ELEMENTOS CLAVES PARA EL ÉXITO BUSINESS INTELLIGENCE ANÁLISIS BASE DE DATOS

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1 Business Intelligence (BI), CRM Analítico, y Gestión de Bases de Datos (BD): ELEMENTOS CLAVES PARA EL ÉXITO de las empresas a partir del Universidad Andrés Bello Katherine Alvarez Ruf Ingeniero Comercial, Doctorado U. de Lleida, España! Universidad Andrés Bello por Katherine Alvarez R. y Jorge Jarpa V. Jorge Jarpa Vrandecic Ingeniero Comercial, Ph D (c), MPM, MBA, USA! 20 TREND MANAGEMENT EDICIÓN ESPECIAL MAYO 2010

2 La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) es la aplicación más visible de la nueva era del conocimiento, el CRM Analítico la fase más avanzada de la estrategia de CRM, y finalmente las aplicaciones en la Gestión de las Bases de Datos (BD) constituyen hoy día los elementos claves y diferenciadores de las empresas exitosas. El grado en el cual las empresas están aplicando los proyectos de BI, CRM y BD es un reflejo de la competitividad y modernidad de cómo se están enfrentando los desafíos y expectativas en el final de esta década. Este artículo pretende transferir experiencias de consultorías realizadas a diferentes empresas en Chile e investigaciones enfocadas a estos temas de interés estratégico y tecnológico. Basado en observaciones de patrones se postula que las empresas que se involucran en proyecto de BI, CRM o Gestión de Bases de Datos pueden experimentar un síndrome que denominamos Síndrome de Alhué, referido a la Comuna de Alhué y que pretende explicar porque fracasan tantos proyectos o al menos las razones de las dificultades iniciales. Se postulan los diferentes estados que experimenta el personal que ejecuta estos proyectos. Además, basado en investigaciones y consultorías a empresas proponemos nuevos Modelos, el Modelo DICA, referidos al proceso de conversión de Datos en Información, Conocimiento y finalmente en Acciones concretas. Además proponemos en este trabajo el Modelo DIPIS referido a como estructurar una consultoría interna o externa en BI, CRM, y Gestión de BD que describe la secuencia del Diagnóstico, Intervenciones, Piloto, Implementación total, y Seguimiento. Se plantean las 7 Reglas de Oro para evitar fracasar en un Proyecto de CRM en Chile y luego se postula el Modelo de la Escalera de 8 Peldaños que muestra el Valor Proyectado del Cliente (VPC). Muchas organizaciones están haciendo un buen trabajo recolectando gran cantidad de datos de los clientes, pero desafortunadamente la mayoría no logra usar bien esos datos, desgastándose en el manejo de los datos y focalizándose en áreas erróneas. Finalmente, se propone lo que se debe gestionar y controlar en este tipo de proyectos, desde la perspectiva de ejecutivos y de jefaturas comerciales y estratégicas de la organización. Introducción Muchas organizaciones están haciendo un buen trabajo recolectando gran cantidad de datos de los clientes, pero desafortunadamente la mayoría no logra usar bien esos datos, desgastándose en el manejo de los datos y focalizándose en áreas erróneas. Las correctas soluciones de análisis de clientes e inteligencia de negocios pueden ayudar a las empresas a obtener el valor máximo a partir de los datos de los clientes, habilitando a las organizaciones a trabajar de forma más inteligente y eficiente. Estas herramientas ayudan a las organizaciones a tener una mayor visibilidad del negocio y manejar los elementos claves que conducen a alcanzar buenos resultados. Los desafíos que enfrentan las empresas en este sentido son: Análisis predictivo como una de las mayores tendencias para el Desarrollar mejores prácticas que determine el impacto directo de las actividades de marketing. Generar información clave de clientes para que esté disponible a una mayor cantidad de personas en la organización. Combinar datos de diferentes sistemas para lograr una visión más completa de la conducta de los clientes. El sindrome de Alhué (corresponde al nombre de la Comuna de Alhué) Al constatar en varias empresas la repetición de una misma situación identificando la problemática y su causal se le denominó Síndrome de Alhué, basado en que los empleados al ingresar los datos de los clientes tendían a marcar la primera opción de la lista que se desplegaba en el computador al requerir sus datos. En el caso del listado de las comunas ordenadas alfabéticamente, la Comuna de Alhué es la primera opción. El Síndrome de Alhué es parte de la cultura organizacional de las empresas cuando con la llegada de una nueva tecnología o proyecto se produce un proceso natural que manifiestan los colaboradores o empleados frente a esta nueva tecnología o proyecto. Se detectaron una secuencia de 4 estados. ( Figura 1) Este síndrome lo hemos verificado en muchas industrias provocando frustración en la gerencia, perdida de TREND MANAGEMENT EDICIÓN ESPECIAL MAYO

3 DESCONFIANZA INICIAL ACEPTACIÓN TEMPORAL EJECUCIÓN TEMPO- RAL DE INSTRUCCIO- NES DESCONFIANZA CONSOLIDADA Figura 1 tiempo y de confianza en los nuevos proyectos, culpando erradamente al proyecto mismo siendo que el verdadero error esta en los empleados que ingresan mal los datos de los clientes y por ende invalida cualquier análisis posterior. Las empresas pierden millones producto del Síndrome de Alhué por ingresar datos de mala calidad a sus sistemas de información. Esto se explica cuando la mayoría de los usuarios o responsables de ingresar datos de clientes no están motivados a hacer bien su trabajo o bien por comodidad marcan la primera opción al desplegarse una lista de opciones en los diferentes campos que deben de ser llenados al contactarse con un cliente, como por ejemplo: la comuna en la cual vive el cliente ( Síndrome de Alhué ), edad o año de nacimiento, estado civil, etc. Modelo Dica (Datos, Información, Conocimiento, Acciones) Dentro de investigaciones a industrias y consultorías a empresas creamos un modelo, denominado Modelo DICA para explicar que los datos son sólo la materia prima dentro de un proceso que busca resultados concretos. (Figura 2) El modelo refleja la importancia del producto final en esta cadena de elementos valiosos para la empresa, a partir de los datos que capturamos de los clientes, que al organizarlos y clasificarlos los convertimos en información relevante para la empresa, con la cual generamos informes con patrones de conductas y tendencias respecto al conocimiento de clientes claves para finalizar en acciones focalizadas en BI, las cuales apuntan a aumentar la satisfacción de los clientes, fidelizarlos, y personalizar las relaciones con ellos. Los datos de los clientes por sí solos no tienen ninguna utilidad para la empresa, pero al transformarlos en información, conocimiento, y acciones focalizadas se logra una alta rentabilidad de los sistemas de BI. Modelo Dipis (Diagnóstico, Intervenciones, Piloto, Implementación total, y Seguimiento) Con el propósito de estructurar la consultoría a empresas en materias de BI, CRM y gestión en BD hemos creado un nuevo modelo que denominamos Modelo DIPIS. (Figura 3) Este Modelo está basado en una propuesta para la implantación del Modelo DIPIS de Inteligencia de Negocios para empresas, el cual consta de 5 faces, donde cada una de las siglas representa una fase: Fase 1: Diagnóstico: se calcula una duración entre 1 a 4 meses Fase 2: Intervenciones: se calcula una duración entre 2 y 8 meses Fase 3: Piloto, implementando el proyecto de inteligencia de negocios solo a nivel piloto: se calcula una duración entre 3 a 12 meses. Fase 4: Implementación Total del proyecto Fase 5: Seguimiento y Control Dada la experiencia en proyectos de BI, CRM, BD un proyecto de este tipo no debería de tomar más de dos años (de la Fase 1 a la Fase 3) hasta entregar resultados. Al completarse la tercera fase se deben alcanzar resultados a nivel piloto que puedan convencer a toda la organización de que un proyecto de inteligencia de negocios tiene una alta rentabilidad en cualquier tipo de organización. En caso que se planifique alcanzar los primeros resultados por un período mayor de dos años, revela que se está dilatando de manera artificial el proyecto y el logro de resultados concretos. Las tres primeras fases pueden variar entre 6 y 24 meses, dependiendo del tamaño de la empresa, la complejidad del negocio, burocracia y resistencia al cambio para implementar DATOS INFORMACIÓN CONOCIMIENTO ACCIONES Figura 2 22 TREND MANAGEMENT EDICIÓN ESPECIAL MAYO 2010

4 nuevos procedimientos, número de sucursales, número de perfiles distintos de clientes, entre otros. La propuesta del Modelo DIPIS implica la aplicación del Modelo DICA. Hace unos meses me presentaron el plan maestro de un Proyecto de Inteligencia de Negocios de uno de los bancos más importantes de Chile. El proyecto estaba sustentado en un plazo de 5 años, que era demasiado extenso para mantener la credibilidad en él proyecto. A principios de esta década se planteaban periodos de muchos años, pero hoy en día, en el año 2010, no podemos esperar más de 2 años para lograr resultados concretos que demuestren a los inversionistas que el BI es rentable, que refuercen la credibilidad en La tecnología de BI se ha concentrado en la última década en el uso de los datos almacenados y el procesamiento analítico online. El Data Warehousing (DW) es una forma convencional de recolectar datos del negocio dentro de un repositorio de datos, dónde son organizados y validados para proveer reportes para la toma de decisiones. Mientras más veloz es el proceso de BI se toman mejores decisiones de negocios. CRM, Customer Relationship Management Una de las tendencias de mayor impacto estratégico en las empresas y en los clientes en los últimos diez años han sido los proyectos de CRM. Customer Relationship Management o Gestión de las Relaciones con los Clientes, constituye parte de la nueva propuesta de valor en las empresas modernas que está basado en el marketing relacional, el cual persigue capturar y Desde hace más de treinta años que existe CRM como concepto, que no utilizaba la tecnología, pero si una estrategia comercial muy común. En las tiendas pequeñas de barrio donde se solía comprar se mantenía un CRM, Cuaderno de Registro Mensual, que constituía una fuente de datos de los clientes, especialmente de los clientes claves que lograban una relación muy personalizada inclusive con cada miembro de las familias que concurrían a comprar. CRM, se basa en una gran estrategia de Marketing Relacional a nivel corporativo centrada en el cliente. Por lo tanto, no todas las empresas están preparadas para implementar un proyecto CRM, ya que muchas empresas aún en Chile están aplicando una estrategia corporativa de enfoque en las ventas. DIAGNÓSTICO INTERVENCIONES PILOTO IMPLEMENTACIÓN SEGUIMIENTO Figura 3 el área de Negocios y de Marketing, así como finalmente que convenzan a los escépticos dentro de la empresa, de que la BI es el mejor proyecto de los últimos años. Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocios Business Intelligence (BI) se relaciona con la ventaja competitiva de una empresa y con el uso inteligente de los datos disponibles para la toma de decisiones. Una planilla de cálculo es una de las herramientas de BI más comunes hasta avanzados visualizadores y plataformas tecnológicas. mantener relaciones de largo plazo con los clientes. En estas dos últimas décadas con la masificación de los mercados, la concentración de las industrias, la infidelidad de los consumidores, las relaciones impersonales con los clientes y los cambios repentinos que experimentan los consumidores, las empresas buscan con CRM volver acercarse a los clientes, entenderlos mejor, atenderlos en forma mas personalizada, crear nuevamente confianzas mutuas, elevar su satisfacción, lograr más fidelidad, identificar a sus clientes claves, prevenir su fuga, y adaptarse más rápidamente a sus cambios de gustos y preferencias. Las primeras empresas que comenzaron a aplicar un CRM en Chile fueron entre el año 1998 y el 2002, sin mayores diagnósticos y con muchos problemas en cumplir los objetivos, los tiempos y presupuestos planteados. Hoy en día es común para muchas empresas tener un proyecto de CRM como en la industria bancaria, de seguros, AFP, Isapres, retail, servicios, manufacturera, energéticas, telecomunicaciones, entre otras. Es así como en los últimos 3 años en Chile con la disminución significativa en los precios de los proyectos CRM, vía subcontratar el servicio, las medianas e incluso pequeñas empresas se han sumado a las grandes empresas. Las 7 reglas de oro para evitar fracasar en un proyecto de CRM. (Propuestos por Jorge Jarpa V. en la Revista de la Cámara Oficial 24 TREND MANAGEMENT EDICIÓN ESPECIAL MAYO 2010

5 Española de Comercio de Chile. Mayo 2007, N 310). Después de más de cinco años de experiencia en proyectos e investigaciones de CRM en Chile podemos recomendar a los empresarios chilenos las siguientes Reglas: (1ª Regla) Un proyecto CRM no moderniza a la empresa por si sólo con su implantación. Una empresa con deficiencias en su gestión estratégica no se corrige con un proyecto de CRM. (2ª Regla) El CRM es un proyecto estratégico comercial que usa la tecnología y no un proyecto tecnológico. Por lo cual el equipo CRM debe tener principalmente un gran conocimiento del negocio comercial-operacional y ser usuarios de la tecnología. (3ª Regla) La tercera regla de oro es que una empresa requiere un diagnóstico organizacional-estratégico previo para determinar si esta en condiciones o no de incorporar un proyecto de CRM. Constituye una perdida de tiempo y recursos forzar a una empresa a implementar un proyecto CRM si estratégica e internamente no esta preparada para operar con este tipo de proyecto. (4ª Regla) Las empresas que proveen las plataformas CRM y todo el soporte técnico no son las más objetivas para llevar a cabo el diagnóstico organizacional-estratégico ya que son parte interesada en que el diagnóstico sea favorable para posteriormente vender a la empresa la arquitectura CRM. Los consultores externos tienen más objetividad en concluir incluso que la empresa diagnosticada no esta en condiciones de implementar un CRM, si fuera el caso, por no poseer las condiciones mínimas para lograr el éxito en un proyecto de CRM. (5ª Regla) Con una empresa con un diagnóstico organizacional-estratégico negativo, se debería aplicar un programa de intervenciones que pueden llevar un tiempo importante antes de implementar el CRM. En nuestro país ya existen empresas que han demorado más de tres años sólo implementando las intervenciones a nivel de su organización previo a la llegada del proyecto de CRM. PERFILAMIENTO DE CLIENTES (6ª Regla) Las empresas que están aplicando un proyecto CRM están muy expuestas a los cambios de objetivos, plazos y presupuesto que el proveedor del sistema de CRM recomiende. Las empresas por falta de conocimientos en la materia y de asesorías externas en CRM están a disposición del equipo asesor que vendió la plataforma y que continúa asesorándolas sin otra opinión más objetiva y crítica del proyecto. Estos equipos asesores a las empresas sugieren desde pequeños ajustes al sistema hasta grandes cambios en integración de sistemas informáticos durante el proyecto CRM, recomendando siempre ampliar tiempos y presupuestos sin mayor consideración para la empresa. (7ª Regla) La primera etapa, el CRM Operativo es difícil pero más aún es la segunda etapa, el CRM Analítico, donde abundan los datos, pero escasean las ideas de que hacer con tantos datos con el fin de rentabilizar el proyecto. Incluso en las empresas proveedoras de las plataformas es una etapa donde aún ellos mismos están aprendiendo con la técnica de VERSUS prueba-error. CRM analítico y minería de datos La minería de datos (Data Mining) comprende la recuperación de datos detallados y resumidos que están ubicados en el almacén de datos (Data Warehousing), su transformación en información y la entrega de reportes diferenciados según el tipo de usuario dentro de la organización. PARAMETRIZACIÓN DE CLIENTES Figura 4 La información que se ha excavado tiene el objetivo de ayudar en la toma de decisiones en los diferentes niveles. Por ejemplo, en una gran cadena de supermercado en Chile hace dos años las decisiones se tomaban en forma retroactiva, es decir se conocía la información con 48 horas de retraso, tiempo en el cual se disponía de los resultados de la sala de ventas por categorías de productos. Los jefes de cada local del supermercado en muchos casos no disponían de la información detallada para tomar decisiones dentro del plazo en el cuál podían generar alguna corrección o impacto en las ventas, como era en fechas muy concentradas como Halloween, Pascua de Resurrección, por ejemplo con los huevos de los conejos. Posteriormente con la implementación de un buen sistema de BI se logró una disponibilidad de información confiable casi en tiempo real con sólo algunas horas de diferencia y así tomar las decisiones de promoción, precios, posición en las góndolas, etc, con el fin de aumentar las ventas. Cada reporte esta diseñado para cada cargo para no sobre saturar al ejecutivo. TREND MANAGEMENT EDICIÓN ESPECIAL MAYO

6 Los sistemas de apoyo a las decisiones se originaron en 1971 y se han enfocado en las consultas a la base de datos y los modelos matemáticos como medio para obtener la información que se necesita para resolver problemas y realizar decisiones. Hay dos tipos básicos de minería de datos: el de verificación de hipótesis y el de descubrimiento de conocimiento. La verificación de hipótesis esta dirigida por el usuario, y en ella el sistema proporciona información que puede apoyar o descalificar a la hipótesis del usuario. El descubrimiento de conocimiento esta dirigido por el sistema, ya que es este el que determina las vías a seguir en el análisis de datos e informa al usuario los resultados. Ambos tipos de minería de datos le dicen al usuario algo que no sabia acerca de los datos. La minería de datos realiza cuatro funciones básicas. Realiza clasificaciones, forma agrupaciones, hace asociaciones y determina patrones o secuencias. Para realizar estas funciones se utilizan cuatro metodologías: árboles de decisión, algoritmos, razonamiento basado en la memoria y redes neurales. Los árboles de decisión, los algoritmos y las redes neurales son todo tipo de redes que conforman vías lógicas en el proceso de llegar a una conclusión. Concentrarse en el seguimiento de usuarios asiduos del mercado es una estrategia atractiva, este fenómeno se conoce como el principio de 80/20 o Ley de Pareto. Así hemos comprobado en muchas empresas en Chile que alrededor del 20% de los consumidores concentran el 80% de las ventas. También hemos detectado en las industrias del Retail y de Servicios que alrededor del 20% de los clientes concentran el 80 % de las quejas, para lo cual estudiamos estos perfiles (perfilamiento de clientes) y sus respectivos comportamientos (parametrización de clientes) con el fin de aplicar gestión de quejas (Figura 4). Con frecuencia las empresas clasifican a sus clientes, de modo que la minería de datos sirve para dirigir las estrategias de marketing más efectivas hacia grupos específicos. Un buen ejemplo del enfoque sistemático para la clasificación de los clientes es RFM (Regency, Frecuency, Monetary), que permite clasificar a los clientes en función de la última compra, ritmo de adquisición y monto promedio de sus compras. Se consulta al almacén de datos para obtener detalles de cada cliente y luego se realiza un análisis cuantitativo para llegar a las clasificaciones. Modelo de la escalera de 8 peldaños que muestra el Valor Proyectado del Cliente(VPC) CONTRIBUCIÓN TOTAL DEL CLIENTE Para tratar de explicar los costos e ingresos asociados al valor de los clientes diseñamos una Modelo que denominamos Modelo de la Escalera de 8 Peldaños con el Valor Proyectado del Cliente, que identifica los costos y los ingresos asociados a los clientes. Esto apunta a valorar a los clientes no sólo por los ingresos que nos aportan, sino por los costos asociados a atenderlos. Por ej., cuando un cliente de alto volumen de compras genera altos costos asociados ya no es tan rentable como se pensaba. Se entiende que no todos los clientes alcanzan a llegar a cada uno de los escalones en este modelo (Figura 5). Que se gestiona y controla en un proyecto de BI, CRM y BD según el nivel jerárquico. Finalmente se expone lo que debería gestionarse y controlarse en un Modelo de la Escalera de 8 Peldaños que muestra el Valor Proyectado del Cliente (VPC) 8. INGRESOS VIA REFERIDOS 7. INGRESOS POR VENTA CRUZADA 6. INGRESOS COMPRA PROD. & SERV. INCREMENTALES 5. INGRESOS COMPRA PROD. & SERV. BÁSICOS 4. COSTOS DE RETENCIÓN Y/O RECUPERACIÓN 3. COSTOS DE MANTENCIÓN DEL CLIENTE 2. COSTOS DE MANTENCIÓN DEL CLIENTE 1. COSTOS DE CAPTURA DEL CLIENTE Figura 5 26 TREND MANAGEMENT EDICIÓN ESPECIAL MAYO 2010

7 proyecto de BI, CRM o de BD según el nivel jerárquico de la organización. A. Que se gestiona y controla en un Proyecto de BI, CRM o BD a nivel del equipo comercial?: Gestión de Prospectos Gestión de Contactos Gestión de Oportunidades Gestión de Operaciones de Ventas Gestión de Cuentas - Gestión de Fidelizados Gestión de Retención - Gestión de Recuperación Gestión de Referidos. Identificar y clasificar a los mejores prospectos, convertir este prospecto en un contacto real, del contacto generar una oportunidad de relacionamiento y en una futura venta. Administrar las oportunidades para derivar en operaciones de ventas, las cuales se gestionan para sumar cuentas de clientes con alguna frecuencia. A partir de la gestión y mantención con BI de las cuentas de clientes se logra una masa crítica de clientes fidelizados de alto valor para la empresa y de gran lealtad hacia la marca. Activar un programa de retención de clientes frente a la intencionalidad de fuga o abandono real o predictivo. Activar un programa de recuperación de clientes de alto valor que dejaron de comprar o abandonaron el servicio. Se verifica que clientes entregan referidos o contribuyen a recomendar otros clientes a la empresa, como premiar a los que aportan con referidos y como gestionar a los nuevos contactos. B. Que se gestiona y controla en un Proyecto de BI, CRM o BD a nivel de la Jefatura Comercial, área de Inteligencia de Negocios o Estratégica de la organización?: - Gestión de la Fuerza de Venta o Ejecutivos de Relacionamiento a Clientes: hacer seguimiento del desempeño de los empleados de manera distinta a la tradicional que sólo mide sus resultados a fin de mes, sino que BIBLIOGRAFÍA Alcaide Juan Carlos, Soriano Claudio Marketing Bancario Relacional. Mc Graw Hill. Barquero José Daniel, Rodriguez Marketing de Clientes. Mc Graw Hill. Barroso Carmen, Martin Armario Enrique Marketing Relacional. ESIC. Brown Stanley Administración de las Relaciones con los Clientes. Oxford University Press. Burnett Ken Gestión de la Relación con el Cliente Clave. Prentice Hall. Gosney John, Boehm Thomas Customer Relationship Management Essentials. Prima Publishing. Jarpa Jorge V. CRM, Tendencia Estratégica-Comercial en la Empresa Chilena Moderna. Revista Cámara Oficial Española de Comercio de Chile. Mayo 2007, N 310. evaluar semanalmente según los indicadores en el manejo de prospectos, contactos, oportunidades, operaciones de ventas, cuentas, y en el manejo con los clientes fidelizados. Revisar los resultados de los esfuerzos de cada ejecutivo en retener a clientes. Revisar los resultados de los esfuerzos particulares de cada ejecutivo en recuperar a clientes de alto valor. - Gestión de la valoración de clientes clasificándolos según los ingresos y costos que generen. - Gestión de las nuevas oportunidades de negocios y nuevos perfiles de clientes: buscando nuevos negocios para la empresa más que dedicarse sólo a los actuales negocios. - Gestión de modelos predictivos respecto de la intención de los clientes Lamb Charles, Hair Joseph, Daniel Carl Marketing. Thomson. 8a Ed. Phillip Britt. Making Use of Analytics. Customer relationship Management. May 2005; 9,5; ABI/ INFORM global. Rakesh Tej Kumar Kalahasthi, P Radha Krishna, Cell Based Reporting for Effective Custom Reports and Analytics, Business Intelligence Journal. Volume 2, Number 2, August Reinares Pedro, Ponzoa José Manuel Marketing Relacional. Prentice Hall. 2a Ed. Strauss Judy, El-Ansary Adel, Frost Raymond E-Marketing, Prentice Hall. 4ta Ed. Wayne R. Mondy, Noe Robert Human Resource Management. Prentice Hall. 9 th Ed. Zikmund William, Mcleod Raymond, Gilbert Faye Customer Relationship Management. Compañía Editorial Continental. en disminuir sus volúmenes de comprar, a la fuga o pérdida de un cliente, aplicando análisis predictivo basados en cambios en los patrones de comportamiento de perfiles de clientes. - Gestión de los Resultados. Revisar los resultados por cada ejecutivo, los resultados consolidados, resultados por área de negocio, entre otros. Recuerden que los proyectos de BI, CRM y BD nos entregan tanto Visibilidad hacia afuera como hacia dentro de la organización. Trend Management TREND MANAGEMENT EDICIÓN ESPECIAL MAYO

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