Integre su aplicación CRM con BI para un máximo beneficio

Una aplicación de gestión de relación con clientes, o CRM, puede ofrecer información procesable cuando se conecta con el panel de BI.

En la mayoría de las organizaciones, asociar la aplicación CRM con el sistema de inteligencia de negocios (BI) puede proporcionar todos los hechizos mágicos necesarios para encantar a los clientes y asegurar su continua lealtad. Por supuesto, esto se puede lograr suponiendo que tiene experiencia adecuada en el sector industrial y una razonablemente buena comprensión de los mercados con los que trabaja. La aplicación de CRM es el alimentador de datos para el sistema de BI. Una aplicación de gestión de relación con clientes, o CRM, aunque sea un hito operacional, puede ofrecer información procesable cuando se conecta a BI.

Por ejemplo, considere un banco deseoso de establecer una base de clientes objetivo para su oferta de seguros de automóviles. Esta base de destino podría ser derivada de datos en la aplicación CRM, con una adecuada segmentación: Por ejemplo, los clientes alrededor de los 20 años veinte que ganan cierta cantidad de dinero al mes y que tienen la intención de comprar motocicletas de hasta cierto valor; clientes en sus veintitantos años o más que podrían interesarse en un seguro de automóvil; o, dueños de negocios que podrían necesitar un seguro para sus vehículos de transporte comercial. La venta de seguros de automóviles a estos clientes, con regímenes especiales adaptados a sus necesidades, sólo puede lograrse si la información del CRM es aprovechada por el sistema de BI para el perfil de los clientes.

El éxito necesita buenos datos

Una vez que la aplicación de CRM está alineada con BI, se convierte en parte de la estrategia de negocio. Cada informe incluye inteligencia integrada, considerando que los datos de entrada son limpios, y apropiadamente consolidados. Si los datos de la aplicación CRM no están optimizados para el nivel requerido por el sistema de BI, se podría plantear un problema, ya que el negocio llega a creer que el sistema de BI no es eficaz.

Evite este escenario mediante la realización de procedimientos vigorosos y sin concesiones para consolidar múltiples bases de datos en la aplicación CRM. A menos que este requisito se establezca como un precursor obligatorio para el éxito de BI, poblar los datos de las aplicaciones de CRM no son suficientes para este esfuerzo.

Inicie mejores prácticas de los datos de la organización, comenzando con el proceso de recolección de datos. Muchas organizaciones presentan un formulario de datos de varias páginas que los nuevos clientes deben llenar, e invariablemente se llenan de forma incorrecta o se completan parcialmente debido al tedio que implica. En lugar de ello, los datos podrían ser recogidos gradualmente durante un período de tiempo utilizando medios innovadores. Por ejemplo, el personal del centro de llamadas puede llamar para comprobar si el cliente está satisfecho con los servicios prestados, y al mismo tiempo obtener información adicional cada dos o tres meses.

Evalúe lo que usted necesita

El siguiente paso es definir dónde se encuentra, en la escala evolutiva de CRM-BI. No se deje llevar por la fantasía de las últimas tecnologías y las promesas de la analítica de BI. Concéntrese en lo que ayuda a su negocio. El análisis predictivo es una apuesta segura, ya que facilita la inteligencia de comportamiento y ayuda a la mercadotecnia sobre demanda (marketing on-demand), escalamiento de ventas (up-selling) y las ventas cruzadas (cross-selling). Por ejemplo, si se sabe a través de la aplicación de CRM que el cliente X recibe un sueldo $2000 dólares en la primera semana del mes, su análisis predictivo debe realizar cálculos basados en la información histórica de las fechas en las que el Sr. X gasta más. Utilice estas predicciones para la venta cruzada.

Tenga en cuenta que los cuadros de mando en tiempo real y el análisis de CRM son diferentes. El análisis automatizado involucra tecnología procesable pre programada. Si un cliente ha invertido una cierta cantidad de dinero en un fondo mutuo, los análisis preestablecidos indicarán automáticamente otros productos similares en los que el cliente puede invertir. La inteligencia en tiempo real hace que la información sea más comercial, hace a BI más ágil, y le ayuda a responder más rápido a las tendencias de mercado. Estas tendencias de mercado serán deducidas de manera perceptible desde la aplicación CRM.

Planificar y crecer

La colaboración de su aplicación CRM debe ser planificada con el sistema de BI. El error más común que la gente hace al integrar los dos es asumir que la aplicación de CRM es impulsada por el negocio, y que BI está dentro del ámbito de TI solamente. Ponga a los dos equipos en la misma página. Es clave que TI entienda lo que el negocio espera de la implementación de BI, con el fin de dar seguimiento adecuado al despliegue. Independientemente de la presión de los costos, no se apresure con la implementación de BI. Mantenga las perspectivas a largo plazo en mente, y planifique para una ampliación con el tiempo.

Organizaciones de distintos segmentos de la industria tendrán diferentes necesidades, y los vendedores deben centrarse en estos requisitos. Si un vendedor le dice que pueden hacerlo todo, deje que se lo demuestren. Haga todas sus preguntas, y no se conforme con las respuestas insatisfactorias. Una vez que el despliegue esté en proceso, usted no querrá que surjan sorpresas.

La aplicación CRM permitirá a su BI conseguirle una vista de 360 grados del cliente. Utilice esta vista para dirigir su negocio con prudencia. No se exceda y "sobre-sature a los clientes", solo porque tiene los medios. Recuerde, la moderación es la mejor parte de la sabiduría.

Sobre el autor: Raj Mruthyunjayappa es el director para APAC y EMEA en Talisma Corporación Pvt. Ltd. Él maneja las operaciones de Asia-Pacífico y Europa. Mruthyunjayappa tiene una experiencia de muchos años en TI, habiendo trabajado con empresas como Aditi Technologies, nGenera Corporation y Visual Commerce. Tiene una licenciatura en electrónica, y una maestría en aplicaciones informáticas por la Universidad de Mysore.

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