Gerencia del Conocimiento: CRM y Data Mining

Grupo N° 6: Portillo Daniela Romero Ernesto Rovira Indiana

GERENCIA DEL CONOCIMIENTOEL INICIO DE TODO….

“La gestión del conocimiento es una “ALEGORIA”, puede realmente manejar un activo que resida en las cabezas de los empleados, y que se comparte, sobre todo, con la conversación” (COLLISON Y PARCELL)

Década de los 80´s

Teoría de Recursos y Capacidades

Aprendizaje Organizativo

Gerencia del Conocimiento

“El conjunto de procesos y sistemas que permiten que los activos intangibles de una organización

aumente de forma significativa, mediante la gestión de sus capacidades de resolución de

problemas de forma eficiente (en el menor espacio de tiempo posible), con el objetivo final de

generar ventajas competitivas sostenibles en el tiempo”.

Analiza los recursos y las capacidades de las organizaciones como base para la

formulación de su estrategia.

Aprendizaje Individual + Procesos de Captación + Estructuración + Transmisión de

conocimiento corporativo= Aprendizaje compartido empleado para la resolución

efectiva de un determinado problema

COMPRENSIÓN DEL CONCEPTO...“Generar valor a la Organización desde el aprovechamiento de sus

ACTIVOS INTANGIBLES” (SVEIBY)

DIFERENCIAS

DATO INFORMACIÓN CONOCIMIENTOELEMENTO BÁSICO

AISLADO LOCALIZADO EN EL CONTEXTO

REAL

ELEMENTO MEDIADOR ENTRE

DATO-CONOCIMIENTO

INFORMACIÓN UBICADA EN UN CONTEXTO ASOCIADA A

UNA EXPERIENCIA

CAPITAL INTELECTUAL

“El conjunto de procesos y sistemas que permiten que el Capital Intelectual de una organización aumente de

forma significativa, mediante la gestión de sus capacidades de resolución de problemas de forma

eficiente (en el menor espacio de tiempo posible), con el objetivo final de generar ventajas competitivas

sostenibles en el tiempo”.

GERENCIA DEL CONOCIMIENTO

ESTRUCTURA…

CAPITAL INTELECTUAL GERENCIA DEL CONOCIMIENTO

Conjunto de activos intangibles Conjunto de estrategias diseñadas para aumentar el capital intelectual

Se compone de tres elementos: 1)capital humano2) Capital relacional 3) Capital organizativo

Se Subdivide en etapas: 1)Creación o generación de conocimiento, 2)Estructuración, 3) Aportación de valor a ese saber, 4)Transformación y transferencia de conocimiento, 5)Almacenamiento y reutilización de información.

GERENCIA DEL CONOCIMIENTO Y CAPITAL INTELECTUAL

OBJETIVOS…. Explotar eficientemente los recursos basados en el capital intelectual de la

organización.

Cultivar el conocimiento dentro de cada organización.

Formular e implementar estrategias para adquirir, desarrollar y aplicar el

conocimiento.

Incrementar la comunicación entre los integrantes de la organización.

Orientar al personal de la organización para gestionar sus datos de manera eficaz,

consiguiendo una reducción de tiempo y esfuerzo.

Ayudar a las organizaciones a innovar y adaptarse al cambiante ambiente

empresarial.

Monitorear y evaluar los logros obtenidos a través de la aplicación del

conocimiento.

Elevar el rendimiento y reducir los costos.

GERENCIA DEL CONOCIMIENTO

GERENCIA DEL CONOCIMIENTOModelo de Gestión de Arthur Andersen

¿Qué hay de nuevo en este modelo?.

Desde la perspectiva individual, la responsabilidad personal de compartir y hacer explícito el

conocimiento para la organización.

Desde la perspectiva organizacional, la responsabilidad de crear la infraestructura de soporte para

que la perspectiva individual sea efectiva, creando los procesos, la cultura, la tecnología y los

sistemas que permitan capturar, analizar, sintetizar, aplicar, valorar y distribuir el conocimiento.

GERENCIA DEL CONOCIMIENTO

El modelo parte de la siguiente pregunta:

¿Qué factores condicionan el aprendizaje de una organización y qué resultados

produce dicho aprendizaje?.

Modelo de Gestión del Conocimiento de KPMG

GERENCIA DEL CONOCIMIENTO

El modelo propone cuatro facilitadores (liderazgo, cultura, tecnología y medición) que

favorecen el proceso de administrar el conocimiento organizacional.

Modelo de Knowledge Management Assement Tool (KAMT)

GERENCIA DEL CONOCIMIENTO

Liderazgo:Comprende la

estrategia y cómo la organización

define su negocio y el uso del

conocimiento para reforzar sus

competencias críticas.

CulturaRefleja cómo la

organización enfoca y favorece el aprendizaje y la

innovación incluyendo todas aquellas acciones que refuerzan el comportamiento

abierto al cambio y al nuevo

conocimiento.

TecnologíaSe analiza cómo la

organización equipa a sus

miembros para que se puedan comunicar

fácilmente y con mayor rapidez.

Medición Incluye la

medición del capital intelectual y la forma en que se

distribuyen los recursos para potenciar el

conocimiento que alimenta el

crecimiento.

KNOWLEDGE MANAGEMENT ASSESSMENT TOOL (KMAT)

GERENCIA DEL CONOCIMIENTOProceso de conversión del conocimiento en

la organización

GERENCIA DEL CONOCIMIENTOProceso de conversión del conocimiento en

la organización

La Socialización Proceso de adquirir

conocimiento tácito a través de compartir

experiencias por medio de

exposiciones orales, documentos, manuales y

tradiciones y que añade el

conocimiento novedoso a la base

colectiva que posee la organización

La Exteriorización Proceso de convertir conocimiento tácito

en conceptos explícitos que supone

hacer tangible mediante el uso de

metáforas conocimiento de por

sí difícil de comunicar, integrándolo en la

cultura de la organización; es la

actividad esencial en la creación del conocimiento.

La combinaciónProceso de crear

conocimiento explícito al reunir

conocimiento explícito proveniente de cierto número de fuentes, mediante el

intercambio de conversaciones

telefónicas, reuniones, correos,

etc., y se puede categorizar, confrontar

y clasificar para formas bases de datos

para producir conocimiento

explícito

La InteriorizaciónProceso de

incorporación de conocimiento explícito en

conocimiento tácito, que analiza las experiencias

adquiridas en la puesta en práctica de

los nuevos conocimientos y que se incorpora en las

bases de conocimiento tácito

de los miembros de la organización en la forma de modelos

mentales compartidos o prácticas de trabajo

CRM (Customer Relationship Management)

Clientes

Empresa

Tecnología

CRM (Customer Relationship Management) Un caso exitoso …

Empresa: Periódico El Nacional.

Sector: Prensa.

Desafío Tecnológico: Servicio Expreso de Suscripciones el Nacional.

Solución: Pivotal. (Proporcionado por Grupo Lanka)

Acerca de Pivotal: es un conjunto modular de aplicaciones de gestión para automatizar e integrar los procesos empresariales de marketing, ventas y atención al cliente.

-Se diseño especialmente para cubrir las necesidades de la mediana y gran empresa.

-Gracias al CRM de Pivotal, las organizaciones pueden tratar a los clientes como el elemento principal de sus actividades y beneficiarse de una interacción más eficaz y dinámica.

El problema

Interactuaban con hojas de cálculo

Implementacióndel sistemacomercial

SISCONSUS

Con ambos métodos se

presentaban

inconsistencias a nivel

de seguridad y

funcionalidad

EL PROYECTO El ambicioso proyecto se dividió en dos fases:

Registro de suscriptores (personas naturales y jurídicas )de una manera integral.

Registro de suscripciones.

Renovación de suscripciones.

Atención al cliente.

Fase I

Duración:

8 semanas

Renovación automática de suscripciones: el sistema es capaz de identificar las suscripciones que están por

vencer

Gestión de promociones, combos y planes de degustación: estas tres funcionalidades apoyan a los

procesos de marketing.

Gestión de datos psicográficos, demográficos y encuestas: dos herramientas muy poderosas para el

análisis de mercado.

Registros de pagos y cargos automáticos por tarjeta de crédito: el sistema permite llevar un control de los pagos

efectuados de forma individual.

Fase II

Duración:

20 semanas

Generación automática de los listados de distribución: el sistema también puede producir los listados que son

entregados a cada concesionario.

Control de suscripción: el sistema refleja estatus de una suscripción, numero de ejemplares entregados, entre

otros.

Integración con SAP: toda información administrativa se exporta desde Pivotal a través de Batch Inputs al sistema

SAP de C.A Editoral el Nacional.

Fase II

Duración:

20 semanas

Definición

Proceso de extraer conocimiento útil y comprensible, previamente desconocido, de grandes cantidades de datos almacenados en distintos formatos.

CONVERTIR DATOS EN CONOCIMIENTO

Datamining o Minería de Datos es un mecanismo de explotación consistente en la búsqueda de información valiosa en grandes volúmenes de datos. Está ligada a las bases de datos que proporcionan la información histórica de las instituciones mediante los algoritmos de minería de datos donde se obtiene la información necesaria para ayudar a la toma de decisiones.

Objetivo

Descubrir patrones, perfiles, y tendencias a través del análisis de datos con tecnologías de reconocimiento de patrones, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y otras técnicas estadísticas avanzadas del análisis multivariante de datos.

DataMining

La información adecuada

En el plazo adecuado

Para la persona adecuada

MEJORES DECISIONESLA INTUICIÓN

INFORMADA ES INSUPERABLE

Método Científico Datamining

Formulación de Hipótesis

Experimento

Recolección de datos

Colección de datos

Hipótesis

Validación de Hipótesis Numérica

Modelado

Es el acto de construir un modelo en una situación donde se conoce la respuesta y luego se aplica en otra situación de la cual se desconoce la respuesta.

Investigar situaciones similares ocurridas en el

pasado

Armar modelo con las características

comunes

Buscar donde según el modelo existe mayor

probabilidad de darse una situación similar

Carga de data en la computadora

Datamining distingue características comunes

El modelo es aplicado en una situación que se

presuma similar

Tipos de Modelos

MODELO PREDICTIVO MODELO DESCRIPTIVO

Responde preguntas sobre datos futuros

Proporciona información sobre las relaciones entre los datos

¿Cuáles serán las ventas el año próximo?

¿Es esta transacción fraudulenta?

¿Qué tipo de seguro es más probable que contrate el cliente X?

Los clientes que compran shampoo suelen comprar acondicionador.

El tabaco y el alcohol son los factores más importantes en la enfermedad

Los clientes sin televisión y con bicicleta tienen características muy distintas del

resto.

Fases de un Proyecto de Datamining

BASE DE DATOS

SELECCION PREPROCESADO SELECCIÓN DE CARACTERISTICAS

EXTRACCION DE CONOCIMIENTO EVALUACION

MODELOCLASIFICADORCONOCIMIENT

O

DATOS CONOCIMIENTO

Fases de un Proyecto de Minería de Datos

1.- Filtrado de datos

2.- Selección de Variables

4.- Interpretación y Evaluación

3.- Extracción de Conocimiento

Eliminar valores incorrectos y no válidos. Reducir número de valores posibles

Elegir las variables más influyentes en el problema, sin sacrificar la calidad del modelo de conocimiento obtenido del proceso de minería.

Patrones de comportamiento observados en los valores de las variables del problema o relaciones de asociación entre dichas variables.

Se procede a su validación, comprobando que las conclusiones son válidas y satisfactorias.

Datamining y Mercadeo

DatosInformación vital para la toma de decisiones

Almacenados en grandes cantidades

Agregar valor Descubrir información valiosa

Datamining es la técnica que permite analizar las bases de datos de los clientes o prospectos para descubrir patrones de conductas o tendencias del mercado, también permite localizar problemas de atención al cliente, lo cual permite aumentar sustancialmente la satisfacción y fidelidad de los mismos.

Aplicaciones en Mercadeo

Segmentación del mercado

Tendencias de deserción de clientes

Descubrimiento de transacciones fraudulentas

Mercadeo directo

Análisis de Canasta

Análisis de Tendencias

Perfiles de clientes

Focalización de clientes y campañas promocionales

Webmining o Minería de Web

Huellas digitales

Bitácoras de accesos (Logs)

Analisis y procesamiento

de Logs

Accesos totales por dominioHorarios de accesos mas frecuentes

Visitas por día

Bibliografía

http://datamining.iespana.es/

http://www.marketingplus.com.sv/Articulos/articulo1.htm

http://www.microsoft.com/spain/empresas/tecnología/data_mining.mspx

http://geeks.ms/blogs/marco/archive/2006/07/04/464.aspx

http://www.grupolanka.com/