de inmensas cantidades de información.
70s: se guardaba la información en cintas ficheros y tambores magnéticos
70s después: se creó sistemas de discos duros
80s: ordenador personal, aparición de los sistemas de soporte de toma de decisiones
90s: almacenamiento masivo de datos, redes en internet
Actualidad: almacenamiento de inmensas bases de datos
Aplicaciones de CRM
Herramientas que facilitan la gestión de integración de los clientes con la empresa para conseguir una mejor relación entre los dos
Definición: es el conjunto de estrategias de negocio, marketing, comunicación e infraestructuras tecnológicas, diseñadas con el objetivo de comunicar una relación duradera con los clientes, identificando comprendiendo y satisfaciendo sus necesidades.
Dimensiones fundamentales del CRM:
Los clientes son el centro de atención de cualquier sistema CRM.
La planificación y seguimiento de los objetivos, planes y métricas referidas a las relaciones de la organización con sus clientes constituye un componente esencial del CRM.
Las tecnologías para facilitar las actividades colaborativas, operacionales y analíticas constituyen los elementos más visibles del CRM.
Las aplicaciones de CRM permiten registrar los datos de cada cliente:
Contactos preventaGestiones asociadas a una ventaServicios postventa
El CRM facilita la realización de las siguientes tareas:
Planificación, ejecución y seguimiento de las acciones que resultan de los contactos
Gestión de campañas comerciales y publicitarias
Gestión de documentos (contratos, reclamaciones, etc.).
Gestión de tareas y del flujo de trabajo.
Tipos de CRM:
Analítico: uso herramientas de análisis para conocer comportamiento del consumidor.
Operacional: sistemas de recolección interna y externa de datos de la preventa, venta.
Colaborativo: da un soporte a la interacción entre os clientes y los distintos puntos de información y servicio postventa.
Otras aplicaciones relacionadas al CRM:
Automatización de fuerza de ventas, mediante tecnología, como agendas electrónicas, ordenadores, etc., las cuales generan distintas posibilidades como:
Acceso a tiempo real a información de clientes
Consulta de disponibilidad de productosTramitación en tiempo real de pedidosGestión de la agenda de visitasComunicación inmediata a la empresa
sobre quejas, peticiones o reclamos de los clientes.
Sistemas de gestión de call center y de web contact center.
Emisión y recepción de emails, análisis de formularios, gestión automatizada de acciones a realizar.
Análisis concreto de emails.Crear base de datos con datos
obtenidos.Generar acciones automáticas en
función a la demanda del cliente.
Sistemas de integración telefónica-computador
Recepción de las llamadas entrantes con búsqueda automática y visualización del dossier completo de la persona que llama.
Precalificación de una llamada y transferencia al operados más adecuado.
Desvió de una llamada, acompañada del dossier del cliente, a otro operador.
Procesamiento de una llamada multi-conferencia, con visualización simultanea del dossier del cliente en los ordenadores de los operadores que intervienen.
Emisión automática de llamadas salientes.Contabilización de las llamadas, medición de la
duración de las mismas y posterior análisis.
Herramientas de datawarehousing
Recopilación y gestión de grandes volúmenes de datos, datawarehousing
Análisis de datos, olap y dataminingSoftware de consulta amigable e intuitivo,
asequible al usuario final
Principales características de un datawarehouse
Referencia temporal: día, mes, añoGran disponibilidad de espacio de
almacenamiento de datosPoner niveles de importancia a cada tipo
de datoQue contenga metadatos que puedan
referenciar a los datos ingresadosSistema para poder comparar los datos en
el tiempo
Los metadatos realizan las siguientes aplicaciones:
Facilitar la localización, análisis e interpretación de los datos
Guía al procedimiento de captura, análisis y explotación de datos
Define el contexto de los datos
Estructura de un datawarehouse
Los datos transaccionales y los datos informacionales deben estar totalmente separados.
Los datos en los sistemas de información se encuentran por temas
Los datos de las transacciones se clasificas por las funciones
Flexibilidad al programa para que se adapte a las exigencias de cada cliente
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