Fundamentos de Investigación Comercial, Data Warehouse y Estrategias CRM

Investigación de Mercado y Fuentes de Información Secundaria

La Información Secundaria es toda aquella información relacionada con la temática objetiva, marcando el comienzo de la investigación comercial.

Utilidad de las Fuentes de Información Secundaria

Estas fuentes son de gran utilidad para el diseño de la investigación y para facilitar una comprensión más adecuada, lo que permite:

• Mejorar la comprensión del problema.
• Formular hipótesis.
• Optimizar la selección de métodos.

Fuentes de Información Más Utilizadas

Las fuentes más utilizadas incluyen:

• Fuentes bibliográficas.
• Estadísticas oficiales.
• Bases de datos y las distintas páginas web.
• Estudios de casos o estadísticas de cualquier ámbito.

Tipologías y Procesos de Búsqueda de Información

Tipologías de Fuentes en Fases Iniciales del Proceso Metodológico

Las fuentes de información en las fases iniciales del proceso metodológico se clasifican en:

• Datos elaborados por organismos públicos y privados (no publicados).
• Datos procedentes de organismos públicos y privados (publicados).
• Investigaciones publicadas e investigaciones no publicadas.

Procesos de Búsqueda de Fuentes de Información

Los procesos de búsqueda de fuentes de información son:

1. Prospección de fuentes disponibles existentes.
2. Suscripción o alta de servicios (DSI - Difusión Selectiva de Información, RSS).
3. Uso de motores de búsqueda.

Evaluación y Procesamiento de la Información Recopilada

Fases de Evaluación y Procesamiento de Datos

El proceso de evaluación y procesamiento consta de varias etapas:

1. Recopilación y Evaluación del Diseño: Permite conocer la fuente originaria de los datos, evaluar la finalidad, las medidas utilizadas, identificar el intervalo temporal, determinar la pertinencia de los datos y concretar la adecuación de los análisis y conclusiones.

2. Interpretación de los Resultados.

3. Integración y Tipos de Procesamiento: Evaluar aquellos aspectos susceptibles de ser integrados. Esto incluye:

   • Procesamiento de la información.
   • Procesamiento de contenido cuantitativo.
   • Procesamiento de contenido cualitativo.

Presentación de Resultados y Arquitectura de Datos

Presentación de Resultados e Incorporación de Información

La gestión de la información se apoya en herramientas clave:

• Bases de Datos Relacionales: Facilitan la agrupación y el desarrollo de registros de información.

• Data Warehouse: Almacenamiento centralizado de datos.

• OLAP (Online Analytical Processing): Aplicación avanzada para el procesamiento analítico.

• Data Mining: Procesamiento de datos almacenados en el Data Warehouse para descubrir patrones.

Sistemas de Gestión de Relaciones con Clientes (CRM)

Factores Clave de Éxito en la Implantación de Soluciones CRM

Para una implementación exitosa de CRM, es crucial considerar:

1. Compatibilizar la tecnología con la estrategia de la organización.
2. Plantear el desarrollo de soluciones CRM con una perspectiva a largo plazo, buscando obtener resultados a corto plazo.
3. Contar con la colaboración y participación de los usuarios internos y externos.
4. Garantizar la integración de los datos internos que optimicen la calidad.
5. Adaptar el rendimiento tecnológico a los objetivos específicos.

Conceptos Avanzados de Data Management

Aspectos Fundamentales del Sistema Data Warehouse

Un Data Warehouse se caracteriza por:

• Orientación por temas, materias o dimensiones.
• Integración.
• Ser no volátil.
• Ser variable en el tiempo (histórico).
• Identificación de categorías de clientes.

Desarrollo y Aplicaciones de OLAP

Las aplicaciones de OLAP incluyen:

• Consultas y elaboración de informes.
• Sistemas de apoyo a la decisión (DSS).
• Visualización de datos.

Principales Patrones de Comportamiento Identificados

Los patrones de comportamiento que se buscan identificar son:

• Segmentación del mercado y de clientes.
• Asociación de productos.
• Secuencia en la contratación de servicios.
• Predicción de comportamientos.
• Reconocimiento de patrones.

Estrategias de Gestión de Datos Distribuidos

Migración

Implica la puesta en marcha de un sistema único de almacenamiento.

Sincronización

Desarrollo de los mecanismos necesarios para que una modificación en los datos de cualquiera de los sistemas se refleje en los demás.

Federación

Capacidad de acceso a los datos distribuidos.