8 pasos para poner en marcha CRM Analytics y Business Intelligence (BI)

Antes de indagar en las pautas a seguir para poner en marcha la fusión del CRM Analytics y el Business Intelligence (BI), definir este último concepto como un conjunto de metodologías, herramientas y habilidades, que permiten transformar los datos en información útil para la empresa.

Para muchas organizaciones, es una herramienta estratégica para extraer a información de los clientes que les permitirán resolver cualquier problema y cubrir las necesidades de estos con máxima satisfacción.

Pero para poner en marcha esta sinergia de datos CRM Analytics y Business Intelligence (BI) os dejamos unos consejos.

Analizar la necesidad del cambio: Antes de poner en marcha el Business Intelligence debe analizarse si realmente la empresa está preparada para afrontar nuevos procedimientos y asumir los cambios. Por tanto, los cambios organicionales deben de darse cuando la oportunidad se brinda acorde. Si la empersa decide poner en marcha los cambios sin ser el momento adecuado, es posible que se encuentre una resistencia al cambio por parte de los empleados.

Los objetivos a lograr: Antes de implantar una estrategia empresarial debemos definir los objetivos que queremos lograr, tanto aquellos objetivos empresariales como aquellos que están dirigidos hacía el cliente. Asimismo, si poner en marcha un Business Intelligence requiere abrir un nuevo deparatamente, deberán de establecerse los roles de cada trabajador y los subojetivos, así como un timming para cumplir con los plazos establecidos.

Cabe destacar,  que mientras unas empresas se mantienen en una constante toma de decisiones,  otras buscan soluciones inteligentes para su negocio. Del mismo modo, las soluciones de BI deben alinearse con los objetivos del negocio,centrarse en las necesidades de la marca y ofrecer una visión operativa. Por ello, el Business Intelligence se logra aprovechando las mejores capacidades, a nivel tecnológico y humano.

Definir indicadores de proceso: Para comprobar que se están logrando los objetivos y que la estrategia va en buena dirección, deben establecerse indicadores clave (KPI). Estos indicadores los marcará la empresa y deberán estar alineados con los objetivos que se han definidos. Por norma general, se analizan periódicamente y sus resultados permiten hacer modificaciones en la estrategía y retomar el camino hacía el objetivo, en caso de desviaciones.

A medida que los planes de negocio, presupuestos y directrices de gestión del cambio avanzan, también lo harán los KPI. La medición de los KPI y su rendimiento son únicos y dependen de los objetivos individuales, es decir, un indicador o varios para cada objetivo. Aunque, en ocasiones, varios KPI son comunes en los mismos sectores empresariales, dado que pueden compartir objetivos. Uno de los objetivos que se puede establecer es aumentar la fidelidad del cliente y para ello se establecerá un KPI concreto, que permitirá medir si las acciones para lograr el éxito están siendo las más adecuadas y el objetivo se podrá lograr en el plazo estimado.

CRM Analytics y Business Intelligence 2

Identificar las fuentes de datos: Tras indicar los objetivos y KPI asociados, llega el momento de definir que datos necesitamos. Con CRM Analytics extraemos los datos referentes a la gestión de la relación con el cliente, así como de la respuesta ante la automatización de marketing y email marketing. Por otro lado, obtendremos más información a través de Social CRM. Con la integración de estos datos el Business Intelligence será una estrategia óptima.

Seleccione sus herramientas: Las habilitadores de tecnología de software son necesarias para transformar los datos brutos en información de negocios. Una plataforma de análisis de CRM incluye un almacén de datos subyacente o de datos que almacenan marts, agregados y correlacionar los datos. Disponer de un sistema central es una de las mejores prácticas para lograr el éxito, ya que podemos evitar datos dispares y redundantes, incluyendo datos potencialmente conflictivos o varias versiones de la verdad.

Eliminar datos inútiles: Para evitar que los análisis de datos den resultados falsos, deben de ajustarse bien la información, es decir, aquellos datos que no son útiles deben eliminarse, así como aquella información de clientes puntuales sin opción a fidelizar deben de obviarse.

Los datos sucios es la principal causa de retrasos en los proyectos de BI. Pocas organizaciones anticipan los problemas que pueden dar los datos “sucios”. Para evitar este error, analizamos cada una de sus fuentes de datos, con el fin de determinar la calidad de los leads y permitir el tiempo necesario para limpiar la información que carece de importancia.

Estandarizar las fases de la estrategia: El BI y el CRM son similares a otras aplicaciones de software empresarial, donde el riesgo de los proyectos con fases múltiples es menor en comparación con Big Bang o cascada despliegues. Se aconseja empezar con una cantidad pequeña de datos e ir ampliando paulatinamente la información, incluiendo más unidades de trabajo y departamentos, hasta lograr la integración total de la empresa.

Medir y correguir: La medición debe comenzar rastreando activamente la utilización del personal de las herramientas de BI, análizar el nivel de aprendizaje y conocimiento de los trabajadores y, por último, analizar los datos obtenidos, KPI y logro de objetivos. Con estos podemos modificar las estrategias de negocio, si los objetivos son los adecuados y si el plazo para alcanzarlos es el adecuado.

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