Necesito ayuda sobre algunas dudas relativas al CRM, como el Wallet Share o las herramientas OLAP
Estimado Erodrigo:
Me gustaría que me aclarara algunos conceptos relativos a CRM:
- ¿Qué es el Wallet Share y la cuota de mercado? ¿Qué es mejor?
- ¿Qué son las herramientas OLAP?
- ¿En qué consiste el Data Mining?
Gracias de antemano por sus respuestas.
Saludos
Me gustaría que me aclarara algunos conceptos relativos a CRM:
- ¿Qué es el Wallet Share y la cuota de mercado? ¿Qué es mejor?
- ¿Qué son las herramientas OLAP?
- ¿En qué consiste el Data Mining?
Gracias de antemano por sus respuestas.
Saludos
Respuesta de erodrigo
1
J R PALOMINO:
Pues voy a intentar complementar los datos de la anterior respuesta, tomando en consideración sus preguntas actuales.
WALLET SHARE, es la cuota del cliente.
MARKET SHARE, es la cuota de mercado.
La diferencia entre ambas resulta de la aplicación al cliente o al mercado.
Al cliente tiene la ventaja de rentabilizar más todas las gestiones, minimizando las desviaciones de gestión. Se dice que supera de 8 a 20 veces la efectividad de la gestión de cuota de mercado.
Las herramientas OLAP, On Line Analytical Processing, proceso de analisis en linea, la que permite analizar simultaneamente a las peticiones o demandas de los clientes su situación.
Ejemplo: Una conocida librería en la web adquiere la distribución de un libro. Introducen en su data-warehouse el perfil del libro. De forma automática el sistema de análisis en linea, saca los perfiles de compradores de libros de ese perfil de los últimos 6 meses y les envía un newsletter automático dando a conocer la novedad, incluyendo un resumen de la misma, el boletín de pedido relleno con los datos de anteriores compras listo solo para pulsar y comprar.
El acierto en este tipo de gestión es del 80%.
Si no se tiene este sistema, se dirige un newslewtter a un universo o publico objetivo, de forma anónima, con lo que la frescura del boletín listo para comprar, la acción de saber que ha comprado similar, etc. no se tiene. El coste de una y otra es similar, la efectividad del 40% y la eficiencia del sistema 20%.
Las herramientas OLAP se generan desde sistemas de bases de datos tipo Oracle, Sybase, Red Bride, Teradata, SQLserver...
En cuanto al DATA MINING, me voy a detener un poco más.
Le expliqué el otro día, en mi anterior respuesta, que la definición más adecuada que he encontrado sobre el particular es aquella de determina que "es un proceso automático o semiautomático de exploración y análisis de una gran cantidad de datos con el fin de descubrir patrones y reglas de comportamiento significativas orientadas a negocio".
Si nos basamos en el anterior ejemplo veríamos varios patrones: estilo del escritor, tema, editorial, precio, día de compra, sector, periodicidad... y, además, las contrarias: nunca compra en lunes, nunca compra el libro que hace 13, nunca pide en domingo, nunca firma lo que le enviamos, siempre genera él su pedido, etc.
Data mining permite identificar y resolver, entre otras cosas:
-Análisis de riesgos de clientes: detectar patrones y tendencias en el comportamiento que permitan identificar y anticipar la morosidad, reduciendo los costes de impagados.
-Desarrollar ventas cruzadas: descubrir asociación entre productos, con el fin de promover la integración del cliente, y como consecuencia, ganar cuota.
-Definir perfiles por productos: Identificar perfiles de consumo por productos, desarrollando campañas automáticas y personalizando masivamente.
-Detección de alarmas y análisis de abandonos: predecir que clientes tienen mayor probabilidad de abandono, su perfil, su valor y desarrollar acciones para la retención de aquellos seleccionados.
-Definir el valor potencial del cliente: El énfasis sobre el valor del cliente ha de materializarse, no tanto en su valor presente, si no más bien, en el valor a largo plazo, para promover acciones con ellos, procurando alcanzar el potencial previsto.
-Desarrollar planes de fidelización personalizados: Todos los clientes no tienen el mismo valor, y por ende, el esfuerz en marketing ha de ser consecuente. Data mining permite huir de los planes de fidelización masivos, para conseguir la personalización.
Espero que con todo esto le haya solucionado buena parte de sus preguntas.
Pues voy a intentar complementar los datos de la anterior respuesta, tomando en consideración sus preguntas actuales.
WALLET SHARE, es la cuota del cliente.
MARKET SHARE, es la cuota de mercado.
La diferencia entre ambas resulta de la aplicación al cliente o al mercado.
Al cliente tiene la ventaja de rentabilizar más todas las gestiones, minimizando las desviaciones de gestión. Se dice que supera de 8 a 20 veces la efectividad de la gestión de cuota de mercado.
Las herramientas OLAP, On Line Analytical Processing, proceso de analisis en linea, la que permite analizar simultaneamente a las peticiones o demandas de los clientes su situación.
Ejemplo: Una conocida librería en la web adquiere la distribución de un libro. Introducen en su data-warehouse el perfil del libro. De forma automática el sistema de análisis en linea, saca los perfiles de compradores de libros de ese perfil de los últimos 6 meses y les envía un newsletter automático dando a conocer la novedad, incluyendo un resumen de la misma, el boletín de pedido relleno con los datos de anteriores compras listo solo para pulsar y comprar.
El acierto en este tipo de gestión es del 80%.
Si no se tiene este sistema, se dirige un newslewtter a un universo o publico objetivo, de forma anónima, con lo que la frescura del boletín listo para comprar, la acción de saber que ha comprado similar, etc. no se tiene. El coste de una y otra es similar, la efectividad del 40% y la eficiencia del sistema 20%.
Las herramientas OLAP se generan desde sistemas de bases de datos tipo Oracle, Sybase, Red Bride, Teradata, SQLserver...
En cuanto al DATA MINING, me voy a detener un poco más.
Le expliqué el otro día, en mi anterior respuesta, que la definición más adecuada que he encontrado sobre el particular es aquella de determina que "es un proceso automático o semiautomático de exploración y análisis de una gran cantidad de datos con el fin de descubrir patrones y reglas de comportamiento significativas orientadas a negocio".
Si nos basamos en el anterior ejemplo veríamos varios patrones: estilo del escritor, tema, editorial, precio, día de compra, sector, periodicidad... y, además, las contrarias: nunca compra en lunes, nunca compra el libro que hace 13, nunca pide en domingo, nunca firma lo que le enviamos, siempre genera él su pedido, etc.
Data mining permite identificar y resolver, entre otras cosas:
-Análisis de riesgos de clientes: detectar patrones y tendencias en el comportamiento que permitan identificar y anticipar la morosidad, reduciendo los costes de impagados.
-Desarrollar ventas cruzadas: descubrir asociación entre productos, con el fin de promover la integración del cliente, y como consecuencia, ganar cuota.
-Definir perfiles por productos: Identificar perfiles de consumo por productos, desarrollando campañas automáticas y personalizando masivamente.
-Detección de alarmas y análisis de abandonos: predecir que clientes tienen mayor probabilidad de abandono, su perfil, su valor y desarrollar acciones para la retención de aquellos seleccionados.
-Definir el valor potencial del cliente: El énfasis sobre el valor del cliente ha de materializarse, no tanto en su valor presente, si no más bien, en el valor a largo plazo, para promover acciones con ellos, procurando alcanzar el potencial previsto.
-Desarrollar planes de fidelización personalizados: Todos los clientes no tienen el mismo valor, y por ende, el esfuerz en marketing ha de ser consecuente. Data mining permite huir de los planes de fidelización masivos, para conseguir la personalización.
Espero que con todo esto le haya solucionado buena parte de sus preguntas.
No me queda claro lo que es la cuota de cliente.
La cuota de mercado, es el número de clientes en relación al universo de potenciales clientes, pero sin embargo, no entiendo cómo aplicarlo al cliente.
Estaríamos hablando de número de servicios que le vendemos al cliente, ¿en relación a todos los que podríamos venderle?
Gracias de antemano por su aclaración.
La cuota de mercado, es el número de clientes en relación al universo de potenciales clientes, pero sin embargo, no entiendo cómo aplicarlo al cliente.
Estaríamos hablando de número de servicios que le vendemos al cliente, ¿en relación a todos los que podríamos venderle?
Gracias de antemano por su aclaración.
Jr palomino:
Lo ha captado ud. perfectamente. Siempre se ha dicho que lo que los "profes" dicen, lo mejoran los alumnos. Así ha ocurrido.
Pensé que de una idea por analogía se llegaba a la otra.
Efectivamente tiene que ver con lo venta real y la venta potencial.
Si a un determinado cliente, con un conocimiento limitado de sus características, anhelos, gustos, tradiciones, vendemos u ofrecemos por productos, la rentabilidad, maximización de su venta-objetivo multiplica xN veces cuando los datos analizados y recogidos por el sistema nos marca muchísimos más datos de comportamiento, tendencias, etc.
La cuota de cliente relativiza lo hacemos con él y lo comparamos con lo que podríamos llegar a hacer.
Podemos sacar así un perfil de tendencia, podemos adelantarnos y calcular casi perfectamente los presupuestos de venta o servicios hacia ellos.
Lo ha captado ud. perfectamente. Siempre se ha dicho que lo que los "profes" dicen, lo mejoran los alumnos. Así ha ocurrido.
Pensé que de una idea por analogía se llegaba a la otra.
Efectivamente tiene que ver con lo venta real y la venta potencial.
Si a un determinado cliente, con un conocimiento limitado de sus características, anhelos, gustos, tradiciones, vendemos u ofrecemos por productos, la rentabilidad, maximización de su venta-objetivo multiplica xN veces cuando los datos analizados y recogidos por el sistema nos marca muchísimos más datos de comportamiento, tendencias, etc.
La cuota de cliente relativiza lo hacemos con él y lo comparamos con lo que podríamos llegar a hacer.
Podemos sacar así un perfil de tendencia, podemos adelantarnos y calcular casi perfectamente los presupuestos de venta o servicios hacia ellos.
