La era de la Inteligencia Comercial CASO DE ÉXITO

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "La era de la Inteligencia Comercial CASO DE ÉXITO"

Transcripción

1 CASO DE ÉXITO fotononstop AUTOR: RUBIO, José Antonio La era de la Inteligencia Comercial Las técnicas de Data Mining afloran el tesoro mejor guardado de una organización: la información que ésta esconde sobre su cartera de clientes. Con estos procedimientos se consigue transformar el dato en conocimiento para realizar un marketing más efectivo. A este artículo se trae un caso real de selección del público objetivo, que multiplicó por cuatro los resultados obtenidos el año anterior en una campaña de similares características. José Antonio Rubio Blanco, gerente de Inteligencia Comercial y Operativa de Indra TÍTULO: La era de la Inteligencia Comercial FUENTE: MK Marketing+Ventas, Nº 226 Julio/Agosto de Pág. 56 DESCRIPTORES: Actividad comercial Cliente Data Mining Estrategias de marketing Público objetivo RESUMEN: Gracias a los nuevos canales de comercialización el productor se aleja del cliente y se fortalece el papel del distribuidor. En este nuevo escenario, las empresas tienen que entrar en contacto directo con el mercado; para ello, departamentos como el de marketing encuentran en la información interna un poderoso aliado. La utilización de técnicas de Data Mining aporta respuestas a las cuestiones más estratégicas de la gestión comercial, con el fin de conseguir más efectividad por menos coste. Así, el enriquecimiento de la información comercial y de clientes se presenta como algo necesario para lograr un marketing de precisión, basado, por ejemplo, en el análisis de propensión a la compra de ciertos productos o en procesos certeros de selección de público objetivo.

2 El deseo de toda empresa es, desde el principio de la concepción mercantil, llegar al mayor número de clientes de la forma más efectiva, para venderle sus productos y servicios. Pero las relaciones con el cliente (marketing incluido) han evolucionado vertiginosamente en los últimos años. El desarrollo de las nuevas tecnologías ha traído unas comunicaciones personalizadas, tanto por el medio utilizado (contact centers, internet, , teléfonos móviles, PDA s ), como por el mensaje (capacidad de digitalizado y personalizado), o por el producto. En relación directa con ello está la evolución de los sistemas de venta y distribución; aparecen nuevos canales de comercialización más eficientes, que alejan al productor del cliente, y fortalecen al distribuidor. Ante este nuevo escenario a las empresas no les queda otra opción que entrar en contacto directo con sus clientes (el mercado), escuchándoles, comprendiéndoles y adaptándose rápidamente a ellos. Un claro ejemplo es la modalidad de la banca telefónica y on-line, que persigue una relación con el segmento más proactivo de sus usuarios finales. En paralelo a esta personalización de la comunicación, las nuevas tecnologías abren vías distintas para obtener un conocimiento de los clientes pragmático y útil desde el punto de vista comercial. Sin embargo, muchas empresas desconocen que la mayor parte de esta información se atesora en la propia organización. El análisis riguroso de la ingente documentación interna almacenada en las bases de datos permitirá conocer más y mejor al cliente, para definir estrategias proactivas de gestión que aumenten su valor a largo plazo. Esto permitirá alinearse cada vez más con la estrategia de la empresa, y se traducirá en concretar y priorizar objetivos y en ampliar recursos críticos en las acciones derivadas para conseguirlos. En 2003, la Caja de Ahorros del Mediterráneo (CAM) utilizó por primera vez modelos estadísticos para encontrar un target de clientes para tarjetas, antes invisible, y hacer frente a la agresividad de la competencia. Aunque sólo se pudo emplear el canal de telemarketing, el uso de la Inteligencia Comercial supuso un incremento del 6 por 100 en las tarjetas operativas a los cinco meses y del 24 por 100 a los 10. Por otra parte, para departamentos como el de marketing o tecnología, obligados constantemente a justificar y demostrar sus resultados, la información interna es un valioso aliado; y en este paradigma de conseguir más efectividad por menos coste, la utilización de técnicas de Data Mining aporta respuestas a las cuestiones más estratégicas de la gestión de la actividad comercial. Gráfico 1 El ciclo de vida de la información interna (ver gráfico superior), y su aplicación en el conocimiento del cliente y en la ejecución de acciones orientadas a maximizar su valor a largo plazo para la empresa consiste en: El ciclo de vida de la información interna 57

3 CASO DE ÉXITO El hecho diferencial está en lo que se conoce de los clientes y la organización, y que el resto aún no sabe Obtención de datos: todos los contactos con el cliente deben utilizarse como oportunidades para recoger más información sobre él. Aplicación de modelos: se puede aflorar información oculta y de alto valor. Conocer al cliente: obtener un conocimiento pragmático sobre el cliente, utilizable comercialmente y sostenible en el tiempo. Estrategias de gestión del cliente: desde un profundo conocimiento, hay que orientar la estrategia de un modo proactivo hacia el establecimiento de relaciones personales y duraderas. Cumplimiento de objetivos: con las ventas que se obtienen, es posible generar más datos y comenzar así un nuevo ciclo. La homogeneización de la oferta de productos y precios reduce la fidelidad a las marcas. Si cada vez resulta más difícil diferenciarse por producto, precio, canal de distribución o medio de atención, sólo queda concentrarse en conocer al cliente lo suficiente como para saber anticiparse a sus necesidades en el momento preciso, el de la verdad. El hecho diferencial está en lo que se conoce de los clientes y la organización, y que el resto aún no sabe. Esto lleva a considerar la información interna como un valioso tesoro por descubrir y explotar. No todas las compañías son capaces de aprovechar el material que obtienen de sus sistemas, especialmente de sus CRMs (Customer Relationship Management), y explotarlo adecuadamente, por tanto, es esencial preguntarse qué información útil se ha generado en la organización? y cómo utilizarla de un modo estratégico? En general, lo más difícil de un plan estratégico suele ser llevarlo a cabo. La capacidad de ejecución del plan se ve aún más restringida si no se conoce profundamente la situación real de la organización. En concreto, por la falta de información sobre sus clientes y cómo reaccionarán ante las nuevas circunstancias que les deparará el futuro. Si el objetivo fuera alcanzar un crecimiento sostenible, cómo ganar cuota de mercado y retener a la vez a los clientes actuales? Y si se tratara de reducir costes, cómo gastar menos sin que repercuta en los resultados? Y si se quisiera aumentar el margen sin incrementar significativamente la cartera de clientes o sin crecer en estructura, cómo obtener una mayor rentabilidad por cliente o empleado? Una vez hechas estas preguntas, surgen espontáneamente las acciones a considerar: identificar a los mejores clientes, fidelizarlos, aumentar la cesta de productos y servicios que contratan con nosotros, señalar nuevos nichos de mercado Se define así la estrategia de la empresa, comúnmente reconocida como talento o visión de negocio. Pero no basta con saber dónde hay que ir, también hay que llegar allí; descubrir el tesoro implica disponer del plano para llegar hasta él. Y aún más, conlleva saber interpretarlo; no son suficientes el talento y la visión de negocio, sino que hay que saber explotar adecuadamente la información interna (y en menor medida, la externa), hoy día aprovechable al máximo merced a la tecnología. De este modo, la estrategia definida en la organización se traducirá en planes de acción efectivos y se sacará el máximo partido de la información almacenada en los sistemas de gestión de clientes y se rentabilizarán más aún las grandes inversiones realizadas en ellos. Viaje hacia el conocimiento Pero, qué se necesita para hacer aflorar este tesoro? Cómo se explota como Dios manda la información interna de una empresa? Lo primero es preparar el camino: planificar y organizar el viaje. Al margen de las cuestiones de cada negocio, para que una organización esté perfectamente alineada con sus objetivos debe recolectar la información, convertirla en conocimiento y transformar éste en acción 58

4 para, por fin, traducirla en ingresos. Si la información está sobrecargada, desorganizada, fuera de contexto y resulta caótica, lo primero a conseguir es que sea concisa, organizada, relevante y personalizada. En este sentido, son fundamentales las técnicas de Data Warehouse y Data Clearing; las primeras permiten aunar en un inventario común la información procedente de las distintas áreas de negocio, almacenada con alto nivel de detalle y perspectiva histórica. Las técnicas de Data Clearing, por su parte, garantizan la calidad de la información mediante procesos de depuración y homogeneización (la base de los futuros análisis). Una vez que se dispone de un repositorio de información con la calidad y volumen necesarios, se está en condiciones de explotarla y enriquecerla a través de otros procedimientos. Con las denominadas técnicas de Data Mining (o minería de datos) es posible responder a las principales cuestiones de negocio. El origen de su nombre es la similitud del proceso de búsqueda de una veta de mineral entre una montaña de mena, de ahí que se compare con el proceso de aflorar información de negocio valiosa en grandes bases de datos. Así, se define como el conjunto de técnicas utilizadas en el proceso de búsqueda de modelos comprensibles a partir de grandes volúmenes de datos. Algunas de las principales características de dichas técnicas se resumen como una actividad no manual que descubre patrones útiles y traducibles en reglas de negocio; permite tomar decisiones proactivas mediante el conocimiento de tendencias y comportamientos futuros, y genera nuevas oportunidades de negocio. Pero, cómo es capaz el Data Mining de descubrir información de negocio que se desconoce o de realizar predicciones sobre comportamientos futuros? Mediante la modelización se prepara un modelo, que no es más que la reconstrucción de una situación de la que se sabe la respuesta, con el fin de aplicarla sobre otra de la que se desconoce. Las técnicas de enriquecimiento de la información comercial se basan, fundamentalmente, en la obtención de modelos de comportamiento de los clientes. Para obtenerlos hay que tener un repositorio de información histórica válida, conocer y aplicar las técnicas estadísticas y de Data Mining, y contar con las herramientas adecuadas. Como decía Isaac Newton: Lo que en verdad sabemos es como una pequeña gota de agua en comparación con el enorme océano de lo que no sabemos. Dato, información y conocimiento son tres conceptos fundamentales en este viaje. De ellos, la Real Academia Española (RAE) dice: Dato: Lo que se da Es el valor objetivo que refleja un hecho o transacción. Información: Acción y efecto de dar forma a algo El receptor decide si proporciona información. Conocimiento: Acción de averiguar, por el ejercicio de las facultades intelectuales, la naturaleza, cualidades y relaciones de las cosas Es un activo nada sencillo de definir. En el siguiente gráfico se observa la senda emprendida desde la recolección del dato hasta la obtención del conocimiento profundo. En particular se ve cómo desde la aplicación de un modelo de las técnicas de Data Mining es posible inferir una serie de patrones de comportamiento que, una vez interpretados y evaluados correctamente, se traducen en dicho conocimiento. Gráfico 2 El viaje del dato al conocimiento 59

5 CASO DE ÉXITO APLICACIONES PRÁCTICAS Definición Descripción Conocimiento del Cliente Segmentación de la Cartera Cross Selling Up Selling Venta secuencial de productos o servicios Retención de clientes Evitar Disminución del Consumo de Servicios Aumento del Beneficio Medio por Cliente Prevención del Fraude y la morosidad Optimización del Público Objetivo Saturación Promocional Marketing Viral Análisis del perfil del cliente y mejora del conocimiento de la cartera Segmentación predictiva de la cartera de clientes Detección de oportunidades de venta cruzada Senda de comportamiento del uso de productos Prevenir la fuga de los clientes de valor Predicción de fuga de productos o servicios Oferta afín de productos Scoring predictivo de impago Modelos de propensión a la tenencia/ Uso de productos o servicios Optimización de la presión por cliente Convertir clientes en vendedores Aplicar técnicas de análisis descriptivo para hallar el perfil de cliente afín a cada producto o servicio. Mediante análisis multivariante se puede obtener las características de los clientes de forma exhaustiva y aprovechar la información para generar, por ejemplo, el briefing de las campañas. Generación de segmentos de clientes en función del uso que hacen de los productos y servicios contratados. Tipificar los grupos de clientes obtenidos y hallar sus umbrales de uso de servicios, clasificando a los clientes en función de la intensidad con la que los utilizan. A continuación se genera un modelo predictivo capaz de asignar a cada uno la probabilidad de pertenecer a un segmento u otro en función de su comportamiento. A partir de técnicas de minería de datos (Data Mining) se obtendrán las relaciones existentes entre productos y servicios para hallar cestas consumidas al mismo tiempo por los clientes. Utilizar las cestas obtenidas para crear modelos predictivos y obtener scores de clientes con elevada propensión a consumir una determinada cesta. Se analiza el consumo de productos/servicios a lo largo del tiempo con el objetivo de hallar patrones comunes que determinen las sendas de comportamiento y la evolución en el consumo de productos/servicios en el tiempo. Una vez halladas las sendas comunes se pueden predecir tendencias y comportamientos futuros de los clientes de forma automática. Además esta solución está orientada a la gestión integral con el cliente, facilitando una visión completa del mismo en el ámbito de los productos o servicios contratados. Se ha de definir en primer lugar el concepto de abandono, teniendo en cuenta que en muchos casos puede ser parcial y no total, pero quererse analizar igualmente. Modelar el comportamiento de los clientes fugados para aprender de ellos, determinar las causas que han motivado dicho fenómeno y predecir anticipadamente la fuga de otros. Determinar el modelo de comportamiento de los clientes que dejan de utilizar ciertos productos/servicios. Hallar los motivos de abandono y predecir clientes con alta probabilidad de causar baja en los productos/servicios o bien que tienen tendencia a disminuir el uso que hacen de los mismos. En función de las características del cliente y de sus hábitos de consumo es posible crear un sistema de asignación de oferta que determine qué productos ofrecer a qué clientes. La oferta de productos/servicios se haría entonces en función de la afinidad del cliente con el producto y de sus características intrínsecas. Se mejora el grado de satisfacción de los clientes con la oferta y se aumenta el beneficio medio proporcionado por cliente. Generar un scoring predictivo para obtener un ránking de clientes que permita predecir un futuro impago, y que sirva como input para la realización de campañas contra el fraude y la morosidad. El comportamiento histórico del cliente indica la probabilidad de impago de los clientes. También se consideran medidas históricas de comportamiento sobre las variables puras que revelen el comportamiento temporal de los clientes. Se crean variables medias móviles que ponderan en mayor manera los meses recientes que los alejados. Creación de modelos de scoring para la selección del público objetivo de las campañas de marketing directo. Utilización de información histórica de campañas anteriores para cubrir los siguientes objetivos: - Campañas de captación - Campañas de fidelización - Campañas de incremento de volumen y del beneficio medio por cliente. Es posible modelar el grado de saturación promocional debido a que éste depende de una serie de parámetros: el perfil del cliente, el producto ofertado, el número de contactos, el canal, el tiempo transcurrido desde el último contacto Se aplican técnicas predictivas al histórico de campañas para hallar el límite a partir del cual el cliente se satura y pierde interés por la contratación del producto. Encontrar mediante técnicas de Data Mining redes de consumidores que se comuniquen entre sí de forma habitual (colmenas iniciales). Determinar los propagadores clave en cada colmena y analizar si son únicos o existen varios. A continuación hay que determinar estadísticamente el número de exposiciones necesarias al virus, así como los sneezers distintos que han de recomendarlo para que tenga efecto. Esta estrategia de marketing es complementaria a las técnicas tradicionales de marketing directo. No las sustituye. 60

6 Salida obtenida Beneficios Mapa del perfil del cliente para cada producto o servicio. Mejorar la aceptación de los productos/servicios por parte de los clientes mediante la oferta afín al perfil concreto. Detección de necesidades no satisfechas y generación de productos que las satisfagan. Segmentos homogéneos de clientes y los umbrales de uso de servicios de cada segmento. Score de propensión a pertenecer a uno u otro segmento. Tipificación de los clientes en función del uso que hacen de los servicios para mejorar, por ejemplo, la oferta realizada a los clientes Cestas de productos y score de propensión a consumir una determinada cesta. Conocer las relaciones entre servicios/productos para hallar oportunidades de venta cruzada o bien canibalización entre servicios. Predecir anticipadamente la propensión de un cliente a consumir determinadas cestas de productos/servicios. Secuencia que siguen los clientes en el consumo de productos/servicios. Se obtienen todas las asociaciones existentes en forma de duplas, tripletas, cuartetos dinámicas en el tiempo. Conseguir una gestión integral del cliente en lo que al consumo de productos/servicios se refiere. Predecir tendencias y comportamientos futuros automáticamente. Score de propensión a la fuga y descripción del perfil con propensión a abandonar. Mantenimiento de la cartera y de aquellos clientes de más valor. Ralentizar el proceso de renovación total de la cartera de clientes Score de clientes con propensión al abandono o a la disminución del uso que hacen de los productos/servicios. Motivos por los cuales los clientes pierden interés por determinados productos/servicios. Evitar el abandono o la disminución del uso de productos/servicios. Mantener el beneficio medio por cliente. Para los individuos seleccionados se obtiene la oferta más afín a su perfil. Aumento del beneficio medio por cliente y del grado de satisfacción de los mismos con la oferta. Disminución de costes y mejora de la redención de las campañas de marketing directo. Ránking de clientes con una probabilidad de impago asociada. Reducción del impago y de la deuda. Scoring de clientes con mayor propensión, que puede utilizarse para seleccionar el punto de corte óptimo para las campañas de marketing directo. Mejorar la penetración del producto, mantener la cartera e incrementar los ingresos. Se reduce el coste por campaña. Número máximo de contactos con el cliente. Condición de filtro para el target seleccionado en las acciones comerciales. Evitar la saturación del cliente conociendo el límite de contactos que puede soportar antes de que su valor se reduzca (aplicable a su rentabilidad media o al índice de satisfacción). Mapa de las colmenas existentes y sus correspondientes sneezers o propagadores. Reforzar la imagen de marca y la confianza en la misma. Aumentar el consumo de productos/servicios. 61

7 CASO DE ÉXITO Gráfico 3 Por último, todo proceso correcto de Data Mining debe poder retroalimentarse de los resultados obtenidos y seguir unas pautas constantes, que permitan su automatización futura y garanticen la bondad de los estudios. A continuación, se muestra un gráfico con la metodología general: La metodología del Data Mining Rentabilizar la inversión: más con menos La utilización de las técnicas de Data Mining puede llegar a construir un sistema completo de relación con el cliente, no sólo capaz de crear y mantener procesos personalizados de comunicación con él, sino también, por ejemplo, de predecir su comportamiento o su propensión a la venta cruzada sobre ciertos productos o servicios. De hecho, podría darse la paradoja de contar con un sistema que permitiera dirigirse a cada uno de los clientes para hacerles una oferta individualizada y desconocer cuál es el producto con mayor propensión a contratar, con lo que de poco serviría la personalización. Parafraseando al famoso magnate del petróleo, John Paul Getty: Por mucho que afines y mejores las técnicas de prospección, nunca conseguirás petróleo si estás perforando en el lugar equivocado. El enriquecimiento de la información comercial y de clientes es el principio necesario para conseguir un marketing de precisión mucho más efectivo y de menor coste, basado, por ejemplo, en el análisis de propensión a la compra de ciertos productos o en procesos certeros de selección del público objetivo. Un marketing de precisión, cercano a la alta dirección y a las decisiones estratégicas de la empresa, frente al de masa: más con menos. En analogía con el golf, las campañas masivas tradicionales representarían el drive, la potencia y presencia (imagen de marca en el mercado). En el citado deporte el drive es la insuperable sensación de un golpe bien planificado y ejecutado, el placer de la pegada, la espectacularidad del sonido del metal sobre la bola y, obviamente, la distancia, pero, sobre todo, el reconocimiento del público. Le hace a uno sentirse poderoso, diferente, pletórico de fuerzas. Por supuesto, siempre existe el riesgo de fallar el golpe y acabar en el agua, pero merece la pena intentarlo. Las minicampañas de marketing directo representarían el putt: precisión y premio. En el golf se dice que el putt es un juego dentro de otro. La diferencia entre la mayoría de los buenos amateurs y los grandes profesionales radica en este otro juego del golf. El valor de un poderoso drive de más de 250 metros y de un simple putt de 10 centímetros es exactamente el mismo. En los negocios como en el susodicho juego, el buen profesional necesita dominar las dos técnicas: el drive da la gloria, el putt resultados. Casos prácticos Selección del público objetivo. Durante la planificación de una campaña, hay que establecer el público objetivo, tanto cuantitativa como cualitativamente, lo que es vital para decidir la creatividad de la comunicación o el canal utilizado. En campañas dirigidas a los propios clientes (de fidelización o upgrading), el universo lo constituyen todos éstos, pero, a menudo, los que de verdad van a constestar positivamente a la campaña son muchos menos, y está determinado por una serie de factores a priori desconocidos. Mediante técnicas de Data Mining es posible analizar la información de campañas anteriores, el comportamiento pasado y presente de los clientes y el resultado de diversas 62

8 El Data Mining permite descubrir información de negocio desconocida o predecir comportamientos pruebas, realizadas para generar un modelo que asigne a cada cliente una probabilidad de contestar afirmativamente a esta nueva campaña. Para un nivel de contratación dado, su aplicación consigue reducir drásticamente el volumen de contactos a realizar. Además, es posible determinar para cada cliente las características que el sistema ha considerado discriminatorias para decidir si tenía alta propensión a contestar a la campaña. Esta información puede no ser evidente sin un análisis mediante Data Mining y es vital para la concepción del posicionamiento del producto en la campaña y la creatividad. Por último, mediante la aplicación integrada de los sistemas CRM (Customer Relationship Management) cada uno de estos comunicados es personalizable, con un incremento en la probabilidad de respuesta. Es posible, incluso, segmentar el público por este criterio o por rentabilidad del cliente, para dirigir el mensaje por el canal adecuado. Se puede, por ejemplo, realizar una llamada telefónica a los clientes de probabilidad más alta, enviar una carta tipo A a los siguientes, una tipo B a los siguientes, y un al resto. Otros casos similares, y que afectarían directamente al margen, se orientan a optimizar los procesos de negocio clave durante la propia gestión comercial. Data Mining, con sus series temporales, permite predecir la demanda energética a compañías distribuidoras como Unión Fenosa, gracias a correlaciones entre distintos factores, fundamentalmente atmosféricos, como la nubosidad o la temperatura. Previsión de la demanda eléctrica. Con la liberalización del negocio eléctrico en España, se separaron los negocios de generación, transporte, distribución y comercialización de la energía. En este nuevo contexto, el proceso de comercialización eléctrica se ha vuelto mucho más complejo. Las compañías distribuidoras se ven obligadas a abastecer diariamente a sus clientes con una demanda energética variable y un aprovisionamiento mucho más complicado. Así que la previsión de la demanda eléctrica diaria se convierte en un proceso crítico, que exige una serie de decisiones clave sobre el óptimo aprovisionamiento de energía (disponibilidad, generación o compra). La aplicación de técnicas de Latin Stock Podría darse la paradoja de contar con un sistema que permitiera dirigirse a cada uno de los clientes para hacerles una oferta individualizada y desconocer cuál es el producto con mayor propensión a contratar. 63

9 CASO DE ÉXITO Caso de éxito: selección de un target para el lanzamiento DE UN PRODUCTO EN UNA ENTIDAD FINANCIERA A continuación se detalla un caso real de selección del público objetivo, donde los resultados finales multiplicaron por cuatro los obtenidos el año anterior en una campaña de similares características. Situación de partida. Hay una serie de productos bancarios que aporta valor a los clientes y genera negocio para la entidad y se pretende lanzar uno nuevo de características similares a uno existente (producto sustitutivo), para lo que se cuenta con información histórica acerca del comportamiento de los clientes en su consumo. Penetración por segmento de negocio. Se presenta una gráfica con la penetración obtenida por segmento de negocio (macro segmentos). Se puede observar cómo la mayor se encuentra en los macro segmentos 6, 7 y 1, mientras que los número 1, 3 y 4 representan las distribuciones de clientes objetivo más altas. Como variable objetivo se ha tomado el producto existente en la actualidad. Objetivos generales. Lograr un elevado volumen de altas en el nuevo producto ofertado, llegar a la máxima cantidad de clientes con mayor propensión durante la campaña de marketing directo, conseguir un equilibrio entre la máxima redención y la minimización de costes por campaña. Solución propuesta. Aplicar técnicas de Data Mining para modelar el comportamiento financiero de los clientes de la entidad. Conseguir, mediante el modelo, un score o ratio de propensión que priorice a los clientes más susceptibles a comprar el producto y seleccionar el mejor punto de corte, sobre la base del score hallado y el coste de la campaña. El proceso seguido: Microsegmentación del comportamiento. De la aplicación de una micro segmentación comportamental sobre los macro segmentos definidos anteriormente se obtienen los siguientes resultados: los macro segmentos 6 y 7 se han excluido dado su reducido volumen, que no admite una segmentación de estas características. 64

10 De los resultados anteriores se puede inferir que, salvo en el macro segmento 1, existe en general un conjunto reducido de clientes cuya penetración es significativamente superior al del resto dentro de su mismo macro segmento. Árboles de decisión. Mediante la utilización de éstos se determina el público objetivo y se agrupan los clientes con mayor propensión a la acción comercial. Resultados de la campaña. Por último, se dirige el mensaje por el canal más adecuado. Para contacto telefónico, se seleccionan los clientes con más propensión, según el score obtenido. Se utilizó el correo electrónico para el resto, hasta alcanzar el 6 por 100 de los potenciales clientes con más propensión a comprar el producto y se selecciona un grupo ciego de control de forma aleatoria. Así se evalúa la bondad del modelo. Los resultados de los contactos telefónicos multiplican por 66 los del grupo ciego (11,7 por 100 de tasa de contratación). Los del mailing multiplican por 23 los del grupo ciego (4,8 por 100 de tasa de contratación). Las cifras globales del nuevo modelo multiplican por 3,9 los de la campaña del año anterior. Priorización. A continuación se establece el mejor punto de corte para fijar un equilibrio entre los resultados obtenidos y los menores costes de la campaña. Con el 6 por 100 de los potenciales clientes se alcanzará a más del 92 por 100 de los compradores del nuevo producto. El modelo gana 86 puntos frente a otro aleatorio

BANCARIAS. Estrategias. y CRM

BANCARIAS. Estrategias. y CRM Estrategias BANCARIAS y CRM En este artículo se expone cómo el CRM puede ayudar en la implantación y desarrollo de cada una de las tres tipologías de estrategias que las entidades bancarias establecen

Más detalles

Marketing Advanced Analytics. Predicción del abandono de los clientes. Whitepaper

Marketing Advanced Analytics. Predicción del abandono de los clientes. Whitepaper Marketing Advanced Analytics Predicción del abandono de los clientes Whitepaper El reto de predecir el abandono de los clientes Resulta entre cinco y quince veces más caro para una compañía captar nuevos

Más detalles

SOLUCIONES AXESOR V.2

SOLUCIONES AXESOR V.2 SOLUCIONES AXESOR 2015 V.2 1. Objeto del documento 3 2. Modelo de negocio 3 2.1. Servicios Avanzados de Gestión de Riesgo 4 2.2. Servicios Avanzados de Marketing 6 2 1. Objeto del documento El presente

Más detalles

Marketing Mix Tradicional

Marketing Mix Tradicional Marketing Mix Tradicional Lección # 2 Intro. CRM y Redes Sociales Curso: Mercadeo y Tecnología Prof. José D. Ulloa Soto Mercadólogo y Economista Blog: jdavidulloa.wordpress.com Nuevo Enfoque del Marketing

Más detalles

CONCEPTOS BÁSICOS DE LA INTELIGENCIA DE MERCADOS Y CRM INTRODUCCIÓN

CONCEPTOS BÁSICOS DE LA INTELIGENCIA DE MERCADOS Y CRM INTRODUCCIÓN CONCEPTOS BÁSICOS DE LA INTELIGENCIA DE MERCADOS Y CRM INTRODUCCIÓN Los Sistemas de Información de Mercadeo son procedimientos para obtener, analizar y presentar información de manera planeada y regular;

Más detalles

Dinámica BPO Colombia S.A.S NIT 900339872-7 Su aliado estratégico para su compañía! Nuestra Visión

Dinámica BPO Colombia S.A.S NIT 900339872-7 Su aliado estratégico para su compañía! Nuestra Visión Su aliado estratégico para su compañía! Nuestra Visión En Dinámica BPO esperamos convertirnos en el mejor y más eficiente enlace estratégico para su empresa, mediante la administración de información y

Más detalles

La reacción del comercio minorista ante el descenso económico global

La reacción del comercio minorista ante el descenso económico global DISTRIBUCIÓN Y CONSUMO La reacción del comercio minorista ante el descenso económico global Cómo mejorar las experiencias de compra (y IV) Las acciones e inversiones de los minoristas son una respuesta

Más detalles

Definición de CRM. CRM es una estrategia de negocio que permite optimizar la rentabilidad, las ventas y la satisfacción del cliente.

Definición de CRM. CRM es una estrategia de negocio que permite optimizar la rentabilidad, las ventas y la satisfacción del cliente. Que es CRM? Indice Definición de CRM Principales retos a los que se enfrentan las empresas Evolución del CRM Qué aporta CRM al negocio Qué puede hacer el CRM por ti como usuario Beneficios de la estrategia

Más detalles

PROGRAMA DEL DIPLOMADO DE PROCESO BENCHMARKING. TEMA 9. IMPLEMENTACION LA ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM).

PROGRAMA DEL DIPLOMADO DE PROCESO BENCHMARKING. TEMA 9. IMPLEMENTACION LA ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM). PROGRAMA DEL DIPLOMADO DE PROCESO BENCHMARKING. TEMA 9. IMPLEMENTACION LA ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM). Objetivo: Al finalizar la unidad el alumno conocerá el proceso de desarrollo

Más detalles

INTERNET 3.0: IMPACTO DEL ENTORNO DIGITAL Y LAS REDES SOCIALES EN LA CADENA DE VALOR DE LA BANCA PRIVADA

INTERNET 3.0: IMPACTO DEL ENTORNO DIGITAL Y LAS REDES SOCIALES EN LA CADENA DE VALOR DE LA BANCA PRIVADA Abstract Vecdis INTERNET 3.0: IMPACTO DEL ENTORNO DIGITAL Y LAS REDES SOCIALES EN LA CADENA DE VALOR DE LA BANCA PRIVADA INSTITUTO ESPAÑOL DE ANALISTAS FINANCIEROS Este trabajo está focalizado en el análisis

Más detalles

La inteligencia de marketing que desarrolla el conocimiento

La inteligencia de marketing que desarrolla el conocimiento La inteligencia de marketing que desarrolla el conocimiento SmartFocus facilita a los equipos de marketing y ventas la captación de consumidores con un enfoque muy relevante y centrado en el cliente. Ofrece

Más detalles

5. La gestión de las campañas

5. La gestión de las campañas 5. La gestión de las campañas La gestión de campañas es una capacidad crítica para la Gestión de Clientes. El número creciente de campañas, las formas de realizar el targeting, los objetivos comerciales

Más detalles

Es posible? INFORMACIÓN INTEGRAL DOSSIER >>

Es posible? INFORMACIÓN INTEGRAL DOSSIER >> Business intelligence + Investigación de mercados INFORMACIÓN INTEGRAL Es posible? Ante la evolución del marketing parece que la investigación de mercados va por otro lado y sigue aplicando, en términos

Más detalles

Business Intelligence. para marketing DOSSIER >>

Business Intelligence. para marketing DOSSIER >> LATIN STOCK De negocios inteligentes a la inteligencia del negocio Business Intelligence para marketing Medir el efecto de los precios y promociones, dirigirse a segmentos de clientes, analizar patrones

Más detalles

MINERÍA DE DATOS. Teleprocesos y Sistemas Distribuidos Licenciatura en Sistemas de Información FACENA - UNNE. Octubre - 2003

MINERÍA DE DATOS. Teleprocesos y Sistemas Distribuidos Licenciatura en Sistemas de Información FACENA - UNNE. Octubre - 2003 MINERÍA DE DATOS Teleprocesos y Sistemas Distribuidos Licenciatura en Sistemas de Información FACENA - UNNE Octubre - 2003 CONTENIDO Qué es Data Warehousing Data Warehouse Objetivos del Data Warehouse

Más detalles

APLICACIONES QUE DEBE TENER EL CRM PARA LOGRAR UNA EFICAZ GESTIÓN DE CLIENTES

APLICACIONES QUE DEBE TENER EL CRM PARA LOGRAR UNA EFICAZ GESTIÓN DE CLIENTES APLICACIONES QUE DEBE TENER EL CRM PARA LOGRAR UNA EFICAZ GESTIÓN DE CLIENTES CHECK-LIST 1. Disponer de un repositorio centralizado con toda la información asociada a los clientes: rentabilidad, historial,

Más detalles

MAPINFO EN EL MERCADO DE RETAIL. Utilizar las soluciones de location intelligence para ser más competitivos

MAPINFO EN EL MERCADO DE RETAIL. Utilizar las soluciones de location intelligence para ser más competitivos MAPINFO EN EL MERCADO DE RETAIL Utilizar las soluciones de location intelligence para ser más competitivos Localización, localización, localización! MapInfo proporciona soluciones líderes para el análisis

Más detalles

Aplicaciones Informáticas en la Gestión Comercial

Aplicaciones Informáticas en la Gestión Comercial Tema 6: Aplicaciones Informáticas en la Gestión Comercial Departamento de Organización de Empresas Universidad Complutense de Madrid ÍNDICE Sistemas EDI ERP CRM y PRM SCM DataWarehouse y Data Mining 2

Más detalles

OUTSOURCING DE MANTENIMIENTO WEB

OUTSOURCING DE MANTENIMIENTO WEB DISEÑO Y DESARROLLO WEB OUTSOURCING DE MANTENIMIENTO WEB CAMPAÑAS DE POSICIONAMIENTO Y PROMOCION DE SU MARCA Avda de la Alcarrachela, 4º 3º D Ecija (Sevilla) 41400. Telf. 95 597 59 77 Fax 95 597 29 56

Más detalles

1. PRESENTACIÓN GLOBAL LEAN.

1. PRESENTACIÓN GLOBAL LEAN. GLOBAL LEAN APPS 1. PRESENTACIÓN GLOBAL LEAN. GLOBALLEAN apuesta por mejorar la competitividad de las empresas. Y una herramienta clave para conseguir mejoras de competitividad que deriven en resultados

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE GUADALAJARA ACP06 ALUMNO: JOSE ANGEL DEHESA JIMENEZ REGISTRO: 1996656 C R M

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE GUADALAJARA ACP06 ALUMNO: JOSE ANGEL DEHESA JIMENEZ REGISTRO: 1996656 C R M UNIVERSIDAD AUTONOMA DE GUADALAJARA ACP06 ALUMNO: JOSE ANGEL DEHESA JIMENEZ REGISTRO: 1996656 C R M CONCEPTO: "Customer Relationship Management"), La administración basada en la relación con los clientes.

Más detalles

Retos de la Proliferación de Modelos. 2 de Octubre 2012

Retos de la Proliferación de Modelos. 2 de Octubre 2012 Retos de la Proliferación de Modelos 2 de Octubre 2012 ÍNDICE Introducción Tipos de modelos Problemática de gestión Conclusiones Introducción 3 Aunque hay créditos desde hace 5000 años, los modelos sólo

Más detalles

Return on Analytics. Valor basado en la Inteligencia Analítica

Return on Analytics. Valor basado en la Inteligencia Analítica Return on Analytics Valor basado en la Inteligencia Analítica Return on Analytics refuerza el compromiso de Accenture con la creación de valor tangible para sus clientes. Accenture Analytics aplica la

Más detalles

CRM RELACIONAL & MARKETING. @la otra dimensión del marketing

CRM RELACIONAL & MARKETING. @la otra dimensión del marketing CRM & MARKETING RELACIONAL + @la otra dimensión del marketing CRM & MARKETING RELACIONAL @80% de los CRM incrementan la cifra de ventas de la empresa Resumen Ejecutivo Curso impartido en la Facultad de

Más detalles

Curso Práctico de INTELIGENCIA EMOCIONAL en el CRM y el Servicio al Cliente. Módulo 1

Curso Práctico de INTELIGENCIA EMOCIONAL en el CRM y el Servicio al Cliente. Módulo 1 Curso Práctico de INTELIGENCIA EMOCIONAL en el CRM y el Servicio al Cliente Módulo 1 Lectura Principal CRM COMO UN MODELO DE MÁXIMA RENTABILIDAD LOS ÉXITOS DE HOY SON EL FRUTO DE LAS DECISIONES DE AYER

Más detalles

Data Mining o Minería de Datos

Data Mining o Minería de Datos Data Mining o Minería de Datos A quién se le ocurriría basar una de las estrategias comerciales para incrementar las ventas de una compañía de retail, en una correlación de consumo nada obvia entre pañales

Más detalles

V ENCUENTRO DE CORREDORES DE SEGUROS La Gestión Integral del Cliente (Cristina Novella Arribas)

V ENCUENTRO DE CORREDORES DE SEGUROS La Gestión Integral del Cliente (Cristina Novella Arribas) LA GESTION INTEGRAL DEL CLIENTE - AREA XXI - Noviembre de 2.008 Cristina Novella Arribas - AREA XXI - Oportunidad de un CRM Customer Relationship Management o lo que es lo mismo Gestión de la relación

Más detalles

Desayunos de Trabajo Altair. Conclusiones 07 mayo 2009

Desayunos de Trabajo Altair. Conclusiones 07 mayo 2009 Desayunos de Trabajo Altair Conclusiones 07 mayo 2009 Situación actual El escenario empresarial ha cambiado y, a diferencia de lo que ocurría en épocas pasadas, lograr los objetivos de ventas planteados

Más detalles

SOLUCIONES E-BUSINESS

SOLUCIONES E-BUSINESS SOLUCIONES E-BUSINESS Soluciones e-business La realización de operaciones de negocio electrónico se sirve de numerosas herramientas, utilizadas para sustituir a las aplicadas tradicionalmente por las empresas

Más detalles

04/11/2008. Las preguntas que nunca pensó que podría responder! Ahora es posible con Business Intelligence y Data Mining

04/11/2008. Las preguntas que nunca pensó que podría responder! Ahora es posible con Business Intelligence y Data Mining 04/11/2008 Las preguntas que nunca pensó que podría responder! Ahora es posible con Business Intelligence y Data Mining Business Intelligence Qué es Business Intelligence? Business Intelligence Qué es

Más detalles

La investigación de mercado VÍA CONTACT CENTER DOSSIER >>

La investigación de mercado VÍA CONTACT CENTER DOSSIER >> STOCK PHOTOS La investigación de mercado VÍA CONTACT CENTER La encuesta telefónica es la fórmula utilizada por el contact center para la realización de investigación de mercado (fundamentalmente de campo);

Más detalles

Dossier de prensa. Abril 2008

Dossier de prensa. Abril 2008 Dossier de prensa Abril 2008 Experian, vocación de liderazgo En Experian somos especialistas en la gestión y análisis de información con el objetivo de ayudar a compañías y consumidores a tomar las decisiones

Más detalles

TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Y COMUNICACIONES MARTA GABRIELA RIOS NAVA

TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Y COMUNICACIONES MARTA GABRIELA RIOS NAVA TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Y COMUNICACIONES MARTA GABRIELA RIOS NAVA Con la globalización, las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) han tenido un papel fundamental en el nivel de competitividad

Más detalles

Procesos y Experiencia de cliente

Procesos y Experiencia de cliente Procesos y Experiencia de cliente Mayo 2015 La efectividad de unos procesos de negocio diseñados desde la perspectiva del cliente permite a las empresas trasladar sus mejores atributos, que junto con los

Más detalles

ANEXO: LA OFICINA BANCARIA INTELIGENTE EN DETALLE..

ANEXO: LA OFICINA BANCARIA INTELIGENTE EN DETALLE.. ANEXO: LA OFICINA BANCARIA INTELIGENTE EN DETALLE.. UN NUEVO MODELO RESPECTO A LA SUCURSAL TRADICIONAL, GENERANDO UNA EXPERIENCIA PERSONALIZADA Y DIFERENCIAL EN LOS CLIENTES DE LAS OFICINAS En el contexto

Más detalles

Plataformas tecnológicas CRM de datos a conocimiento

Plataformas tecnológicas CRM de datos a conocimiento Rambla Catalunya, 124 2º 2ª 08008 BARCELONA Telf. 932 857 099 www.mk-r.es Plataformas tecnológicas CRM de datos a conocimiento Whitepaper nº3 - por Josep Ma. Abella El desarrollo de una estrategia relacional

Más detalles

La cuarta V El Valor de Big Data

La cuarta V El Valor de Big Data La cuarta V El Valor de Big Data Las compañías y organizaciones llevan años almacenando datos de información procedente de los consumidores, proveedores y operaciones, y paralelamente desarrollando modelos

Más detalles

HACIA LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE

HACIA LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE HACIA LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE AUTORÍA MARIA ROSEL BOLIVAR RUANO TEMÁTICA ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS ETAPA CICLO FORMATIVO DE ADMINISTRACIÓN Resumen La necesidad de centrarse en la satisfacción del cliente

Más detalles

RECOMENDACIONES PARA EL DESARROLLO DE UNA POLÍTICA PARA LA GESTIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE

RECOMENDACIONES PARA EL DESARROLLO DE UNA POLÍTICA PARA LA GESTIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE RECOMENDACIONES PARA EL DESARROLLO DE UNA POLÍTICA PARA LA GESTIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE Autor del documento: Centro de Apoyo Tecnológico a Emprendedores Datos de contacto: E-Mail: bilib@bilib.es

Más detalles

UNIDAD 2. ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM)

UNIDAD 2. ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM) UNIDAD 2. ADMINISTRACIÓN DE LA RELACIÓN CON EL CLIENTE (CRM) Objetivos Al finalizar la unidad el alumno deberá conocer los antecedentes, el origen, los objetivos, los diferentes tipos y las estrategias

Más detalles

Plataformas tecnológicas CRM de datos a conocimiento Whitepaper 2007 - Por Josep Mª Abella y Jesús Mª Roca PLATAFORMAS TECNOLÓGICAS CRM Sumario Introducción El desarrollo de una estrategia relacional requiere

Más detalles

Minería de Datos. Vallejos, Sofia

Minería de Datos. Vallejos, Sofia Minería de Datos Vallejos, Sofia Contenido Introducción: Inteligencia de negocios (Business Intelligence). Descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). Minería de Datos: Perspectiva histórica.

Más detalles

CRM Estrategia y Tecnología. Wilson A. Mendieta M. Gerente General Novasoft SAS gerencia@novasoft.com.co

CRM Estrategia y Tecnología. Wilson A. Mendieta M. Gerente General Novasoft SAS gerencia@novasoft.com.co CRM Estrategia y Tecnología Wilson A. Mendieta M. Gerente General Novasoft SAS gerencia@novasoft.com.co Cambios en la industria Competidores Lealtad de Clientes El foco no es en Productos sino en Clientes

Más detalles

1. EL MARKETING DE REPSOL YPF

1. EL MARKETING DE REPSOL YPF Sumario Sumario 1. EL MARKETING DE REPSOL YPF 1.1. Concepto de marketing 1.2. Marketing en estaciones de servicio 1.2.1. Instrumentos de fidelización 1.2.2. Promociones locales 1.2.2.1. Planificación de

Más detalles

UF2392: Plan de marketing empresarial

UF2392: Plan de marketing empresarial UF2392: Plan de marketing empresarial TEMA 1. Planificación de Marketing TEMA 2. Política de producto TEMA 3. Política de precios TEMA 4. Política de distribución TEMA 5. Política de comunicación OBJETIVOS

Más detalles

Relationship Management)

Relationship Management) C R M (CustomerRelationshipManagement) por Ing. Paul Ochoa En las décadas de los ochenta e inicios de los noventa las empresas de clase mundial formulaban estrategias orientadas al producto, es decir la

Más detalles

Presentación: Abril del 2011

Presentación: Abril del 2011 Presentación: Abril del 2011 Empresa de servicios profesionales, especializada en productos, integración de sistemas y soluciones de gestión empresarial, que desde sus inicios en 1969, ha promovido la

Más detalles

Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial

Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial 1 Sesión No. 5 Nombre: Customer Relationship Management (CRM) Objetivo: Al término de la sesión, el alumno identificará elementos de un Customer

Más detalles

BUSINESS INTELLIGENCE. www.sbi-technology.com

BUSINESS INTELLIGENCE. www.sbi-technology.com BUSINESS INTELLIGENCE www.sbi-technology.com SBI Technology SRL Maipú 1492 Piso 2 S2000CGT - Rosario Rep. Argentina Tel: (54 341) 530 0815 www.sbi-technology.com Copyright - SBI Technology SRL - Todos

Más detalles

SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA

SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA Qué es inteligencia de negocios? (BI) Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en

Más detalles

CRM Customer Relationship Management

CRM Customer Relationship Management CRM Customer Relationship Management Programas: Ingeniería de Sistemas Tecnología en Sistemas Empresariales de Información ISI/SI - 1 Contenido Qué es un CRM? Sistemas de Información de marketing Aplicaciones

Más detalles

excelencia en la gestión de clientes estudio everis global de ejecutivos de entidades financieras Consulting, IT & Outsourcing Professional Services

excelencia en la gestión de clientes estudio everis global de ejecutivos de entidades financieras Consulting, IT & Outsourcing Professional Services excelencia en la gestión de clientes estudio everis global de ejecutivos de entidades financieras Consulting, IT & Outsourcing Professional Services att m diffe itude akes the rence gestión comercial el

Más detalles

Herramienta para la gestión de la relación con el Cliente en CLOUD. Presentación

Herramienta para la gestión de la relación con el Cliente en CLOUD. Presentación Herramienta para la gestión de la relación con el Cliente en CLOUD Presentación VISIÓN 360º DE SUS CUENTAS Repositorio único de información de la relación con sus clientes potenciales o en cartera, pero

Más detalles

Pros y Contras de la investigación on-line DOSSIER >>

Pros y Contras de la investigación on-line DOSSIER >> fotononstop Pros y Contras de la investigación on-line Internet se ha convertido en un universo de posibilidades al servicio del marketing y consolidado como una metodología eficaz de investigación de

Más detalles

CRM y Fidelización Fernando Peydro

CRM y Fidelización Fernando Peydro CRM y Fidelización Fernando Peydro Indice Marco de Referencia Fidelización Aplicaciones de negocio Muchas Gracias! www.clienting.com.ar Marco de Referencia Evolución de las reglas de los negocios y del

Más detalles

Competir con Analytics Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina. Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved.

Competir con Analytics Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina. Copyright 2010, SAS Institute Inc. All rights reserved. Competir con Analytics Fernando Mogetta Gerente de Consultoría de Negocios SAS Argentina OCHO NIVELES DE ANALYTICS 4 ALERTAS Contesta las preguntas: Cuándo reaccionar? Qué acciones son necesarias? 3 2

Más detalles

Cómo diseñar la remuneración más justa para tu equipo comercial

Cómo diseñar la remuneración más justa para tu equipo comercial Cómo diseñar la remuneración más justa para tu equipo comercial PUBLICADO EN EMPRENDEDORES.ES AUTORA: PILAR ALCAZAR La estrategia de la zanahoria La retribución a los comerciales es una de las decisiones

Más detalles

CRM Analítico en Telecom Personal

CRM Analítico en Telecom Personal CRM Analítico en Telecom Personal Ramiro Solana Gerente de Sistemas de Inteligencia del Negocio Grupo Telecom 14,5 millones de clientes ( 15 %) Market Share: 30,7% Líder en Smartphones Productos: Factura

Más detalles

Impagos: mejor prevenir que curar. Pedro Valdés López. Profesor de ESIC y socio de Europraxis. 58 HD MÁRKETING & VENTAS

Impagos: mejor prevenir que curar. Pedro Valdés López. Profesor de ESIC y socio de Europraxis. 58 HD MÁRKETING & VENTAS Impagos: mejor prevenir que curar Iniciativas para mejorar la gestión de cobros Pedro Valdés López Profesor de ESIC y socio de Europraxis. 58 HD MÁRKETING & VENTAS D O S S I E R La situación actual exige

Más detalles

José Luis Florez Socio director de Accenture Analytics en España.

José Luis Florez Socio director de Accenture Analytics en España. Sección Ciencia y arte en la toma de decisiones José Luis Florez Socio director de Accenture Analytics en España. 44 h a rva r d de u s t o bu s i n e s s re v i e w Ciencia y arte en la toma de decisiones

Más detalles

Planes de Incentivos y Compensación

Planes de Incentivos y Compensación Planes de Incentivos y Compensación QUÉ ES SANKARA? QUIENES SOMOS Empresa especializada en diseñar programas de incentivos para empleados, equipos comerciales y clientes. Dispone de infraestructura tecnológica

Más detalles

INDICADORES DE GESTION

INDICADORES DE GESTION INDICADORES DE GESTION Un indicador se define como la relación entre las variables cuantitativas o cualitativas, que permite observar la situación y las tendencias de cambio generadas en el objeto o fenómeno

Más detalles

Las 10 mejores estrategias de Big Data en el sector Retail. Descubre algunas ventajas competitivas en un mercado competitivo y saturado

Las 10 mejores estrategias de Big Data en el sector Retail. Descubre algunas ventajas competitivas en un mercado competitivo y saturado Las 10 mejores estrategias de Big Data en el sector Retail Descubre algunas ventajas competitivas en un mercado competitivo y saturado 2 ÍNDICE El sector retail y los grandes datos.... 3 Big data retail

Más detalles

Índice. Introducción. Modelización del Riesgo de Crédito. Cómo llevarlo a la práctica? Conclusiones. G r o u p

Índice. Introducción. Modelización del Riesgo de Crédito. Cómo llevarlo a la práctica? Conclusiones. G r o u p Gestionando el riesgo de crédito Herramientas para contener el incremento de la morosidad en las carteras David Fernández Pagerols Director de Metodologías Cuantitativas AIS Group 2002-2012 Índice Introducción

Más detalles

Resultados de Marketing Directo Utilizando Conceptos de Segmentación. RFM: Recency, Frequency, Monetary Value.

Resultados de Marketing Directo Utilizando Conceptos de Segmentación. RFM: Recency, Frequency, Monetary Value. Resultados de Marketing Directo Utilizando Conceptos de Segmentación. RFM: Recency, Frequency, Monetary Value. Luis Aburto Lafourcade Gerente de Desarrollo luaburto@analytics.cl Agenda CRM: Entendiendo

Más detalles

DATADEC, S.A. C/Sureres 1, 46014 Valencia Tél: 902 48 10 48 comercial@datadec.es www.datadec.es 1. www.expertcrm.es

DATADEC, S.A. C/Sureres 1, 46014 Valencia Tél: 902 48 10 48 comercial@datadec.es www.datadec.es 1. www.expertcrm.es DATADEC, S.A. C/Sureres 1, 46014 Valencia Tél: 902 48 10 48 comercial@datadec.es www.datadec.es 1 Por qué una estrategia CRM? Normalización DATADEC, S.A. C/Sureres 1, 46014 Valencia Tél: 902 48 10 48 comercial@datadec.es

Más detalles

PRESENTACIÓN CORPORATIVA Marketing Promocional Relacional

PRESENTACIÓN CORPORATIVA Marketing Promocional Relacional PRESENTACIÓN CORPORATIVA Marketing Promocional Relacional Quiénes somos Oportunidad Aportación de valor Servicios Experiencia 2 Quienes somos Synergia Soluciones es una empresa focalizada en incorporación

Más detalles

CRM Una visión práctica

CRM Una visión práctica CRM Una visión práctica José Luis Molina Ruiz Director Desarrollo de Negocio jlmolina@omegacrmconsulting.com Objetivos En qué nos ayuda? CRM Customer RelationShip Management o Administración basada en

Más detalles

CRM Customer Relationship Manager

CRM Customer Relationship Manager Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas CRM Customer Relationship Manager Yerko Halat 16 de Octubre del 2001 1 Definiciones de

Más detalles

ESTRATEGIAS DIRECTIVAS

ESTRATEGIAS DIRECTIVAS ESTRATEGIAS DIRECTIVAS Estrategias de 1 a 1 Víctor M. Ornelas P. La Alta Dirección de las empresas busca crear valor para los accionistas principalmente a través de promover las ventas y mejorar los márgenes

Más detalles

DataCrédito está con usted en los momentos de verdad

DataCrédito está con usted en los momentos de verdad DataCrédito está con usted en los momentos de verdad 2 Su progreso es nuestra visión Introducción 3 DataCrédito en un momento Innovación, tecnología, conocimiento y servicio. En DataCrédito trabajamos

Más detalles

MÁRKETING VIRAL CLIENTES

MÁRKETING VIRAL CLIENTES Por qué son tan importantes los consumidores para el éxito de una empresa? MÁRKETING VIRAL CLIENTES Y HUBS José Luis Ibáñez Medrano Profesor asociado del Área de Márketing del Instituto de Empresa y socio

Más detalles

Segmentación de mercados

Segmentación de mercados Segmentación de mercados 1. Proceso de segmentación 2. Criterios de segmentación 3. El mapa perceptual 4. El proceso de segmentación 5. La microsegmentación 6. La macrosegmentación 7. Segmentación internacional

Más detalles

TODO UN MUNDO DE EXPERTOS

TODO UN MUNDO DE EXPERTOS Managed Risk Services SERVICIOS DISPONIBLES UN ÚNICO PUNTO DE CONTACTO LE DA ACCESO A DE ALTO RIESGO TODO UN MUNDO DE EXPERTOS SR SMITH CAMINO URGENTE URGENTE SERVICIOS DE GESTIÓN DE RIESGO Managed Risk

Más detalles

PRESENTADO POR: Deborah Bolaffi Martín

PRESENTADO POR: Deborah Bolaffi Martín PRESENTADO POR: Deborah Bolaffi Martín AGENDA 1. Gestión de Relaciones con Clientes () 2. Modelo de Gestión 3. Oportunidades 4. Evolución mercado español 5. Diseño del modelo Sector y funciones Objetivos

Más detalles

En una palabra, DIRIGIR.

En una palabra, DIRIGIR. Sage Linea 100 2 Disminuir la pérdida de clientela I dentificar el perfil de cliente rentable Reducir costes de estructura I nvertir en relaciones duraderas Garantizar un servicio de calidad I ncrementar

Más detalles

Cómo usar el marketing relacional

Cómo usar el marketing relacional DOSSIER >> Latin Stock Más allá del CRM Cómo usar el marketing relacional Todavía son demasiadas las compañías que no se enfocan en los clientes. A continuación se exponen cuatro prácticas para crear una

Más detalles

CRM en la Industria de Telecomunicaciones

CRM en la Industria de Telecomunicaciones www.pwc.com/ve 4 Inicio CRM en la Industria de Telecomunicaciones Boletín de Servicios de Asesoría en Riesgos No. 3-2015 - No. 3-2015 Haga click en los enlaces para navegar a través del documento 4 Qué

Más detalles

Informática II Ing. Industrial. Data Warehouse. Data Mining

Informática II Ing. Industrial. Data Warehouse. Data Mining Data Warehouse Data Mining Definición de un Data Warehouses (DW) Fueron creados para dar apoyo a los niveles medios y altos de una empresa en la toma de decisiones a nivel estratégico en un corto o mediano

Más detalles

FORMACIONES EN ABIERTO / IN COMPANY

FORMACIONES EN ABIERTO / IN COMPANY FORMACIONES EN ABIERTO / IN COMPANY 2015 ÍNDICE Gestión y motivación de equipos es Coaching de equipos es Cuadro de mando para responsables de equipos es El rol del plan de marketing en la estrategia Técnicas

Más detalles

Ingeniería comercial Sector asegurador

Ingeniería comercial Sector asegurador Ingeniería comercial Sector asegurador Esfuerzo Sistemática Disciplina Herramientas Nuestro objetivo es profesionalizar y sistematizar la gestión comercial Nuestra propuesta de valor Expertos en ingeniería

Más detalles

agility made possible

agility made possible RESUMEN SOBRE SOLUCIÓN Solución de generación de reportes de capacidad actual de CA Technologies Puede automáticamente evaluar y administrar cuán eficientemente está utilizando sus recursos internos de

Más detalles

Proyecto técnico MINERÍA DE DATOS. Febrero 2014. www.osona-respon.net info@osona-respon.net

Proyecto técnico MINERÍA DE DATOS. Febrero 2014. www.osona-respon.net info@osona-respon.net Proyecto técnico MINERÍA DE DATOS Febrero 2014 www.osona-respon.net info@osona-respon.net 0. Índice 0. ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN... 2 2. LOS DATOS OCULTOS... 3 2.1. Origen de la información... 3 2.2. Data

Más detalles

Servicio de Activación de Ventas. Soluciones para vender más y mejor

Servicio de Activación de Ventas. Soluciones para vender más y mejor Soluciones para vender más y mejor OBJETIVOS Ventas Retención / Fidelización Crecimiento del Negocio OBJETIVOS ESTRATEGIA Propuesta de Valor Diferencial IMPLANTACION Plan Comercial y de Clientes 2 Plan

Más detalles

El nuevo desafío: Cambio de paradigma en el perfil del cliente en la era digital

El nuevo desafío: Cambio de paradigma en el perfil del cliente en la era digital El nuevo desafío: Cambio de paradigma en el perfil del cliente en la era digital Agenda Cómo esta cambiando la relación con los clientes? Cómo son los nuevos clientes? Algunos números Qué buscan los clientes?

Más detalles

GoldMine Premium Edition

GoldMine Premium Edition GESTIÓN DE LAS RELACIONES CON LOS CLIENTES Ficha técnica GoldMine Premium Edition Gestión de las relaciones y las actividades diarias GoldMine Premium Edition puede ayudarle a impulsar el crecimiento de

Más detalles

Gestión comercial individualizada

Gestión comercial individualizada ekon CRM Gestión comercial individualizada In business for people. Unit4 ekon CRM. Gestión comercial óptima que ofrece un servicio individualizado a sus clientes. Nuevos retos En un mercado de oferta,

Más detalles

LAS 4 P S. -modificar los productos para los diferentes países y/o regiones.

LAS 4 P S. -modificar los productos para los diferentes países y/o regiones. LAS 4 P S PRODUCTO INTERNACIONAL: La política de productos debe basarse en un concepto centrado en las necesidades del consumidor: los productos se compran por los problemas que resuelven o los beneficios

Más detalles

DOCUMENTO PARA AGENCIAS

DOCUMENTO PARA AGENCIAS DOCUMENTO PARA AGENCIAS BUSKÁPOLIS en un minuto Actualmente seis de cada diez ventas inmobiliarias se producen entre particulares. Con su moderno sistema de gestión, BUSKÁPOLIS invierte está tendencia

Más detalles

LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO

LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Plan de Formación 2006 ESTRATEGIAS Y HABILIDADES DE GESTIÓN DIRECTIVA MÓDULO 9: 9 LA ADMINISTRACIÓN ELECTRÓNICA EN LA SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO José Ramón Pereda Negrete Jefe

Más detalles

ivector Integra Colombia

ivector Integra Colombia ivector Integra Colombia VECTORE Aliado integral para sus Sistemas de Información Quiénes somos? Vectore, Iniciativas de Negocio es una Consultora, cuya área de Sistemas de Información ha realizado implantaciones

Más detalles

Presentación de credenciales

Presentación de credenciales Quienes somos AbbeyMEDIA es una Agencia de Comunicación. Creamos y realizamos campañas de publicidad completas desde la concepción hasta su producción, gestión integral y planificación de medios. Los diseños

Más detalles

Desarrollando valor en un entorno complejo

Desarrollando valor en un entorno complejo Estudio sobre finanzas de alto rendimiento 2011 Desarrollando valor en un entorno complejo El nuevo reto en la Organización Financiera Estudio sobre finanzas de alto rendimiento 2011 Resumen ejecutivo

Más detalles

Deloitte Analytics. Deloitte Analytics

Deloitte Analytics. Deloitte Analytics Deloitte Analytics. Deloitte Analytics Deloitte tiene la capacidad de ver a las empresas desde adentro hacia afuera, transformando la información en una herramienta útil y procesable, que aporte entendimiento

Más detalles

Fuente: Ventana Research

Fuente: Ventana Research Geobusiness Intelligence Cristián Araneda Hernández caraneda@mapcity.cl LAUC 2008 - Sesion de Ponencias 1 Geobusiness Intelligence Cristián Araneda Hernández caraneda@mapcity.cl LAUC 2008 - Sesion de Ponencias

Más detalles

Claves y Errores de un Programa de Experiencia de Clientes

Claves y Errores de un Programa de Experiencia de Clientes Claves y Errores de un Programa de Experiencia de Clientes Cómo orquestar la estrategia de Experiencia de Clientes de modo que impacte en los procesos y resultado del negocio. por Cristián Maulén CEO &

Más detalles

Aplicaciones prácticas de Minería de Datos con IBM SPSS Modeler

Aplicaciones prácticas de Minería de Datos con IBM SPSS Modeler Álvaro J. Méndez Services Engagement Manager IBM SPSS / Profesor Econometría UAM Jecas, 22 Oct 2010 Aplicaciones prácticas de Minería de Datos con IBM SPSS Modeler Business Analytics software Agenda Minería

Más detalles

Políticas de marketing

Políticas de marketing Módulo: Políticas de marketing (100 Horas) Área competencial Subárea competencial Cualificación profesional COMERCIO, CONSUMO Y TRANSPORTE COMERCIO Marketing Nivel 3 Unidad de competencia Participar en

Más detalles

PORTFOLIO APLICA.DÀT. Business Intelligence. Que veo y que hay

PORTFOLIO APLICA.DÀT. Business Intelligence. Que veo y que hay Soluciones de Gestión para extraer provecho de los datos. (Business Intelligence, Cuadro de Mando i Calidad de datos) Que veo y que hay PORTFOLIO Business Intelligence Tiene infinidad de datos. No tiene

Más detalles

Curso de HERRAMIENTAS DE GESTIÓN COMERCIAL Y MÁRKETING -CUADRO DE MANDO DE VENTAS Y MÁRKETING-

Curso de HERRAMIENTAS DE GESTIÓN COMERCIAL Y MÁRKETING -CUADRO DE MANDO DE VENTAS Y MÁRKETING- Curso de HERRAMIENTAS DE GESTIÓN COMERCIAL Y MÁRKETING -CUADRO DE MANDO DE VENTAS Y MÁRKETING- 1 Índice Qué es un Cuadro de Mando Qué es un Cuadro de Mando de Ventas y Márketing Cómo Implantar su Cuadro

Más detalles