Gestión Analítica de la relación con el cliente

Capturar, analizar y aplicar el conocimiento que tenemos de nuestros clientes y las maneras de acercarnos a ellos; típicamente utilizando bases de datos, herramientas estadísticas, análisis correlacionados de la información de las bases de datos, aprendizaje automatizado, inteligencia de negocios y divulgando metodologías. Descripción de la Gestión Analítica de la relación con el cliente (Analytical CRM por sus siglas en inglés). - Español

¿qué es la Gestión Analítica de la relación con el cliente? Explicación

Gestión Analítica de la relación con el cliente es la parte de la Gestión de la relación con el cliente que tiene como objetivo almacenar, analizar y aplicar el conocimiento sobre los clientes y sobre las maneras de acercarse a ellos, usando típicamente las bases de datos, herramientas estadísticas, el data mining, el aprendizaje automatizado, la Inteligencia Empresarial y la divulgación de nuevas metodologías relacionadas con estos propósitos.

El conocimiento del cliente consiste en:

Datos personales básicos por ejemplo: nombre del cliente, nombre de compañía, unidad de negocio, departamento de negocio, dirección, email, teléfono, fax, género, nacionalidad, etc
Un conocimiento más sofisticado del cliente por ejemplo:
- Valor del cliente (renta anual, rentabilidad)
- Transacciones (descripción del producto, ingresos, beneficio, método de pago, comportamiento de pago)
- Comunicación vía Internet (dirección electrónica, página de acceso, links favoritos, extensión de la visita)
- Comunicación vía teléfono (datos del centro de llamadas, llamadas de ventas)
- Otras comunicaciones (correos, quejas)
- Satisfacción de cliente (con el producto, el servicio, la compañía)

Esta información del cliente se puede capturar desde los procesos (ventas, servicios, finanzas, comercialización) y desde los canales de la organización (Marketing multicanal). Ciertos datos se pueden también obtenerr de fuentes externas, tales como datos de estudio de mercados, o bases de datos de direcciones. Es a menudo recomendable almacenar todos los datos del cliente centralmente para que la organización evite las “versiones múltiples de la verdad”. Los datos del cliente deben ser reales, completos, correctos, únicos (cada cliente debe estar en la base de datos solamente una vez) y accesibles para quienes los necesiten, cuando los necesiten. Esta es requerido con mayor razón en las compañías con una filosofía estratégica de Gestión de la relación con el cliente.

Uso de Gestión Analítica de la relación con el cliente. aplicaciones

Optimizar la eficacia de la comercialización.
Captar nuevos clientes, ventas complementarias, ventas adicionales, retención de clientes, etc.
Análisis del comportamiento del cliente para ayudar a la toma de decisiones sobre productos y servicios (ejemplo: tasación, desarrollo de productos nuevos). Compare con: Despliegue en función de la calidad.
Decisiones Administrativas, análisis financiero de la rentabilidad por ejemplo: presupuestos financieros proyectados y análisis de rentabilidad por cliente.
Predicción de la probabilidad de deserción del cliente (resbaladera).

Pasos de la Gestión Analítica de la relación con el cliente. Proceso

Después de que se recojen y se almacenan los datos del cliente, recién se puede dar el verdadero análisis. El proceso del análisis se vuelve más robusto con los siguientes pasos:

Formulación del problema. Qué es lo que nosotros deseamos saber. ¿Responde a la pregunta de forma relevante y posible (técnica, financiera y organizativamente?). Típicamente una pregunta sobre análisis CRM está relacionada con:
- Segmentation de clientes
- Análisis de las compras realizadas (cuál es la calidad de varias listas o bases de datos)
- Análisis de la relación (retención esperada, oportunidades para ventas cruzadas, investigación de las decisiones de compra, ventas adicionales)
- Análisis del canal o tipo de acercamiento (que canal o acercamiento da los mejores resultados)
Preparación (encuesta sobre una muestra escogida al azar, variables relevantes, casos, ponderación de los resultados, preparación de la base de datos definitiva)
Análisis definitivo, utilizando:
- Técnicas estadísticas (Análisis de regresión, Regresión dinámica, Factores críticos de análisis exploratorio, Ajuste exponencial, ARIMA)
- Datamining, dirigida típicamente a descubrir patrones no obvios o no lineales en los datos recogidos.
- Aprendizaje automatizado (técnicas de inteligencia artificial), por ejemplo: redes neurales, algoritmos genéticos, reglas de asociación y razonamiento basado en casos.
Visualizar los resultados de una manera tal que sea comprensible para los usuarios.

Fortalezas de la Gestión Analítica de la relación con el cliente. Beneficios

Puede ayudar a encontrar y a explorar conocimientos útiles sobre grandes bases de datos de clientes.
Clasificar a clientes, predecir el comportamiento del cliente, acercamiento selectivo al mercado o canal.

Limitaciones de la Gestión Analítica de la relación con el cliente. Desventajas

Ciertas técnicas de la Gestión Analítica de la relación con el cliente pueden ser complejas de entender.
Todavía se encuentra en los estadíos primarios de desarrollo.