FIDELIZACIÓN

ADMINISTRACIÓN DE DATOS Y ESTRATEGIAS DE FIDELIZACIÓN

MARKETINGDEFINICIÓN (EVOLUCIÓN)

evolución de la definición de mercadotecnia

2004

2017

1985

1985

1985

2006

Stanton

American Marketing Association

American Marketing Association

Kotler

Kotler

American Marketing Association

evolución de la mercadotecnia

2000's

80'S y 90's

Orientado al cliente

Se favorece a la producción

MARKETING

evolución del proceso de comercialización

El proceso de comercialización ha evolucionado con el paso del tiempo, por desgracia, aún hay empresas que están en etapas anteriores.

1980

1990

2000

2010

2020

Orientación hacia el cliente

Orientación hacia el producto o producción

Orientación hacia las ventas

MARKETING

Al tener mercados más competitivos, los clientes comprarán solo aquellos productos que satisfagan mejor sus necesidades, deseos y expectativas. Por lo tanto las empresas venden satisfactores. Porque lo que se adquiere no es el producto o servicio en sí, sino lo que éste hace por el comprador. Los beneficios y valores agregados.

Mezcla de Marketing Marketing Mix

De acuerdo con Kotler (2012), la mezcla de marketing es el conjunto de herramientas tácticas que la empresa combina para obtener la respuesta que desea en el mercado meta.

otros conceptos de marketing

Robert Lauterborn incorpora las cuatro "C".

• Consumidor
• Costo
• Conveniencia
• Comunicación (Garnica y Maubert, 2009)

otros conceptos de marketingRobert lauterborn

• Consumidor. El marketing se centra en las necesidades del cliente, no en el producto.
• Costo. Comprender el costo que representa para el consumidor satisfacer ese deseo o esa necesidad. El consumidor ahora decide dónde comprar sin importar el precio.

• Conveniencia. El consumidor adquiere los productos en el lugar más accesible.
• Comunicación. La comunicación que establezca la empresa con sus clientes y proveedores.

Mezcla de Marketing Marketing Mix

ACT #02 Realiza de forma creativa una infografía sobre el marketing mix que contenga:

• Nombre de la variable
• Características importantes de la misma
• Nombre del alumno

marketing relacional

Marketing

La AMA definía al marketing como una función organizativa y un conjunto de procesos para crear, comunicar y entregar valor a los clientes y para la gestión de relaciones con los clientes en formas que beneficien a la organización y sus grupos de interés.

marketing relacional

Se entiende por marketing relacional como las diferentes acciones e iniciativas (estrategias) desarrolladas por una empresa hacia sus diferentes públicos o a un segmento de ellos, dirigidas a conseguir su satisfacción en el tiempo, mediante la oferta de servicios y productos ajustados a sus necesidades y expectativas, con el objeto de garantizar un clima de confianza, aceptación y aportación de ventajas competitivas que impida su fuga hacia otros competidores (Reinares y Ponzoa, 2004).

MARKETING RELACIONALSe entiende por marketing relacional como las diferentes acciones e iniciativas (estrategias) desarrolladas por una empresa hacia sus diferentes públicos o a un segmento de ellos, dirigidas a conseguir su satisfacción en el tiempo, mediante la oferta de servicios y productos ajustados a sus necesidades y expectativas, con el objeto de garantizar un clima de confianza, aceptación y aportación de ventajas competitivas que impida su fuga hacia otros competidores (Reinares y Ponzoa, 2004).

Marketing relacionalpúblicos

• Canal de distribución
• Mercado interno: los empleados
• Los proveedores
• Los partners o colaboradores
• Mercados de influencia
• Consumidores finales y clientes

Marketing relacionalpúblicos

• Canal de distribución
• Para el fabricante, cualquier elemento de su canal de distribución, por pequeño que sea, puede ser vital en el proceso relacional.
• Para la empresa, es importante cuantificar la importancia de cada miembro del canal en la estrategia relacional (Reinares y Ponzoa, 2004).

Marketing relacionalpúblicos

• Los empleados
• Los empleados deben ser considerados centros de creación de valor añadido, por lo que es importante identificar y formar adecuadamente a los distintos públicos internos para hacerlos partícipes de las estrategias relacionales (Reinares y Ponzoa, 2004).

Marketing relacionalpúblicos

• Los proveedores
• Implementar una contabilidad analítica para evitar desequilibrios económicos.
• Evaluar el valor a futuro del proveedor
• Desarrollar objetivos relacionales específicos y diferenciales.
• Establecer procesos claros que ayuden a la creación de valor actual y futura.
• Definir un procesos de solución a conflictos (Reinares y Ponzoa, 2004).

Marketing relacionalpúblicos

• Partners o colaboradores
• Aquellas relaciones que se establecen con otras empresas, incluso competidores, para un fin común (Reinares y Ponzoa, 2004).

Marketing relacionalpúblicos

• Los mercados de influencia
• Aquellos individuos u organizaciones que pueden tener un impacto positivo o negativo sobre las actividades de la compañía, a pesar de no estar directamente relacionados con ella. Estas relaciones se dan principalmente a través de las relaciones públicas.

• Influencers
• Vecinos
• Periodistas (Reinares y Ponzoa, 2004).

Marketing relacionalpúblicos

• Los consumidores finales y clientes

(Obtenido de Reinares y Ponzoa, 2004)

Marketing relacionalla estrategia relacional

Marketing relacionalFases de la Planeación Estratégica Relacional

Objetivos relacionales de la empresa

Análisis de la situación

Diseño y redacción de la estrategia

Alcance de la estrategia relacional

Determinación de la actividad de la empresa

Marketing relacionalla estrategia relacional

Diseño y redacción de la estrategia

Elaboración propia

Marketing relacionalla estrategia relacional

Diseño y redacción de la estrategia

Elaboración propia

Marketing relacionalla estrategia relacional

Diseño y redacción de la estrategia

Elaboración propia

Marketing relacionalla estrategia relacional

Diseño y redacción de la estrategia

Elaboración propia

Marketing relacionalla estrategia relacional

Diseño y redacción de la estrategia

Elaboración propia

Marketing relacionalla estrategia relacional

Diseño y redacción de la estrategia

Elaboración propia

Marketing relacionalquejas

Marketing relacionalquejas

Marketing relacionalquejas

Una queja es una expresión de insatisfacción hecha a una organización, relacionada con sus productos, servicio o el mismo proceso de manejo de quejas (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalquejas

Para Simonato (2009), la queja es la expresión de un sentimiento de disconformidad, o, lo que es lo mismo, expresar con palabras y de viva voz un menoscabo en el derecho de uno y manifestar así un disgusto contra algo o alguien.

Marketing relacionalquejas

Los clientes que se quejan o reclaman formalmente a la organización siguen confiando en la empresa. Los clientes que se quejan siguen siendo clientes, ya que se sienten, en la mayoría de los casos, involucrados con la organización (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalquejas

Solo el 10% de clientes descontentos de una empresa se queja, los demás se van, ¿por qué no se quejan? 1. Porque piensa que no va a servir de nada. 2. Porque siente que es una situación desagradable y prefiere evitarla. 3. Porque encuentra dificultad para hacerlo. 4. Porque siente que la empresa no se preocupa por él. 5. No se quejan pero se van con la competencia, es más fácil (Schnarch, 2017 y Simonato, 2009).

Marketing relacionalquejas

Los factores que influyen en la decisión de quejarse son:

• Nivel de insatisfacción (que va desde un leve desagrado hasta un furioso enojo y deserción).
• A quién se le atribuye la culpa.
• La relación costo-beneficio de la acción.
• Las características personales, así como demográficas y psicosociológicas.

Una queja significa que un cliente te dice que todavía no está satisfecho (Simonato, 2009).

Marketing relacionalproceso de quejas

(Obtenido de Simonato, 2009).

Marketing relacionalTIPOS de quejas

(Obtenido de Simonato, 2009).

Marketing relacionalmanejo de quejas

Un buen sistema de gestión de manejo de quejas es una oportunidad para mejorar y conocer la opinión del cliente sobre nuestro servicio, . Sirve de guía para mejorar, corregir defectos o errores y reducir al máximo los motivos que los producen. También son una oportunidad para afianzar la relación con el cliente (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalmanejo de quejas

Las organizaciones deben aprender a gestionar las quejas pero también deben estimularlas, motivarlas y facilitarlas. La idea es que si los clientes no están satisfechos, primero lo comenten con la empresa que les causó la molestia, para darle la oportunidad de cambiar y mejorar (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalmanejo de quejas

(Obtenido de Schnarch, 2017).

Marketing relacionalmanejo de quejas

(Obtenido de Simonato, 2009).

Marketing relacionalmanejo de quejas ¿PORQUÉ SE PIERDEN LOS CLIENTES?

(Obtenido de Schnarch, 2017).

Marketing relacionalmanejo de quejas

Marketing relacional - manejo de quejasactividad # 03

Piensa en dos ocasiones en las que hayas presentado una queja. En un documento comenta

• cuál fue la queja,
• el proceso y
• el resultado.

También comenta si el proceso que siguió la persona o establecimiento fue parecido a alguno de los procesos de Schnarch o Simonato. Sube tu actividad a BB.

Marketing relacionalmomentos de verdad

Son todos aquellos momentos en los que el cliente se pone en contacto con nuestro negocio, ya sea de forma personal o virtual, y sobre ese contacto, se forma una opinión acerca de la calidad del servicio y de la calidad del producto.

Marketing relacionalmomentos de verdad

Todos los empleados que tengan contacto directo los clientes deben tener las habilidades necesarias para lograr un resultado positivo, de lo contrario capacitarlos. Las habilidades que deben manejar son: la cortesía, rapidez, confiabilidad, simpatía, atención personal y personal bien informado.

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

De acuerdo Rivera (2016), atención al cliente es diseñar y gestionar un conjunto de procesos organizativos, con el fin de evitar y/o resolver los problemas de los clientes.

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

Perspectiva proactiva Se basa en la idea de que hay que ofrecer una buena atención al cliente antes, durante y después del proceso de adquisición del producto o servicio (Rivera, 2016).

Perspectiva reactiva La empresa ofrece el servicio de atención al cliente solo cuando éste informó sobre algún problema durante el proceso de compra y buscó la ayuda de la compañía para solucionarlo (Rivera, 2016).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

(Obtenido de Rivera, 2016)

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

(Obtenido de Schnarch, 2017)

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

El servicio es un todo, que se encadena y actúa alrededor del cliente con sus tres elementos básicos:

• estrategia del servicio
• sistemas
• el personal

los cuales interactúan para mantener un servicio con un alto nivel de calidad. El cliente es el centro del modelo (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

La estrategia de servicio está determinada por el establecimiento de estándares de servicio y la descripción de funciones del personal de servicio. La estrategia del servicio es la visión o filosofía que se utiliza para guiar todos los aspectos de la prestación del servicio (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

El personal son las personas que dan el servicio. Incluye a todos los empleados que pueden o no tener contacto con el cliente, y el personal gerencial, que supervisa la entera operación de servicio. Es el elemento más importante en el suministro del servicio por ser portadores vivos de la imagen de la organización (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

Los sistemas son todas las facilidades físicas, políticas, procedimientos, métodos, estándares de servicio, sistemas de cómputo y el sistema de comunicaciones que tienen que ajustarse para respaldar el servicio que ofrece el personal, debe estar adaptado a servir al cliente y no a la organización (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

El servicio debe estar en función del cliente para satisfacer sus necesidades reales y expectativas. Todos tenemos clientes (internos y externos) y nuestro objetivo es satisfacer sus deseos y necesidades, para su bien, el nuestro y el de la organización (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care

Un cliente es un ser humano. Viene en todos los tamaños y colores.

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care MARKETING INTERNO

No podemos dar un buen servicio si no tenemos empleados satisfechos, capacitados, motivados y comprometidos. Utilizamos el marketing interno para comprometer y animar a los colaboradores a desempeñar bien su función de atención al cliente (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care MARKETING INTERNO

El marketing interno trabaja para mejorar el aprovechamiento del valor del talento humano de una organización y para fortalecer la relación con sus clientes (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care MARKETING INTERNO

El marketing interno se ocupa de conseguir una alineación de los colaboradores con los objetivos de la organización. El trabajador debe sentirse útil con la aportación de su talento a la empresa; y tiene que considerarse satisfecho con las condiciones en las que realiza su trabajo (Schnarch, 2017).

Marketing relacionalatención al cliente / servicio al cliente / customer care MARKETING INTERNO

La empresa quiere que se realice una función necesaria para ella con calidad, en tiempo y forma, y el trabajador quiere recibir por ello una remuneración justa, además de reconocimiento, recompensas y un clima organizacional adecuado. Uno de los elementos claves es la comunicación interna bilateral (Schnarch, 2017).

Marketing relacional - atención al clienteactividad # 03

En un documento menciona dos ejemplos de experiencias positivas que hayas tenido con respecto al tema de servicio al cliente y porqué consideras que fueron positivas.

• Establecimiento
• Situación
• Comentario

Sube tu actividad a BB.

El nuevo consumidor

El nuevo consumidor

Los cambios que se han dado a raíz del nacimiento del internet y el avance en la tecnología han sido claves en el comportamiento del nuevo consumidor (Simonato, 2009).

El nuevo consumidorlas nuevas tendencias

El impacto del cliente conectado, informado y activo se ha manifestado de las siguientes maneras (Simonato, 2009).

Obtenido de Simonato, 2009)

El nuevo consumidor - las nuevas tendencias

Acceso a la información. Al tener acceso a cantidades de datos e información, los clientes pueden tomar decisiones más eficaces y eficientes. La globalidad de pensamiento. Los nuevos consumidores acceden a la información de productos, empresas, experiencias, tecnologías y reacciones de clientes de otros países. El conocimiento más amplio de productos, de precios y de performance de ellos a lo largo de varios países limita la libertad de las empresas para variar el paquete final que ofrece en cuanto a calidad y experiencias. El networking. La exposición a las telecomunicaciones y al Internet permite la creación de comunidades de clientes en donde intercambian pensamientos, opiniones, sentimientos y sensaciones sin barreras regionales o sociales están cambiando radicalmente los mercados emergentes y los tradicionales. La experimentación. Con Internet, la conectividad entre consumidores facilita la experiencia compartida, ya que uno aprende de los demás. Al tener un mundo tan heterogéneo en Internet, se enriquece la experimentación. Participación activa (Simonato, 2009).

El nuevo consumidorniveles de relación con el cliente

Existen cuatro niveles de relaciones que se pueden establecer con los clientes. (Simonato, 2009).

Obtenido de Simonato, 2009)

lealtad

Obtenido de RAE, 2022)

lealtad

Obtenido de RAE, 2022)

lealtad

Comprar siempre o casi siempre la misma marca o permanecer con un mismo proveedor de servicios durante un largo periodo de tiempo es tan sólo uno de los indicadores de la lealtad hacia una marca.

lealtaddefinición

La lealtad del consumidor se refiere a la fuerza de la relación entre un consumidor y una empresa (Bijmolt, et.al., 2019).

lealtad

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

lealtad

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

lealtadTIPOS DE LEALTAD

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

lealtadtipos

Lealtad verdadera. Aquellas marcas que se compran porque satisfacen dos tipos de necesidades: funcionales y emocionales. El consumidor percibe similitudes entre la personalidad de la marca y la suya. Falsa lealtad. Se da cuando el consumidor compra un producto habitualmente sin percibir un vínculo emocional con la marca. Puede ser por inercia, flojera de cambiar o algún tipo de barrera que limitan la libre elección del consumidor. Lealtad latente. Se produce cuando el consumidor percibe un vínculo emocional con una marca que compra con poca frecuencia o no lo hace nunca por falta de poder adquisitivo, las normas sociales o la inaccesibilidad espacial. No lealtad. Cuando hay ausencia de las dimensiones comportamental y emocional de la lealtad (García y Gutiérrez, 2013).

actividad # 05 - tipos de lealtad

Basándote en los diferentes tipos de lealtad y en las marcas que compras, indica el nombre de la o las marcas por las que tienes una lealtad verdadera, una falsa lealtad, una lealtad latente y una no lealtad; explica con tus palabras porqué.

FIDELIZAr

FIDELIDAD

FIDELIZAR

FIDELIZARDEFINICIÓN

Fidelizar es una acción dirigida a conseguir que los clientes mantengan relaciones comerciales estrechas y prolongadas con una empresa a largo plazo (Simonato, 2009).

FIDELIZARDEFINICIÓN

También se puede decir que la fidelización de los clientes es la acción dirigida al mantenimiento de relaciones comerciales estables y continuadas del cliente con la empresa, en las que aparecería el componente de lealtad si el cliente manifestara algún compromiso para con la empresa (Simonato, 2009).

FIDELIZARDEFINICIÓN

Es el resultado de las acciones de marketing de la empresa, que se manifiesta en: • El elevado nivel de recordación espontánea y asistida que posee el cliente sobre nuestro producto por sobre el de la competencia. • Alta implicación emocional con el producto, para que nos prefiera y lo impulse... • A mantener un frecuente patrón de recompra, a pesar de los esfuerzos de la competencia (Rivera, 2016)

FIDELIZAR

¿Lealtad o Fidelidad? Diferentes autores establecen a la lealtad y a la fidelidad como sinónimos, algunos difieren. Rivera (2016) por ejemplo, menciona que la lealtad tiene que ver con la razón y la fidelidad con el corazón.

FIDELIZARimportancia

Ventajas para la empresa

• Facilita e incrementa las ventas. Facilidad para vender nuevos productos.
• Reduce los costos. Es más caro captar nuevos clientes que vender a los actuales.
• Retención de empleados. Al tener un negocio estable.
• Menor sensibilidad al precio.
• Los consumidores fieles actúan como portavoces (Schnarch, 2017).

FIDELIZARmatriz de fidelidad - alejandro schnarch

Schnarch (2011), nos dice que un cliente satisfecho no es un cliente leal. La fidelización de un cliente es una condición habitual de la lealtad, pero no a la inversa. La satisfacción de un cliente no supone siempre lograr su lealtad.

FIDELIZARmatriz de fidelidad - alejandro schnarch

Terroristas. Aquellos que hablan mal de la empresa porque no están satisfechos y tampoco hemos logrado establecer vínculos con ellos. Mercenarios. Están satisfechos pero no hay relación establecida con ellos, por lo tanto a cualquier mejor oferta de la competencia se van. Rehenes. Clientes con los cuales se han establecido relaciones, pero no están satisfechos. Apóstoles. Hablarán bien y nos recomendarán, ya que están satisfechos y tenemos vínculos estrechos que incluso crean barreras contra el cambio (Schnarch, 2011)

FIDELIZARmatriz de fidelidad

Un cliente extremadamente insatisfecho es potencialmente un enemigo, un cliente ligeramente o medianamente insatisfecho es un cliente dispuesto a cambiar, un cliente satisfecho puede perderse o retenerse, solo un cliente extremadamente satisfecho es un promotor positivo. De acuerdo a esto, el esfuerzo y la inversión deberían concentrarse según lo siguiente: (Schnarch, 2011)

FIDELIZARclasificación de clientes

El objetivo de la organización no es solo vender, sino ganar y mantener clientes que se sientan especiales: una relación con el cliente no existe hasta que el cliente reconoce que existe. Debe sentir que nos importa, que nos hemos tomado la molestia de ver qué compra y no compra, qué le interesa y cómo servirle mejor. Necesitamos que se sienta querido y de esa forma obtendremos realmente su confianza y fidelidad (Schnarch, 2011)

FIDELIZARclasificación de clientes

Hay empresas que clasifican a sus clientes de acuerdo con la rentabilidad de éstos: Platino: los más rentables y comprometidos Oro: rentabilidad no tan alta y menos leales. buscan varios proveedores Hierro: proporcionan volúmenes, pero poca rentabilidad y lealtad Plomo: cuestan dinero, demandan mucha atención, a veces generan problemas (Schnarch, 2011).

FIDELIZARescala de la fidelidad

La escala de la fidelidad presenta las etapas por las que pasa un cliente, desde que solo es una posibilidad, hasta que se transforma en un comprador fiel (Schnarch, 2011).

FIDELIZARescala de la fidelidad

Cliente posible. Es un consumidor que seguramente no nos conoce pero que se encuentra dentro de nuestra zona o nuestro mercado. Cliente potencial. Una persona que tiene las características adecuadas, para comprar nuestro producto o servicio. Comprador. Ha realizado una operación puntual de compra Cliente eventual. Nos compra ocasionalmente y compra también en otras empresas de la competencia. No somos su principal proveedor. Cliente habitual. Nos compra de forma repetida pero compra también en otras empresas. Cliente exclusivo. Sólo nos compra a nosotros ese tipo de productos. No compra a los competidores del sector. Propagandista. Convencido de las ventajas de nuestra oferta, transmite a otros consumidores mensajes positivos sobre nuestra empresa. Nos hace propaganda y recomienda nuestra empresa a otros clientes. Es importante cuidarlos, darles información, argumentos y facilitar el que atraigan nuevos compradores (Schnarch, 2011).

Actividad # 05 - Matriz de fidelización

Tomando como base la matriz de fidelidad de Schnarch, menciona las marcas en las que eres un cliente terrorista, mercenario, etc. y porqué. Terroristas. Aquellos que hablan mal de la empresa porque no están satisfechos y tampoco hemos logrado establecer vínculos con ellos. Mercenarios. Están satisfechos pero no hay relación establecida con ellos, por lo tanto a cualquier mejor oferta de la competencia se van. Rehenes. Clientes con los cuales se han establecido relaciones, pero no están satisfechos. Apóstoles. Hablarán bien y nos recomendarán, ya que están satisfechos y tenemos vínculos estrechos que incluso crean barreras contra el cambio.

clientes

clientestipos

Obtenido de (Simonato, 2009)

clientestipos

Leales experienciales

• Son los que mayor grado de lealtad poseen con la empresa.
• Están influenciados por emociones y sentimientos muy profundos, producto de experiencias agradables y positivas.
• No piensan en otra marca (Simonato, 2009).

clientestipos

Leales de imagen

• Consumen marcas de imagen.
• Pocas veces piensan en otras marcas, ya que existe un componente simbólico, en donde no vale la pena probar la oferta competitiva.
• Las imágenes asociadas al segmento suman valor a la marca, sirviendo como un tipo de insignia que informa a los otros de la propia pertenencia o logros.
• No necesariamente existe un compromiso o vínculo fuertemente emocional (Simonato, 2009).

clientestipos

Leales racionales

• Sus lazos se basan en las características esenciales del producto o servicio.
• La lealtad en este segmento se sustenta en que las empresas ayudan a conectar a los clientes con lograr metas básicas vinculadas con necesidades físicas, como la de comida, abrigo, salud o seguridad (Simonato, 2009).

clientestipos

Indiferentes inerciales

• Analizan poco el precio que pagan por sus compras.
• Su indiferencia se basa en los costos de transferencia hacia otras marcas o existe un escaso interés por los productos de la competencia.
• Hay una creencia sólida de que cambiar a otras marcas no genera ningún beneficio, sino más bien un costo (Simonato, 2009).

clientestipos

Indiferentes costumbristas

• Este segmento le da más importancia a la funcionalidad, y le brinda menos valor al placer, pues son más rutinarios.
• El arraigo de la marca por lazos históricos y costumbristas juega un rol clave en la pérdida de la lealtad.
• Este segmento posee un comportamiento tan rutinario que sus integrantes presentan pocas razones reales que justifican sus acciones de consumo (Simonato, 2009).

clientestipos

Indiferentes culturales

• Son formales y prestan atención a todo tipo de regla y posturas que limiten la libertad.
• Es un segmento en donde los valores culturales son ideas generalizadas sobre lo que es deseable, por lo que, estos valores afectan su comportamiento, mediante las normas que especifican una gama aceptable de respuestas a situaciones específicas.
• Ante un cambio en los valores que representa la marca o producto que consumen, se convertirán rápidamente en desertores reflexivos o de estilo de vida (Simonato, 2009).

clientestipos

Desertores por estilo de vida

• Anteponen sus deseos en sus decisiones de compra o elección.
• Algunos en este segmento busca el reconocimiento social. Otros rechazan la compra rutinaria y le dan mucha importancia a la satisfacción personal.

• Este tipo de cliente desertor es aquel que analiza la compra de manera sistemática, ya que un cambio de sus necesidades no satisfechas por los productos/servicios de la empresa hace que migren a otra marca de la competencia.
• Son altos consumidores de marcas de imagen (Simonato, 2009).

clientestipos

• Desertores reflexivos
• Sistemáticamente autoanalizan lo que han comprado (aún las marcas de su preferencia).
• Focalizan su atención en la funcionalidad, durabilidad, rendimiento y performance, cuando estos atributos caen por debajo de las expectativas, comienza el proceso de deserción.
• Este tipo de cliente previamente fue un cliente leal racional.
• Este tipo de desertor es muy peligroso, porque la mayoría posee argumentos sólidos para fundamentar las razones de su deserción, por lo que el proceso de referenciación negativa hacia la marca puede costar mucho (Simonato, 2009).

clientestipos

Desertores insatisfechos

• Son quienes han tenido problemas en su relación con la empresa en un periodo que va desde los seis meses a los dos años.
• Este segmento posee una insatisfacción activa que aparece de manera inmediata cuando el resultado entre las expectativas y la realidad da un saldo sumamente negativo.
• Que la empresa no satisfaga sus necesidades, no complete sus deseos o tenga una actitud de fuerte indiferencia respecto a este segmento son las principales razones de su alta rotación (Simonato, 2009).

clientesel cliente como activo

Philip Kotler dice acerca de los clientes: Si no prestan atención a sus clientes, alguna otra empresa lo hará. Las empresas deben considerar a sus clientes como un activo que debe ser gestionado como cualquier otro activo de la empresa. Los productos van y vienen. El reto de las empresas se centra en que sus clientes duren más que sus productos. Tienen que considerar más los conceptos ciclo de vida del mercado y ciclo de vida del cliente en lugar del concepto ciclo de vida del producto (Simonato, 2009).

clientesel cliente como activo

Philip Kotler dice acerca de los clientes: Solo sabiendo cuánto vale un cliente a largo plazo para la empresa será posible aplicar estrategias rentables que lo retengan, recompensen o lo inviten amablemente a abandonar. No todos los clientes fieles tienen un alto valor para la empresa, ni todos los clientes de alto valor para la empresa son leales.Sin clientes, la organización no tiene ingresos, utilidades y, por lo tanto, no tiene valor de mercado (Simonato, 2009).

clientesel cliente como activo

Uno de los mayores problemas es la falta de métricas claras para valorar al cliente como un activo y su impacto sobre la firma o el valor de los accionistas. Simonato (2009) introduce el término Customer Life Value (CLV) o el valor de vida del cliente. Es el indicador de la capacidad de ese cliente de influenciar y captar nuevos clientes rentables para la firma, es decir, medir el poder de la voluntad de recomendación de un cliente hacia una empresa. Es el valor presente de todas las futuras utilidades generadas de un cliente.

clientesel cliente como activo

Para gestionar a los clientes como activos, se debe tener capacidad precisa de valorarlos como activos. La empresa debe poseer capacidad de cuantificar y predecir la duración de un cliente y el flujo de fondos en su ciclo de vida (Simonato, 2009).

clientesel cliente como activo

clientesel cliente como activo

0. Toda empresa tiene que invertir dinero por adelantado para captar nuevos clientes (publicidad, promoción, etc.). Costo de adquisición del cliente. 1. A partir de la adquisición, el cliente comienza a generar para la empresa una utilidad básica. A medida que más tiempo se conserve al cliente, durante más tiempo se ganará esa utilidad. 2. Además de la utilidad básica derivada de las ventas, también se obtienen las utilidades por mayor volumen de frecuencias de compras. 3. Costos de operación menores por cliente. Los clientes, a medida que transcurre el tiempo y más interactúan con la empresa, comienzan a resultar más eficientes para la gestión de esta. 4. Los clientes contentos y sorprendidos por la constante interacción con los productos y/o servicios de una empresa generan un proceso de referenciación del negocio a otros potenciales clientes. 5. La empresa disfrute de una utilidad por sobreprecio respecto a sus competidores con los clientes fieles (Simonato, 2009)

PROGRAMAS DE FIDELIZACIÓN

programas de fidelización

Los programas de fidelización nacen como parte de una estrategia defensiva, es decir, se basan en la creencia de que mantener un cliente es menos costoso que obtener otro nuevo y que los mejores clientes son los más rentables (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelización

Los programas de lealtad pueden considerarse más como parte de una estrategia de retención que pretende crear barreras de salida para evitar la pérdida de clientes (García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelización

La obtención de las recompensas se asocia a la frecuencia de compra, de ahí que estos programas también hayan recibido la denominación de programas de compra frecuente, programas de lealtad o programas de recompensas (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióndefinición

Aquel conjunto de acciones de marketing consistentes en: el ofrecimiento por parte de la empresa de ciertas gratificaciones de diversa naturaleza, a sus consumidores en función del volumen y perfil de las compras que éstos realizan en el establecimiento, con objeto de provocar un cambio en su comportamiento que, primero, favorezca la retención y, a largo plazo, conduzca al logro de su lealtad (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónobjetivos

El fin que persiguen los programas de fidelización es de una doble naturaleza:

1. a corto plazo pretenden influir sobre el volumen de ventas;
2. a largo plazo su objetivo se concreta en la consolidación de relaciones de fidelidad duraderas.

Los dos pilares esenciales de los programas son la creación de valor para los consumidores y el establecimiento de un marketing de relaciones con ellos (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónobjetivos

De acuerdo con Simonato (2019), existen cinco objetivos que los programas de fidelización deben cumplir.

programas de fidelizaciónobjetivos

Evitar que los clientes deserten. El programa debe generar barreras económicas y psicológicas de salida al cliente, de modo que sea más difícil abandonar la empresa para ir a manos de los competidores. Obtener una mayor participación en el gasto. En muchas industrias, el cliente elige más de un proveedor de productos/servicios y experiencias, por lo que el programa tendrá como meta incrementar la participación en la billetera del cliente. Impulsar a los clientes a realizar compras adicionales. Un programa de lealtad tiene como objetivo conseguir un incremento de la demanda de los clientes que de otro modo no habría ocurrido. Esta situación se da en los programas de tarjetas de crédito con los niveles Silver, Gold y Platinum, en donde cada nivel supone beneficios adicionales. Un programa de lealtad debe ofrecer un beneficio, que es la capacidad de entregar información valiosa y operativamente útil sobre los clientes. Esta información, junto con una adecuada y efectiva segmentación, ayuda a entender el comportamiento de compra de los clientes con el objetivo de centrar acciones comerciales en clientes específicos. Arrojar utilidades. Un programa de lealtad puede funcionar como un centro generador de utilidad. Las empresas con amplias bases de datos de clientes y capacidad ociosa pueden compartirlas a través del programa de lealtad para potenciar las utilidades (Simonato, 2009).

programas de fidelizaciónelementos

La implantación de los programas de fidelización por parte de las empresas exige tres elementos esenciales:

1. La recompensa
2. El público objetivo
3. El plan de comunicación (García y Gutiérrez, 2013).

.

programas de fidelizaciónelementos - la recompensa

Se trata del beneficio que obtiene el consumidor por su participación en el programa (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - la recompensa

La recompensa es un elemento básico en el diseño del programa y de ella depende en gran medida la eficacia del plan puesto en marcha. Algunos la señalan como el elemento clave en el éxito del programa (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - la recompensa

La no participación en un programa de lealtad no es la ausencia de conocimiento sobre el mismo, sino la percepción de que las recompensas ofrecidas no son adecuadas para el esfuerzo requerido (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - la recompensa

En ocasiones los incentivos ofrecidos por los programas de fidelidad pueden provocar lealtad hacia el programa más que hacia el producto o el establecimiento. Es importante que se consiga una relación adecuada entre el valor monetario de la gratificación y el esfuerzo requerido para lograrla (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - la recompensa tipos de recompensa

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelización elementos - la recompensatipos de recompensa

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelización Elementos - la recompensatipos de recompensa

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelizaciónelementos - público objetivo

La segmentación del mercado es un requisito clave para lograr que los programas de fidelización sean eficaces. La diversidad de los clientes requiere acciones de personalización e individualización de la oferta con arreglo a sus necesidades individuales (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - público objetivo

Existen relaciones con clientes que no son beneficiosas a largo plazo porque el costo de mantenerlas es mayor que los ingresos que generan. Las empresas necesitan evaluar regularmente su cartera de clientes y considerar la finalización de determinadas relaciones calificadas de insatisfactorias (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - público objetivo

programas de fidelizaciónelementos - público objetivo

Se sugiere que la mejor forma de segmentar a los participantes en un programa de fidelización es a través de su volumen y frecuencia de compra. No existe un programa eficaz para todo tipo de consumidores y, por ello, se deben adaptar las características del plan a las peculiaridades de los grupos de clientes objetivo (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - el plan de comunicación

Al definir un programa, se debe tener en cuenta que la falta de conocimiento del mismo y de su funcionamiento puede inhibir sus efectos sobre el consumidor. El plan de comunicación tiene un doble objetivo: la captación de clientes que se quieran unir al programa y el mantenimiento del interés de los clientes que ya forman parte del mismo (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónelementos - el plan de comunicación

El establecimiento y la página web de la empresa o del programa son los principales medios para dar a conocer los detalles del programa.

Una vez puesto en marcha, existen una gran variedad de posibilidades para realizar comunicaciones individualizadas gracias a la información que aportan las bases de datos (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónclasificación

(Obtenido de Simonato, 2009).

programas de fidelizaciónclasificación

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelizaciónclasificación

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelizaciónclasificación

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelizacióntipos

Tarjetas físicas Tarjetas de sellos Enfocados a cumpleaños o aniversarios Merchandising gratuito El programa de puntos El programa de pago El programa de caridad El programa de niveles (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

Tarjetas físicas Su objetivo es acumular puntos o descuentos cada vez que se utilizan. Son un modelo que ha evolucionado y algunos se han digitalizado para que se pueda llevar en el celular, a través de una app. La idea es que cada vez que se realice una compra se acumulen descuentos (monetarios normalmente) (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

Tarjetas de sellos Los clientes acumulan sellos y llegado a un número el establecimiento ofrece una recompensa. Normalmente se va sellando hasta que se consigue la recompensa. Esto hace que los clientes quieran conseguir el regalo y así acudan a su lugar favorito de forma continua. Es una idea que cada vez se va digitalizando más y lo encontramos en muchas webs y aplicaciones móviles (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

Enfocados a cumpleaños o aniversarios Funcionan muy bien porque los clientes sienten ese trato especial sobre ellos. Se suele enviar un regalo o un descuento exclusivo por email (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

programas de fidelizacióntipos

Merchandising gratuito Muchos programas para fidelizar clientes ofrecen a los suscriptores como recompensa por el tiempo que llevan ahí regalos corporativos. Sirve a la compañía además como imagen de marca, por lo que se cumplen dos objetivos creando este tipo de programa (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

El programa de puntos El sistema de puntos se basa en un principio simple: cuanto más consuma o compre un cliente, más puntos obtendrá a cambio. Cada vez que un cliente realice una compra, obtendrá una cantidad de puntos, según lo que se gasten (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

El programa de pago Los clientes pagan una tarifa mensual o anual para unirse al club VIP. Para que este tipo de programa de fidelización tenga efecto, se necesita una base sólida de clientes. Es muy poco probable que nuevos clientes paguen para unirse a un programa de recompensas. Se utiliza este tipo de programa para conservar a los clientes ya existentes y compradores frecuentes. El programa de pago debe incluir beneficios exclusivos para los miembros o perderá todo su valor (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

El programa de caridad Un programa de fidelización no tiene que incluir descuentos. Se pueden incorporar los valores de negocio al programa para crear una relación más estrecha con los clientes. De hecho, al crear un programa de fidelización con valores mutuos, es más probable que los clientes se conviertan en fieles de la marca (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizacióntipos

El programa de niveles El sistema de niveles se basa en niveles de fidelización. Cuanto más compren en el negocio, más recompensas recibirán. Ofrecer niveles en un programa de fidelidad es una gran manera de captar clientes y que la marca sea su primera opción (García y Gutiérrez, 2013).

Tarea # 05 - programas de fidelización

Proporciona la información solicitada para 3 programas de fidelización que conozcas. Nombre del programa Tipo de recompensa que otorga de acuerdo con García y Gutiérrez Público objetivo Clasificación de acuerdo con Simonato Clasificación de acuerdo con García y Gutiérrez Tipo de programa

programas de fidelizaciónfases

(Obtenido de García y Gutiérrez, 2013)

programas de fidelizaciónfases

Definición de objetivos Cuando una empresa decide implantar un programa de fidelización, debe realizar una definición clara de los objetivos que se pretenden conseguir a mediano y largo plazo. Algunos de los objetivos ligados a la puesta en marcha de un esquema de recompensas son:

1. Premiar a los clientes fieles
2. Generar fidelidad entre los poco leales
3. Incrementar la frecuencia y el volumen de compra, etc. (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Diseño del programa Una vez delimitados los objetivos, la empresa puede comenzar el diseño del programa.

1. Determinar el público objetivo al que se dirige el programa
2. Definir el esquema de recompensas a ofrecer
3. Concretar las herramientas a emplear para la difusión del programa
4. Definir el soporte informático a emplear para lograr obtener el máximo provecho del programa y lo primero que la empresa debe tener claro es si optar por un programa monosponsor o multisponsor.(García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Diseño del programa Programa (software) monosponsor Considerando la opción de adoptar un programa para una sola empresa, lo más acertado sería elegir un sistema sencillo que se pueda ubicar en las propias instalaciones, que no ocasione costos de mantenimiento provocados por el software y que disponga de las funciones básicas más usadas en este tipo de sistemas (García y Gutiérrez, 2013).

• Permitir la segmentación de clientes para posibles campañas de marketing
• Exportación de datos de clientes a formatos estándares para e-mailing
• Consulta de movimientos de clientes
• Generación de informes de actividad

• Gestión de clientes y tarjetas
• Gestión de cuentas de puntos
• Generación de campañas de puntos sencillas
• Asignación manual de puntos al cliente
• Generación de informes
• Generación de tarjetas de regalo
• TPV (terminal punto de venta) para la obtención y canje de los puntos

programas de fidelizaciónfases

Diseño del programa Programa multisponsor Si se opta por un programa multisocio, se necesita un programa disponible en varios establecimientos en los que los clientes puedan acumular puntos indistintamente en su cuenta, es recomendable elegir una solución centralizada, que pueda ser accesible a través de Internet o líneas de comunicación estándar y pueda personalizarse en función de las necesidades (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Financiación y viabilidad Para poner en marcha un programa, la empresa debe hacer un estudio de viabilidad del mismo. Requiere realizar una estimación de los costos en los que se va a incurrir, tales como el costo de emisión de tarjetas, el sistema informático para la gestión de datos, las acciones de comunicación a llevar a cabo o el costo de las recompensas a ofrecer a los usuarios. La previsión de costos debe hacerse a largo plazo y teniendo en cuenta los diferentes conceptos que irán surgiendo a medida que se vaya desarrollando el programa (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Financiación y viabilidad Costos asociados a un programa de fidelización

1. Costos de arranque del sistema de fidelidad
2. Costo de emisión de las tarjetas
3. Costos de comunicación asociados al lanzamiento
4. Costos de mantenimiento
5. Costos operativos del programa (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Financiación y viabilidad Costos asociados a un programa de fidelización Costos de arranque del sistema de fidelidad Para poner en marcha un sistema de lealtad es necesaria una inversión en tecnología o software de fidelización que permita gestionar adecuadamente a los clientes, las tarjetas, las campañas asociadas, la redención de los puntos, etc. (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Financiación y viabilidad Costos asociados a un programa de fidelización Costo de emisión de las tarjetas A la hora de prever el costo asociado a la emisión del plástico se deben definir una serie de aspectos clave tales como el volumen de tarjetas a emitir (los costos unitarios descienden cuanto mayor es el número de unidades producidas), el diseño elegido y el grado de personalización de la tarjeta (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Financiación y viabilidad Costos asociados a un programa de fidelización Costos de comunicación asociados al lanzamiento Dependerán de los instrumentos y medios empleados en dar a conocer el programa y de su alcance (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Financiación y viabilidad Costos asociados a un programa de fidelización Costos de mantenimiento de software El costo dependerá del tamaño del programa (mono o multisponsor). El mantenimiento implica, además del soporte técnico, el alquiler de infraestructuras de software y hardware, el soporte integral del programa, incluida la manipulación de datos, la personalización y envío de tarjetas o las comunicaciones al cliente, entre otras (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Financiación y viabilidad Costos asociados a un programa de fidelización Costos operativos del programa Estos costos están directamente vinculados a la relación con el cliente. Se trata de los costos que se producen al dar un servicio o un regalo a un cliente. Además se incluyen los costos de comunicación al cliente, ya sea en forma de e-mails, SMS, cartas o cualquier otro formato. Estos costos suelen estar financiados con las propias ventas al cliente, es decir, son costos que el comerciante asume como un descuento en las ventas y, consecuentemente, sólo se producen asociados a una venta. Además, se calcula que sólo un 60% de los puntos emitidos por el programa son finalmente canjeados por regalos, por lo que estos costos suelen ser menores que los generados por un descuento directo en la venta (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Ejecución y control Es la puesta en marcha del programa que se iniciará con la captación de clientes participantes en el mismo. Pasado un tiempo, mayor o menor dependiendo del tipo de recompensas ofrecidas, los clientes comenzarán a canjear las recompensas y ello permitirá realizar una primera valoración del programa. A largo plazo se deberá analizar el grado de cumplimiento de los objetivos propuestos y, en su caso, se procederá al estudio de las desviaciones producidas (García y Gutiérrez, 2013).

programas de fidelizaciónfases

Ejecución y control De la información obtenida se obtendrán posibles medidas correctoras, cambios en el programa para lograr el cumplimiento de los objetivos, siempre ligados a los deseos cambiantes de los consumidores. Algunos criterios que se emplean para evaluar los resultados obtenidos son: la variación en el grado de satisfacción de los clientes, la respuesta a las diferentes acciones desarrolladas, el volumen de compras asociado a las acciones del plan, etc. (García y Gutiérrez, 2013).

TAREA - PREGUNTAS EGEL

Elabora la mayor cantidad de preguntas tipo EGEL de los siguientes temas (mínimo 1 por tema).

5. El nuevo consumidor 6. Lealtad a. Componentes b. Tipos 7. Fidelizar a. Definición b. Matriz 8. Programas de fidelización a. Definición b. Objetivos (Simonato) c. Clasificación (Simonato) d. Elementos e. Fases

1. Marketing relacional a. Definición b. Públicos 2. Fases de la planeación estratégica relacional 3. Quejas a. Definición b. Tipos c. Manejo de (Schnarch) 4. Atención (servicio) al cliente a. Definición b. Perspectivas c. Triángulo de servicio d. Marketing interno

fidelización, vinculación y retención

fidelización, vinculación y retención

Fidelización, vinculación y retención de clientes son tres términos de marketing relacional que explican fenómenos diferentes y un único deseo: mantener a los mejores clientes de la empresa (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retención

Las consideraciones generales para la fidelización, vinculación y retención de clientes son:

1. Factor tiempo
2. Factor confianza
3. Concepto y contenido de fidelización
4. Vinculación y retención de clientes (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

El desarrollo de la cartera de clientes de la empresa es un fenómeno temporal, cuya evolución pasa por cuatro estados; los cuales no son lineales y no todos los clientes pasan por cada uno de ellos (Reinares y Ponzoa, 2004):

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Las etapas más comunes son (Reinares y Ponzoa, 2004):

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

La etapa ideal sería (Reinares y Ponzoa, 2004):

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Uno de cada tres clientes (dependiendo del tipo de mercado) es susceptible a ser fidelizado por la empresa. Esta proporción estará afectada por la orientación de la empresa hacia sus clientes y sus objetivos (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

El proceso de evolución del cliente muestra una correlación con la propia evolución en el tiempo de la compañía y de sus productos o servicios en el mercado (Reinares y Ponzoa, 2004):

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

La falta de reacción y respuesta de la empresa a las necesidades de sus consumidores y a la propia evolución del mercado llevaría a un paulatino deterioro de la oferta. Esto motiva al desarrollo de procesos circulares para evitar la pérdida de clientes (Reinares y Ponzoa, 2004)

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Fase de lanzamiento En la fase de lanzamiento la empresa definirá cuál será el nivel de importancia que se otorgará al mantenimiento de su cartera de clientes en el futuro, o de la parte que identifique como público objetivo. Es importante hacerle entender al cliente, desde la captación del mismo, que pretendemos entablar una relación a largo plazo (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Fase de lanzamiento Idealmente se deberían captar clientes desde el inicio de actividades de una empresa o cuando se lanza un nuevo producto al mercado. Por lo que se deben plantear las siguientes cuestiones para captar clientes cuando existen nuevos lanzamientos:

• Cooperación interna o Competencia interna
• Crecimiento por extensión o profundidad
• Captación y canibalización
• Reacción y planificación
• Prueba y apuesta firme (Reinares y Ponzoa, 2004)

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Cooperación interna Cuando hay un nuevo lanzamiento, se utiliza la cartera de clientes existentes como base sobre la cuál apoyar los nuevos lanzamientos y el crecimiento de la empresa

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Competencia interna Cuando hay un nuevo lanzamiento, se desarrolla una estrategia más agresiva, a través de la creación de unidades de negocio, marcas o empresas que compiten entre sí por el cliente (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Crecimiento por extensión o profundidad

• Cuando hay un nuevo lanzamiento se desarrollan productos y servicios orientados y a la medida de los clientes actuales (profundidad), o;

• Se crean productos que atraigan a clientes potenciales tras detectar y corregir los motivos de su compra (extensión) (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Captación y canibalización

• Cuando hay un nuevo lanzamiento, se ofrecen ventajas adicionales en los nuevos lanzamientos (de precio, servicio, promoción, etc.) con el objeto de atraer a nuevos clientes (captación), aun cuando las mismas puedan suponer el traspaso de una parte o del total de la cartera (canibalización) (o el abandono de parte de la misma por percepción de desventaja o trato inadecuado) a la nueva oferta, y por consiguiente, una reducción en las ganancias (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Reacción y planificación

• Cuando hay un nuevo lanzamiento, los lanzamientos son una respuesta al desarrollo de nuevos productos por parte de nuestros competidores (reacción), o
• están sujetos y responden a una planificación propia en la que se toman las oportunidades de mercado y se ofrecen soluciones a las necesidades de clientes actuales y potenciales (planificación) (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Prueba y apuesta firme

• Cuando hay un nuevo lanzamiento, se comprueba sobre la cartera actual la reacción y aceptación del mismo con el objeto de continuar, mejorar o abandonar el lanzamiento hacia nuevos clientes potenciales; o,

• Creemos firmemente en que el lanzamiento beneficiará en primer lugar a los actuales clientes y muy probablemente será capaz de atraer a nuevos clientes (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Fase de perfeccionamiento

• En la fase de perfeccionamiento es cuando gran parte de los clientes ya conocen los productos y servicios de la empresa.
• La captación de clientes se reduce. Es el momento en que la pérdida y bajas de clientes empiezan a ser preocupantes.
• Recuperar un antiguo cliente es más apreciado que traer uno nuevo (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Fase de perfeccionamiento El paso de la fase de lanzamiento a la de perfeccionamiento es uno de los momentos más críticos en la evolución de la empresa; en ésta el mantenimiento y fidelización de los clientes ocupan un papel importante. Perfeccionar un producto o servicio es anticiparse a detectar sus posibles deficiencias antes de que lo hagan los clientes. (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor tiempo

Fase de consolidación La fase de consolidación de actividades se diferencia básicamente de las anteriores por el reconocimiento de competidores y clientes. Gozar de una alta reputación no significa no olvidar quiénes somos y a qué nos dedicamos, trabajar cada día por mantener dicho reconocimiento y evitar la obsolescencia, o el final del camino (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónfactor confianza

La confianza es un valor principal en la retención y fidelización. La confianza se genera desde las primeras transacciones o relaciones primarias entre empresa y cliente. Su generación va a depender principalmente de dos factores.

• El nivel de expectativa generado en el cliente, que debe ser:
• Lo suficientemente alto para incentivar la compra
• Realista, para evitar la desconfianza
• Flexible, para seguir creciendo en el tiempo
• El nivel de experiencia del cliente, que deberemos conocer previamente para ofrecerle:
• Aquello que verdaderamente está demandando: ajuste a intereses
• Una respuesta que evite asociaciones con experiencias anteriores no adecuadas (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

Fidelización y marketing relacional Las bases sobre las que reside el marketing relacional son el conocimiento del consumidor, adecuación de la oferta, valor percibido y duración e intensidad en las relaciones. La fidelización no es sino el reflejo en el cliente de todo ello (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

Satisfacer a un cliente requiere de un alto nivel de conocimiento de sus necesidades. La empresa le ofrece productos y servicios que satisfacen dicha necesidad, diciéndole “tengo algo que estás buscando y que seguro te va a satisfacer”. El marketing relacional ayuda a detectar la relación entre la necesidad/deseo y lo que espera el cliente, con la finalidad de satisfacer esa necesidad durante un largo tiempo (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

Los cliente se sienten felices de haber sido entendidos y considerados cuando la empresa satisface sus necesidades y viceversa. (ejemplo: cafetería) “te conozco…, sé lo que te gusta…, sé lo que esperas de mí”, esto es lo que fideliza (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

A algunos programas de fidelización se les llama de recompensa, porque estimulan la elección del cliente ofreciéndole un beneficio que repercute sobre aquello que verdaderamente resulta motivador: un viaje, una agenda personal, una visita guiada o una simple felicitación de cumpleaños. La fidelización tiene que ver con la gratitud, con la seguridad de que el deseo de mejorar algo en nosotros o en nuestro entorno se verá cumplido (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

Comentario de un cliente fiel Soy fiel a una marca de pantalones vaqueros porque siempre “me dan buen resultado”, porque “me siento bien con ellos”. Estos jeans poseen una marca que ha logrado, especialmente a través de las comunicaciones de diferente índole realizadas por el fabricante, reflejar un determinado status. Esto lo anuncia su etiqueta y algunos otros elementos de confección, aparentemente “inocentes”. Por último, pero no por ello menos importante, soy fiel a la marca, porque tiene una determinada carga emocional en mí, “me gusto con ellos y a los demás también les gustan”. Conclusión a la que llegué tras el primer par que compré o en el tercero. Ahora lo que cuenta es que tengo un alto grado de posibilidades de repetir la compra (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

Soy fiel a una marca de pantalones vaqueros porque siempre “me dan buen resultado” (no se decoloran, no se descosen o no encogen), porque “me siento bien con ellos” (en un doble sentido, son cómodos, me permiten moverme libremente o su tacto es agradable y, además, de entre las alternativas de pantalones posibles, éstos, son para las ocasiones en que la vida en sociedad acepta o valora su utilización). Estos jeans poseen una marca que ha logrado, especialmente a través de las comunicaciones de diferente índole realizadas por el fabricante (y por el posicionamiento conseguido), reflejar un determinado status (quiero ir con jeans pero anunciar que puedo permitirme pagar el doble que otros en este producto). Esto lo anuncia su etiqueta y algunos otros elementos de confección, aparentemente “inocentes”. Por último, pero no por ello menos importante, soy fiel a la marca, porque tiene una determinada carga emocional en mí, “me gusto con ellos y a los demás (uno o varios, explícita o implícitamente) también les gustan”. Conclusión a la que llegué tras el primer par que compré o en el tercero. Ahora lo que cuenta es que tengo un alto grado de posibilidades de repetir la compra (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

El papel de la empresa, en lo que se refiere a las necesidades del cliente, debe concentrarse en adecuar la oferta sobre la base de la experiencia e información que dispone del comportamiento del consumidor. Establecer relaciones no es sino conocer al cliente para ofrecerle un amplio abanico de ofertas adecuadas, entenderle como individuo, hacer que se sienta diferente y tratarle como amigo (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

Fidelización e investigación Un programa de fidelización (software) permite la recopilación y actualización de información importante sobre el cliente, además de poder elaborar conclusiones a partir del análisis de la misma. La velocidad de procesamiento y variedad de consultas que se pueden realizar, llegan a permitir tener información sobre lo que está ocurriendo con un cliente, con un grupo de éstos o con todos en prácticamente tiempo real (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónCONTENIDO DE LA FIDELIZACIÓN

Fidelización e investigación Se debe de tener un sistema que permita:

• Adquirir información (de forma permanente)
• formulario de inscripción
• formularios posteriores para completar o actualizar información
• transacciones realizadas
• Facilitar la toma de decisiones (en el corto plazo)
• Planificar correctamente el futuro (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónvinculación de clientes

La vinculación se entiende como el número de servicios y productos que un determinado individuo o empresa contrata o compra, la frecuencia con que lo hace o incluso el tiempo que lo lleva haciendo. No contempla la satisfacción y la exclusividad (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónvinculación de clientes

La vinculación incluye elementos de dependencia y de obligación. Se provoca por el tiempo y por el número de productos. Ejemplo: cliente con préstamo de un banco La relación entre vinculación y fidelización se origina a partir del índice de satisfacción. Al final de la relación ¿nos seguirán eligiendo? (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónretención de clientes

La retención hace referencia a una reacción de la empresa por la que se evita la pérdida de un cliente adecuando el servicio u oferta, dichas acciones se realizan de forma puntal para mantener una determinada cartera de clientes o para contrarrestar las acciones de captación de otras compañías competidoras(Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónretención de clientes

Son acciones que realiza la empresa para evitar la pérdida de un cliente.

• El cliente valorará si decide o no aceptar dicha oferta y continuar vinculado a la empresa.

• El cliente puede sentirse dolido, e incluso engañado y no aceptar la acción de retención propuesta.

• El lanzamiento de productos de captación de nuevos clientes puede provocar un incremento en la cartera o la salida inesperada de clientes que se sienten maltratados (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónretención de clientes

Causas que originan una potencial pérdida de clientes

• Acciones de la competencia directamente encaminadas a mejorar la situación del cliente con respecto a su situación actual.

• Factores ajenos a la relación: cambio de ubicación geográfica del cliente, de su situación socioeconómica, de su situación laboral, o simplemente su fallecimiento.

• Quejas y reclamaciones no explicitadas por el cliente pero causantes directas del abandono.

• Quejas y reclamaciones explicitadas por el cliente pero no atendidas adecuadamente por la empresa (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónretención de clientes

Causas que originan una potencial pérdida de clientes

• Desvinculación progresiva generada por una relación sin suficientes incentivos o elementos de comunicación como para que el consumidor nos considere vinculados.

• Acumulación de situaciones no favorables para el consumidor en la relación que, sin generar una queja directa, acaban desvinculando en la práctica a la empresa.

• Errores en los procedimientos de comunicación necesarios para crear vínculos permanentes entre la empresa y sus públicos relacionales (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónretención de clientes

Causas que originan una potencial pérdida de clientes Los anteriores motivos pueden tener distinta incidencia a lo largo del ciclo relacional del cliente. Es complejo distinguir entre las causas directas y los elementos no explícitos que han originado un progresivo e incipiente deterioro de la relación. Esta situación evidencia que algo está fallando en nuestros propios procesos relacionales, ya que no hemos sido capaces de anticiparnos a una situación que posiblemente haga fracasar todo el esfuerzo que hemos realizado con ese cliente (Reinares y Ponzoa, 2004).

fidelización, vinculación y retenciónACT 06 - Retención

Piensa en dos ejemplos en los que te aplicaron algún tipo de retención. Explica:

1. Cuál o cuáles fueron las causas por las que decidiste alejarte de la empresa.
2. Cuál o cuáles fueron las acciones de retención que aplicó la empresa.
3. Cuál fue tu decisión final.

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Bases de datos

excel¿qué es?

¿Qué es EXCEL y para qué SIRVE? (Lernen Capacitaciones, 2022).

Excel es una hoja de cálculo que nos permite manipular datos numéricos y de texto en tablas formadas por la unión de filas y columnas (Excel para todos, 2022).

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excel¿qué es?

¿Qué es una hoja de cálculo? Una hoja de cálculo es lo que utilizaban los contadores para llevar registros, esto se utilizaba mucho antes de que aparecieran las computadoras (Excel para todos, 2022).

excel¿Para qué sirve Excel?

• Permite organizar datos en filas y columnas
• Realizar cálculos aritméticos básicos
• Aplicar funciones matemáticas de mayor complejidad
• Utilizar funciones de estadísticas
• Utilizar funciones de tipo lógica
• Crear tablas para registrar y manejar los datos
• Generar gráficos estadísticos usando plantillas y formatos (Excel para todos, 2022).

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excelMenús

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Beneficios de aprender Excel (Pronabec, 2022)

excelcursos

Lernen Capacitaciones https://www.youtube.com/c/LernenCapacitaciones Universidad Politécnica de Valencia https://www.upvx.es/courses/course-v1:edxorg+excel+ex101x/about

cursos santander open academy

Santander Open Academy www.santanderopenacademy.com

Pago anticipado

Para poder asignar una calificación a la actividad, realizar alguna de las siguientes actividades: 1. Sube tu comprobante de pago. 2. Escribe la razón por la que no subes tu comprobante de pago (último cuatri, lo pagarás todo con tu inscripción, etc.) 3. Fecha de cierre el 31 de marzo de 2025.

base de datos¿qué es?

¿Qué es una BASE DE DATOS? (Develoteca, 2022)

base de datosCONCEPTOS BÁSICOS

Una base de datos es una herramienta para recopilar y organizar información. Las bases de datos pueden almacenar información sobre personas, productos, pedidos u otras cosas (Soporte Microsoft, 2022).

base de datosCONCEPTOS BÁSICOS

Muchas bases de datos comienzan como una lista en una hoja de cálculo o en un programa de procesamiento de texto. A medida que la lista aumenta su tamaño, empiezan a aparecer redundancias e inconsistencias en los datos. Cada vez es más difícil comprender los datos en forma de lista y los métodos de búsqueda o extracción de subconjuntos de datos para revisión son limitados. Una vez que estos problemas comienzan a aparecer, una buena idea es transferir los datos a una base de datos creada con un sistema de administración de bases de datos (Soporte Microsoft, 2022).

base de datossoftware de base de datos

El software de base de datos es un programa de software o utilidad que se utiliza para crear, editar y mantener archivos y registros de bases de datos. Este tipo de software permite a los usuarios almacenar datos en forma de campos estructurados, tablas y columnas, que luego pueden recuperarse directamente y/o mediante acceso programático (Rootstack, 2022).

base de datossoftware de base de datos

Para cualquier compañía, pequeña, mediana o grande, tener un software que maneje su base de datos le permite poder acceder a cualquier información que necesiten sobre un cliente o trabajador de manera rápida, maximizando la efectividad y productividad (Rootstack, 2022).

base de datosSQL

base de datoselementos

Tablas Una tabla de base de datos es similar en apariencia a una hoja de cálculo en cuanto a que los datos se almacenan en filas y columnas. Por lo que es bastante fácil importar una hoja de cálculo en una tabla de base de datos. Una base de datos puede tener una o varias tablas (Bases de Datos, 2022).

base de datoselementos

Tablas Para aprovechar al máximo la flexibilidad de una base de datos, los datos deben organizarse en tablas para que no se produzcan redundancias (Bases de Datos, 2022).

Empleados

Clientes

Productos

Proveedores

base de datoselementos

Tablas Cada fila de una tabla se denomina registro. En los registros se almacena información. Cada registro está formado por uno o varios campos. Los campos equivalen a las columnas de la tabla (Bases de Datos, 2022).

base de datoselementos

Formularios Los formularios permiten crear una interfaz de usuario en la que puede escribir y modificar datos. Se puede crear una base de datos sin usar formularios con tan solo modificar los datos en las hojas de datos de la tabla. Sin embargo, la mayoría de los usuarios de bases de datos prefieren usar formularios para ver, escribir y modificar datos en las tablas (Bases de Datos, 2022).

base de datoselementos

Formularios Una de las actividades principales de los formularios es la de capturar nueva información. Se puede ingresar texto, fecha u hora, número, incluso adjuntar archivos (Bases de Datos, 2022).

base de datoselementos

RH - Empleados

Ventas - Comisiones

Consultas La función más común de las consultas es recuperar datos específicos de las tablas. Los datos que se quieren ver generalmente están distribuidos en varias tablas y las consultas le permiten verlos en una única hoja de datos. Las consultas permiten "filtrar" los datos y obtener solo los registros que se requieren (Bases de Datos, 2022).

Ejemplo: Consulta para saber las comisiones a pagar de cada empleado y los días de vacaciones que tienen disponibles.

RH - Prestaciones

base de datoselementos

RH - Empleados

Ventas - Comisiones

Las bases de datos relacionales son las más comunes y más fáciles de utilizar. Las tablas en este tipo de datos se relacionan a través de un campo en específico.

RH - Prestaciones

base de datosMICROSOFT ACCESS

Lernen Capacitaciones, 2022, Curso GRATUITO de MICROSOFT ACCESS | Parte 01 | Qué es ACCESS y para qué SIRVE, https://www.youtube.com/watch?v=Z6kapaPmV3c

marketing de base de datos

marketing de base de datosdefinición

Es el uso estratégico de una base de datos para conseguir y analizar información de los consumidores, la cual será empleada en la planificación, implementación y control de estrategias de marketing (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosdefinición

Desde un punto de vista operativo El marketing de base de datos consiste en adquirir, retener y mantener información de los consumidores, con el objetivo de planificar, implementar y controlar estrategias de marketing personalizadas (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datos

En general, las bases de datos se utilizan en los siguientes casos (Rivera, 2016).:

marketing de base de datoscausas de desarrollo

El uso de las bases de datos es una acción común en numerosas empresas de cualquier tipo y tamaño. Su desarrollo obedece a la siguientes causas:

• La información de los consumidores es una poderosa arma competitiva en los actuales mercados.

• El desarrollo de productos es más competitivo si se utilizan inputs informativos obtenidos directamente del target, más que la tradicional información obtenida de procedimientos de investigación de mercados clásicos (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datoscausas del desarrollo

• La gestión integrada de la base de datos crea vínculos estructurales entre departamentos tradicionalmente separados.

• Reducción de los costos de la tecnología informática.

• Mayor calidad y cantidad de información disponible sobre los consumidores (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datoscausas del desarrollo

• Necesidad de realizar mediciones precisas acerca de los resultados obtenidos en los planes de marketing.

• Aumento relativo de los costos de utilización de los medios de comunicación masivos para campañas de comunicación y de marketing (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosArgumentos operativos para su utilización

• Permite demostrar los efectos de los planes de marketing. La empresa será capaz de identificar a los consumidores adecuados, y de esta forma ofrecerles el producto o servicio necesarios en el momento justo.

• Permite desarrollar relaciones eficaces con los consumidores potenciales.

• Potencia acciones de mejora comercial con los consumidores actuales: incremento de volumen comprado, etc. (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosArgumentos operativos para su utilización

• Facilita las acciones de retención, lealtad y fidelización con los consumidores.

• Posibilita acciones de comunicación directa con los consumidores actuales y potenciales.

• Rentabiliza las acciones de marketing dirigiéndolas hacia los segmentos estratégicamente más rentables (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosPotenciales inconvenientes de no tener una base de datos

• Se hace difícil la justificación de los planes de marketing.
• Los esfuerzos de marketing tienen una gran probabilidad de estar dirigidos hacia segmentos inadecuados.
• Dificultad para establecer una comunicación personalizada adecuada con los consumidores.
• Los departamentos de marketing y ventas pueden trabajar con información inadecuada, y a veces contradictoria, para la realización de sus acciones tácticas.
• La inexistencia de una base de datos hace inviable en la práctica una planificación estratégica rigurosa (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosobtención de datos

Cada empresa tiene diferentes formas de alimentar a la base de datos:

• Call Center. A través de una llamada personal o automatizada.
• Fuentes primarias obtenidas mediante investigación de mercados.
• Bases de datos externas y fuentes secundarias similares. Información procedente del departamento comercial y de ventas.
• Internet y Web como fuente de entrada de información perfectamente automatizada y desagregada (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosobtención de datos

Cada empresa tiene diferentes formas de alimentar a la base de datos:

• Respuesta de acciones promocionales
• Respuestas sobre acciones en medios de comunicación masivos
• Información proporcionada por el consumidor al cumplimentar garantías y servicio postventa
• Datos financieros procedentes de la transacción comercial (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosobtención de datos

Sin importar el origen de los datos contenidos en nuestra base, se debe de cumplir estrictamente la legislación concerniente a la creación y utilización de registros de bases de datos. Algunas reglas básicas sobre los datos:

• La información debe ser obtenida mediante procedimientos legales y transparentes
• Ésta será utilizada sólo para los procedimientos previamente acordados
• Debe ser protegida contra la pérdida o utilización fraudulenta por elementos ajenos a la empresa (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosobtención de datos

• Debe ser directamente accesible y modificable por parte de los elementos implicados en la base de datos
• Deben establecerse procedimientos que garanticen la actualización de los datos
• Tiene que contener procedimientos eficaces de depuración de los datos contenidos (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosLEY FEDERAL DE DATOS PERSONALES EN POSESIÓN DE PARTICULARES - LFPDPPP

Elabora un documento sobre La Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP) . ¿Qué es? ¿Para qué sirve? ¿Cuál es la información de cada capítulo? ¿Qué son los Derechos ARCO y para qué sirven?

marketing de base de datosconsejos operativos

• Debe permitir la captura de datos procedentes de cualquier fuente: internet, correo, teléfono, punto de venta…
• Debe estar configurada para un acceso inmediato desde cualquier punto de la organización.
• Debe facilitar un análisis histórico del proceso, separando consumidores actuales de los potenciales (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosconsejos operativos

• Es importante que pueda incorporar información continuada de un modo operativo por parte del departamento de ventas.

• Debe permitir evaluar la calidad de los datos ya existentes en la empresa (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosTipos de datos en función de su origen

1. Datos básicos
2. Datos de operaciones
3. Datos procedentes de fuentes externas o secundarias
4. Datos provenientes de procesos de investigación y minería de datos (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosTipos de datos en función de su origen

• Datos básicos

• Se trata de datos de carácter personal que nos van a permitir comunicarnos, diferenciar e identificar al cliente: se incluyen: nombre, apellidos, dirección, teléfono, fax, e-mail, CURP, número de miembros en su hogar, etc.
• Normalmente se recogen a través de formularios de inscripción, de contratos y a través de acciones promocionales que exigen la devolución de un cuestionario. Dicha información tiene que ser validada, actualizada y mejorada en el tiempo (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosTipos de datos en función de su origen

• Datos de operaciones

• Son los que se agregan a la base de datos como resultado de las diferentes transacciones realizadas por el cliente en su relación con la empresa.

• Incluye datos de la venta como el tipo de artículo adquirido, fecha, importe, características, condiciones de contratación, fecha de entrega, nombre del vendedor, etc.; y también datos de la preventa y posventa, como las personas que lo visitaron, propuestas hechas, reclamaciones, incidencias, garantía, asesoría, etc. (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosTipos de datos en función de su origen

• Datos procedentes de fuentes externas o secundarias

• Son los referidos a todas aquellas fuentes que, desde la investigación y recogida de información realizada por empresas públicas o privadas, pueden aportar valor a la base de datos de clientes.
• INEGI
• DataMexico
• Nielsen
• AMAI
• Nubimetrics.com
• https://es.statista.com/

• (Reinares y Ponzoa, 2004).

marketing de base de datosTipos de datos en función de su origen

Datos provenientes de procesos de investigación y minería de datos

• Mediante herramientas estadísticas, y a través de la labor del analista de base de datos, se pueden establecer múltiples clasificaciones de clientes, que van desde la identificación de las variables más significativas que definen la relación de un único individuo con la empresa, a la agrupación en conglomerados o clusters de clientes.
• Se trata de incorporar información dinámica a la base de datos basada en el análisis de los datos básicos, de operaciones y de fuentes externas (Reinares y Ponzoa, 2004).

big data y minería de datos

big data¿qué es? ¿para qué sirve?

(Develoteca (s.f.).

big data¿qué es? ¿para qué sirve?

(Develoteca (s.f.).

Minería de Datos o Data MiningIntroducción

La “minería de datos” se crea por la aparición de nuevas necesidades y por el reconocimiento de un nuevo potencial: el valor de la gran cantidad de datos almacenados en los sistemas de información de instituciones, empresas, gobiernos y particulares.

Minería de Datos o Data MiningIntroducción

Los datos pasan de ser un “producto” a ser una “materia prima” que hay que explotar para obtener el verdadero “producto elaborado”: el conocimiento. Conocimiento que será valioso para la ayuda en la toma de decisiones sobre el ámbito en el que se han recopilado o extraído los datos.

Minería de Datos o Data Miningnuevas necesidades

• El aumento del volumen y variedad de información que se encuentra almacenada en bases de datos digitales y otras fuentes ha crecido espectacularmente en las últimas décadas.

• Gran parte de esta información es histórica. Aparte de su función de “memoria de la organización”, la información histórica es útil para explicar el pasado, entender el presente y predecir la información futura.

Minería de Datos o Data Miningnuevas necesidades

• La mayoría de las decisiones de empresas, organizaciones e instituciones se basan también en información sobre experiencias pasadas extraídas de fuentes muy diversas.

• Además, ya que los datos pueden proceder de fuentes diversas y pertenecer a diferentes dominios, es necesario analizar los mismos para la obtención de información útil para la organización.

Minería de Datos o Data Miningnuevas necesidades

• El principal cometido de la minería de datos: resolver problemas analizando los datos presentes en las bases de datos.

• La necesidad de agilizar y realizar diferentes tipos de análisis con los datos almacenados han hecho surgir la necesidad de una nueva generación de herramientas y técnicas para soportar la extracción de conocimiento útil desde la información disponible, y que se engloban bajo la denominación de minería de datos.

Minería de Datos o Data Miningconcepto

Witten y Frank (2000) definen la minería de datos como el proceso de extraer conocimiento útil y comprensible, previamente desconocido, desde grandes cantidades de datos almacenados en distintos formatos.Para que este proceso sea efectivo, el uso de los patrones descubiertos debería ayudar a tomar decisiones más seguras que reporten, por tanto, algún beneficio a la organización.

Minería de Datos o Data Miningconcepto

La minería de datos es el proceso que tiene como propósito descubrir, extraer y almacenar información relevante de amplias bases de datos, a través de programas de búsqueda e identificación de patrones y relaciones globales, tendencias, desviaciones y otros indicadores. Es el proceso de descubrir conocimiento interesante de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, data warehouses u otro repositorio de información (Gonzáles, 2010) .

Minería de Datos o Data Mining

El objetivo fundamental es aprovechar el valor de la información localizada y usar los patrones preestablecidos para que los directivos de una empresa tengan un mejor conocimiento de su negocio y puedan tomar decisiones más confiables. Por lo tanto, dos son los retos de la minería de datos:

1. Trabajar con grandes volúmenes de datos, procedentes mayoritariamente de sistemas de información, con los problemas que ello conlleva (ruido, datos ausentes, intratabilidad, volatilidad de los datos...), y por el otro
2. Usar técnicas adecuadas para analizar los mismos y extraer conocimiento novedoso y útil.

El fin de la minería de datos es convertir datos en conocimiento.

Minería de Datos o Data Miningejemplos

Un supermercado quiere obtener información sobre el comportamiento de compra de sus clientes. Piensa que de esta forma puede mejorar el servicio que les ofrece: reubicación de los productos que se suelen comprar juntos, localizar la ubicación idónea para nuevos productos, etc. Para ello dispone de la información de los productos que se adquieren en cada una de las compras. Analizando estos datos el supermercado podría encontrar, por ejemplo, que el 100 por cien de las veces que se compran pañales también se compra leche, que el 50 por ciento de las veces que se compran huevos también se compra aceite o que el 33 por ciento de las veces que se compra vino y salmón entonces se compran lechugas.

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

La minería de datos puede aplicarse a cualquier tipo de información, siendo las técnicas de minería diferentes para cada una de ellas.

1. Datos estructurados provenientes de bases de datos relacionales
2. Otros tipos de datos estructurados en bases de datos (espaciales, temporales, textuales y multimedia)
3. Datos no estructurados provenientes de la web o de otros tipos de repositorios de documentos

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos relacionales Una base de datos relacional es una colección de tablas. Cada tabla consta de un conjunto de columnas o campos y puede contener un gran número de registros o filas. Cada registro representa un objeto, el cual se describe a través de los valores de sus atributos y se caracteriza por poseer una clave única o primaria que lo identifica. Una de las principales características de las bases de datos relacionales es la existencia de un esquema asociado, es decir, los datos deben seguir una estructura.

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos relacionales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos espaciales Contienen información relacionada con el espacio físico en un sentido amplio (una ciudad, una región montañosa, un atlas …). Estas bases de datos incluyen datos geográficos, imágenes médicas, redes de transporte o información de tráfico, etc., donde las relaciones espaciales son muy relevantes. La minería de datos sobre estas bases de datos permite encontrar patrones entre los datos, como por ejemplo, las características de las casas en una zona montañosa, la planificación de nuevas líneas de metro en función de la distancia de las distintas áreas a las líneas existentes, etc.

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos espaciales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos espaciales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos espaciales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos espaciales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos espaciales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos temporales Almacenan datos que incluyen muchos atributos relacionados con el tiempo o en el que éste es muy relevante. Estos atributos pueden referirse a distintos instantes o intervalos temporales. En este tipo de bases de datos las técnicas de minería de datos pueden utilizarse para encontrar las características de la evolución o las tendencias del cambio de distintas medidas o valores de la base de datos.

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos temporales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos temporales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos documentales Contienen descripciones para los objetos (documentos de texto) que pueden ir desde las simples palabras clave a los resúmenes. Las técnicas de minería de datos pueden utilizarse para obtener asociaciones entre los contenidos, agrupar o clasificar objetos textuales. Para ello, los métodos de minería se integran con otras técnicas de recuperación de información y con la construcción o uso de jerarquías específicas para datos textuales, como los diccionarios.

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos documentales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos documentales

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos multimedia Las bases de datos multimedia almacenan imágenes, audio y vídeo. Soportan objetos de gran tamaño ya que, por ejemplo, los vídeos pueden necesitar varios gigabytes de capacidad para su almacenamiento. Para la minería de estas bases de datos también es necesario integrar los métodos de minería con técnicas de búsqueda y almacenamiento.

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos multimedia

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

Bases de datos multimedia

Minería de Datos o Data Miningtipos de (bases de) datos

La World Wide Web La World Wide Web es el repositorio de información más grande y diverso de los existentes en la actualidad. Por ello, hay gran cantidad de datos en la web de los que se puede extraer conocimiento relevante y útil. Minar la web no es un problema sencillo debido a la gran variedad de datos que existen en un mismo lugar. La minería web se organiza en tres categorías:

1. minería del contenido, para encontrar patrones de los datos de las páginas web.
2. minería de la estructura, entendiendo por estructura los hipervínculos y URLs.
3. minería del uso que hace el usuario de las páginas web (navegación).

ACTIVIDAD - VIDEO Por qué todos deberían conocer el uso de datos | Jordan Morrow | TEDxBoise

observa el siguiente video y comenta tus ideas sobre el mismo. Mínimo 7 renglones.Sube tu actividad a BB. https://www.ted.com/talks/jordan_morrow_why_everyone_should_be_data_literate?language=es

https://www.ted.com/talks/kenneth_cukier_big_data_is_better_data?language=es&autoplay=true

https://www.ted.com/talks/kenneth_cukier_big_data_is_better_data?language=es&autoplay=true&subtitle=es

https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization?language=es&autoplay=true&subtitle=es

https://www.ted.com/talks/kenneth_cukier_big_data_is_better_data?language=es&autoplay=true

https://www.ted.com/talks/kenneth_cukier_big_data_is_better_data?language=es&autoplay=true&subtitle=es

https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization?language=es&autoplay=true&subtitle=es

Minería de Datos o Data Miningrelación con otras disciplinas

La minería de datos es un campo multidisciplinar que se ha desarrollado en paralelo o como prolongación de otras tecnologías. La investigación y los avances en la minería de datos se nutren de los que se producen en estas áreas relacionadas.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

La integración de las técnicas de minería de datos en las actividades del día a día se está convirtiendo en algo habitual.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Aplicaciones financieras y banca

1. Detección de fraudes Descripción: Analizar patrones de transacciones para detectar comportamientos sospechosos. Ejemplo: Un algoritmo detecta que una tarjeta de crédito se usa en dos países diferentes en menos de una hora → alerta de posible fraude. Técnicas usadas: Árboles de decisión, redes neuronales, clustering, machine learning supervisado. 2. Análisis de riesgo crediticio Descripción: Evaluar la probabilidad de que un cliente incumpla con un crédito. Ejemplo: Un banco analiza el historial de pagos, nivel de ingresos y comportamiento financiero para aprobar o rechazar un préstamo. Técnicas usadas: Modelos de regresión logística, scoring predictivo, análisis discriminante.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Aplicaciones financieras y banca

3. Segmentación de clientes Descripción: Agrupar clientes con características similares para ofrecer productos personalizados. Ejemplo: Crear perfiles como "jóvenes inversionistas", "ahorradores conservadores", "usuarios de alto gasto", etc. Técnicas usadas: K-means, clustering jerárquico, análisis de componentes principales (PCA). 4. Recomendación de productos financieros Descripción: Sugerir servicios personalizados basados en el comportamiento del usuario. Ejemplo: Un banco recomienda abrir una cuenta de ahorro a un usuario que ha comenzado a ahorrar regularmente. Técnicas usadas: Sistemas de recomendación, análisis de cesta de mercado.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Aplicaciones financieras y banca

5. Prevención de lavado de dinero Descripción: Identificar patrones complejos que podrían indicar lavado de dinero. Ejemplo: Transacciones pequeñas y frecuentes que terminan en grandes retiros en efectivo → señal de alerta. Técnicas usadas: Detección de anomalías, minería de texto, reglas de asociación. 6. Análisis de comportamiento del cliente Descripción: Estudiar cómo interactúan los clientes con servicios digitales y físicos. Ejemplo: Analizar qué días y horarios se usan más los cajeros automáticos o apps bancarias. Técnicas usadas: Minería de secuencias, análisis temporal, series de tiempo. 7. Optimización de inversiones Descripción: Analizar grandes volúmenes de datos del mercado para apoyar decisiones de inversión. Ejemplo: Sistemas que predicen movimientos del mercado con base en datos históricos y noticias financieras. Técnicas usadas: Modelos predictivos, minería de texto, análisis técnico.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Análisis de mercado, distribución y comercio

1. Análisis de comportamiento del consumidor Descripción: Identificar patrones de compra y preferencias de los clientes. Ejemplo: Un supermercado analiza qué productos se compran juntos y descubre que quienes compran café también suelen comprar galletas. Técnicas usadas: Reglas de asociación, clustering, minería de cesta de mercado. 2. Recomendaciones personalizadas Descripción: Sugerir productos a clientes en plataformas de e-commerce. Ejemplo: Amazon recomienda productos similares a los que ya viste o compraste. Técnicas usadas: Sistemas de recomendación, filtrado colaborativo, análisis de similitud.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Análisis de mercado, distribución y comercio

3. Segmentación de mercado Descripción: Agrupar consumidores en segmentos con características comunes. Ejemplo: Una tienda de ropa identifica tres grupos: jóvenes fashionistas, compradores por necesidad, y clientes premium. Técnicas usadas: Clustering (K-means), árboles de decisión, análisis de componentes principales. 4. Optimización de la distribución Descripción: Mejorar rutas de entrega, ubicación de almacenes y tiempos de distribución. Ejemplo: Una empresa de logística usa datos históricos para rediseñar rutas y reducir tiempos de entrega. Técnicas usadas: Análisis geoespacial, minería de secuencias, redes neuronales.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Análisis de mercado, distribución y comercio

5. Estudio de la competencia y tendencias del mercado Descripción: Monitorear datos públicos, redes sociales y ventas para identificar oportunidades. Ejemplo: Una empresa detecta que las búsquedas de “ropa sostenible” han aumentado y lanza una línea ecológica. Técnicas usadas: Minería de texto, análisis de sentimiento, scraping de datos. 6. Predicción de la demanda Descripción: Estimar cuánto se venderá en un futuro. Ejemplo: Una tienda prevé un aumento en ventas de abrigos en octubre y ajusta su inventario. Técnicas usadas: Series temporales, modelos predictivos, regresión. 7. Optimización de precios (pricing dinámico) Descripción: Ajustar precios según demanda, competencia y comportamiento del cliente. Ejemplo: Un sitio de viajes sube el precio de un vuelo cuando detecta alta demanda. Técnicas usadas: Modelos de predicción, aprendizaje automático, análisis de elasticidad de precios.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Seguros y salud privada

1. Detección de fraudes en seguros Descripción: Identificar reclamaciones sospechosas o fraudulentas. Ejemplo: Un sistema detecta patrones inusuales en reclamaciones médicas de ciertos proveedores. Técnicas usadas: Detección de anomalías, árboles de decisión, machine learning. 2. Evaluación del riesgo del asegurado Descripción: Analizar datos para calcular el riesgo de asegurar a una persona. Ejemplo: Una aseguradora analiza edad, estilo de vida y condiciones preexistentes para fijar primas personalizadas. Técnicas usadas: Regresión logística, análisis predictivo, clustering.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Seguros y salud privada

3. Medicina personalizada Descripción: Diseñar tratamientos según los datos clínicos y genéticos del paciente. Ejemplo: Un sistema recomienda tratamientos específicos para cáncer basados en patrones genéticos del paciente. Técnicas usadas: Minería de datos biomédicos, machine learning, minería de texto en expedientes médicos. 4. Gestión proactiva de enfermedades crónicas Descripción: Predecir y prevenir complicaciones antes de que ocurran. Ejemplo: Identificar a pacientes con diabetes en riesgo de hospitalización para dar seguimiento preventivo. Técnicas usadas: Análisis de series temporales, árboles de decisión, scoring de riesgo.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Seguros y salud privada

5. Automatización del proceso de reclamaciones Descripción: Validar y procesar automáticamente solicitudes de reembolso. Ejemplo: Un sistema cruza datos del tratamiento, hospital y póliza para validar si una cirugía está cubierta. Técnicas usadas: Reglas de asociación, procesamiento de lenguaje natural (NLP), minería de texto. 6. Optimización de servicios y cobertura Descripción: Ajustar productos según el uso real y comportamiento del asegurado. Ejemplo: Una aseguradora lanza un plan digital económico al notar una preferencia creciente por consultas médicas virtuales. Técnicas usadas: Segmentación, clustering, análisis de tendencias. 7. Monitoreo en tiempo real con wearables Descripción: Usar dispositivos como relojes inteligentes para recolectar datos de salud. Ejemplo: Un seguro reduce la prima a usuarios que mantengan hábitos saludables medidos por su smartwatch. Técnicas usadas: Minería de datos en tiempo real, análisis de comportamiento, IA.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Educación

1. Predicción del rendimiento estudiantil Descripción: Identificar a los estudiantes en riesgo de bajo rendimiento o deserción. Ejemplo: Un sistema predice qué estudiantes podrían reprobar basándose en su participación, calificaciones y asistencia. Técnicas usadas: Modelos predictivos, regresión logística, árboles de decisión. 2. Personalización del aprendizaje Descripción: Adaptar contenidos y métodos a las necesidades individuales. Ejemplo: Una plataforma de aprendizaje recomienda ejercicios distintos según el estilo de aprendizaje del estudiante. Técnicas usadas: Sistemas de recomendación, clustering, minería de secuencias.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Educación

3. Evaluación automática y análisis de retroalimentación Descripción: Analizar respuestas y comentarios para mejorar las evaluaciones. Ejemplo: Un sistema detecta preguntas mal formuladas al analizar patrones de respuestas incorrectas. Técnicas usadas: Procesamiento de lenguaje natural (NLP), minería de texto, análisis semántico. 4. Mejora del diseño curricular Descripción: Analizar resultados académicos para ajustar planes de estudio. Ejemplo: Se identifican asignaturas con alta tasa de reprobación y se rediseña el enfoque pedagógico. Técnicas usadas: Análisis de patrones, minería de datos relacional, series temporales.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Educación

5. Evaluación de la eficacia docente Descripción: Analizar el impacto del profesorado en el desempeño estudiantil. Ejemplo: Se cruza el rendimiento de grupos con sus docentes y se identifican prácticas más efectivas. Técnicas usadas: Minería de datos multivariada, análisis comparativo, modelos estadísticos. 6. Análisis de participación y comportamiento en línea Descripción: Estudiar cómo interactúan los estudiantes con plataformas virtuales. Ejemplo: Se identifican patrones de navegación y participación que predicen mejores resultados. Técnicas usadas: Minería de logs, minería de clics, análisis de redes sociales (SNA). 7. Planificación académica y administrativa Descripción: Optimizar la oferta de materias, horarios y recursos. Ejemplo: Un sistema analiza la demanda de materias y evita la sobrecarga de grupos. Técnicas usadas: Análisis de tendencias, clustering, aprendizaje automático.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Telecomunicaciones

1. Detección de fraudes Descripción: Identificar patrones de uso anómalos que podrían indicar fraude. Ejemplo: Detectar llamadas internacionales excesivas desde una línea prepagada usada en otro país → posible clonación. Técnicas usadas: Detección de anomalías, redes neuronales, árboles de decisión. 2. Análisis de abandono (churn prediction) Descripción: Predecir qué clientes están en riesgo de cancelar su servicio. Ejemplo: Si un cliente reduce drásticamente el uso y contacta atención al cliente varias veces, el sistema lo marca como riesgo de abandono. Técnicas usadas: Modelos predictivos, regresión logística, clustering.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Telecomunicaciones

3. Segmentación de clientes Descripción: Agrupar usuarios según sus hábitos para diseñar campañas personalizadas. Ejemplo: Crear perfiles como "usuarios de alto consumo de datos", "solo llamadas locales", "viajeros frecuentes". Técnicas usadas: Clustering (K-means), análisis de componentes principales (PCA), árboles de decisión. 4. Recomendación de planes y servicios Descripción: Sugerir nuevos servicios según el uso actual del cliente. Ejemplo: A un cliente que agota constantemente sus datos, se le recomienda migrar a un plan ilimitado. Técnicas usadas: Reglas de asociación, sistemas de recomendación, minería de cesta de servicios.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

Telecomunicaciones

5. Optimización de la red Descripción: Analizar el uso para mejorar la infraestructura y evitar congestiones. Ejemplo: Una compañía detecta zonas con alto tráfico de datos en ciertos horarios y refuerza la señal. Técnicas usadas: Minería de secuencias, análisis geoespacial, series temporales. 6. Automatización de atención al cliente Descripción: Analizar interacciones para predecir necesidades o problemas comunes. Ejemplo: Un chatbot ajusta sus respuestas en función de las preguntas más frecuentes según región o tipo de cliente. Técnicas usadas: Minería de texto, NLP, análisis de sentimiento. 7. Monitoreo del comportamiento del usuario Descripción: Analizar cómo usan los clientes sus dispositivos y servicios. Ejemplo: Detectar que un grupo de usuarios usa servicios de streaming y crear paquetes con alianzas (Netflix, Spotify). Técnicas usadas: Análisis de patrones de uso, minería de datos longitudinales, segmentación dinámica.

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Procesos Industriales

1. Mantenimiento predictivo Descripción: Anticipar fallas en maquinaria antes de que ocurran. Ejemplo: Un sistema detecta vibraciones inusuales en una turbina y predice una posible avería → se realiza mantenimiento preventivo. Técnicas usadas: Análisis de series temporales, machine learning, redes neuronales. 2. Optimización de procesos de producción Descripción: Mejorar la eficiencia de líneas de producción mediante el análisis de datos. Ejemplo: Identificar el punto óptimo de temperatura y velocidad para maximizar la calidad del producto sin desperdicio. Técnicas usadas: Minería de datos multivariada, análisis de correlaciones, simulaciones.

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Procesos Industriales

3. Control de calidad Descripción: Detectar defectos o productos fuera de especificación en tiempo real. Ejemplo: Un sistema visual basado en IA identifica microdefectos en piezas de ensamblaje. Técnicas usadas: Visión por computadora, análisis de imágenes, clasificación automática. 4. Gestión de inventarios y logística Descripción: Predecir el consumo de materias primas o productos terminados. Ejemplo: Un sistema predice el consumo mensual de tornillos industriales y ajusta los pedidos automáticamente. Técnicas usadas: Modelos predictivos, series temporales, minería de secuencias.

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Procesos Industriales

5. Monitoreo de condiciones de operación Descripción: Analizar variables críticas (temperatura, presión, humedad, etc.) para mantener procesos estables. Ejemplo: En una planta química, los sensores alertan cuando las condiciones se alejan de la norma, previniendo accidentes. Técnicas usadas: Detección de anomalías, clustering, análisis en tiempo real. 6. Desarrollo de nuevos productos o materiales Descripción: Analizar combinaciones de materias primas y procesos para crear productos más eficientes. Ejemplo: Se descubren fórmulas de aleaciones metálicas más resistentes a través de análisis de datos históricos de pruebas. Técnicas usadas: Minería de datos experimentales, modelado estadístico, algoritmos genéticos. 7. Toma de decisiones estratégicas Descripción: Analizar datos de producción, costos, tiempos y fallas para tomar decisiones basadas en evidencia. Ejemplo: Decidir invertir en una nueva línea de producción tras analizar datos de rentabilidad y demanda. Técnicas usadas: BI (business intelligence), dashboards dinámicos, minería de datos relacional.

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Medicina

1. Diagnóstico asistido por datos Descripción: Apoyar a los médicos en la identificación de enfermedades mediante patrones en grandes volúmenes de datos clínicos. Ejemplo: Un sistema detecta posibles casos de cáncer de pulmón analizando miles de radiografías y reportes clínicos. Técnicas usadas: Redes neuronales, clasificación supervisada, análisis de imágenes médicas. 2. Detección temprana de enfermedades Descripción: Identificar señales tempranas antes de que aparezcan síntomas clínicos. Ejemplo: Algoritmos que predicen riesgo de Alzheimer basándose en historial médico y pruebas cognitivas tempranas. Técnicas usadas: Minería de patrones, modelos predictivos, aprendizaje automático.

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Medicina

3. Medicina personalizada Descripción: Adaptar tratamientos a características genéticas y clínicas del paciente. Ejemplo: Elegir el medicamento más eficaz para un paciente oncológico según su perfil genético. Técnicas usadas: Minería genómica, clustering, análisis de big data clínico. 4. Gestión hospitalaria y optimización de recursos Descripción: Mejorar la eficiencia en el uso de camas, quirófanos y personal médico. Ejemplo: Prever la demanda de camas en urgencias según estacionalidad y eventos locales. Técnicas usadas: Series de tiempo, minería de datos relacional, análisis predictivo.

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Medicina

5. Análisis de historias clínicas electrónicas (EHR) Descripción: Extraer conocimiento útil de expedientes médicos digitalizados. Ejemplo: Identificar tendencias en efectos secundarios de un medicamento a través del análisis de miles de historias clínicas. Técnicas usadas: Minería de texto, NLP (procesamiento del lenguaje natural), clasificación de síntomas. 6. Evaluación de eficacia de tratamientos Descripción: Analizar cómo reaccionan los pacientes a diferentes tratamientos en condiciones reales. Ejemplo: Determinar que un tratamiento X es más eficaz en mujeres mayores de 60 años con diabetes. Técnicas usadas: Análisis comparativo, minería de datos clínicos, regresión multivariada.

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Medicina

7. Telemedicina y monitoreo remoto Descripción: Analizar datos en tiempo real de dispositivos médicos conectados. Ejemplo: Un smartwatch detecta ritmos cardíacos irregulares y envía alertas al paciente y al médico. Técnicas usadas: Análisis de datos en tiempo real, detección de anomalías, minería de sensores. 8. Análisis de opinión y experiencia del paciente Descripción: Mejorar la atención mediante el análisis de encuestas, redes sociales y comentarios. Ejemplo: Un hospital analiza comentarios de pacientes para detectar insatisfacción con ciertos servicios. Técnicas usadas: Minería de texto, análisis de sentimiento, NLP.

Minería de Datos o Data Miningaplicaciones

• Otras áreas
• Correo electrónico y agendas personales: clasificación y distribución automática de correo, detección de correo spam, gestión de avisos, análisis del empleo del tiempo.
• Recursos Humanos: selección de empleados.
• Web: análisis del comportamiento de los usuarios, detección de fraude en el comercio electrónico, análisis de los logs de un servidor web.
• Turismo: determinar las características socioeconómicas de los turistas en un determinado destino o paquete turístico, identificar patrones de reservas, etc.
• Tráfico: modelos de tráfico a partir de fuentes diversas: cámaras, GPS...
• Hacienda: detección de evasión fiscal.
• Policiales: identificación de posibles terroristas en un aeropuerto.
• Deportes: estudio de la influencia de jugadores y de cambios. Planificación de eventos.
• Política: diseño de campañas políticas, estudios de tendencias de grupos, etc.

Minería de Datos o data mining

(Mikelillo-BI, s.f.)

Minería de Datos o data mining

La minería de datos es un paso esencial de un proceso más amplio cuyo objetivo es el descubrimiento de conocimiento en bases de datos (del inglés Knowledge Discovery from Databases, KDD).

Minería de Datos o data mining proceso kdd

El KDD es un proceso iterativo* e interactivo.Es iterativo ya que la salida de alguna de las fases puede hacer volver a pasos anteriores y porque a menudo son necesarias varias iteraciones para extraer conocimiento de alta calidad. Es interactivo porque el usuario, o más generalmente un experto en el dominio del problema, debe ayudar en la preparación de los datos, validación del conocimiento extraído, etc. *Que se repite, que indica repetición

Minería de Datos o data mining proceso kdd

Cuáles deben ser las propiedades deseables del conocimiento extraído:

• Válido: hace referencia a que los patrones deben seguir siendo precisos para datos nuevos, y no sólo para aquellos que han sido usados en su obtención.
• Novedoso: que aporte algo desconocido tanto para el sistema y preferiblemente para el usuario.
• Potencialmente útil: la información debe conducir a acciones que reporten algún tipo de beneficio para el usuario.
• Comprensible: la extracción de patrones no comprensibles dificulta o imposibilita su interpretación, revisión, validación y uso en la toma de decisiones. De hecho, una información incomprensible no proporciona conocimiento.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - elementos

• Algoritmos o programas de búsqueda mineros

La minería de datos hace uso de programas de búsqueda para detectar desviaciones, tendencias y patrones ocultos en los datos históricos.Los mineros son programas pensados y creados por el usuario, en los que se emplean técnicas diferentes para la explotación de los datos, tales como cluster, asociaciones, clasificación, visualización, redes neuronales, algoritmos genéticos, detección de desviaciones, entre otros. Todos ellos requieren bases de datos de tamaño considerable para que puedan ser eficientes.La función de los programas mineros es correlacionar los criterios de selección y búsqueda con los datos históricos; si encuentran algo interesante lo presentan al usuario como un hallazgo.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - elementos

• Datos históricos (en dónde buscar)

Son datos estables y coherentes que se van acumulando a lo largo de la vida operativa de una empresa.

• Criterios de búsqueda (qué se busca)

Son las normas, tendencias y patrones desde los cuales los programas mineros realizarán el proceso de selección y búsqueda, en los datos históricos. La prioridad de búsqueda, los criterios de interés y las explicaciones de situaciones extrañas son definidas por el usuario. Una vez establecidos los criterios de selección y búsqueda, se analizan los datos históricos reportando los hallazgos inmediatamente en un archivo para su posterior revisión y decisión final.

TAREA # 08 - Lectura Minería de Datos

• Realiza la lectura MINERÍA DE DATOS EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL y en un documento proporciona lo siguiente:

1. Carátula (10%)
2. Cuáles fueron los 3 ejemplos que más te llamaron la atención y por qué. (20% c/u(
3. Agrega un comentario adicional indicando de qué otra forma utilizarías la minería de datos. (20%)
4. Tu comentario debe ser mayor a 15 líneas. (10%)

Evaluación Carátula 10% 3 ejemplos 20% c/u 1 comentario adicional 20% 15 líneas mínimo 10%

Minería de Datos o data mining video Ciencia de Datos: ¿La Profesión Más Sexy del Siglo 21? | Fredi Vivas | TEDxComodoroRivadavia

Fuente TEDTalks https://youtu.be/AaoM5XhdnG0

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASES

Todo inicia con una fase de análisis de las necesidades de la organización y definición del problema en la que se establecen los objetivos de minería de datos, a continuación, el proceso KDD se organiza en cinco fases.

1. Integración y recopilación de datos
2. Selección, limpieza y transformación
3. Minería de datos
4. Evaluación e interpretación
5. Difusión y uso

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de integración y recopilación

En la fase de integración y recopilación de datos se determinan las fuentes de información que pueden ser útiles y dónde conseguirlas. A continuación, se transforman todos los datos a un formato común, mediante un almacén de datos (data warehouse) que consiga unificar de manera operativa toda la información recogida, detectando y resolviendo las inconsistencias. Este almacén de datos facilita enormemente la “navegación” y visualización previa de sus datos, para determinar qué aspectos pueden interesar que sean estudiados.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de integración y recopilación

Las bases de datos y las aplicaciones basadas en el procesamiento tradicional de datos, son suficientes para cubrir las necesidades diarias de una organización (tales como la facturación, control de inventario, nóminas, etc.). Sin embargo, resultan insuficientes para tomar decisiones estratégicas a largo plazo. Lo normal es que los datos necesarios para poder llevar a cabo un proceso de KDD pertenezcan a diferentes organizaciones o a distintos departamentos de una misma entidad.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de integración y recopilación

En muchos casos tendremos que adquirir además datos externos desde bases de datos públicas (como el censo, datos demográficos o climatológicos) o desde bases de datos privadas (como los datos de compañías de pagos, bancarias, eléctricas, etc.), siempre que sea a un nivel agregado para no infringir la legalidad. Esto representa un reto, ya que cada fuente de datos usa diferentes formatos de registro, diferentes grados de agregación de los datos, diferentes claves primarias, diferentes tipos de error, etc. Lo primero, por lo tanto, es integrar todos estos datos.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de integración y recopilación

La idea de la integración de múltiples bases de datos ha dado lugar a la tecnología de almacenes de datos (data warehousing). Este término hace referencia a la tendencia actual en las empresas e instituciones de coleccionar datos de las bases de datos transaccionales y otras fuentes diversas para hacerlos accesibles para el análisis y la toma de decisiones. Un almacén de datos o warehouse es un repositorio de información coleccionada desde varias fuentes, almacenada bajo un esquema unificado que normalmente reside en un único lugar.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de integración y recopilación

Generalmente los almacenes de datos se construyen vía un proceso de integración y almacenamiento en un nuevo esquema integrado.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de selección, limpieza y transformación

Los datos vienen de diferentes fuentes, y pueden contener valores erróneos o faltantes. Estas situaciones se tratan en la fase de selección, limpieza y transformación, en la que se eliminan o corrigen los datos incorrectos y se decide la estrategia a seguir con los datos incompletos. Las dos primeras fases se suelen englobar bajo el nombre de “preparación de datos”.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de selección, limpieza y transformación

Una vez corregidos los datos incorrectos, el siguiente paso es seleccionar y preparar el subconjunto de datos que se va a minar, los cuales constituyen lo que se conoce como vista minable. Este paso es necesario ya que algunos datos coleccionados en la etapa anterior son irrelevantes o innecesarios para la tarea de minería que se desea realizar.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de selección, limpieza y transformación

Existen otros problemas que afectan a la calidad de los datos, como la presencia de valores que no se ajustan al comportamiento general de los datos. Estos datos anómalos pueden representar errores en los datos o pueden ser valores correctos que son simplemente diferentes a los demás.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de selección, limpieza y transformación

Algunos algoritmos de minería de datos ignoran estos datos, otros los descartan considerándolos ruido o excepciones, pero otros son muy sensibles y el resultado se ve claramente perjudicado por ello. Sin embargo, no siempre es conveniente eliminarlos, ya que, en algunas aplicaciones, los eventos raros pueden ser más interesantes que los regulares (por ejemplo, compras por un importe mucho más elevado que el de las compras efectuadas habitualmente con la tarjeta, o días en lo que la cantidad de lluvia recogida es muy superior a la media).

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de selección, limpieza y transformación

La presencia de datos faltantes o perdidos (missing values) puede ser también un problema grande que puede conducir a resultados poco precisos. Estos problemas son sólo ejemplos que muestran la necesidad de la limpieza de datos, es decir, de mejorar su calidad. No es sólo suficiente con tener una buena calidad de datos, sino además poder proporcionar a los métodos de minería de datos el subconjunto de datos más adecuado para resolver el problema.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

El objetivo de esta fase es producir nuevo conocimiento que pueda utilizar el usuario. Es necesario tomar una serie de decisiones antes de empezar el proceso:

1. Determinar qué tipo de tarea de minería es el más apropiado.
2. Elegir el tipo de modelo.
3. Elegir el algoritmo de minería que resuelva la tarea y obtenga el tipo de modelo que estamos buscando.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

En la fase de minería de datos, se decide cuál es la tarea a realizar: clasificar, agrupar, asociar, correlacionar, y se elige el método que se va a utilizar. Cada una de las tareas puede considerarse como un tipo de problema a ser resuelto por un algoritmo de minería de datos. Cada tarea tiene sus propios requisitos, y el tipo de información obtenida con una tarea puede diferir mucho de la obtenida con otra.

Minería de Datos o Data MiningTÉCNICAS COMUNES EN MINERÍA DE DATOS

Minería de Datos o Data MiningTÉCNICAS COMUNES EN MINERÍA DE DATOS

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Clasificación La clasificación es la tarea más utilizada. Clasifica elementos o variables en un conjunto de datos, en grupos o clases predefinidos. Utiliza programación lineal, estadísticas, árboles de decisión y redes neuronales artificiales en la minería de datos, entre otras técnicas.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Agrupamiento o Clustering Esta técnica crea agrupaciones de objetos significativos que comparten las mismas características. A menudo se confunde con la clasificación. A diferencia de la clasificación, que coloca los objetos en clases predefinidas, la agrupación en clústeres coloca los objetos en clases definidas por nosotros. Segmenta

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Correlaciones Las correlaciones se usan para examinar el grado de similitud de los valores de dos variables numéricas. Esto quiere decir que cuando existe una relación positiva, las variables tienen un comportamiento similar (ambas crecen o decrecen al mismo tiempo) y cuando la relación es negativa si una variable crece la otra decrece.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Reglas de asociación En esta técnica, una transacción y la relación entre los elementos se utilizan para identificar un patrón. También se conoce como “técnica de relación”. Se utiliza para realizar un análisis de la cesta de la compra, que se hace para conocer todos aquellos productos que los clientes compran juntos habitualmente.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Reglas de patrones secuenciales Esta técnica tiene como objetivo utilizar datos de transacciones y luego identificar tendencias, patrones y eventos similares en ellos durante un período de tiempo. Los datos históricos de ventas se pueden utilizar para descubrir artículos que los clientes compraron juntos en diferentes épocas del año. Las empresas pueden entender esta información recomendando a los clientes que compren esos productos en momentos en que los datos históricos no sugieren que lo harían. Las empresas pueden utilizar ofertas y descuentos para impulsar esta recomendación.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Reglas de patrones secuenciales Dado que la minería de datos es un campo muy interdisciplinar, existen diferentes técnicas utilizadas para esta fase: técnicas de inferencia estadística, árboles de decisión, redes neuronales, inducción de reglas, aprendizaje basado en instancias, algoritmos genéticos, aprendizaje bayesiano, programación lógica inductiva y varios tipos de métodos basados en núcleos, entre otros. Cada uno de estos paradigmas incluye diferentes algoritmos y variaciones de los mismos, así como otro tipo de restricciones que hacen que la efectividad del algoritmo dependa del dominio de aplicación, no existiendo lo que podríamos llamar el método universal aplicable a todo tipo de aplicación.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

La regresión lineal, los métodos basados en núcleo y los árboles de decisión son algunas técnicas más utilizadas.

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Árbol de decisión

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Red neuronal

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de mineria de datos

Aprendizaje basado en instancias o casos

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de evaluación e interpretación

En la fase de evaluación e interpretación se evalúan los patrones y se analizan por los expertos, y si es necesario se vuelve a las fases anteriores para una nueva iteración. Esto incluye resolver posibles conflictos con el conocimiento que se disponía anteriormente. Idealmente, los patrones descubiertos deben tener tres cualidades:

1. ser precisos,
2. comprensibles (inteligibles)
3. interesantes (útiles y novedosos).

Minería de Datos o data mining proceso kdd - FASE de DIFUSIÓN Y USO

Finalmente, se realiza la difusión y uso del nuevo conocimiento y se hace partícipe de él a todos los posibles usuarios. Una vez construido y validado el modelo se utiliza para que un analista recomiende acciones basándose en el modelo y en sus resultados, o bien para aplicar el modelo a diferentes conjuntos de datos. El nuevo conocimiento extraído debe integrar el know-how de la organización. También es importante medir lo bien que el modelo evoluciona.

CRMCUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT

crm - customer relationship management

¿Qué es un CRM y para qué sirve?

Fuente Cyberclick • Marketing Digital https://youtu.be/Ztr24-JBL2s

crm - customer relationship management definición

El CRM (Customer Relationship Management) es la estrategia de negocio enfocada a seleccionar y gestionar los clientes con el fin de optimizar su valor a largo plazo.El CRM requiere una filosofía de negocio centrada en el cliente y una cultura de empresa que apoye decididamente los procesos de marketing, ventas y servicio. Las aplicaciones CRM permiten implantar la gestión de la relación con los clientes cuando la empresa tiene el liderazgo, la estrategia y la cultura acertada (Renart, 2004).

crm - customer relationship management definición

Otros autores definen la estrategia CRM de un modo más amplio: no sólo se trata de adoptar una estrategia de negocio centrada en el cliente, sino también de implementarla de tal modo que cambie la forma de trabajar de empleados y clientes para que, con el apoyo de nuevas tecnologías, se creen nuevas interacciones con nuevos procesos de trabajo (Renart, 2004).

crm - customer relationship management definición

Una definición más tecnológica de CRM es la que lo asocia a software o bases de datos capaces de gestionar la información necesaria para desarrollar la relación por parte de la empresa. El CRM implica utilizar las nuevas tecnologías de la información que han aparecido en los últimos años en el mercado para tratar de conocer más a fondo a los clientes, aprender más de ellos y tratar de establecer relaciones a largo plazo con los más rentables (Renart, 2004).

crm - customer relationship management enfoques

Orientada al mercado. El CRM juega un papel central en la estrategia de la compañía, que se centra en desarrollar un servicio de valor añadido al cliente, con una atención de alta calidad y con la voluntad de dar respuesta a sus distintas necesidades. Para muchas empresas, esto supone abandonar la orientación de producto y adquirir una orientación de servicio basada en la personalización de prestaciones y ofertas, dando prioridad a los clientes más rentables para la compañía o a los que potencialmente pueden serlo en un futuro cercano (Renart, 2004).

crm - customer relationship management enfoques

Orientada a procesos. En este caso, la compañía se centra en la mejora de los procesos internos para optimizar la información de sus clientes y reducir así los costos de servicio. En este caso, el CRM no define la estrategia de la compañía, sino que se subordina a la ya existente, intentando que sea más efectiva. Las nuevas tecnologías tienen aquí la función de facilitar y perfeccionar las actividades de venta de los empleados (Renart, 2004).

crm - customer relationship management enfoques

De acciones defensivas. Se trata de los clásicos programas de fidelización basados en puntos, regalos y descuentos. Están diseñados para neutralizar las ventajas logradas por un competidor que ofrece mejores precios o un programa similar. Estos enfoques suelen servir para mantener una estrategia comercial, pero rara vez consiguen una nueva ventaja competitiva (Renart, 2004).

crm - customer relationship management enfoques

programas de crm beneficios

Mayor conocimiento del cliente y personalización del trato

• Una solución CRM permite identificar y conocer mejor a los clientes de la empresa y, por tanto, personalizar con mayor precisión y acierto las ofertas y el trato recibido.
• El CRM contiene amplia información sobre los clientes: sus datos personales, los servicios y productos contratados, su importe, frecuencia y lugar de compra, canales de contacto que suele utilizar, acciones comerciales ya realizadas y su respuesta en cada una de ellas, etc.
• Al mismo tiempo permite conocer su rentabilidad actual y futura, su grado de fidelización, las posibles acciones comerciales a realizar o qué tipo de productos se adecuan a su perfil (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Mayor conocimiento del cliente y personalización del trato

• Los CRM centralizan toda la información de un cliente, evitando la posibilidad de tener datos incoherentes o no actualizados.
• La aplicación permite centralizar todos los datos recabados en los distintos canales de comunicación que el cliente tiene con la empresa.
• El CRM permite desarrollar un perfil dinámico de cada cliente. Su nivel de satisfacción varía a lo largo de su relación con la empresa. Conocerlo en todo momento, saber cuándo ha dejado de estar satisfecho un cliente y por qué es fundamental, ya que permite modificar inmediatamente el contenido de las comunicaciones y actuar en consecuencia para no perderlo (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Mayor conocimiento del cliente y personalización del trato

• El conocimiento de los clientes aporta valiosa información a las direcciones de ventas y marketing: pueden conocer el radio de pérdida de clientes, las causas por las que abandonan a la empresa, su nivel de satisfacción y fidelización, los motivos por los que se sienten más o menos satisfechos o los servicios y productos que más consumen y utilizan.
• Con esa información, la planificación de las campañas comerciales se ajusta mejor a la realidad, el target está más definido y, por tanto, hay más posibilidades de éxito (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Aumento de la satisfacción y lealtad de los clientes

• La amplia información sobre los clientes permite personalizar las ofertas y conocer más en detalle los aspectos que satisfacen más a los clientes y los que generan más rechazo.
• En consecuencia, permite un mejor desarrollo de la relación, aumentar la satisfacción y el grado de fidelización. Los clientes que reciben un trato personalizado suelen estar más satisfechos que los que tienen la sensación de ser un cliente más, un simple número.
• La lealtad de los clientes satisfechos, menos propensos a irse a la competencia, genera enormes beneficios a las compañías (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Aumento de la satisfacción y lealtad de los clientes

• Las compañías con una base de clientes leal pueden reducir sus gastos en campañas de captación de nuevos clientes y destinar esos recursos a potenciar la calidad de la relación con los que ya tienen, ya sea formando mejor al personal de atención, mejorando los sistemas de información y comunicación o realizando sondeos de satisfacción y campañas de fidelización.
• Además, no hay que olvidar que el cliente fidelizado es más propenso a recomendar a sus amigos y conocidos el producto o servicio que utiliza, lo que constituye una forma de promoción eficaz y gratuita para la empresa.
• El “boca-oreja” o “boca a boca” reduce considerablemente los costos y aumenta las posibilidades de éxito de la captación de clientes (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Aumento de las ventas

• El conocimiento detallado y actualizado de los clientes permite a las empresas personalizar sus propuestas de valor y ofrecer a los consumidores lo que realmente necesitan en el momento más adecuado.
• El radio de respuesta y la receptividad a las campañas comerciales de una empresa con una base de clientes satisfecha es mayor y, por tanto, las posibilidades del cross-selling (venta cruzada, vender más productos en un mismo acto de venta) y el upselling (aumento del importe de la compra) son mayores (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Aumento de las ventas

• Un cliente fiel suele comprar con más frecuencia y está más dispuesto a pagar un precio mayor del que ofrecen empresas competidoras en el mercado.
• La satisfacción obtenida por una buena gestión de la información del cliente y por un trato personalizado abre las posibilidades de aumentar los precios y obtener un mayor margen en las ventas. De esta manera, la rentabilidad media de un cliente aumenta de forma considerable (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Reducción de los costos de servicio

• Un consumidor fidelizado suele generar menores costos de atención al cliente.
• El cliente leal conoce los productos y servicios de la empresa y está familiarizado con su uso, por lo que la frecuencia con la que utiliza los servicios de atención al cliente es menor. Por ello, los centros de atención telefónica suelen ser los más beneficiados por un aumento de la fidelización de la base de clientes.
• Al mismo tiempo, la calidad de la atención es mejor y las dudas se resuelven más rápidamente porque se dispone de información detallada del cliente y de los productos que tiene contratados (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

Reducción de los costos de servicio

• Los efectos negativos de la rotación de empleados disminuyen. En una empresa con sistema CRM, las personas encargadas de atender al cliente registran todos los contactos en una base de datos, en la que se deja constancia de los aspectos importantes de una cuenta (intentos de ventas, productos contratados, motivo por el cual el cliente dejó de utilizar determinado servicio, etc.). Cuando éstos abandonan su puesto de trabajo o pasan a desempeñar otras funciones dentro de la misma empresa, se suele perder todo el conocimiento que tenía de sus clientes. Por el contrario, si todo ese conocimiento lo ha introducido en el CRM, el empleado que lo sustituye podrá utilizarlo, con lo que el impacto de la rotación será mínimo (Renart, 2004).

programas de crm beneficios

círculo virtuoso del crm

programas de crm errores en crm

programas de crm errores en crm

programas de crm errores en crm

programas de crm el plan de crm

CRM es una estrategia de negocio basada en las tecnologías de la información, que permite llevar a cabo acciones y decisiones basadas en datos, en respuesta y anticipación al comportamiento de los clientes (Brunetta, 2016).

programas de crm el plan de crm

Determinar los objetivos Es fundamental determinar cuáles son los objetivos específicos y saber desde donde se parte. Características de los objetivos de CRM

• Medibles. “Aumentar las ventas en un 20% para el próximo mes”.
• Claros. Deben tener una definición clara, entendible y precisa.
• Alcanzables. Deben estar dentro de las posibilidades de la empresa.
• Desafiantes. Deben ser retadores.
• Realistas. “aumentar de 10 a 1,000 unidades vendidas”, “aumentar de 10 a 20 unidades en una semana”.
• Coherentes. Alineados y coherentes con otros objetivos de la empresa (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Definir el alcance del proyecto

• Es el proceso de desarrollar una descripción detallada del proyecto.

• Es fundamental para su éxito, ya que proporciona un entendimiento común entre los interesados del mismo.

• En esta fase se describe y se define el alcance del proyecto de manera más específica.

• Se analizan los riesgos, los supuestos y las restricciones existentes.
• El enunciado del alcance del proyecto describe de manera detallada los entregables del proyecto y el trabajo necesario para crearlos. Sirve como guía del equipo de trabajo durante la ejecución y proporciona la línea de base del alcance (Renart, 2004).

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Definir el alcance del proyecto Incluye:

• Requisitos del proyecto: condiciones que deben cumplir los productos entregables del proyecto.
• Límites del proyecto: Identifica lo que está incluido dentro de la ejecución del plan de CRM.
• Entregables del proyecto: Los entregables incluyen el producto o servicio resultado del proyecto y resultados adicionales como informes y documentación relativa al proyecto.
• Criterios de aceptación: Definen el proceso y los criterios para que sean aceptados los entregables completos a lo largo del proyecto (Renart, 2004).

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Definir el alcance del proyecto Incluye:

• Restricciones del proyecto: Enumeran y describen las restricciones relacionadas con el alcance que limiten las opciones del equipo del proyecto.
• Supuestos del proyecto: Enumeran y describen las suposiciones del proyecto de CRM asociadas con el alcance del proyecto y el potencial impacto de tales supuestos si resultaran ser falsos.
• Riesgos iniciales identificados: Identifica los riesgos conocidos y/o previstos que hay que considerar antes de comenzar.
• Requisitos de aprobación: Identifica los requisitos de aprobación de aspectos tales como objetivos, productos entregables, documentos y trabajos del proyecto (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Delimitar el alcance del proyecto

• Por razones presupuestarias no se está en la posibilidad de pensar en llegar a cada rincón de la organización, pero también puede suceder que algunas empresas no creen poder cambiar la cultura de la organización tan fácilmente y deciden iniciar en un departamento y que poco a poco se vaya extendiendo (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Involucrar a todos los departamentos afectados

• Los departamentos afectados deberán comprender desde el principio la necesidad de alcanzar un acuerdo con respecto a los objetivos de implementación, puesto que están controlados externamente.
• El éxito del proceso depende de la participación activa de los directivos.
• Desde la etapa inicial del proyecto, es necesario implicar a más miembros de la organización aparte de los propietarios de procesos, ya que se necesita tiempo para adaptarse a los cambios introducidos por el CRM (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Encontrar un patrocinador o sponsor

• El patrocinador o sponsor, es un papel que ocupa el miembro de más rango dentro del equipo del proyecto, para CRM debe ser el de más rango dentro de la organización porque es el que asegurará que el cambio sea la prioridad.
• En organizaciones pequeñas puede ser el encargado del proyecto, pero siempre será alguien responsable ante la empresa por el éxito del proyecto.
• Cuando alguien solo es patrocinador, se dedica a:

1. Defender el proyecto a lo largo del tiempo
2. Mantenerlo vivo
3. Obtener presupuestos para el proyecto
4. Colaborar en los problemas de fondo del encargado del proyecto (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Encontrar un patrocinador o sponsor

• El patrocinador necesita contar con poder para ejercer presión en la organización para superar la resistencia que se genere en torno al proyecto. Por lo que debe ser una persona con autoridad ejecutiva y política en la empresa.

• El proyecto necesita un patrocinador cuyos objetivos personales estén directamente vinculados al éxito del proyecto y poder garantizar que el sistema sobreviva después de que los consultores hayan dejado la empresa (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Stakeholders

• Aquellos que pueden afectar o son afectados por las actividades de una empresa.
• Hay una gran cantidad de stakeholders con algún interés positivo o negativo en la implementación y/o el resultado del proyecto (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Designar un gerente de proyecto

• El Project Manager o Gerente del proyecto será el líder del equipo y de las relaciones con los stakeholders y coordinará los esfuerzos a lo largo de todas las etapas. Algunas de sus características son:

1. No puede ser una persona resistida de antemano. Será un comunicador y negociador, por lo que cuanto mejor sea recibido más sencilla y llevadera será la tarea.
2. Capacidad de integrar conocimiento. Será capaz de entender a todas las áreas para integrarlas al plan general.
3. Conocedor de la problemática de la empresa.
4. Capacidad de comunicar.
5. Entender perfectamente el concepto CRM (Renart, 2004).

programas de crm el plan de crm

Control de gestión

• Balanced Scorecard (BSC) O Cuadro de mando integral
• Es una herramienta de gestión que traduce la estrategia de la empresa en un conjunto coherente de indicadores y medidas que ofrece a los administradores una visión equilibrada de desempeño de la organización (Renart, 2004).
• Beneficios:

programas de crm crm analítico

Los datos no sirven de nada si no se les transforma en información y luego en conocimiento. Business Intelligence (BI) o Inteligencia de negocios (IN), es el conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

Business Intelligence (BI), Inteligencia de negocios (IN). Es un conjunto de conceptos y metodologías cuya misión consiste en mejorar el proceso de toma de decisiones en los negocios, basándose en hechos y sistemas que trabajan con hechos, es decir, que trata de entender el futuro a través de lo que pasó (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

Utilidad Responde a las preguntas: ¿Cuáles son las características de mis mejores clientes? ¿Cómo puedo atraer a otros como ellos? ¿Cómo puedo hacer para que consuman más? ¿Cómo prevenir la fuga de los clientes más rentables? ¿Cómo apalancar la venta de nuevos productos? ¿Cómo aumentar el ROI de las campañas de marketing? ¿Dónde están las respuestas a estas preguntas? RESPUESTA: En los datos, solo hay que saber buscar (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

Beneficios aplicados al marketing

• Incrementar las tasas de respuesta
• Aumentar la lealtad de clientes
• Incrementar el ROI, contactando a los clientes correctos con ofertas y mensajes relevantes.
• Reducir los costos de las campañas contactando a los clientes más propensos a responder.
• Reducir la fuga de clientes prediciendo en forma más precisa quiénes son los clientes en riesgo y diseñando estrategias efectivas para retenerlos.
• Entregar el mensaje correcto segmentando a los clientes en forma más efectiva y logrando un mejor entendimiento del público objetivo (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

Beneficios aplicados al marketing Las empresas necesitan conocer y crear una relación con sus clientes y para poder hacerlo es necesario:

1. Tener una manera de identificar individualmente a los clientes.
2. Tener información personal e histórica.
3. Realizar acciones en base a esa información.
4. Medir el resultado de esas acciones.
5. Mantener el ciclo.

En empresas con muchos clientes, se precisa de CRM Analítico para realizar estas acciones (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

El CRM Analítico permite evolucionar de preguntas simples a preguntas más complejas. (Renart, 2004).

• ¿cuánto se vendió (por mes, canal, región)?
• ¿qué locales venden mas?
• ¿cuáles son los productos más vendidos?
• ¿cuáles son los productos más rentables?

• ¿cuáles son las características de mis mejores clientes?
• ¿qué puedo hacer para fidelizarlos y retenerlos?
• ¿cómo puedo atraer otros como ellos?
• ¿cómo puedo hacerlos consumir más?
• ¿cómo puedo mejorar la experiencia de compra?
• ¿cómo incrementar la tasa de efectividad de mis acciones de marketing directo?

programas de crm crm analítico

Los requisitos básicos son:

1. disponer de suficientes datos,
2. desarrollar capacidad analítica y
3. ser capaz de ejecutar las acciones definidas a partir del análisis de datos de clientes (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

Métricas de BI que debe tener un CRM Recency, Frequency, Monetary Value.

• Recency se refiere a la fecha de la última compra;
• Frecuency indica que tan frecuente compra y
• Monetary value es el valor de estas compras.

Customer Lifetime Value

• Es el valor de un cliente ahora y comparado con el valor en el futuro

Churn

• Se refiere a la tasa de abandono y debería responder a preguntas tales como ¿Puede este cliente irse en los próximos 30 o 60 días? (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

Métricas de BI que debe tener un CRM Propensión a la morosidad

• ¿Puede este cliente ser moroso en los próximos 30 o 60 días?

Segmentación de clientes

• En que segmento el cliente pertenece (o segmentos macros o micros) en relación a la base de datos existente, basado en datos y comportamiento.

Basket Analysis

• ¿Qué compra el cliente en relación a los otros productos y servicios?

Next Best Interaction

• Según su comportamiento, ¿Qué se le puede ofrecer o no ofrecer a un determinado cliente en la próxima interacción? (Renart, 2004).

programas de crm crm analítico

Métricas de BI que debe tener un CRM Advocate Scoring

• ¿Es influenciador según su estatus social y de cliente?¿Puede referirnos a otros clientes o ser un defensor de la marca?

Last Activity Scoring

• ¿Cuántos casos o reclamos tiene abiertos? ¿Cuándo fue la última vez que llamó por teléfono? ¿Cuántas veces va a la página web?

Marketing Scoring

• ¿En cuántas campañas está el cliente? ¿Cuántos emails abre al mes? ¿Cuál es su participación total en todo tipo de campañas de marketing?

Customer Satisfaction

• Tener un scoring según índices (Renart, 2004)

programas de crm crm analítico

Métricas de BI que debe tener un CRM Engagement Score

• ¿Cuántos comentarios deja en el blog o en la plataforma de eCommerce? ¿Cuántos likes o me gusta? ¿Cuál es su participación en las redes sociales?

Best Channel to Interact

• Un scoring que indique cuál es el canal más apropiado para interactuar con el cliente.

Data Quality

• Un scoring que indique si tiene todos los datos del cliente y qué tan depurados están. Esta es la métrica más importante, ya que sin datos no se pueden desarrollar las otras métricas (Renart, 2004)

programas de crm crm analítico - tipos

• CRM Local, también conocido como CRM On-Premise, es el tipo de CRM que es alojado en un servidor físico en la empresa y exige manutención de un equipo de IT propio. En ese caso, es necesario instalar el software de CRM en el servidor o en una computadora que sea utilizada como tal (Renart, 2004).

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• El CRM en la Nube, o CRM Cloud, se trata de un CRM online y por eso, no se requiere de un equipo de TI dedicado a la manutención de la solución.
• Toda la infraestructura es gerenciada remotamente por el equipo de especialistas de la solución.
• Se accede a la página de login en cualquier lugar, en cualquier momento, a través de cualquier dispositivo o por la app (Renart, 2004)

TAREA - PREGUNTAS EGEL

Elabora una pregunta EGEL por cada subtema, incluye tres posibles respuestas y menciona la respuesta correcta. Utiliza la presentación anexa, total 15 preguntas.

Temas

1. Público Marketing Relacional
2. Proceso de Gestión de Quejas de Schnarch
3. Fidelización, Vinculación y Retención
1. Factor tiempo, fase de lanzamiento
2. Vinculación y retención
4. Bases de datos
1. Definición
2. Elementos
5. Marketing de base de datos
1. Definiciones
2. Usos
3. Obtención de datos
4. Tipos de datos en función de su origen

1. Minería de datos
1. Definición
2. Tipos de bases de datos
2. Proceso KDD
1. Elementos
2. Fases
3. CRM
1. Definición

Mercadotecnia

El marketing es la actividad, el conjunto de instituciones y procesos para crear, comunicar, entregar e intercambiar ofertas que tienen valor para los clientes, los socios y la sociedad en general. (AMA, 2017).

Mercadotecnia

A la administración de la mercadotecnia le corresponde la función de influir en el nivel, la oportunidad y la composición de la demanda, de tal forma que contribuya a que la organización logre sus objetivos (Kotler).

Alcance de la estrategia relacional (segmentación de públicos y unidades de negocio)

Idealmente, la estrategia relacional debería abarcar la totalidad de los clientes, productos o servicios, unidades de negocio y a cuantos públicos interactúan con la misma. En este paso de la planificación estratégica relacional se deben identificar aquellas áreas de negocio, productos y servicios en las que se aplicará la estrategia relacional (Reinares y Ponzoa, 2004).

Mercadotecnia

El marketing es el arte y la ciencia de seleccionar mercados meta y de atraer y retener clientes mediante la generación, entrega y comunicación de un valor superior (Kotler y Keller, 2006).

Objetivos relacionales de la empresa

La satisfacción de las necesidades de los clientes se convertirá en el eje del negocio y en los objetivos a cumplir (Reinares y Ponzoa, 2004).

Análisis de la situación

Esta fase contempla un estudio detallado del contexto (social, económico, político, cultural, etc.) en el que la empresa u organización ejercerá su estrategia relacional. Se centra en identificar las debilidades, fortalezas, oportunidades y amenazas que prevé afectarán a los procesos (Reinares y Ponzoa, 2004).

Mercadotecnia

Es el proceso de planear y ejecutar la concepción, fijación de precios, promoción y distribución de ideas, mercancías y servicios para dar lugar a intercambios que satisfagan objetivos individuales y organizacionales (AMA, 1985).

Mercadotecnia

La mercadotecnia es un sistema total de actividades de negocios ideado para planear productos satisfactores de necesidades, asignarles precios, promover y distribuirlos a los mercados meta, a fin de lograr los objetivos de la organización. (Stanton, Etzel y Walker).

Determinación de la actividad de la empresa orientada al cliente

Se determina el enfoque que orientará a la empresa al cliente. Se define la misión de la organización desde la perspectiva de su orientación al cliente, convirtiendo su satisfacción en el eje del negocio (Reinares y Ponzoa, 2004).

Mercadotecnia

Es una función organizativa y un conjunto de procesos para crear, comunicar y entregar valor a los clientes y para la gestión de relaciones con los clientes en formas que beneficien a la organización y sus grupos de interés (AMA, 2004).