gerencia del conocimiento aplicado al mercadeo
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Gerencia del Conocimiento Aplicado al Mercadeo: CRM, Data MiningUCV, Noviembre 2010Sistema de InformaciónTRANSCRIPT
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Universidad Central de VenezuelaEspecialización Mercadeo para EmpresasFundamentos de Mercadeo
Elaborado por:Andrade Isnays C.I. 16.556.338Capote, Mayerlin C.I. 17.147.538Coello, Jorge C.I. 14.407.037 Di Crescenzo, Claudio C.I. 17.125.395Ríos, Juan C.I. 11.550.123
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Contenido GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
CRM Definición Tipos de CRM Propuesta de Valor Plataforma tecnológica Demo
DATA MINING Definición Fases del Data Mining Logros del DM en la Gestión Comercial Demo
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Gestión del Conocimiento
Relaciones entre los componentes de la cadena informacional
Pirámide Informacional
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Estrategia Empresarial
Personas y Procedimientos
Tecnología de Información
CRM no es solo Software
CRM no es solo “Enfoque al
Cliente”
CRM (Customer Relationship Management)
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Tipos de CRM
CRM
• Operacional
•Analítico
•Colaborativo
Fidelizar
Retener
Adquirir
Cross-sell
Aprender a
segmentar
Servir
CRM Analítico
CRM Operativo
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•Valor que aporta a la Organización-Información-Marketing-Ventas-Servicios al Cliente-Coherencia e Integración
•Valor que aporta al Cliente-Anticipación a sus necesidades-Trato personalizado-Garantía y seguridad en la prestación-Conocimiento de sus expectativas y de su negocio
Propuesta de Valor
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Sistema de Múltiples canales
Plataforma Tecnológica
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• Integración
CRM ERP (Front Office) (Back Office)
Herramientas Ofimáticas
Plataforma Tecnológica
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Ejes del CRM
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• Desarrollo de una Estrategia CRM
No tomemos atajos
• Plan de Puesta a Punto Permanente
Pasos para su Implementación
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Definición
Es el proceso de examinar exhaustiva yminuciosamente inmensas cantidades dedatos a fin de identificar, extraer y descubrirnuevos conocimientos, de forma automática yen un período de tiempo relativamente corto.
Es el proceso de encontrar informaciónrelevante, clave y difícil de obtener (comocorrelaciones, tendencias, patrones, regularidades o modelos), a menudo oculta ysepultada en grandes volúmenes de datos.
Data Mining
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El DM nació como respuesta a nuevas necesidades:
• Enormes cantidades de información.• Insuficiencia del Data Warehouse y Reporting• Dificultad para encontrar información útil
Génesis del Data Mining
“Igual que no tener información, es tener una gran cantidad de ella y no saber que como utilizarla”.
Juan, Ríos
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Fases del Data Mining
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• Vincular objetivos del DM a las necesidadesde la compañía.
• Diseñar un plan de investigación bienformulado.
• Disponer de personal capacitado en técnicasde DM y moralmente implicado en elproyecto.
• Sincera evaluación de los resultados en elDM.
Claves para el éxito del Data Mining
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Ejemplos Data MiningEn la Universidad:
Conociendo si los recién titulados de una universidad llevan acabo actividades profesionales relacionadas con sus estudios:
Ingeniería de Sistema Computacionales – Inst. Tecnológico de Chihuahua II
Objetivo: Conocer si los planes de estudios de la Universidad y elaprovechamiento del alumno se hacía una buena inserción laboral o siexistían otras variables que participaban en el proceso.
Datos: Sexo, Edad, Escuela de procedencia, Desempeño académico, Zonaeconómica donde tenía su vivienda y actividad profesional.
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Logros del Data Mining en la Gestión Comercial
•Enfoque al cliente: El centro de la economía actual ya no es el producto sino el cliente.
•Inteligencia de clientes: Se necesita tener conocimiento sobre el cliente para poder desarrollar productos-servicios enfocados a sus expectativas.
•Fidelización de clientes: es mucho mejor y más rentable.
•El eje de la comunicación: es el marketing directo enfocado a clientes individuales en lugar de en medios “masivos” (TV, prensa, radio, etc).
•Personalización: Cada cliente quiere comunicaciones y ofertas personalizadas.
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