CRM y el DATA WAREHOUSE 2da PARTE

La venta a los clientes existentes es mucho más fácil y más rentable. Lo mejor que puede hacerse es comunicarse con ellos. La capacidad de aprovechar los datos de los clientes que enfrentan los sistemas para realizar el análisis de back-office ha demostrado ser directamente proporcional al éxito de una empresa en la mejora de la lealtad del cliente.

Tal vez el problema más difícil que plantean los entornos de CRM es que impiden que la empresa tenga el conocimiento de ciertos hechos potencialmente críticos. Está claro que algunas de las preguntas de negocio importantes no pueden ser fáciles de contestar.

• Un gerente no puede seguir la historia de reclamos de un cliente antes de intentar la venta cruzada de un producto.

• El personal de comercialización no quiere solicitar a los clientes que se atrasan el pago de sus facturas.

• Un representante de cuenta no tiene idea de si un cliente clave para su negocio ha respondido a ciertas promociones básicas.

• Un analista de atención al cliente no puede medir el historial de quejas en contra de los ingresos por ventas de un producto determinado.

• Un analista de datos de marketing carece de los datos necesarios para entender el papel de los vendedores en los clientes en el segmento con mayor ingresos por ventas.

• Un ejecutivo de servicio al cliente no puede obtener un informe periódico sobre los puntajes promedio de los clientes en una encuesta de satisfacción para cada segmento de clientes.

La información del cliente que puede dar respuestas a las preguntas de negocio en estas y otras preguntas pueden orientar las decisiones clave sobre el trato al cliente, técnicas de venta, y las estrategias futuras de promoción, entre otros. Al integrar los datos operacionales de CRM con información de alrededor de la empresa, las empresas pueden comenzar a realizar CRM analítico y, con ello, hacer que realmente estas respuestas estén centradas en el cliente a la hora de tomar las decisiones empresariales.

La práctica del análisis de datos es anterior incluso a las de crear bases de datos y trasciende el almacenamiento de datos y el CRM. Además, es una disciplina variada que va desde consultas estándar hasta el análisis estadístico de modelos predictivos complejos.