Caso practico Amazon

CASO PRÁCTICO

1. Amazon no es la única empresa que utiliza la CRM dentro de sus estrategias; sin embargo, Amazon ha integrado la simpleza en sus procesos sin la necesidad de una interacción humana. Una buena gestión de CRM conduce a una gestión exitosa de las relaciones con los clientes y permite la creación dual de valor tanto para la empresa como para el cliente, en términos de rentabilidad

y satisfacción respectivamente (Boulding et al., 2005; Makland y Knox, 2009). Esto ha producido que la cercanía entre el cliente y Amazon sea estrecha fidelizando por su simplicidad, su información sobre los pedidos y productos que ofrece como también guardando los gustos y preferencias de los clientes como sus datos personales.

1. Según Tom Mitchell en 1997: "Es el estudio de algoritmos de computadora que permite a los programas mejorar automáticamente las experiencias."

Dos de los principios que usa Amazon dentro del machine learning son supervised learning en el que se puede distinguir datos que anteriormente ya se etiquetaron o se ingresaron con anterioridad a la plataforma utilizada; el unsupervised learning en el que se otorga mucha información con anterioridad para que se pueda determinar en próximas ocasiones lo que la persona esta buscando. Estas características con esenciales para todas las empresas ya que generan simplicidad dentro de las plataformas para que un cliente realice alguna compra o navegue dentro del servidor, poder recordar las palabras o gustos que tiene cada cliente hace que se vea un servicio personalizado sin la necesidad de tener a un humano para cada usuario.

1. Amazon a desarrollado su propio CRM que a su vez cumple la misma función básica que el general, al realizar una compra o búsqueda de algún articulo dentro de la plataforma de Amazon, los usuarios ya van sintiendo la simplicidad que posee dicho proceso, adicionalmente la comunicación que brinda a los clientes con respecto a sus compras o productos hace que se vaya fidelizando y que al final uno realice no solo una compra exitosa sino que tenga la seguridad de poder realizar otra compra teniendo en cuenta que es fiable, se puede encontrar diferentes productos y que si tuviera algún inconveniente se solucionara inmediatamente, todo este proceso de acercamiento amigable con los clientes genera impacto positivo porque asegura que cada transacción será exitosa y recurrente, elevando los indicadores operacionales  y financieros a su vez.
2. Existe una relación estrecha y complementaria en el implementar un sistema CRM y competir estratégicamente a través de la segmentación de mercado ya que ambos se ajustan a las necesidades de los clientes y los cambios continuos que se generan en el mercado esto permite que al segmentar el mercado se ofrezcan productos o servicios a usuarios con ciertas características que ellos demanden, sumando a esto el CRM hace que el cliente o usuario sienta un servicio especial y único para que sienta que su opinión es importante.
3. La posibilidad de usar la CRM en casino o tragamonedas no son tan eficientes actualmente debido que las bases de datos de los clientes con tarjeta de fidelización o lealtad proporcionan muchos datos que sin embargo el departamento de marketing no sabe usar. En otras ocasiones sólo un porcentaje de los clientes usa estas tarjetas y hay que implementar métodos para rastrear a los demás. Hay que tener un entendimiento claro de la cultura, objetivos y metas de la empresa; conseguir el compromiso previo de todos los actores; compra de un sistema de CRM como una herramienta y no como un software nuevo; tener una cultura orientada al cliente antes de hacer el movimiento. En lo posterior llevar un mejor control de la información que se obtiene de los clientes, premiarlos por sus consumos y hacer que la experiencia del juego sea buena.

Bibliografía:

• Boulding, W., Staelin, R., Ehret, M., Johnston, W. (2005), “A Customer Relationship Management roadmap: what is known, potential pitfalls, and where to go”, Journal of Marketing, Vol. 69, pp. 155-166.
• For pioneering contributions and leadership in the methods and applications of machine learning. | “Prof. Tom M. Mitchell.” National Academy of Engineering. Retrieved October 2, 2011.

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