Aplicación de Business Intelligence en Unidades de Negocio (UNE´s)

Autor:Jesús Carlos Sánchez Cotobal
Cargo:Universidad Francisco de Vitoria
Páginas:285-302
RESUMEN

Se examinan en estas páginas una estrategia de negocios a nivel empresarial diseñada para reducir costes e incrementar consumos por medio de la fidelización del cliente

 
ÍNDICE
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I Introducción y antecedentes del customer intelligence

La segmentación en marketing divide el mercado en diferentes grupos de consumidores y/o usuarios en base a sus necesidades, características o comportamientos. Existen dos tipos de variables básicas de segmentación: necesidades y perfiles. El criterio básico para segmentar un mercado son las necesidades del consumidor. Para descubrir estas necesidades, la investigación comercial es fundamental. Los perfiles, son las características del consumidor que son descriptivas y medibles (geográficas, demográficas, de comportamiento en el consumo, etc.); esto es, subdivide segmentos en grupos más pequeños que comparten una serie de características relevantes y responden de forma similar a un cierto tipo de estímulos1.

Ahora es el momento de establecer las técnicas de análisis a desarrollar en esta primera etapa. En este sentido, el target consiste en un proceso para:

  1. Evaluar el potencial de cada segmento del mercado y elegir uno o varios en los que incidir,

  2. Definir las variables que intervienen en el potencial de cada segmento, y

  3. Identificar y valorar los segmentos potenciales.

En la aproximación a la realidad del concepto que estamos realizando encontramos un término elemental que merece una especial atención: la venta cruzada. El objetivo de la misma es maximizar el valor del cliente con bases de información DataWarehouse2 y su beneficio se resume en:

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Primero. Clientes con churn rate más bajos; esto es, fidelización en el acto final de compra. Al analizar el churn rate no solo es necesario medir el porcentaje de clientes que nos han dejado, sino sobre todo la calidad y rentabilidad de estos. En este sentido se desarrolla un plan de prevención de pérdidas que se estructura en los siguientes puntos:

  1. Desarrollar un detallado mapa de abandono que incluya la segmentación de las fugas en función de su valor y su perfil e,

  2. Identificar las causas fundamentales del abandono y relacionarlas con momentos concretos en el ciclo vida del cliente.

Segundo. Después de alcanzar el "momento del consumo mínimo del cliente" es donde realmente se logrará establecer las posibilidades de una lealtad en el futuro entre el cliente y la empresa.

La lealtad y fidelidad de los clientes no se logra a través de programas puntuales o de ofertas especiales, se logra en base al ofrecimiento de un servicio de calidad3. Las etapas a seguir para implementar en una organización los Programas de Fidelización (P.F.) de clientes se detallan a continuación (gráfico 1, Fuente: Elaboración Propia):

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II Desarrollo de hipótesis y metodología empleada

En esta línea de análisis que estamos presentando y que se apoya en los objetivos de la segmentación, el target, la venta cruzada y la fidelización como elementos básicos del Customer Intelligence, conviene abordar ahora las ventajas que aporta a la organización y que podemos estructurar en las siguientes hipótesis y metodología de análisis:

  1. Facilita e incrementa las ventas. El mantener los clientes fieles y repetir sus ventas facilita el venderles nuevos productos.

  2. Reduce los costes de promoción. Es muy caro captar un nuevo cliente siendo más barato venderle un nuevo producto a uno de nuestros clientes fieles.

  3. Retención de empleados. El mantenimiento de una base sólida de clientes favorece la estabilidad del negocio y la estabilidad laboral. La motivación y retención de empleados puede mejorar cuando disponemos de una gran base de clientes conocidos que proporcionan un negocio estable y sólido.

  4. Los consumidores fieles actúan como prescriptores positivos. Uno de los aspectos más importantes de tener clientes fieles es que comunican a los demás las bondades de nuestra empresa: esto es, se convierten en prescriptores positivos.

III Fijación de objetivos y contenido del sales intelligence

Al referirnos al Sales Intelligence como elemento estratégico del Customer Relationship Management (C.R.M.), hablamos básicamente del uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones en la organización. Abarca tanto el conocimiento actual de la empresa como la anticipación a realidades futuras con el objetivo o fin último, de ofrecer posibles escenarios de actuación para respaldar decisiones empresariales. Es similar a Business Intelligence, pero con la diferencia que Sales Intelligence es específicamente diseñado para la toma de decisiones en el área de la dirección comercial. Las herramientas operativas Intelligence se basan en un conjunto de tres elementos orientados al tratamiento de la información, organización del uso y alcance de una necesidad real mediante el uso de herramientas y técnicas ELT (extraer, cargar y transformar) o, actualmente ETL (extraer, transformar

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y cargar) que extraen los datos de distintas fuentes, los depuran y por último, se preparan para luego cargarlos en un almacén de información.

Este conjunto de herramientas utilizan una metodología que tiene en común las siguientes características:

  1. - Accesibilidad a la información,

  2. - Apoyo en la toma de decisiones, y

  3. - Orientación al usuario final.

En este sentido podemos decir que el Geomarketing es una herramienta de Sales Intelligence SIG (-Sistema de Información Geográfica-) que combina variables de marketing con variables sociodemográficas en áreas concretas, pudiendo llegar a mostrar los perfiles de los clientes a través de estudios y análisis de mercado. Se basan en la correlación que existe entre el lugar de residencia del consumidor y sus costumbres de consumo y comportamiento comercial.

IV Medida de las variables y ventajas del sales intelligence

Hoy en día es una herramienta de gran ayuda en la dirección comercial que permite conocer en qué zona geográfica de actividad la empresa está siendo más viable y, conocer cuáles son los mercados que muestran mayor rentabilidad en las operaciones de venta.

Mediante los sistemas SIG y mapas de resultados, se ofrece una visión más práctica de las relaciones comerciales pudiendo destacar entre sus beneficios los siguientes4:

  1. - Optimizar la inversión en acciones de marketing.

  2. - Un mayor y mejor conocimiento de mercados.

  3. - focalizar esfuerzos en determinados segmentos del mercado.

  4. - Identificar puntos de ventas.

  5. - Responder a preguntas como: ¿Es óptima la localización actual de mi negocio?

  6. - Analizar el potencial del mercado y puntos de venta por rango de ingresos.

  7. - Añadir valor a procesos de marketing directo o de atención al cliente.

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V Diseño de la muestra en sales intelligence

Un SIG es un sistema dinámico de almacenamiento y procesamiento de datos que tiene como fin seleccionar y eliminar cualquier criterio de análisis para la producción de información espacial útil en diferentes campos. Utiliza información de localización tal como domicilios, distritos postales, o coordenadas de longitud y latitud, para ordenar información y mejorar con ello el análisis en la decisión. Sólo la tecnología SIG permite almacenar y manipular información usando geografía para analizar relaciones y tendencias en la información y, con ello, ayudar a la dirección comercial a tomar las decisiones más rentables. Las referencias implícitas de análisis pueden ser derivadas de informaciones explícitas utilizando un proceso automatizado llamado geocodificación con modelos vector y raster.

En el modelo vector, la información sobre puntos y líneas se codifica y almacena como una colección de coordenadas x / y. El modelo vector es extremadamente útil para describir características discretas, pero menos útil para describir características de variación continua. El modelo raster ha evolucionado para modelar tales características continuas.

Una imagen raster comprende una colección de celdas como un mapa o una figura escaneada. (gráfico 2, Fuente: Mosaic Experian).

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VI Análisis y visualización de los resultados

Los componentes tecnológicos clave del...

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