jueves, 23 de agosto de 2012

Al adquirir un CRM debemos tener algunas preguntas

A quien debo preguntarle, que le pregunto, porqué debo preguntar eso, estas son algunas de las posibles incógnitas que nos asaltan cuando iniciamos el proceso de adquisición de una herramienta de CRM. En el presente escrito vamos a explicar algunas de estas:
 
Preguntas a Proveedores Externos

La Pregunta:  ¿Qué funciones principales de CRM tiene la suite de productos que ustedes ofrecen?
 
 
Justificación:  El proveedor debe ser capaz de proporcionar una buena descripción de cada producto o módulo y su funcionalidad relativa. Debe quedar claro si el producto representa una suite de CRM que proporciona una gama de funciones, o si el producto es una solución de punto de CRM.
La Pregunta: ¿ En los casos en que no ofrecen una funcionalidad determinada, esta no se asocia con otras empresas o productos?
 
Justificación:  Las Alianzas estratégicas del proveedor pueden ser pistas importantes sobre las áreas donde el producto puede ser débil. Si usted necesita proyectar las funciones adicionales que no ofrece el proveedor, asegúrese de entender los detalles de sus alianzas con otros proveedores de CRM.
La Pregunta:  ¿Puede describir cómo el producto ha evolucionado?
 
Justificación:  A pesar de que probablemente no va a cambiar las cosas, la comprensión de que el proveedor de CRM tiene en su inicio siempre es útil. Esto no significa que la empresa que comenzó con una herramienta de software para un centro de llamadas no pueda proporcionar a la fuerza de ventas una robusta funcionalidad de automatización, pero sí sugiere que la competencia principal de la compañía todavía puede fallar.
 
La Pregunta:  La Funcionalidad técnica de su producto es basado en la Web, y si es así, ¿cómo?
 
Justificación: El  Acceso basado en web de CRM significa que todos los datos relevantes son accesible a través de Internet. Para aquellos con acceso a Internet, esta es sin duda la opción más flexible y segura. Sin embargo, para los usuarios remotos que no siempre tienen acceso a la Web, una solución práctica podría ser el uso de aplicaciones en sus equipos locales y, posteriormente, la sincronización de sus cambios con un servidor central de CRM. Sus requisitos le dirán cual es el ideal para usted.
La Pregunta:  ¿Su producto ha tenido experiencias de volumen de transacciones similares a la nuestra?
 
Justificación:  Es posible que no se han proyectado el número de transacciones diarias que se pueden esperar de su producto de CRM para manejar, pero preguntar al vendedor para describir el límite superior.
La Pregunta:    ¿Trabaja su software con nuestra base de datos relacional existente o producto de almacenamiento de datos?
 
Justificación:   Toda la funcionalidad en el mundo y una interfaz de usuario realmente no importa si usted tiene 50 millones de clientes y la mayor referencia del proveedor tiene 5 millones de dólares.
La Pregunta:   ¿Su producto ha tenido experiencias de volumen de usuarios y referencias similares a la nuestra?
 
Justificación:   Muchos de los productos de CRM sólo pueden acceder a datos de uno o dos productos de bases de datos. Algunos incluso tienen sus propias bases de datos, lo que significa que podrían tener que migrar los datos de ida y vuelta a su base de datos.
 
La Pregunta:   ¿Cómo se puede migrar los datos de su producto en otras herramientas, y viceversa?
 
Justificación:   Comprender cómo las interfaces de productos interactuarían con otros sistemas empresariales como ERP o paquetes contables.
La Pregunta:    ¿Puede proporcionar un modelo de datos publicados que explica todos los datos?
 
Justificación:   A veces, los vendedores del producto quieren mantener sus modelos de datos confidenciales, lo que requiere la compra de licencias adicionales de productos para acceder a sus datos de CRM. El acceso al modelo subyacente del producto de datos le permitirá extraer los datos para otros usos, y ampliara el uso de software que ya tiene.
La Pregunta:   ¿Hay una herramientas de desarrollo que incluya las plantillas orientadas funcionalmente?
 
Justificación:   Plantillas de Desarrollo que permitan acelerar la ejecución, proporcionando a los programadores de software la opción de poder personalizar en lugar de escribir desde el principio.
La Pregunta:   ¿El producto proporciona minería de datos u otros análisis avanzados?
 
Justificación:   Aunque es posible que no lo necesitamos ahora, el hecho de que el producto ofrezca la minería de datos significa que su funcionalidad va más profunda y que el vendedor ha pasado un tiempo en el desarrollo de funciones avanzadas (o invertido el dinero para comprarlos). De cualquier manera, las capacidades de minería de datos son una buena red de seguridad.
La Pregunta:    ¿Tiene un programa personalizado que ser por escrito, o es una utilidad predefinida disponible? ¿El enlace de proveedor a otros sistemas (por ejemplo, SAP, Oracle, Remedy, etc)? ¿Es posible?  ¿Permite que los usuarios finales puedan extraer los datos para que puedan usarlo a nivel local? ¿El producto permite a los usuarios manipular datos sin estar conectado al servidor de CRM?
 
Justificación:   Cuando se trata de un requisito, debemos comprender si el producto tiene características de sincronización.
En la próxima entrega continuaremos describiendo otras posibles preguntas a otros usuarios.

martes, 21 de agosto de 2012

Hechos Sociales y el CRM

El CRM y la sociedad actual estan marcados hoy en día por el boom social, el mundo es un lugar socialmente hablando muy diferente a lo que era 10 años atras y es por ello que en las próximas 2 entregas escribire un poco de hechos, de cifras, que llaman la atención, que invitan a replanificar nuestros planes de medios, de marketing y nuestras estrategias de contacto a los clientes.

Y ante la gran pregunta, esta nueva mentalidad social-digital esta afectando en nuestra decisión de compra la respuesta con hechos es:

2 billones de personas están actualmente conectadas a la web. (Emarketer)
46% de los usuarios de Internet son de Asia y el Pacífico. (Emarketer)
22% de los usuarios de Internet son de Europa. (Emarketer)
9 de cada 10 médicos dicen que el Internet es esencial para su práctica. (Mobile Enterprise)
Los usuarios de Internet están en línea durante 23 horas al mes. (Emarketer)
Reino Unido, los usuarios de Internet están en línea durante 32 horas al mes. (Emarketer)
Actualmente hay más de 255 millones de sitios web. (Emarketer)
La salud es el tema de conversación en línea más popular. (Emarketer)
972 millones de personas utilizan los servicios de Google. (Business Insider)
85% de los usuarios de Internet usa la de navegación por búsqueda en todo el mundo.(Emarketer)


SOCIAL

920 millones de personas utilizan las redes sociales todos los días. (Emarketer  )
84% de los europeos utiliza al menos una red social. (Emarketer)
Los usuarios de Internet pasan 2,6 horas a la semana en las redes sociales. (Emarketer)
61% de los usuarios de Internet gestionar un perfil de red social (Emarketer)
600 millones de personas utilizan Facebook. (Daily Artifacts)
300 millones de personas iniciar sesión en Facebook, al menos una vez al día. (Daily Artifacts)
Hay más de 550.000 aplicaciones disponibles en Facebook. Se han descargado más de 500 millones de veces. (Business Insider)
51% de los que siguen una marca en Facebook va a comprar sus productos. (Make Use Of)
67% de los que siguen una marca en Twitter va a comprar sus productos. (Make Use Of)

VIDEO

Más de 1,5 millones de personas ver vídeos en línea. (Emarketer)
YouTube es el tercer sitio más visitado. (Daily Artifacts)
YouTube tiene 111 millones de visitantes únicos cada mes. (Daily Artifacts)
70% de las visitas de YouTube proceden de fuera de los EE.UU. (YouTube)
YouTube se ve por lo menos 200 millones de veces al día. (P&G Mobile Day)
El espectador promedio ve alrededor de 2 horas y 14 minutos en YouTube. (Daily Artifacts)
35 horas de vídeo se suben a YouTube cada minuto. (YouTube)
Más de 13 millones de horas de video se han subido en YouTube en el 2010. (YouTube)
YouTube llegó a más de 700 mil millones en el 2010 reproducciones. (YouTube)
63% de los usuarios de Internet móvil ver el vídeo en su teléfono móvil. (Emarketer)

viernes, 17 de agosto de 2012

Aplicaciones con Data Mining



A continuación se describen varios ejemplos donde se ha visto involucrado el data mining. Se han seleccionado de diversos dominios y con diversos objetivos para observar su potencial. Respecto a los modelos inteligentes, se ha comprobado que en ellos se utilizan principalmente árboles y reglas de decisión, reglas de asociación, redes neuronales, redes bayesianas, conjuntos aproximados (rough sets), algoritmos de agrupación (clustering), máquinas de soporte vectorial, algoritmos genéticos y lógica difusa.

En el gobierno

El FBI analiza las bases de datos comerciales para detectar terroristas.

A principios del mes de julio de 2002, el director del Federal Bureau of Investigation (FBI), John Aschcroft, anunció que el Departamento de Justicia comenzará a introducirse en la vasta cantidad de datos comerciales referentes a los hábitos y preferencias de compra de los consumidores, con el fin de descubrir potenciales terroristas antes de que ejecuten una acción. Algunos expertos aseguran que, con esta información, el FBI unirá todas las bases de datos probablemente mediante el número de la Seguridad Social y permitirá saber si una persona fuma, qué talla y tipo de ropa usa, su registro de arrestos, su salario, las revistas a las que está suscrito, su altura y peso, sus contribuciones a la Iglesia, grupos políticos u organizaciones no gubernamentales, sus enfermedades crónicas (como diabetes o asma), los libros que lee, los productos de supermercado que compra, si tomó clases de vuelo o si tiene cuentas de banco abiertas, entre otros. La inversión inicial rondo los setenta millones de dólares estadounidenses para consolidar los almacenes de datos, desarrollar redes de seguridad para compartir información e implementar nuevo software analítico y de visualización.

En la empresa

Detección de fraudes en las tarjetas de crédito.

En 2001, las instituciones financieras a escala mundial perdieron más de 2.000 millones de dólares estadounidenses en fraudes con tarjetas de crédito y débito. El Falcon Fraud Manager es un sistema inteligente que examina transacciones, propietarios de tarjetas y datos financieros para detectar y mitigar fraudes. En un principio estaba pensado, en instituciones financieras de Norteamérica, para detectar fraudes en tarjetas de crédito. Sin embargo, actualmente se le han incorporado funcionalidades de análisis en las tarjetas comerciales, de combustibles y de débito. El sistema Falcon ha permitido ahorrar más de seiscientos millones de dólares estadounidenses cada año y protege aproximadamente más de cuatrocientos cincuenta millones de pagos con tarjeta en todo el mundo –aproximadamente el sesenta y cinco por ciento de todas las transacciones con tarjeta de crédito.

Descubriendo el porqué de la deserción de clientes de una compañía operadora de telefonía móvil.

Este estudio fue desarrollado en una operadora española que básicamente situó sus objetivos en dos puntos: el análisis del perfil de los clientes que se dan de baja y la predicción del comportamiento de sus nuevos clientes. Se analizaron los diferentes históricos de clientes que habían abandonado la operadora (12,6%) y de clientes que continuaban con su servicio (87,4%). También se analizaron las variables personales de cada cliente (estado civil, edad, sexo, nacionalidad, etc.). De igual forma se estudiaron, para cada cliente, la morosidad, la frecuencia y el horario de uso del servicio, los descuentos y el porcentaje de llamadas locales, interprovinciales, internacionales y gratuitas. Al contrario de lo que se podría pensar, los clientes que abandonaban la operadora generaban ganancias para la empresa; sin embargo, una de las conclusiones más importantes radicó en el hecho de que los clientes que se daban de baja recibían pocas promociones y registraban un mayor número de incidencias respecto a la media. De esta forma se recomendó a la operadora hacer un estudio sobre sus ofertas y analizar profundamente las incidencias recibidas por esos clientes. Al descubrir el perfil que presentaban, la operadora tuvo que diseñar un trato más personalizado para sus clientes actuales con esas características. Para poder predecir el comportamiento de sus nuevos clientes se diseñó un sistema de predicción basado en la cantidad de datos que se podía obtener de los nuevos clientes comparados con el comportamiento de clientes anteriores.

Prediciendo el tamaño de las audiencias televisivas.

La British Broadcasting Corporation (BBC) del Reino Unido emplea un sistema para predecir el tamaño de las audiencias televisivas para un programa propuesto, así como el tiempo óptimo de exhibición. El sistema utiliza redes neuronales y árboles de decisión aplicados a datos históricos de la cadena para determinar los criterios que participan según el programa que hay que presentar. La versión final se desempeña tan bien como un experto humano con la ventaja de que se adapta más fácilmente a los cambios porque es constantemente reentrenada con datos actuales.

En la universidad

Conociendo si los recién graduados de una universidad llevan a cabo actividades profesionales relacionadas con sus estudios.

Se hizo un estudio sobre los recién graduados de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales del Instituto Tecnológico de Chihuahua II, en Méjico. Se quería observar si estos se insertaban en actividades profesionales relacionadas con sus estudios y, en caso negativo, se buscaba saber el perfil que caracterizó a los ex-alumnos durante su estancia en la universidad. El objetivo era saber si con los planes de estudio de la universidad y el aprovechamiento del alumno se hacía una buena inserción laboral o si existían otras variables que participaban en el proceso. Dentro de la información considerada estaba el sexo, la edad, la escuela de procedencia, el desempeño académico, la zona económica donde tenía su vivienda y la actividad profesional, entre otras variables. Mediante la aplicación de conjuntos aproximados se descubrió que existían cuatro variables que determinaban la adecuada inserción laboral, que son citadas de acuerdo con su importancia: zona económica donde habitaba el estudiante, colegio de donde provenía, nota al ingresar y promedio final al salir de la carrera. A partir de estos resultados, la universidad tendrá que hacer un estudio socioeconómico sobre grupos de alumnos que pertenecían a las clases económicas bajas para dar posibles soluciones, debido a que tres de las cuatro variables no dependían de la universidad.