La burbuja del CRM explotó hace ya cierto tiempo, y fue una muestra más de la necesidad de que la estrategia y la operativa de un proyecto avancen, si no al mismo ritmo, si de la mano una de otra.

En este artículo, Antel bonet, socio de Daemon Quest, explica los fundamentos de lo que denominan Customer Intelligence. Un conjunto de técnicas que permiten convertir información en conocimiento.

La mayoría de las empresas se están enfrentando a una nueva paradoja con la información de sus clientes. Más ifnromación = Mayor dificultad en la toma de decisiones. Esto se debe a que la información de las transacciones con los cliente y la aportación de los nuevos sistemas ERPs y CRMs es información y datos en "bruto" no cualificados ni segmentados. El "Customer Intelligence" o inteligencia de cientes, es un conjunto de técnicas de análisis que convierten estas ingentes cantidades de datos en bruto de las trasacciones con los clientes en información científica preparada para la toma de decisiones. su existencia en España es relativamente nueva pero lo cierto es que, en muy poco tiempo, ha demostrado que sus capacidades son infinitas y sus aplicaciones en el mundo de la empresa, también.

Gran parte del éxito que han cosechado en el mercado los CRMs convencionales, por lo menos en su planteamiento teórico, se debe a que proporcionar a las empresas una herramienta necesaria para recabar, reordenar y racionalizar toda la información sobre su red de ventas y las interacciones con los clientes. sin embargo, ya se cifra el fracaso de los proyectos CRM en un 65% de las implantaciones. la mayor causa de estos fracasos radica en que la tecnología CRM se queda en acumular datos y cifras pero no ofrece una solución ágil para la toma de decisiones. El Customer Intelligence cubre precisamente ese hueco. Analizar, segmentar, modelizar, interpretar y presentar la información de los clientes orientada a dar soporte a la toma de decisiones en distintas áreas: captación (targeting), fidelización de clientes, cross selling y optimización de la red comercial entre otros. su uso está enfocado a la dirección ejecutivos se encuentran, en muchas ocasiones, carentes de información sencilla de interpretar para poder hacerlo. de hecho, aunque aparentemente muchos directivos consideran que conocen a sus clientes, son pocos los que serían capaces de responder a preguntas como:

• ¿Cuáles sonlos segmentos y clientes más rentables? No a los que más se factura, sino los que mejor encajan en una relación entre facturación y esfuerzo/coste para la empresa.
• ¿Cómo predecir y con acierto, cuáles tienen un mayor riesgo de perderse para implantar un plan de prevención del abandono de los rentables?
• Muchos menos contestarían con éxito a la pregunta ¿qué clientes comparto con mi competencia?
• ¿En qué clientes vale la pena realizar esfuerzos de fidelización y en cuales no?
• ¿Cuáles son los mejores clientes potenciales a los que vale la pena dedicar la mayor parte de los recursos comerciales y de marketing.

Aparentemente, es una información que todo directivo debería tener en sus manos, pero la realidad demuestra que un contundente 95% de las empresas no explota y aprovecha al máximo toda la iformación que generan sus clientes y sus sistemas de información. Y eso ocurre porque es una información dispersa y que no está preparada para la toma de decisiones. Lo que busca el Customer Intelligence es convertir esos datos en Conocimiento Estratégico.

¿Qué aporta el Customer Intelligence? se puede aplicar a cualquier sector de actividad y pretende ayudar a las empresas a vender más y mejor a través de un principio muy simple: para mejorar las ventas es imprescindible conocer y poder tratar de forma diferenciada y con profundidad a los clientes.

Las principales aplicaciones del Customer Intelligence son:

• Análisis de la cartera de clientes.

El objetivo es conocer a fondo la cartera de clientes, su composición y situación averiguando cuáles son, de verdad, los mejores clientes, a qué tipologías o sectores pertenecen, cómo se debe segmentarlos, con cuáles existe peligro de baja, qué posibilidades de liderazgo tiene la empresa en cada nicho de mercado o cuales de crear productos especializados según la actividad y tipología de los clientes.

• Análisis de venta cruzada o cross selling.

Se basa en un principio fundamental evidente y es que resulta 7 veces más sencillo vender a un cliente que ya se tiene que a uno nuevo. A través de este análisis se averigua: cuántos clientes se están compartiendo con la competencia, cuáles son potenciales compradores de otros productos, cuáles pertenecen a una misma comunidad y pueden compartir intereses y productos y, de alguna manera,  cómo se pueden agrupar.

• Análisis del mercado potencial.

El análisis del mercado potencial facilita un pormenorizado detalle de la penetración que ha alcanzado la compañía en las distintas zonas comerciales en donde está presente e identificar gemelos a nuestros mejores clientes.

• Análisis de la fuerza de ventas

Ofrece a la empresa un exhaustivo análisis del funcionamiento de su propia red, sus delegaciones y su personal. Esta técnica permite sber cómo es la actividad de la red de ventas, identificar la mejor forma de acceder al mercado potnecial, detallar cómo está situada la competencia. Todo ello, a través de una red sofisticada de mapas en los que se puede dibujar desde una eventual expansión (dónde abrir las oficinas, qué zonas son las más débiles para la competencia) hasta las consecuencias territoriales de una fusión (oficinas y tiendas que se solapan).

Destrás de estos análisis se esconde un sofisticado entramado tecnológico que hace uso de las más potentes herramientas del mercado (por ejemplo Datamining o minería de datos, GIS: Sistemas de Información Geográfica, Análisis estadísticos como CHAID, regresión, Cluster, técnicas de Inteligencia Artificial como las redes neuronales); tecnología sometida a un proceso que está en manos de científicos y profesionales de la más elevada cualificación.