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It’s time to take a walk on the wild side

Hoy voy a romper la línea editorial habitual. Voy a hablar de mi. Y lo voy a hacer por la comodidad que representa escribir esta entrada y llegar a todos quienes me seguís directamente en este blog o a través de las redes sociales que utilizo habitualmente para su difusión.

Hace mucho tiempo (y mucho significa muuuuucho) que se despertó en mi la necesidad personal de salir de Barcelona. De conocer, de visitar, pero sobre todo de vivir y convivir con personas de otros países, de otras culturas, razas , idiomas, … Una cosa te lleva a otra y nunca encuentras el momento y sí la “excusa” perfecta para no hacerlo.

Ahora ha llegado ese momento. Los astros se han alineado. Animado por Cristina mi mujer, empujado y asesorado por mi amiga Alícia, y con “mi producto-CV” diseñado por Rafa en la maleta, llegué a Dublín el pasado 10 de marzo. Después de una estancia de apenas 4 semanas volvía a Barcelona el Viernes Santo, habiendo conectado con muchas personas, mantenido no pocas conversaciones/entrevistas y tenido la suerte (¿fue suerte?) de finalizar dos procesos de selección (¿con éxito?).

Procesos de selección muy serios, rigurosos y 100% profesionales. Con un apoyo y un asesoramiento como nunca había recibido por parte de los consultores de selección que habían sido contratados por las empresas finales. Procesos perfectamente pensados, bien estructurados. Algún detalle: en uno de ellos tuve que resolver un caso en 24 horas y presentarlo al día siguiente; en otro me solicitaron hasta 2 “referees” ex-jefes míos (¡gracias MJP y JMA!) para contrastar mis logros. Alguien pensaría que fue duro. Yo pensé, “¡Qué bien hacen aquí las cosas! Así da gusto”. 

Volví deseoso de recuperar el tiempo perdido con la familia (duro proceso para todos), impartir las que serán, de momento y  después de 10 años, mis últimas clases en el Máster de Marketing Directo y Digital de la Barcelona School of Management – UPF y esperando alguna llamada que me confirmara las buenas sensaciones de esos procesos. Esperaba una oferta formal de trabajo.

Y llegó. Llegó la primera llamada mientras compartía una cerveza con mi amigo Albert, quien, sin quererlo, se convirtió en testigo de cuerpo presente de esa primera oferta en firme. Y 3 días después la segunda llamada; esta vez me pillo en casa solo. Empezaba el dilema… Doo do doo …

Volvía a coger un vuelo hacía Dublín el 15 de abril. A diferencia del que tomé hace escasamente algo más de un mes, esta vez aterrizaba con dos ofertas de trabajo y una decisión que tomar. Seguía el dilema… Doo do doo …

Cualitativamente las diferencias eran claras. Una consistía en “repetir” lo que había hecho algunos años atrás; eso sí, en un contexto  totalmente distinto: nueva empresa “corporate” + nuevo país + nuevo idioma. La otra añadía, a ese no poco exigente contexto, el reto de asumir un rol completamente nuevo para mi: trabajar en un agencia de publicidad participando en el desarrollo de una nueva línea de negocio y desde el otro lado de la barrera, la del proveedor, no la del cliente.

Cuantitativamente ofertas también con diferencias. No importan los detalles.

Y por encima del análisis profesional de las ofertas sobrevolaba el contexto familiar: ¿qué trabajo conciliará mejor con la vida familiar cuando estemos todos aquí a partir del curso que viene? ¡Qué dilema! … Doo do doo …

¡Ya está! Hoy, 23 de abril de 2015, Diada de St.Jordi, me he incorporado a Irish International del grupo BBDO. El objetivo es contribuir a la creación y desarrollo de la práctica de Data/CRM para ofrecerla a las marcas y ayudarles a crecer.

About Irish International BBDO
About Irish International BBDO

¿Es la mejor decisión?. Como siempre les digo a quienes me consultan sobre sus futuros profesionales: “si eres tú quien eliges, si la decisión la tomas tú, esa decisión siempre es buena”. Y normalmente acabará siendo la mejor… aunque eso nunca lo sabrás.

Es la buena porque, como “reza” este blog desde su nacimiento, siempre podemos dar un pasito más hacia delante:  one + step forward it’s always possible. Espero no tropezar.

Y porque It’s time to take a walk on the wild side… ¿oi Josep-Maria?

Doo do doo doo do doo … please, just listen to it!

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CRM: Divide and Conquer

Una de las técnicas de programación que me enseñaron en la universidad era aquella de “divide y vencerás” o “divide and conquer”. El concepto era/es tan simple como el de dividir el problema de programación en sub-problemas cuya resolución fuera directa y, por lo tanto, más sencilla que la del gran y complejo problema inicial. La “suma” de soluciones a los “sub-problemas” nos daba la solución global.

O, dicho en otras palabras menos técnicas, si pretendemos comernos un elefante, lo mejor que podemos hacer es cortarlo en tantos filetes como sean necesarios (sin importarnos el número) para poder digerirlo con facilidad.

Cuando pretendemos definir e implantar una estrategia CRM pasa exactamente lo mismos: se trata de un proyecto (“problema”) demasiado grande y complejo como para abordarlo de forma unitaria;  mucho menos si decidimos dejarlo en las manos de un equipo especialista, normalmente 100% externo (consultores) y con visión (intencionada) más bien tecnológica, para que lo resuelva de una tacada. Eso no suele ocurrir así.

Entonces, ¿qué debemos hacer para asegurarnos el éxito de la implantación de una estrategia CRM? ¿Cómo debemos dividir el “problema? ¿Cuál será el alcance de cada una de esas “partes” y cómo las enlazaremos para obtener “la solución”? ¿Cuáles son los errores más habituales y cómo podemos evitarlos?

Para responder a estas y muchas otras preguntas , y compartir mi aprendizaje personal el próximo 30/1 realizaré en Foxize School BCN una sesión sobre Cómo diseñar e implantar una estrategia de CRM: metodología clara, práctica y real.

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¿Para qué sirve la segmentación por valor de los clientes?

Como ya comenté en mi anterior entrada Orientación hacia el cliente… rentablemente uno de los ejes sobre los que debe pivotar la implantación de un modelo de desarrollo rentable de clientes es el Conocimiento de Clientes y, dentro de este  ámbito, también denominado Inteligencia de Clientes o Customer Intelligence, ocupa un papel preponderante la segmentación por valor de los clientes.

No es opcional que la implantación de una estrategia de CRM o de un Plan de Fidelización tome como punto de partida la segmentación por valor de la cartera de clientes. Repito, no es opcional.

Pero calcular la métrica del valor de los clientes puede ser un ejercicio más o menos complejo (y completo) según diversos aspectos que decidiremos en el propio proceso de definición. Entre otros:

¿A qué nivel “económico” queremos realizar el cálculo del valor?

  • Una primera versión más o menos “reducida” y sencilla sería calcularlo a nivel de facturación.
  • Otra más compleja sería en términos de rentabilidad a través del cálculo de un margen comercial relativo a cada cliente; es decir, construir una (mini)cuenta de resultados a nivel de cada cliente.

¿Sobre qué “distancia temporal y espacial” relativa a la marca queremos realizar el cálculo?

  • Así podremos calcular el valor actual o valor cierto correspondiente al consumo actual con la marca.
  • El valor potencial inmediato o valor cierto total correspondiente al consumo actual del cliente con la marca más el que también ya está realizando con otros competidores (estimación) y que podríamos considerar alcanzable en un futuro más o menos inmediato a través del desarrollo del cliente (cross y up-selling). Conocer el valor potencial inmediato nos permite calcular el share-of-wallet, la participación -share- que tenemos en cada cliente: dividir el valor actual con la marca entre dicho valor potencial inmediato.
  • El Lifetime Value o valor global esperado de un cliente correspondiente al consumo que realiza a lo largo de toda su relación con la marca; alcanzar este valor no sólo implica desarrollar el cliente sino también conseguir que permanezca con la marca durante toda su vida como tal.

Generalmente, dichas decisiones dependen del grado de precisión que queramos alcanzar en el cálculo del valor que, a su vez, depende en gran medida de la disponibilidad de los datos. Por ejemplo:

    • En el caso de realizar un  cálculo de valor en términos de margen comercial, debemos disponer de los costes directos a nivel de cada cliente asociados al mantenimiento de la relación (costes de servir al cliente, …).
    • Así mismo, para calcular el valor potencial inmediato debemos haber realizado previamente algún estudio de mercado (con su correspondiente trabajo de campo) y/o disponer de suficiente volumen e histórico de datos económicos reales de los clientes actuales que nos permita relacionar sus características “exógenas” generales (género, edad, renta disponible, … para personas individuales; o número de empleados, sector de actividad, número de sedes, … para empresas) y otras propias del sector, con la facturación o el margen potencial.
    • Por último, para determinar el Lifetime Value, debemos tener calculada la tasa de baja de nuestros clientes (ver Los estados y bajas de los clientes) para, a partir de ella, estimar la vida media de cada cliente o la del segmento de clientes al cual pertenece; también tendremos que saber el coste de adquisición de cada cliente.

No olvidemos que el objetivo principal de la métrica de valor de los clientes es poder diferenciar los clientes “buenos” de los “malos”. Por lo tanto, más importante que conseguir la precisión máxima en el cálculo del valor es que éste nos sirva como indicador de la bondad comparativa entre clientes. Un último apunte “técnico”: no caigamos en el error de utilizar datos “medios” (costes medios de adquisición de clientes, costes medios de servir al cliente, …) ya que no conseguiríamos que el cálculo establezca diferencias entre los clientes según su valor: todos los clientes, en media, son / serían iguales.

Pero, ¿para qué sirve la segmentación por valor de los clientes?

Pues bien, dejando de momento de lado entrar en más detalles “técnicos” del cálculo del valor de los clientes, me gustaría centrar esta entrada en lo realmente relevante cuando desarrollamos cualquier proyecto de Inteligencia de Clientes y, en particular, cuando ya disponemos de la segmentación por valor: ¿para qué sirve?

Como ya he avanzado en otras ocasiones, el conocimiento sin acción comercial no tiene ningún sentido, es completamente estéril. Sólo cuando somos capaces de utilizar dicho conocimiento en términos de acción comercial que genere valor para el cliente y la compañía tendrá sentido la inversión que hayamos realizado para obtener un mayor conocimiento de nuestros clientes.

En el caso de la segmentación por valor explicaré “para qué sirve” clasificando sus utilidades / aplicaciones en tres sentidos:

Identificar

Poder diferenciar los clientes buenos de los que no lo son tanto nos permite ofrecer condiciones especiales en la oferta de captación, de desarrollo (venta cruzada) o fidelización / retención A QUIEN más “lo merece”. Algunos ejemplos:

    • Dirigir los esfuerzos de captación (inversión en comunicación, elección del canal, promoción, …) a aquellos clientes potenciales que sabemos pueden tener un mayor valor futuro.
    • Limitar el incremento de precio de un producto según el valor de los clientes.
    • Ofrecer un 10% de descuento adicional en la compra de un producto o en la renovación de la suscripción de un servicio a los clientes de mayor valor.

Priorizar

Ante una capacidad limitada de recursos técnicos o humanos, ORDENAR su uso en función del valor de los clientes. Algunos ejemplos:

    • En una acción telefónica de retención proactiva, llamar primero a los clientes con mayor probabilidad de abandono y mayor valor.
    • En un servicio de post-venta, prestarlo de forma preferencial y con medios propios a los clientes de mayor valor.
    • Priorizar la respuesta a las llamadas, emails o interacciones en los medios sociales de los clientes de mayor valor.

Cuantificar

Para determinar CUÁNTO invertir en cada cliente o  segmento de clientes dados.  A diferencia de las aplicaciones descritas anteriormente, para este uso concreto sí que es requisito imprescindible que la métrica de cálculo del valor del cliente sea lo más precisa posible.

    • Limitar la inversión a realizar al retorno y plazos previstos según el valor / margen calculado.

En resumen

Todo lo anterior tiene sentido en la medida que es ineludible que:

  1. No todos los clientes son iguales: su valor nos permite diferenciarlos.
  2. Los recursos técnicos, humanos y económicos de cualquier empresa son limitados / finitos. ¿Alguien conoce alguna que esto no sea así?
  3. Como consecuencia de ello, tenemos que hacer un uso inteligente (es decir, eficiente) de los recursos disponibles: a partir de lo que tenemos, demos a cada cliente lo que se merece… según su valor.

Una vez más, se trata de aplicar el sentido común, en este caso, a la gestión de los clientes y los recursos que destinamos a la creación y mantenimiento de las relaciones con ellos que, recordemos, deben ser duraderas, rentables y satisfactorias para ambas partes. ¡No lo olvidemos!

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Orientación hacia el cliente… rentablemente

Hace unos días, aprovechando la invitación a una conferencia de uno de nuestros clientes, en Light Stone Group estuvimos reflexionando y revisando las claves para la orientación hacia el cliente de las compañías.

Situar al cliente en el centro de la empresa supone implantar un modelo de desarrollo rentable de clientes que debe pivotar alrededor de tres ejes:

  1. Conocimiento del cliente. Conocer más y mejor a nuestros clientes, la Inteligencia de Clientes o Customer Intelligence. Partiendo del Datamart de Marketing (entorno de datos integrado con foco cliente) identificaremos comportamientos, propensiones, tendencias, … diferentes entre nuestros clientes.
  2. Propuesta de valor segmentada. Del “café para todos” a dar a cada cliente lo que necesita (y merece) a lo largo de todo su ciclo de vida.
  3. Canal óptimo de relación con el cliente. Es clave desarrollar aquellos canales que respondan a las preferencias de nuestros clientes pero que también tengan sentido bajo criterios de rentabilidad.

En síntesis, profundizar en el conocimiento de nuestros clientes (quiénes) nos permite tomar más y mejores decisiones en términos de actuación comercial enfocada (qué ofrecer y cómo hacerlo), siempre bajo la óptica de la rentabilidad, es decir, de valor aportado / esperado (ver ¿Eres un “customer-centric marketing manager”? para recordar los KPIs que se deben seguir).

A continuación os dejo una serie de vídeos desarrollados por el fabricante y proveedor de soluciones software Pegasystems (reconocido como líder según la última actualización del conocido Magic Quadrant for the CRM Customer Engagement Center de la prestigiosa empresa de investigación en IT Gartner) que bajo el título “Bob’s customer journey” ilustran claramente estos tres ejes a través de la secuencia saber-decidir-actuar.

A excepción del contexto sectorial en el que se sitúa al protagonista, los tres vídeos son conceptualmente idénticos. Viendo uno, has visto los tres. Escoge el sector que más te interese: seguros, telecomunicaciones o salud.

Seguros

Telecomunicaciones 

 Salud

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Inbound Marketing y la inteligencia en tiempo real

El Inbound Marketing está siendo uno de los “beneficiarios” directos de la corriente (¿imparable?) del Big Data. Ello es debido a que, desde un punto de vista de negocio, los dos aspectos fundamentales que acompañan el concepto de Big Data tienen que ver con:

  1. Lo digital está provocando la aparición de nuevos flujos y conjuntos de datos inexistentes o de imposible / difícil acceso hasta la fecha.
    • La pregunta importante es “¿QUÉ -NUEVOS- DATOS son relevantes para mi negocio?”.
  2. Estos nuevos flujos y conjuntos de datos podemos utilizarlos, potencialmente, para tomar más y mejores decisiones en tiempo real.
    • En este caso la pregunta, relacionada directamente con la anterior, es “¿QUÉ DECISIONES EN TIEMPO REAL aportan valor?”.

Y justamente sobre estos dos aspectos, los datos y su uso para la toma de decisiones en tiempo real en el contexto del Inbound Marketing, que me gustaría aportar una serie de “noticias” y reflexiones.

Las noticias

Tomar las mejores decisiones mientras la interacción originada por el propio cliente está ocurriendo, sea por el canal que sea, puede aportar importantísimos beneficios originados por ventas adicionales (cross-selling) o por una mayor satisfacción y lealtad futura de los clientes (fidelización y retención). Algunos datos conocidos (incluidos en un artículo recientemente publicado en La Vanguardia “El tesoro de los datos masivos“) así lo confirman:

  • “En Amazon, pionera en la industria del comercio electrónico, la tercera parte de las ventas son resultado de su sistema de recomendación y personalización, que se nutre de las rutinas de navegación y compra de sus usuarios.”
  • “En Netflix, el videoclub on line más popular, las tres cuartas partes de los pedidos surgen también de las recomendaciones.”

Ya hace algunos años (todavía no se hablaba de Big Data) que han aparecido en el mercado soluciones software de CRM que incorporan,  dentro de su módulo de gestión de campañas de marketing, una serie de funcionalidades que permiten el cálculo en tiempo real de la propuesta óptima para el cliente o,  lo que también denominan,  Best Next Action (Best Next Offer, Best Next Activity o Best Next Sell).

En síntesis, se trata de tener un asistente virtual que, en tiempo real, ayuda al canal de venta o de atención al cliente (Contact Center, puntos de venta, la web, …) a predecir las preferencias y comportamientos futuros (inmediatos) de los clientes. Y dicha predicción se convierte en una recomendación de próxima acción a sugerir o presentar al cliente en ese mismo instante.

Algunas de estas soluciones de CRM serían IBM Unica Interact e Infor Epiphany Interaction Advisor.

Pero, ¿en base a qué datos actúan en tiempo real los “generadores inteligentes” de propuestas óptimas?:

  1. La información preexistente del cliente en el Datamart de Marketing: variables existentes más o menos “estáticas” que caracterizan al cliente o indicadores pre-calculados a través de Customer Intelligence que determinan el perfil del cliente, la propensión de compra a un determinado producto / servicio o la propensión al abandono del cliente.
  2. La información de contexto de la interacción con el cliente: motivo de la interacción (llamada, …) , información tomada durante la interacción (preguntas y respuestas obtenidas), navegación seguida por la web, últimos comentarios en las redes sociales, …
  3. La información generada por la propia herramienta de recomendaciones a través de algoritmos propios de auto-aprendizaje. Las propuestas ofrecidas por la herramienta van generando y registrando una serie de resultados, algunos positivos (el cliente acepta la propuesta presentada) y otros negativos (el cliente no acepta). Cuando se produce una nueva interacción con un nuevo cliente se evalúan en tiempo real los resultados acumulados hasta ese mismo instante y se genera la mejor propuesta (y probablemente nueva) a presentar a ese nuevo cliente.

Las reflexiones

Respecto los datos necesarios

Si nos centramos en los datos necesarios por parte de estas herramientas, deberíamos hacernos, como mínimo, las siguientes preguntas:

  • ¿Qué variables son las relevantes para caracterizar los clientes, determinar el perfil y su propensión de compra? ¿Dispones de ellas en el Datamart de Marketing?
  • ¿Qué información de contexto de las interacciones de tus clientes con tu empresa puede ser relevante para incidir en su comportamiento inmediato ? ¿Es la misma para cada canal? ¿Puedes registarla y/o obtenerla?

Si no sabemos qué datos son los relevantes y/o no disponemos de ellos, de momento, olvídate de la inteligencia en tiempo real. Primero, enfoca tus esfuerzos en definir y construir tu Datamart de Marketing (entorno integrado de datos con foco el cliente).

Respecto el “tiempo real”

Superada la etapa anterior (ya tienes el Datamart de Marketing), parece lógico pensar que la necesidad de decidir y actuar en tiempo real puede ser imprescindible si se dan alguna o varias de las siguientes condiciones:

  • El portafolio de productos / servicios que permite configurar las distintas propuestas a clientes es muy amplio y cambia muy a menudo.
  • Los valores de las variables relevantes que determinan la propensión de compra a los diferentes productos / servicios de los clientes también varían a menudo.
  • La información del contexto de la interacción (motivo inicial de la interacción, navegación en la web, …) incide significativamente en la recomendación al cliente. 

Si esto, en gran medida, es así, tiene sentido aplicar inteligencia en tiempo real. En caso contrario, olvídate de ello.

Por último, también parece obvio pensar que no es necesaria ninguna inteligencia (ni datos) en tiempo real si existen decisiones estratégicas que determinan, por encima de cualquier otro criterio, qué hay que vender y cuándo. Si este tu caso, olvida esta entrada. Tu empresa todavía no sabe/quiere hacer Inbound Marketing.

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7 razones para implantar un sistema de gestión de campañas de marketing

Una de las “piezas” que completan cualquier estrategia y software CRM tiene que ver con el proceso de gestión de las campañas de marketing directo o marketing one-to-one.

Un proceso que, a grandes rasgos, consiste en:

  • Segmentar y seleccionar a los clientes objetivo o “target, en base a la información contenida en el “DataMart de Marketing” (entorno analítico de datos integrados con foco en el cliente).
  • Ejecutar las campañas a través de los canales / medios que la compañía tenga a su disposición.
  • Hacer un seguimiento de dichas campañas recogiendo la respuesta nuevamente en el “DataMart de Marketing”.

Gestión de Campañas

Como ya apunté  en Customer Intelligence aplicada a la venta existen situaciones que obligan a la utilización de un sistema de gestión de campañas.

Pero, más allá de tener un elevado número de clientes y campañas a gestionar, ¿cuáles son las principales razones para disponer de un sistema de gestión de campañas de marketing?

  1. Facilitar a usuarios “marketinianos”, es decir, no-informáticos, la selección del público objetivo al estar integrado con el “Datamart de Marketing” y disponer de herramientas de consulta a dicha base de datos de muy fácil manejo.
  2. Asegurar que, ante determinadas condiciones, se llevan a cabo automáticamente acciones que hayamos decidido realizar. Por ejemplo:
    • Eventos “sociodemográficos” tales como fecha de cumpleaños, cambio de residencia, cambio de actividad, cambio de segmento, etc.
    • Eventos relativos a la relación que el cliente mantiene con la empresa: adquisición de un nuevo producto, próximos vencimientos, subutilización de productos, incremento/disminución significativa de saldo o número de operaciones, impago, etc.
    • Eventos relativos a la respuesta del cliente ante acciones comerciales anteriores: realizar llamada de refuerzo ante el envío de un cupón de respuesta a un e-mailing, realizar e-mailing a abandonos de carritos de la compra, etc.
  3. Asegurar que no estamos sobre-impactando a los clientes.
  4. Asegurar que no estamos impactando a clientes que deben ser excluidos de determinadas campañas por alguna razón comercial (compatibilidad con otras campañas, grupos de control, …) o legal (LOPD, LSSI, listas Robinson, …).
  5. Facilitar el seguimiento y análisis de los resultados de las campañas, lo que facilita, a su vez, el aprendizaje y mejora continua de las futuras acciones a realizar.
  6. Asegurar que no superamos la capacidad operativa comercial de los canales presenciales.
  7. Trasladar, de una forma estructurada, toda la información necesaria a los diferentes canales:  ofertas vigentes, argumentario de ventas, orden/prioridad de las ofertas, …

Todas estas razones, que no son más que necesidades de negocio, quedarían superadas utilizando un sistema de gestión de campañas de marketing.

Y tú, ¿añadirías alguna razón más?.

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Hacia el “Total CRM”

Empezaré este blog con una entrada que expresa un anhelo: que todas las empresas alcancen el “Total CRM”. Y para ello, transcribiré un artículo que fue publicado recientemente en MarketingDirecto.

“Todavía hoy en día cuando las empresas se enfrentan a un proyecto de implantación de una estrategia de CRM, a menudo se formulan, como primera y única pregunta, cuál será el software, la herramienta informática que deben poner en marcha. En consecuencia, elegida la opción informática, su implantación se centra y se confunde con la de un proyecto de clara naturaleza tecnológica. Así pues, la metodología para su implantación consistirá básicamente en el establecimiento de un calendario que aborda las diferentes fases del ciclo de vida del software, desde la definición inicial de requerimientos y su especificación, pasando por el diseño tecnológico y su desarrollo/programación, para finalizar con la puesta en producción que, si sigue habiendo presupuesto y los plazos no se han visto superados en exceso, se acompañará de la formación y pruebas de usuarios del nuevo aplicativo.

Desde este punto de vista informático todo ello es necesario, no hay ninguna duda. Pero desde el punto de vista del negocio la metodología debe ser otra. Implantar una estrategia de negocio centrada en el cliente significa “romper” con ciertas prácticas que acostumbran a estar muy arraigadas a la propia cultura de la organización. Modificar dicha cultura acaba suponiendo el reto más difícil a superar en la implantación de una estrategia de CRM. Me refiero a una cultura basada en claros síntomas que deben de ser tratados con urgencia, tales como: focalización en la captación de nuevos clientes vs. la fidelización, confrontación entre canales comerciales, ocultación de información departamental, fragmentación excesiva de los procesos de relación con el cliente entre diferentes áreas impidiendo una visión integral de todas la interacciones ante una misma necesidad del cliente, inexistencia de políticas comerciales, de atención y de servicio al cliente alineadas y coherentes entre sí, … etc.

Dichos síntomas que, trasladados al día a día, suponen auténticos hábitos en la conducta de las personas de la organización, requieren de cierta metodología para ser modificados y, en muchas ocasiones, eliminados de raíz. Para ello, primero tendremos que identificar claramente las “piezas” de nuestra estrategia CRM, cuáles son y en qué orden las queremos poner en marcha. A continuación, tendremos que identificar las personas que, desde el primer momento, deben participar no sólo como representantes funcionales de ciertos departamentos sino como evangelizadores y responsables finales de impulsar y conseguir, dentro de su área de responsabilidad, la consolidación de las nuevas “reglas de juego”. También deberemos promover programas de comunicación y formación que vayan mucho más allá de la nueva aplicación informática; el foco debe estar en los cambios de los procesos que se materializan en nuevos procedimientos operativos que inciden directamente en la relación con el cliente y no en las nuevas funcionalidades del nuevo software.

En resumen, la implantación de una estrategia de CRM es un proyecto de (trans)formación, de implantación de una nueva forma de trabajar, de una nueva forma de hacer las cosas que afecta a la totalidad la organización. Esta (trans)formación la denominaremos “Total CRM”. Si ello no se consigue no debemos “culpabilizar” al sistema. Lo que habrá fallado es la metodología para gestionar el cambio cultural y operativo al cual nos enfrentamos.”

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