Conceptos Esenciales de Datos, CRM y Técnicas Analíticas

1. Datos Secundarios: Ventajas y Limitaciones

Ventajas

• Son más accesibles y económicas que los datos primarios.
• Disponibles de forma inmediata sin necesidad de aplicar un proceso metodológico complejo.
• Permiten comparar y complementar datos de distintas fuentes, mejorando el análisis.

Limitaciones

• Suelen ser genéricas y pueden no incluir variables específicas.
• La metodología de obtención puede afectar su precisión y fiabilidad.
• La información puede estar desactualizada y no reflejar la realidad actual.
• Los criterios de análisis y ponderación pueden variar, dificultando la integración de datos.

2. Procedimiento para la Búsqueda de Información

• Determinar el ámbito o temática general a investigar.
• Identificar qué información es relevante y cuál no.
• Determinar en qué fuentes se centrará la búsqueda.
• Excluir información desactualizada para evitar distorsiones.
• Usar términos precisos relacionados con la información buscada.
• Seleccionar la base de datos o motor de búsqueda adecuado.
• Aplicar filtros y estrategias según la herramienta utilizada.
• Analizar los resultados y repetir el proceso si es necesario.

3. Tipos de Sistemas

X

4. Factores Clave en la Implementación de Sistemas (CRM)

• Compatibilizar la tecnología con la estrategia de la organización: Integrar marketing y sistemas para aprovechar los datos en la toma de decisiones.
• Plantear el desarrollo de soluciones CRM con una perspectiva a largo plazo pero con resultados a corto plazo: Alinear el CRM con los objetivos estratégicos y evaluar los avances a corto plazo.
• Contar con la colaboración y participación de los usuarios tanto internos como externos: Asegurar la aceptación de las herramientas por parte de usuarios internos y externos.
• Garantizar la integración de los datos internos para optimizar la calidad de la información: Utilizar datos internos para mejorar la calidad de la información en el CRM.
• Adaptar el rendimiento tecnológico a los objetivos específicos de la organización: Ajustar las aplicaciones del CRM a las necesidades específicas de la organización.

5. Diferencias entre OLAP y Data Mining

OLAP (Procesamiento Analítico en Línea)

• Navegación a partir de dimensiones y jerarquías de negocio.
• Respuestas inmediatas a consultas modificables.
• Construcción de escenarios de simulación.
• Acceso a información detallada, incluso en tiempo real.

Data Mining (Minería de Datos)

• Extrae tendencias, patrones y relaciones en grandes volúmenes de datos.
• Resuelve problemas no abordables con consultas tradicionales.
• Aplica modelos en tiempo real.
• Elemento clave del CRM analítico.

6. Fases del Procedimiento de Gestión de Información

• Evaluación de la calidad de la información: Se analiza la fuente, la finalidad, la metodología, la temporalidad y la pertinencia de los datos. Además, se contrastan los resultados con otras fuentes para verificar su coherencia y garantizar su fiabilidad.
• Interpretación de los resultados: Se revisan los datos en función de los objetivos de información originales, buscando comprender su verdadero significado y evitar interpretaciones superficiales que puedan distorsionar su análisis.
• Valoración de la utilidad de los datos: Se determina qué aspectos pueden ser integrados en la investigación, priorizando aquellos que sean relevantes para la resolución de los objetivos planteados y descartando la información que no aporta valor.
• Análisis de la información: Se realiza una lectura analítica en investigaciones y se aplican métodos cuantitativos y cualitativos en documentos para extraer conclusiones válidas y útiles para el estudio.

7. Principales Patrones Identificados (Data Mining)

• Segmentación del mercado y clientes: Identifica grupos con mayor probabilidad de respuesta a promociones, mejorando las estrategias de marketing.
• Asociación de productos: Ayuda a conocer los hábitos de compra de clientes que consumen productos similares, útil en lanzamientos.
• Secuenciamiento en la contratación de servicios: Revela la secuencia de acciones que lleva a un cliente a contratar un servicio, optimizando la oferta.
• Predicción de comportamientos: Determina la propensión de compra y permite aplicar estrategias como la venta cruzada.
• Reconocimiento de patrones: Crea alertas para ofrecer productos y servicios personalizados según las acciones del cliente.

8. Principales Aplicaciones (Data Mining y CRM)

• Identificación de categorías de clientes: Detecta a los clientes más rentables y sus características, permitiendo personalizar la oferta y fidelizar a estos clientes.
• Adaptación de productos y servicios: Detecta cambios en la demanda para ajustar productos y servicios a las necesidades de los clientes.
• Asignación óptima de recursos en la comunicación: Optimiza el flujo de comunicación entre la organización y su mercado objetivo.
• Mejora del análisis de rentabilidad: Facilita el seguimiento de la rentabilidad de clientes y productos, mejorando las políticas comerciales.
• Promoción de la venta cruzada: Mejora la venta cruzada ofreciendo productos complementarios y aumentando las ventas.