Las soluciones de manejo de relaciones con el cliente junto con las aplicaciones analíticas conducen a las empresas a obtener un profundo conocimiento de sus clientes, anticiparse a sus necesidades y maximizar su rentabilidad así como disminuir los costos asociados a los procesos de ventas y marketing.

Nadie desconoce que las actuales exigencias del mercado obligan a las empresas a centrarse ciento por ciento en el cliente. Desarrollar una estrategia con esa condición, sin embargo, no es un tarea trivial, más si hay que incorporar tecnología y reformular algunos procesos internos en las organizaciones.

El desafío es doblemente complejo, porque las organizaciones manejan un volumen creciente de datos, pero eso no siempre es sinónimo de información útil para tomar decisiones sobre clientes, procesos de negocios y la marcha de la propia empresa.

Por eso, las aplicaciones de manejo de relaciones con el cliente (o Customer Relationship Management - CRM) con el apoyo de herramientas de inteligencia de negocios han tomado un renovado protagonismo en los dos últimos años, en tanto les permite responder con mayor eficiencia al desafío que impone un cliente más informado, exigente y que, por sobre todo, cuenta con múltiples alternativas para elegir.

Con la consolidación de Internet, las organizaciones también pueden acceder a reportes basados en la Web, en ambientes interactivos o en portales, dispositivos inalámbricos, o incluso por correo electrónico, de manera que la información esté disponible para la gerencia y analistas en cualquier lugar y momento.

CRM: Más Cerca del Cliente

En el caso de las herramientas de CRM los beneficios directos -y que se traducen en el ROI (Retorno de Inversión)- provienen tanto del aumento de las ventas como de la reducción de los costos asociados a ellas. Un punto clave es aumentar la tasa de retención de los clientes -generar uno nuevo cuesta cinco veces más que retenerlo-, lo cual está directamente relacionado con el nivel de sofisticación de la solución, en el sentido de contarse con herramientas analíticas de apoyo.

La reducción de costos se genera a partir de campañas de marketing mejor focalizadas, en donde hay un objetivo claro con cada cliente y una segmentación adecuada, según perfiles definidos certeramente.

Pero para aplicar este tipo de herramientas se requiere tener muy claros los objetivos y disponer de los parámetros adecuados para cuantificar los resultados. Se estima que muchas empresas no miden el ROI (Retorno de la Inversión) en el momento de implementar un CRM, lo cual hace más complejo administrarlo posteriormente. Además, muchas empresas enfocan el ROI en la tecnología y no en su visión de negocio, que pasa por tener un adecuado proceso de ventas y atención a clientes y por integrar el CRM con el resto de los procesos de negocios. Esto puede traducirse en que las empresas terminen ofreciendo lo que ellas quieren vender y no lo que sus clientes realmente quieren, necesitan o potencialmente podrían demandar.

De hecho, muchos proyectos de este tipo no alcanzan a cumplir los objetivos planteados en forma inicial, generalmente, como consecuencia de problemas asociados a la automatización de la fuerza de ventas y las "barreras culturales" no resueltas, dado que muchas veces los empleados manifiestan resistencia, o incluso cierto temor, a utilizar sistemas de gestión de relación con el cliente.

Aplicando Inteligencia

Las herramientas analíticas permiten un mejor manejo de los datos de los clientes, creando las condiciones para realizar campañas de marketing personalizado con altas tasas de éxito, conocer las necesidades de cada cliente y, por ende, predecir sus conductas o determinar con precisión y anticipación sus futuras preferencias. Esto conduce a una estrategia de negocios fundamentada en quien realmente debe conducirla: el cliente.

Business Intelligence hace referencia a un conjunto de herramientas que permiten transformar los datos en información útil y optimizar la gestión de negocios.

Gartner define a la inteligencia de negocios como la habilidad empresarial para acceder y explorar información, analizándola y desarrollando nuevo conocimiento y comprensión, que conduzca a mejorar la toma de decisiones. Según la consultora, los sectores que más han demandado soluciones de este tipo son las compañías de telecomunicaciones, servicios financieros, manufactura, retail, gobierno y salud.

Por su parte, Internacional Data Corporation (IDC) prevé un crecimiento sostenido del Business Intelligence, estimando que el mercado de las herramientas de Q&R (query and report) alcanzará los 4.900 millones de dólares el 2006, con un crecimiento anual de un 15%. En el mismo año, las herramientas OLAP (On Line Analytical Process) alcanzarán los 2.100 millones de dólares, con un crecimiento anual de un 11,8%.

Este tipo de soluciones tiene un alto retorno de inversión. Según estimaciones de Internacional Data Corporation (IDC), en cinco años, estas soluciones, en promedio, pueden generar un 431% de ROI, mientras más del 60% pueden "autopagarse" en dos años.

En otras palabras, las herramientas de inteligencia de negocios pueden aplicarse en todos los ámbitos de la organización, es decir, en lo relacionado con el cliente, a nivel interno, en el desempeño del negocio y sus distintas áreas, y en la relación con proveedores y partners de negocios.

Desde el punto de vista técnico, Data Warehouse -una colección de datos provenientes de distintos repositorios y que se orientan a la toma de decisiones-, Data Marts -o cubos de información que representan datos relacionados con un área específica, como ventas o recursos humanos, por ejemplo- y Data Mining, o minería de datos -el procedimiento mediante el cual se extrae información previamente oculta o desconocida-, son tres de los términos más asociados al análisis inteligente de los datos en la empresas.

Modelos Predictivos

A primera vista, las herramientas analíticas parecieran estar más orientadas, por razones obvias, a los bancos e instituciones financieras y a todas aquellas organizaciones que cuentan con una gran base de clientes y transacciones. Sin embargo, estas soluciones son muy útiles para empresas de múltiple sectores y de tamaño medio o pequeñas inclusive, ya que en estos casos la información se convierte en crucial y cualquier decisión puede ser muy gravitante para la organización incidiendo directamente en el éxito o fracaso del negocio.

Junto con la predicción automatizada de comportamientos, las herramientas analíticas de business intelligence permiten determinar "modelos" previamente desconocidos. De esta forma, la inteligencia de negocios no sólo es capaz de ayudar a definir eficazmente campañas de marketing personalizado, sino también de alertar futuros problemas, como morosidades de pago, por ejemplo.

Así, entre otras funcionalidades, las herramientas analíticas, pueden detectar fraudes, disminuir los riesgos de inversión, hacer pronósticos de demanda, establecer el mejor mix de productos e identificar a los clientes más rentables.

Tras el Cliente Fiel

Un elemento fundamental de estas tecnologías es generar conocimiento, lo cual en definitiva significa obtener un mayor conocimiento del cliente y, consecuentemente, fidelizarlos y aumentar su rentabilidad para la empresa. De hecho, la mera retención de clientes tiene hoy un valor indiscutido, estimándose que si se mejora dicha tasa en sólo un 5%, puede aumentarse la rentabilidad de las empresas entre un 25% y un 85%, como sostiene Peppers & Rogers.

Asimismo, la inteligencia de negocios permite que la información pueda ponerse al alcance de distintas áreas dentro de la organización, las cuales pueden apoyar mejor y participar de una forma más activa en la toma de decisiones tendientes a mejorar el conocimiento del cliente y sus conductas, maximizar la rentabilidad del negocio y reducir costos y gestionar mejor la cadena de valor de la compañía.

Pero para que todo eso sea posible, el proceso de integración de la información es crucial y debe permitir tener una visión completa de los clientes. Además, se requiere una visión estratégica de la alta gerencia y una definición muy clara de los objetivos, ya que sólo de esa forma la información podrá traducirse en decisiones, acciones y resultados.