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FACULTAD DE INGENIERÍA
Carrera de Ingeniería Empresarial
PROPUESTA DE MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES APLICANDO BUSINESS INTELLIGENCE
CASO: AGENCIA DE PROMOCIÓN DE INVERSIONES
Tesis para optar el Título Profesional de Ingeniero Empresarial
LORENA BEATRIZ BELLIDO CAMACHO
Asesor:
Gabriela Cauvi Suazo
Lima - Perú
2019
2
EPÍGRAFE
“El talento científico consiste en dar una solución simple, que el propio científico sabe que no sería la más correcta, pero sí la única que puede dar en aquel momento para hacer avanzar el conocimiento”.
(Mario Schenberg)
3
INDICE DE CONTENIDOS
DEDICATORIA 8
RESUMEN 10
ABSTRACT 11
INTRODUCCIÓN 12
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 13
DESCRIPCIÓN DEL CASO 13
IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA 15
ANÁLISIS FODA 20
ANÁLISIS DE ISHIKAWA 21
ANÁLISIS DE PARETO 22
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA 23
PROBLEMA GENERAL 23
PROBLEMAS ESPECÍFICOS 23
MARCO REFERENCIAL 24
ANTECEDENTES 24
MARCO TEÓRICO 26
CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT 26
INTELIGENCIA DEL NEGOCIO 32
FIDELIZACIÓN 36
CLIENTES EXTERNOS 37
TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN 37
METODOLOGÍAS ÁGILES 38
SEGMENTACIÓN 41
ANÁLISIS CLÚSTER 43
INDICADORES 47
ISHIKAWA 49
OBJETIVOS 50
OBJETIVO GENERAL 50
OBJETIVOS ESPECÍFICOS 50
JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN 51
TEÓRICA 51
PRÁCTICA 52
SOCIAL 52
HIPÓTESIS 53
4
HIPÓTESIS GENERAL 53
HIPÓTESIS ESPECÍFICAS 53
MATRIZ DE CONSISTENCIA 54
MARCO METODOLÓGICO 55
METODOLOGÍA 55
PARADIGMA 56
ENFOQUE 57
VARIABLES 57
INDEPENDIENTE 57
DEPENDIENTE 57
POBLACIÓN Y MUESTRA 57
POBLACIÓN 57
MUESTRA 58
UNIDAD DE ANÁLISIS 60
INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS 61
INSTRUMENTOS 61
TÉCNICAS 61
PROCEDIMIENTOS Y RECOLECCIÓN DE DATOS 62
PLAN DE ANÁLISIS 63
RESULTADOS 70
Análisis de los resultados 73
DISCUSIÓN 76
CONCLUSIONES 77
RECOMENDACIONES 79
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 80
ANEXOS 84
5
INDICE DE TABLAS
Tabla 1 Cuadro de Matriz de Consistencia 54
Tabla 2 Comparación de metodologías 55
Tabla 3 Cuadro de identificación de datos 58
Tabla 4 Cuadro de medición 73
Tabla 5 Medición de Eficacia 74
Tabla 6
6
INDICE DE FIGURAS
Figura 1 Indentificación de Sectores 14
Figura 2 Evaluación del entorno para las APPs en América Latina y el Caribe 16
Figura 3 Detalle del análisis obtenido del Perú 17
Figura 4 Evolución de las adjudicaciones APP 2011-2018 18
Figura 5 Gestión de clientes AS IS 19
Figura 6 Análisis FODA 20
Figura 7 Análisis Ishikawa DSI 21
Figura 8 Diagrama de Pareto 22
Figura 9 Componentes de Customer Relationship Management 31
Figura 10 Cuadrante para Customer Relationship management 31
Figura11 Ciclo de Business Intelligence 34
Figura12 Cuadrante para herramientas de analítica e inteligencia de negocio 35
Figura 13 Esquema de metodologia Ágil 40
Figura 14 Cuadrante para herramientas de Data Science y Machine-Learning platforms 44
Figura 15 Contexto de dashboard de rendimiento 45
Figura 16 Tipos de dashboard de rendimiento 46
Figura 17 Función de los indicadores 48
Figura 18 Esquema de Ishikawa 50
Figura 19 Metodologia Ágil en Business Intelligence 56
Figura 20 Evolución de la muestra respecto del margen de error 59
Figura 21 Fomulario de datos 62
Figura 22 Tabla de relación de datos 64
Figura 23 Mapa de Georeferenciación – Power BI 65
Figura 24 Gráfico de línea – Power BI 65
Figura 25 Gráfico de funnel – Power BI 66
Figura 26 Gráfico de Pie – Power BI 66
Figura 27 Tabla de Datos – Power BI 67
Figura 28 Inversión vs Beneficio esperado 69
Figura 29 Resultado dendrograma con enlace de ward 71
Figura 30 Dashboard de medición 72
7
INDICE DE ANEXOS
Anexo 1 Organigrama 85
Anexo 2 Gestión de cliente – TO BE 86
Anexo 3 Resultados de calculadora de muestras 87
Anexo 4 Alternativas para la mejora de gestión de clientes 88
Anexo 5 Estructura de encuesta On-Line 89
Anexo 6 AS IS reportería 90
Anexo 7 TO BE reportería 91
Anexo 8 IBM SPSS Statistics 24 92
Anexo 9 Procedimientos del análisis de Clusters 93
Anexo 10 Mapa de tablas 94
Anexo 11 Power BI 96
Anexo 12 Desarrollo dashboard – campañas de promoción 97
Anexo 13 Gantt de implementación del proyecto 98
Anexo 14 Costo de implementación 99
Anexo 15 Evento donde se realizó la encuesta 100
Anexo 16 Análisis de resultado de la encuesta 101
Anexo 17 Detalle del análisis de conglomerados - casos 107
Anexo 18 Matriz de Ranking de factores 114
8
DEDICATORIA
Esta tesis va dedicada a mi madre, por
su apoyo y aliento constante un pilar
esencial para este logro. A mi papá por
darme lecciones de sabiduría en la vida.
A mis abuelitos por sus consejos, en
especial a mamá Emma por su ayuda
inimaginable que trasciende lo infinito. Y
a María Domínguez por ser un ejemplo a
seguir que me inspira.
9
AGRADECIMIENTO
Un agradecimiento a la institución por
permitir basar el presente estudio en una
oportunidad de mejora que tenga gran
impacto en la promoción de inversiones
en el país. A la asesora Gabriela Cauvi
por sus consejos y gran apoyo.
10
RESUMEN
El presente trabajo de tesis tiene como propósito identificar el comportamiento de
potenciales inversionistas, a través de segmentos, en una agencia de promoción de
inversiones considerando tres canales de difusión en campañas de promoción. Aplicando el
conocimiento de Business Intelligence (BI) en la gestión estratégica de clientes (CRM), se
procedió a analizar como este puede tener un impacto positivo en la gestión de la
información.
Considerando el rol importante de las inversiones privadas como motor de desarrollo
sostenible para el país, las entidades gubernamentales tienen el propósito de gestionar
alianzas con nuevos mercados (principalmente internacionales) interesados en proyectos de
inversión que aporten a un crecimiento en beneficio de la población. Sin embargo, la
problemática de la investigación incide en la gestión del vínculo con los prospectos
inversores, ya que se cuenta con herramientas limitadas que en consecuencia brindan un
valor limitado de la información obtenida de los datos en campañas de promoción.
Mediante el desarrollo de la investigación se procedió a realizar un análisis de Clúster, que
permita identificar segmentos de empresas que sean homogéneas entre si, respecto de
intereses de inversión. De esta forma con la delimitación de los segmentos identificados,
poder generar reportes dinámicos que midan la trazabilidad de las campañas en canales
digitales.
Considerando este contexto, el objetivo de la tesis está basada en el análisis de datos
históricos de campañas de promoción, que orientadas a segmentos estratégicos puedan ser
plasmadas en un software de Business intelligence que permita la transformación de datos
en información relevante para la toma de decisiones estrategia de futuras campañas de
promoción.
Palabras claves: Business intelligence, CRM, segmentos, tiempo, error.
11
ABSTRACT
The purpose of this thesis work is to identify the behavior of potential investors, through
segments, in an investment promotion agency considering three channels of dissemination in
promotional campaigns. Applying the knowledge of Business Intelligence, we proceeded to
analyze how this can have a positive impact in the management of information.
Considering the important role of private investments as an engine of sustainable
development for the country, government entities have the purpose of managing alliances
with new markets interested in investment projects that contribute to growth for the benefit of
the population. However, the problem of research affects the management of the link with the
investment prospects, since there are limited tools that consequently provide a limited value
of the information obtained from the data in promotion campaigns.
Through the development of the investigation, an analysis of Clusters was carried out to
identify segments of companies that are homogeneous with respect to investment interests.
In this way, with the delimitation of the identified segments, we can generate management
indicators that allow us to measure the traceability of the campaigns in digital channels
carried out monthly.
Considering this context, the objective of the thesis is based on the analysis of historical data
of promotion campaigns, which oriented to strategic segments can be embodied in a
Business Intelligence software that allows the transformation of data into relevant information
for decision making strategy of future promotion campaigns.
Keywords: Business intelligence, CRM, segments, time, errors.
12
INTRODUCCIÓN
Hoy en día muchas empresas e instituciones han tomado un giro de negocio el cual sitúa al
cliente como eje principal para dirigir sus estrategias, de esta forma lograr la idealizada
relación con los clientes que desemboque en la fidelización de estos. Se tiende a pensar
comúnmente que CRM o BI son softwares que puestos en marcha nos solucionas la brecha
existente entre la relación de una empresa y su cliente, resultando esto no cierto.
Hablar de nuevas tecnologías implica el arte de entender las necesidades del cliente y poder
ofrecerle una solución a estas; por lo tanto no es un software, hardware o un conjunto de
herramientas de TI (Tecnología de la Información) meramente, sino que por lo contrario
abarcan aspectos más profundos que manejan planes estratégicos. De estas forma
consideran procesos del core business, manejo de canales, aspectos comerciales, etc. Todo
esto, junto con el apoyo de tecnologías que juegan un rol de brindar soporte de acuerdo a las
necesidades del negocio. Es aquí donde entra a tallar la importancia en la gestión de datos
como herramienta de monitoreo que permite medir la trazabilidad de acciones realizadas.
La realidad en el Perú dentro del sector privado, se encuentra optando por este tipo de
prácticas que brindan una oportunidad de mejora en las entidades para beneficio propio y de
sus clientes. No obstante aún se tiene una perspectiva conservadora cuando se intenta
relacionar la innovación con el sector público, ya que se tiene la noción de que el estado es
reticente a cambios relacionados con aspectos tecnológicos. El significado de innovación
tecnológica no se trata de modernización, implica un soporte que esté alineado a las
estrategias del negocio que aporten a la toma de decisiones. El gobierno sin duda alguna, no
está ajeno a estos cambios. Se puede considerar un inicio para la optimización de los
servicios a ofrecer con miras una innovación continua que ofrezca calidad.
En este contexto, se decide desarrollar la presente investigación, considerando a
ProInversión con un enfoque hacía un banco de inversión, encargado de promover la
inversión privada en el país , con el propósito de abarcar el análisis de Business Intelligence
en un área vinculada a la gestión del cliente, como una herramienta que agregue valor en la
toma de decisiones.
13
PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN
DESCRIPCIÓN DEL CASO
Para el 25 de abril del 2002 a través del DS Nº 027-2002-PCM, la Presidencia del Consejo
de Ministros disponía la fusión por absorción de:
- Dirección Ejecutiva FOPRI
- Comisión de Promoción de la Inversión Privada – COPRI
- Comisión Nacional de Inversiones y Tecnologías Extranjeras – CONITE
- Gerencia de Promoción Económica de la Comisión de Promoción del Perú – PROMPERÚ
Mediante esta fusión, el ente encargado de la gestión de la promoción de Inversiones
privadas del país iba a ser denominado: Agencia de Promoción de la Inversión Privada –
PROINVERSIÓN. Asimismo para el 29 de diciembre del 2005 por medio de la Ley Nº 28660,
se identifica la naturaleza de PROINVERSIÓN como un Organismo Público Descentralizado
adscrito al Ministerio de Economía y Finanzas.
Lineamientos estratégicos de la entidad:
- Promover la imagen del país como ambiente propicio para las inversiones nacionales y
extranjeras
- Desarrollar mecanismos orientados a la atracción de los inversionistas y la atención de
sus necesidades
- Promover una cultura favorable a la inversión no dependiente del Estado Peruano como
medio de crecimiento y desarrollo económico y social
- Priorizar las inversiones que coadyuven el empleo, la competitividad nacional y las
exportaciones, conciliando los intereses nacionales, regionales y locales.
14
Misión:
Promover la inversión privada sostenible con eficiencia, calidad y transparencia en
beneficio de la población
Visión:
Ser una Agencia reconocida por los inversionistas y por la población, como un eficaz
aliado estratégico para el desarrollo de inversiones en el Perú
Los principales mecanismos de inversión son: APPs: Asociaciones Público Privadas y OXI:
Obras por Impuestos. A través de estos dos medios se promueve la inversión en beneficio
de la población, brindando mejor calidad en infraestructura en múltiples sectores como:
Ferroviario, Agua y Saneamiento, Electricidad, Hidrocarburos, Salud, educación, entre otros.
Aeropuertos Inmuebles
Agua y Saneamiento Irrigación
Carretera Mercado de Capitales
Educación Minería
Electricidad - Alumbrado Público Penitenciarios
Electricidad - Distribución Puertos y vías navegables
Electricidad - Generación Residuos Sólidos
Electricidad - Renovables Salud
Electricidad - Transmisión Telecomunicaciones
Ferroviarios Teleféricos y telecabinas
Hidrocarburos Tierras Agrícolas
Figura 1 – Identificación de sectores Fuente: Autoría propia
15
IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA
El rubro de los negocios es un mundo de cambios constantes donde prevalece el más actual
y novedoso que logre captar las necesidades de los clientes. Parte de los cambios implica,
llenar las expectativas del cliente para poder mantener su atención y garantizar su
preferencia. Muchas veces la reticencia al cambio hace que empresas quiebren o
simplemente desaparezcan entre la competencia, siendo esto una brecha diferenciadora
entre el éxito y el fracaso. Si de entidades del gobierno se trata, es poco común tenerla como
un referente de modernización o líder de cambios, sino que por el contrario, se tiene este
concepto de obsoleto.
Siendo el rol principal del Gobierno el de brindar servicios y atención de calidad en beneficio
de la población, para lograr este objetivo, el Perú cuenta con oportunidades de inversión que
permiten generar el desarrollo del país. Desde el 2014 el país viene registrando picos de
52.6%1 como mejores cifras de inversión en infraestructura en la región posicionándose en
la mira de grandes empresas que vienen a invertir. El desafío radica en ¿cómo manejar a
estos actores que vienen como “clientes”, ya que su intervención es importante para el
ingreso de flujo de capitales en nuestro país? De esta manera el desconocimiento de
herramientas de gestión para canalizar a estos clientes (garantizando su inversión en
nuestro país) implica un riesgo muy alto con efectos a gran escala.
Para garantizar el ingreso de flujo de capitales existe en nuestro país diversas formas de
inversión, entre ellas las APPs que son modalidades de participación provenientes de la
inversión privada que abarca experiencia, conocimientos, recursos variados y tecnología. De
esta forma se busca crear, mejorar, mantener y desarrollar la infraestructura del país en
beneficio de la población a través de los servicios públicos.
De esta forma el país se ha beneficiado con proyectos multisectoriales abarcando proyectos
aeroportuarios, ferroviarios, educativos, salud, portuarios, energéticos, de agua y
saneamiento, entre otros.
De acuerdo con el estudio de investigación, por The Economist comisionado por el Banco
Interamericano de Desarrollo, Infrascopio se encarga de presentar la evaluación del entorno
para las APPs en América Latina y el Caribe. Esta herramienta diseñada para evaluar la
1 Fitch Ratings https://gestion.pe/economia/lima-ciudad-mejores-cifras-inversion-infraestructura-region-66080
16
capacidad que tienen los países respecto de su implementación buscando brindar un
enfoque que permita alcanzar una mejora considerable para el desarrollo. En su quinta
edición del 2017, nos presenta una nueva metodología que contempla nuevos componentes
de sostenibilidad como instrumentos de financiamientos. Ver figura 2.
En su reporte más reciente posiciona al Perú en un quinto lugar, clasificándolo como un país
en desarrollo con un puntaje 69/100. Como podemos apreciar los grandes líderes de la
región son principalmente Chile, Colombia y Brasil caracterizados como países robustos con
amplia trayectoria en este tipo de inversiones, respaldados por un clima de inversión óptimo
y estable.
Figura 2 – Evaluación del entorno para las APPs en América Latina y el Caribe Fuente: Infrascopio: The Economist Intelligence Unit - 2017
17
Dentro del resumen del análisis, se desglosa al detalle la evaluación obtenida como país.
Como se puede apreciar en la figura 3, son 5 dimensiones las que son analizadas para el
resultado general. Si bien es cierto el Perú no cuenta con un mal resultado, el reporte indica
aún muchos cambios por realizarse. Dentro de las 5 dimensiones, el Perú se encuentra
dentro del promedio general sin embargo, en las recomendaciones, como desafíos se
encuentran: mejoras en las regulaciones, capacidad técnica para el desarrollo de las APPs,
apoyo de entes gubernamentales y mejoras operativas por resolver de la institución.
Es pertinente indicar que existen aspectos ajenos a ProInversión como mejoras que implican
decisiones de estado, sin embargo las “mejoras operativas por resolver de la institución” son
de carácter institucional que abarcan todas las áreas, para que de forma conjunta puedan
lograr cambios como oportunidades de mejora.
Figura 3 – Detalle del análisis obtenido del Perú Fuente: Infrascopio: The Economist Intelligence Unit
18
Es así que la Agencia de Promoción de la Inversión Privada - PROINVERSION (adscrita al
MEF) es el ente que canaliza las inversiones en beneficio del desarrollo del país.
Actualmente la Dirección de Servicios al Inversionista (DSI) es el área encargada de
gestionar este primer contacto de clientes en el país. Su función es brindar orientación y
asesoramiento respectivo en función de los proyectos en cartera, centrándose básicamente
en los proyectos de Asociaciones Público Privadas (APPs), las cuales tienen como propósito
la participación del sector privado en obras de infraestructura, siendo supervisadas por el
Estado. Ver organigrama en anexo 1.
Anualmente el equipo de la DSI contempla múltiples contactos con inversionistas
provenientes de todas partes del mundo, ya sea por distintos canales como reuniones
bilaterales, roadshows, webinars, conferencias, correos, etc. No obstante, a la fecha,
Proinversión no cuenta con una herramienta que facilite la medición de resultados de
campañas de promoción. La falta de modernización e innovación tecnológica en las agencias
de promoción debe ser un eslabón clave para el éxito de sus objetivos. En pleno siglo XXI, la
reticencia al cambio es un factor clave por el cual muchas entidades gubernamentales aún
no han dado el gran salto a la era digital.
Las Agencias de Promoción de Inversión son el primer contacto que tienen los clientes en el
país. La marca país es clave, fundamental y puede influir a la hora de cerrar un negocio. El
constante cambio digital en esta era, nos obliga a ir a la par con los negocio, minimizando la
posible pérdida de un cliente, maximizando el costo de oportunidad. El cambio por lo tanto
es prioritario. Modernizar no es sinónimo de tecnología necesariamente, sino de resultados.
Figura 4 – Evolución de las adjudicaciones APP 2011-2018 Fuente: PROINVERSIÓN – Agencia de Promoción de la Inversión Privada
19
Lo que se propone, es un mecanismo que registre la actividad de campañas de promoción
mensual a través de los canales digitales, para efectuar un seguimiento y monitorear los
resultados de cada campaña y poder entender el comportamiento de cada segmento (por
identificar en análisis Clúster). De esta forma, a través de reportes dinámicos poder brindar
una fuente de información que sirva de gran aporte a la toma de decisiones para posteriores
campañas con el fin de mejorar el contenido. De este modo ofrecer a los segmentos
información dependiendo de sus necesidades e intereses.
El actual proceso de gestión con los clientes se detalla a continuación. Hoy en día se viene
trabajando sin segmentos establecidos, el proceso empieza en la captación de los datos que
provienen de distintas fuentes como: inscripción a través de la web, reuniones bilaterales,
eventos, e-mails. Posteriormente estos datos se almacenan en el Contact 4.0 que cumple la
función de repositorio de datos en el área (BD relacional. Cuando surgen las campañas a
realizar para promocionar el portafolio de proyectos, se pasa a la extracción de los datos
previa coordinación con las personas a cargo (principalmente sectoristas encargados) con
las cuales se delimita los canales de difusión de la información. Así es como finalmente se
realiza el envío de un batch global hacia los inversionistas y consultores. Esto dificulta poder
identificar el comportamiento particular de grupos homogéneos que comparten objetivos
similares por lo que los reportes actuales miden al total de contactos como todo un grupo,
teniendo un nivel de granularidad prácticamente nulo. Ver el anexo 2 para evidenciar el To
Be de la gestión de clientes.
Figura 5 – Gestión de clientes – AS IS Fuente: Autoría Propia
20
Es fundamental modernizar y abrir paso a nuevos conocimiento como el de una filosofía de
Customer Centricity e Inteligencia de negocios, aportando a la gestión de futuros gobiernos
inteligentes que gestionen información de manera integral y unificada hacia un propósito
claro.
Considerando que los cambios que se necesitan son en sinergia efectuada por área como
puntos de partida, se realizó un análisis FODA, de esta forma identificar las debilidades, a
continuación el detalle.
ANÁLISIS FODA
Dentro de las debilidades identificadas en el análisis FODA, se pudo determinar cómo crítica
y que será considerada dentro de este trabajo de investigación “Falta de seguimiento de
clientes”. Posteriormente se procedió a la realización de un análisis detallado, utilizando la
-Crisis política
-Shock Macroeconómico negativo
-Crecimiento exponencial de otros países de ALC
-Sueldos competitivos del mercado
-Desastres naturales
-Descoordinación entre colaboradores -Cartera de proyectos establecida
-Poca comunicación
-Déficit de conocimientos de innovación y
tecnología
-Presupuesto Establecido
-Falta de seguimiento de clientes
- Imagen Perú - Casos de éxito
- Eventos internacionales - OCEX
- Biodiversidad - Contactos - Marco Estable para invertir - Estabilidad Macroeconómica - Herramientas (webinars,newsletters ,roadshows)
AMENAZAS DEBILIDADES
FORTALEZA OPORTUNIDADES
ANÁLISIS FODA
Figura 6 – Análisis FODA Fuente: Autoría Propia
21
metodología de diagrama de Ishikawa para poder brindar mayor detalle de los problemas
que se presentan en el área.
ANÁLISIS DE ISHIKAWA
Como principales aristas se consideraron 4: Herramienta (libros de Excel), el soporte
tecnológico brindado por el área de TI, asimismo la entidad laboral y finalmente los recursos
humanos del área (DSI). El resultado de este análisis brindó mayor consciencia de los
factores claves que causan este problema. De esta forma se consideran principales causas:
En Herramienta, alcance limitado para visualizar seguimientos; entidad laboral, falencia de
supervisiones periódicas; soporte técnico, mala organización de prioridades y en recurso
humano la falta de capacitaciones.
Figura 7 – Análisis Ishikawa DSI – Falta de Seguimiento de clientes Fuente: Autoría Propia
22
ANÁLISIS DE PARETO
El diagrama de Pareto permite contrastar si las causas que se consideraban eran las más
influyentes en el problema. Para ello se consideró a juicio de experto a dos especialistas
técnicos del área para que dieran su perspectiva respecto del listado de causas al problema
de falta de seguimiento a los clientes. Para ello se consideró una escala de 1 a 20,
considerando 1 como poco relevante y 20 muy importante. De acuerdo al análisis realizado
basado en el diagrama de Ishikawa, se presenta las causas identificadas como parte del
problema. A través del diagrama se puede identificar al lado izquierdo el 80% que
comprende el área donde se ubican las principales problemáticas hasta la intersección con la
curva del porcentaje acumulado y la ponderación dada, siendo las causas más importantes:
- Sin encargado responsable
- Alcance limitado para visualizar seguimientos
17 1716
1413 13
1110
7 7 7
13%
26%
38%
48%
58%
68%
77%
84%89%
95%
100%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
DIAGRAMA DE PARETO
Figura 8 – Análisis de Pareto Fuente: Autoría Propia
23
- Falencia de supervisiones periódicas
- Brecha digital
- Falta de planificación de procesos
- Poca integración de operaciones de seguimiento
- Acceso limitado de las operaciones
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
PROBLEMA GENERAL
¿Es BI es la herramienta que mejorará la toma de decisiones en campañas de
promoción en aporte a la gestión de clientes?
PROBLEMAS ESPECÍFICOS
- ¿Business Intelligence disminuye los tiempos en reportes de campañas?
- ¿Business Intelligence disminuye errores en la recopilación de datos?
- ¿Business Intelligence permite entender mejor los patrones conductuales de los
segmentos?
24
MARCO REFERENCIAL
ANTECEDENTES
En el artículo “En Foco: Citizen Relationship Management (CRM) en Gobierno” (Karen Stark,
2014) el autor resalta: Las relaciones entre los clientes y una empresa están en el medio de
un cambio mayúsculo: se está buscando hacer más con menos a medida que las
necesidades de los clientes cambian con mayor rapidez. Por la presión de las asociaciones
de consumidores y de los entes de regulación, el sector público y los gobiernos no deberían
ser muy diferentes, particularmente por las mayores expectativas que la sociedad tiene. Ello
da pie a incentivar como las herramientas de CRM pueden ser de gran ayuda a las entidades
públicas y a los gobiernos para obtener mejores resultados que a la larga, solo serán
favorables para la población.
De acuerdo al artículo por título “ Por qué transformación digital en el gobierno?” (Artware
Software Solutions, 2016) se contempla textualmente que durante los últimos 30 años
nuestra cultura ha sido objeto de una evolución digital, las tecnologías digitales se han
arraigado a nuestra vida diaria y se han catapultado en la era de la información. A diferencia
de las generaciones pasadas, los jóvenes de hoy solo conocen un estilo de vida digital bajo
demanda. Esto, junto con una creciente dependencia de la tecnología digital, tendrá un
impacto en la forma de hacer negocios y cómo la gente quiere interactuar con el gobierno.
Para mantenerse al día con el cambio en la cultura y para ayudar a cerrar brechas entre el
sistema y la población, a los gobiernos les corresponde transformar digitalmente y
proporcionar información. Dicho artículo hace hinca pie en la transformación digital y como
es que el sector público de igual forma debe ir a la par, no por un tema de modernización,
sino por cuestión que implique una mejora productiva.
En un artículo “El CRM en la Administración Pública”( Vargas Pérez, 2006) se menciona,
que cualquier organización, ya sea una ONG, una empresa o un organismo de la
Administración Pública tiene como objetivo cubrir las necesidades de un grupo específico de
clientes, la diferencia quizás es qué, en unos casos el fin perseguido es obtener una
rentabilidad económica a través del cumplimiento de dichas y otras, los objetivos finales son
25
de diferente índole. Como bien se menciona en este artículo, el estado al igual que empresas
de cualquier índole también cuenta con el objetivo de satisfacer necesidades de un nicho de
mercado, convirtiéndola en candidata perfecta para poder innovar en el concepto de CRM en
otro ámbito del estado.
“INTOR introduce una aplicación CRM para el sector público”( Leandro Aisemberg, 2015)
Infor 311 es la novedosa herramienta que brinda servicios a los ciudadanos de la comunidad,
gobiernos y organizaciones gubernamentales con una única base de datos, accesible por
medio de múltiples canales. Infor CRM permite realizar updates en tiempo real a las
aplicaciones de back office, con la flexibilidad de la automatización. Aisemberg denota la
importancia de la aplicación de tecnologías JIT que proporcionen datos a tiempo, cuestión
importante para descentralizar e ir más allá de limitaciones físicas que impidan la restricción
de la información.
En el trabajo de investigación “Metodología de uso de herramientas de inteligencia de
negocios como estrategia para aumentar la productividad y competitividad de una PYME”,
Gutiérrez Meléndez abarca el desarrollo de Business Intelligence como un medio para
desarrollar conocimiento que permita realizar tomas de decisiones de forma gradual al nivel
de madurez de la empresa. De esta forma a través del diseño y puesta en marca de
dashboards, poder empoderar la gestión de los datos en una forma de consulta de
autoservicio que permita a las empresas de hoy ser más competitivas en el mercado.
Carhuaricra y Gonzáles en el trabajo de investigación “Implementación de Business
Intelligence para mejorar la eficiencia de la toma de decisiones en la gestión de proyectos”
nos exponen un arduo trabajo vinculado a la mejora de resultados con el desarrollo de una
herramienta de BI que permite el empoderamiento de los datos a través de indicadores de
gestión que permitan medir los objetivos trazados de la empresa. De esta forma mejorar
tiempos, reducir costos y lograr un alcance en virtud de la toma de decisiones.
26
MARCO TEÓRICO
CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT
Definiciones:
El término CRM o Customer Relationship Management hoy en día se ha vuelto muy
popular, introduciendo esta nueva tendencia de generación del vínculo empresa-
cliente. Sin embargo que es verdaderamente CRM desde su concepto?
Paul Greenberg nos menciona en CRM Na velocidade da luz, que hoy por hoy no
podemos quedarnos atrás en la economía de pleno siglo XXI, CRM brinda consigo
muchas herramientas que aportan una mejor visión y control de seguimiento
vinculados a datos de los clientes. Greenberg hace referencia también al fundador de
Onyx Software quien converge con este conocimiento, Segundo Brent(fundador)
determina CRM como un conjunto de procesos y complemento de tecnologías que
permiten gerenciar los relacionamientos con clientes efectivos y potenciales
prospectos del negocio a través de canales de comunicación. Para ello desglosa la
ejecución de CRM en cuatro niveles dependiendo de la capacidad de organización y
principalmente de la madurez de los procesos en cada área: funcional,
departamental, CRM parcial y CRM. Importante resaltar que para el último nivel en
mención se debe tener en cuenta que:
- Es un único centro de datos compartido
- Estrategias y procesos de cada área coordinados
- Es un sistema de historiales registrados cronológicamente en tiempo real
- Son procesos utilizados ya internamente que son integrados en un único dominio
denominado CRM
Asimismo se describen 3 tipos de CRM:
- CRM Operativo:
Tiene como principal propósito la interacción con los clientes externos para
poder entablar un vínculo el cual permita afianzar la relación y llegar a la
fidelización. De esta forma poder diseñar futuras campañas que estén
fundamentadas en base a tendencia de los datos.
27
- CRM Analítico:
Contempla la extracción y explotación de datos de los clientes para analizar
esta y transformarla en información, teniendo como respaldo modelos de
negocio integrados que permitan evaluar la eficacia de campañas así como el
diseño en canales para segmentos específicos.
- CRM Colaborativo:
Encargado por excelencia de dar seguimiento a la interacción entre cliente-
negocio. Tiene como objetivos mejorar la relación con los clientes a través de
una comunicación multicanal con el respaldo de las áreas involucradas.
A través de “Knowledge‐enabled customer relationship management: integrating
customer relationship management and knowledge management concepts”, los
autores subrayan la importancia de la relación con los clientes y como a raíz de su
aplicación en sus inicios nacieron múltiples enfoques en base a sus sistemas de
gestión e información. Hacen hincapié en el uso de mercadotecnia, aspectos de la
tecnología, las ventas por computadora así como la automatización en el caso de la
fuerza de ventas (SFA). A continuación un extracto de la referencia del autor sobre
uno de los pioneros que documentó para 1988 primeros conceptos de CRM y base
de datos en marketing “Siguiendo a Shaw (1999), definimos CRM como un proceso
interactivo que logra un equilibrio óptimo entre las inversiones corporativas y la
satisfacción de las necesidades de los clientes para generar el máximo beneficio ".
(Henning, Lutz; Brenner, 2003, pg.107)
Por otro lado Goldenberg nos hace referencia que CRM es un término que existe
desde la mitad de los años 90s pero logró mayor difusión y popularidad a finales de
esa década. Hace referencia además que buscar una definición precisa del
significado de CRM es retador, puesto que prosigue una evolución continua a gran
velocidad, sin embargo un punto de partida para entenderlo es el siguiente “Customer
Relationship (CRM) es un enfoque de negocios que integra personas, procesos y
tecnología para maximizar las relaciones con los clientes. CRM aprovecha cada vez
28
más Internet para proporcionar una coordinación perfecta entre todas las funciones
de atención al cliente.”
(Goldenberg, 2008, pg. 3)
Skopje por otra parte apoya la moción de que forjar un vínculo con el cliente es un
proceso netamente complejo, se basa en tener basto conocimiento de sus hábitos y
necesidades. Infiere que contar con bastante información permite mejorar la oferta de
valor al cliente ya que de esta forma podemos alcanzar a cubrir las necesidades de
estos. Desde un punto de vista bancario nos menciona algunos motivos importantes
de generar cambios constantes en torno a los clientes, a continuación el detalle.
“Establecer un concepto de CRM implica cambios continuos en los clientes y en el
banco. Hay cuatro razones principales por las que los bancos ajustan sus procesos
comerciales a las necesidades de los clientes:
• Retención de clientes existentes,
• Atraer nuevos clientes,
• Alentar a los clientes a profundizar la cooperación con el banco,
• Informar a los clientes sobre la cartera de productos, servicios y canales de comunicación, con el objetivo de aumentar las ganancias o evitar pérdidas.”
(Skopje, 2015, pgs. 241).
En el libro “Conocimientos y aplicaciones tecnológicas para la dirección comercial”, se
menciona que CRM es un proceso/estratégia/filosofía de negocio enfocado a
conseguir relaciones estables y duraderas con sus clientes. Mencionando que se
basa en el cliente, con el apoyo de determinados sistemas y procesos con el objetivo
de conseguir valor para la empresa. Es importante recalcar que este término no es e
algo nuevo, ya que desde la antiguedad los comerciantes fenicios ya lo practicaban,
CRM entonces trata de su adaptación actual mediante la aplicación de las nuevas
tecnologías que aportan un soporte valioso que brinda un aporte a la gestión y
calidad de la información.”
(Fernández Gomez, 2004, pg. 163).
29
En el siguiente libro, se menciona el significado de CRM, así como la importancia de
este en el negocio para su éxito. Bai resalta que los clientes son un símbolo
importante de la ventaja competitiva de la empresa, así como la información del
cliente se ha convertido en una herramienta valiosa en los activos de la empresa. Sin
lugar a duda que mientras se logre entender las necesidades del público objetivo, el
desarrollo de las empresas tendrá un fuerte impulso. Para ello Bai resalta que las
empresa deben adoptar la estrategia de desarrollo centrada en el cliente como medio
de entendimiento y manejo constante de recopilación e integración de los datos del
cliente, análisis y procesamiento de los datos, la decisión empresarial y el servicio.
Considerando una adecuada recopilación e integración de los datos del cliente como
la parte básica de CRM, la recopilación de datos sobre los clientes en función del
tema empresarial, la clasificación, la transformación y la integración de los datos. El
análisis y procesamiento de datos es la parte principal de CRM. Las reglas y los
patrones asociados con los clientes se encuentran en los datos integrados, y se
extrae información útil de negocios. La decisión empresarial y el servicio son parte de
la aplicación de CRM. De acuerdo con los resultados del análisis, los planes y
estrategias de negocios se formulan para guiar las decisiones de negocios, como las
decisiones de administración, los servicios al cliente, la retención de clientes y las
ventas. La gestión de las relaciones con los clientes siempre centra en el proceso de
gestión de las relaciones con los clientes y apunta al beneficio.
De esta forma la base de la gestión de las relaciones con los clientes, las empresas
pueden mejorar el vínculo con los clientes, identificar el mercado objetivo con mayor
eficacia, comprender la competencia en el mercado y establecer relaciones más
valiosas con los clientes. Ha establecido un conjunto completo de sistemas de
retroalimentación para las empresas y los clientes, y los clientes pueden comprender
mejor la empresa y brindar un mejor servicio a los clientes. Por lo tanto, es una
actividad comercial muy importante para desarrollar, mantener y realizar una buena
relación con el cliente al establecer los intereses, acuerdos e intereses mutuos de la
empresa y el cliente.”
(Bai, 2018, pg. 25).
30
Por otro lado Kotler y Armstrong, en “Marketing Versión para Latinoamérica”
describen la Gestión de la relación con los clientes (CRM) como un proceso general
mediante el cual se entablan relaciones redituables con el cliente para así entregar un
nivel de satisfacción superior. De esta forma se describen dos bloques para la
construcción de las relaciones perdurables a través del valor y satisfacción del cliente.
Haciendo mención que el valor del cliente se trata de la evaluación que tiene el
cliente de la empresa o entidad respecto de su oferta de marketing en comparación
de la de otros competidores. Básicamente implica el enfoque que tiene el cliente
sobre la empresa y como la clasifica, denotando la importancia de la imagen que se
proyecta hacia ellos y lo delicado que es el cuidado de esta ya que una mala decisión
podría ser la perdida clientes. Como parte del segundo bloque se menciona la
satisfacción del cliente la cual consiste en el nivel de satisfacción del cliente respecto
de su expectativa del servicio/producto. En algunos casos de empresas que intentar
incrementar al máximo la satisfacción de los clientes incluso llega a disminuir precios
o incrementar servicios, esto implicando en muchos casos para las empresas
pérdidas o disminución de las utilidades, pero ¿Por qué lo hacen? Tienen en claro
que dependiendo del tipo de cliente que sea, incluso una leve pérdida en alguna
compra no significa nada en comparación al ticket promedio de ese cliente vale para
ellos en futuras compras o adquisiciones. (Kotler, Armstrong; 2007, pp. 13,14)
Asimismo, Ignacio Valcárcel, a través de CRM: Gestión de la relación con los clientes,
dimensiona Customer Relationship Management como una filosofía de negocio que
vincula distintas áreas internas que unen esfuerzos para mejorar el front office del
negocio. Ello conlleva a incorporar un valor agregado que brinda un beneficio de
ambas partes: satisfacción del cliente y ganancia para la empresa. Se menciona la
relevancia del aspecto tecnológico hasta un punto delimitado, a diferencia del
aspecto estratégico como reorientación del negocio el cual permita reflejar la esencia
de CRM en la mejora cultural y organizaciónal de las empresas. Asimismo se resalta
que muchas organizaciones hoy carecen de entender el verdadero propósito de la
gestión de clientes, muchas veces subestimando la herramienta como una solución
tecnológica, sin darse cuenta que el verdadero problema radica en que no comienzan
por la base sólida en cuanto a la filosofía de la empresa, los procedimientos y la
importancia de la estructura así como la adaptación del término en mención como
una mejora de trascendencia en el mercado. Por lo tanto Valcárcel recomienda que la
31
adaptación de CRM deba comenzar con la iniciativa de altos directivos como pieza
clave que promueva a toda la organización, posteriormente la implementación de un
software tecnológico de apoyo es una herramienta que muestre resultados en base a
objetivos, metas y procesos previamente establecidos. Considerar que el procesos es
complejo, ya que es una adaptación progresiva que demanda tiempo.
Figura 10 – Cuadrante para Customer Relationship Management Fuente: Gartner empresa consultora - 2019
Customer
Relationship Filosofía Tecnología
ESTRUCTURA
CULTURA
PROCESO
Estructura
Cultura organizacional
Operaciones
Arquitectura de la información
Cultura de datos
Desarrollo
Figura 9 – Componentes de Customer Relationship Management Fuente: Autoría Propia
32
INTELIGENCIA DEL NEGOCIO
Definiciones:
Curto Díaz, autor ilustre de los manejos de procesos relaciona el concepto de BI,
mencionando que es la mera evolución de los sistemas de soporte de toma de
decisiones (DSS,Decissions Suport System). Señala que es esta arista a
considerarse dentro de las empresas es un factor clave para su éxito, siendo este
concepto conocido en el mercado pero muchas veces desconocido aún por
empresas. Muestra de ellos nos menciona la evolución del término Business
Intelligence a través de los años con 2 autores. Para 1958, Hans Peter Luhn quien
fue investigador de IBM acuñó el término como “La habilidad de aprehender las
relaciones de hechos presentados de forma que guíen las acciones hacia una meta
deseada” Y para 1989, Howard Dresden, analista de Gartner, implementa una
definición formal indicando que inteligencia de negocios son “Conceptos y métodos
para mejorar las decisiones de negocio mediante el uso de sistemas de soporte
basados en hechos”. De esta forma se entiende por Business Intelligence al conjunto
de metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades enfocadas a la creación y
administración de información que permite tomar mejores decisiones a los usuarios
de una organización.
(Curto Díaz,2010 pp.18)
Para la perspectiva de Sabherwal y Becerra-Fernández , Inteligencia de Negocios
como una fuente de información y conocimiento valiosos para los que toman
decisiones y aprovechar una variedad de fuentes de datos, así como información
estructurada y no estructurada. Para ello definen 2 perspectivas de uso de BI:
- El producto del proceso, o la información y el conocimiento que son útiles para las
organizaciones para sus actividades comerciales y toma de decisiones.
- El proceso a través del cual una organización obtiene, analiza y distribuye dicha
información y conocimiento.
(Sabherwal,Becerra-Fernández, 2010, pp.6)
- En el siguiente artículo el autor vincula el término de BI con la amplia variedad
referente a tecnologías (software, procesos y plataformas) como medio para
mejorar el rendimiento del desempeño de la toma de decisiones y promover la
33
oferta de valor. Indicando que Inteligencia del Negocio es un mecanismo de
análisis de datos que faculta a la organización a tomar mejores decisiones en el
momento correcto. Para ello, este concepto se requiere analizar desde 3
perspectivas: Hacer mejores decisiones de forma rápida, convertir datos en
información, y usar una aplicación relacional para la administración.”
(Calzada;Abreu, 2009, pg.33)
En el mismo lineamiento, Vitt, Luckevich y Misner opinan que tal vez sea la
definición que mejor describa y englobe las opiniones de los autores
mencionados. Recalcando asi la importancia del entorno hoy en el mercado y
como el ritmo de las decisiones del negocio cada vez se dan con una mayor
frecuencia, delimitando la rapidez del accionar con la que estrategias del negocio
deben tomarse para sobrevivir frente a la competencia. Business Intelligence es
un término nuevo del siglo XXI que es la clave para integrar información, recurso
humano y tecnología. Con esta información de esta sinergia de datos poder
resolver problemas del negocio que nos permitan tomar decisiones efectivas en el
momento indicado.
Como parte de los tipos de BI, se describen 3 principales perspectivas:
- Tomar mejores decisiones rápidamente
Soporte en la toma de decisiones que permita mejorar indicadores de gestión
orientados a la ventaja competitiva.
- Convertir los datos en información
Objetivo de transformar los datos en crudo a información relevante, de esta
forma cuantificar métricas como indicadores de gestión estratégica más
importantes al core business
- Utilizar un método razonable para la gestión empresarial
Definiendo BI como una metodología de la dirección empresarial que tenga un
enfoque racional que permita tomar decisiones que sean reflejadas a través
de resultados óptimos.
34
Asimismo dado que BI es considerado un marco referencial centrado en el
rendimiento empresarial, se define el ciclo de vida de Business Intelligence a un ciclo
continuo en el cuál se albergan objetivos, de los cuales se analiza todo su progreso
desde la toma de decisión, y si logra el éxito respectivo. Para ello el ciclo se divide en
4 partes principales: idea, acción, medición y análisis. Toda idea proporciona una
mejora en el proceso del negocio y cómo actuar en base a estas para posteriormente
verificar su medición y si estas funcionan o no. Derivando así finalmente en el análisis
en donde se mide el logro obtenido. Es en este punto es donde al analizar los
resultados comienza nuevamente el ciclo ante mejorar a considerar. De esta forma el
ciclo permite identificar oportunidades que ayude a la alta gerencia a tomar óptimas
decisiones basadas en los niveles operativos y estratégicos.
El siguiente gráfico nos proporciona información acerca del ranking de mejores
herramientas orientadas a Business Intelligence. La fuente proviene del reconocido
cuadrante de Gartner en donde se miden 2 ejes importantes, la integridad de la visión
y la habilidad de ejecución. Los resultados del 2019, indican que las empresas líderes
son Microsoft como principal seguido de Tableau y en tercer lugar Qlik con
Thoughspot.
Business Intelligence
Idea
Acción
Medición
Análisis
Figura 11 – Ciclo de Business Intelligence Fuente: Autoría Propia
35
Metodologías
En esta parte se detalla las principales metodologías orientadas a BI que se vienen
utilizando en muchos proyectos. De acuerdo a Cicchetti, el ciclo de vida de los
proyectos en BI abarca muchas tareas que denotan complejidad en muchos casos,
por ello recomienda adoptar metodologías que sirvan como guía para el desarrollo de
los proyectos, considerando principalmente que el modelo de negocio es el eje para
decidir qué tipo de metodología es la indicada, a continuación los enfoques
metodológicos:
- Data Driven Approach:
Centralizado en los datos, bajo la premisa de “los datos nunca mienten” se enfoca
en la estructura de los datos, su uso, el relacionamiento entre ellos, datos
enfocados en los procesos.
- Process-Driven Approach:
Prioriza el análisis de los procesos del negocio. Los procesos son la base para la
generación de información de relevancia en la futura reportería, por ello se
estructuran de acuerdo a las necesidades del negocio. Muchas veces este
Figura 12 – Cuadrante para herramienta de analítica e inteligencia de negocio Fuente: Gartner empresa consultora - 2019
36
enfoque pierde de vista la perspectiva objetiva debido a la concentración en los
procesos y no en otros aspectos del proyecto.
- Event – Driven Approach:
Funge un rol de análisis funcional en el negocio, debido a un esquema que
abarca 3 amplias perspectivas: nivel organizativo, nivel de datos y funcional.
Siendo estas tres aristas conectadas a través de eventos definidos en el mapeo
del modelo de negocio.
- Object – Process Driven Approach:
Este enfoque metodológico es un punto medio entre Event – Driven Approach y
Process – Driven Approach. En este caso tienen el mismo nivel de importancia los
objetos y los procesos a la hora de la toma de decisiones.
- Agile Approach:
Enfoque que considera la menor cantidad del tiempo asegurando el cumplimiento
de los objetivos. Centra sus esfuerzos en la productividad del equipo del proyecto
que es un grupo reducido, de esta forma este enfoque busca elevar la efectividad
de los resultados.
FIDELIZACIÓN
Definiciones:
Álvarez denota la importancia de fidelizar a clientes como el core business de toda
empresa, ya que en base a su necesidad el mercado se crea. Menciona que fidelizar
consiste en lograr mantener un vínculo cercano y de perennidad así como
satisfacción con los clientes, considerándose este un enfoque de la fidelización del
punto de vista del marketing actual. Se resalta la importancia en la evolución del
enfoque de las empresas, Álvarez recuerda cómo es que antes la mayoría de
empresas centraban su función en las ventas, procesos que concluían una vez que el
cliente pagaba el producto o el servicio adquirido. Sin embargo se empezó a prestar
una especial atención a la satisfacción del cliente y al proceso post-venta,
especialmente al aumento del market share, competencia, nuevas estipulaciones
37
legales y a las necesidades cada vez mayores de los clientes. Esto provocó una
evolución del marketing a un plazo corto brindando un enfoque estratégico, hecho
pensando en el cliente. (Álvarez, 2007, pp.45).
En este sentido el aporte de Alcaide va en lineamiento a lo expuesto con Álvarez, al
mencionar que este concepto conlleva a conocer mejor al cliente y mejora la
comunicación entre empresa-cliente. Dado que la fidelización contempla una fuerte
connotación emocional respecto de los clientes. La fidelización implica ir más allá de
la funcionalidad del producto o del servicio básico y más allá de la calidad interna y
externa de los servicios que presta la empresa, logrando dar con la expectativa del
cliente. (Alcaide, 2015, pg.23).
CLIENTES EXTERNOS
Definiciones:
Para centrar la idea de a quién va dirigido el negocio, quien es el usuario que a fin de
cuentas se beneficia, Vértice nos indica que el cliente externo es aquella persona que
no pertenece a la empresa, pero es a quien va dirigido su atención, orientando sus
productos y/o servicios. De esta forma, en el ámbito empresarial, el cliente precisa ser
tratado como si fuera único y especial, ofreciéndole los servicios que necesita y en las
condiciones más adecuadas para él.
(Ed. Vértice, 2009,pp.38)
Asimismo Vigo acota que un cliente externo es aquella persona que adquiere un bien
o servicio a cambio de un precio determinado por la empresa y aceptado
socialmente. Constituye el elemento fundamental por y para el cual se crean
productos en las empresas.
(Editorial Vigo, 2006, pg.2)
TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
Definiciones:
38
Esta cita hace referencia a la evolución de las TI en el tiempo, implicando el
nacimiento de herramientas de procesamiento de datos, citando el autor (ex ministro
de Industria Josep Pique) cuando hace referencia a Estados Unidos y su evolución
económica respecto de las TI. Para García Cruz, existen dos expresiones para un
mismo conjunto de actividades:
1) Tecnologías de la Información y la Comunicación(TIC)
2) Tecnologías de la Información (TI)
Ambas definiciones contemplan conocimientos que establecen la realización y
progreso de las actividades incluidas en su denominación. Entre ambas
denominaciones parece preferible la segunda, ya que toda comunicación lleva
implícita una determinada información, por lo que probablemente sea la que
prevalezca en el futuro…Sin embargo cuando se dice que “las tecnologías de la
información han aportado entre 1995 y 1998 el 35% del crecimiento real de la
economía en Estados Unidos” se está haciendo referencia a las nuevas tecnologías
de la información; es decir, a todo un conjunto de conocimientos y técnicas
desarrolladas a partir del nacimiento en 1949 de Mark I, el primer ordenador de la
historia construido en la Universidad de Manchester.”
(García Cruz, 2000, pg. 24)
METODOLOGÍAS ÁGILES
Definiciones:
Hoy se conoce a las metodologías ágiles como un esquema de trabajo que prioriza la
agilidad en los procesos de gestión de proyectos, que conduzcan de una manera
relativamente fácil a cumplir con los objetivos trazados. Para Febrero del 2011, Kent
Beck coordinó una reunión donde participaron un total de 17 expertos de software, de
esta reunión se establecieron muchos de los principios que fundamentan las
metodologías ágiles. El principal objetivo fue trazar una manera en la que equipos
pudieran desarrollar rápidamente y responder a cambios de acuerdo fuera surgiendo
la necesidad en múltiples proyectos de TI. A través de metodologías ágiles se
pretendió romper con estructuras tradicionales que tienen por característica ser
rígidos y planificados con mucha antelación. De acuerdo a Toro López, las
39
metodologías ágiles han permitido demostrar en pocos años una eficiencia en el
control de avance de proyecto de TI, mencionando que si bien no son la solución a
todo si son una conveniente solución para varios proyectos informáticos. Asimismo,
indica que si bien muchas otras metodologías brindan una solución, su esquema
“tradicional” no permite que proyectos actuales en un entorno cambiante se adapten
con facilidad. Por lo tanto con un ambiente donde los tiempos son cortos, lo que se
resalta es la calidad de los entregables y resultados más que la formalidad de los
procesos. De esta forma Toro López menciona que el foco de esta metodología
radica en: “La planificación no debe ser estricta sino flexible y abierta a los cambios”.
Abdel Rahman y Alnoukari en “Business Intelligence and Agile Methodologies for
Knowledge- Based Organizations: Cross-Disciplinary Applications”, indican que
metodologías agiles contempla que sus 12 principios sirvan para reducir los riesgos
del proyecto a través de la adaptabilidad a las necesidades del negocio, lo cual
proporciona dinamismo y mejor respuesta ante requerimientos de cambios. De esta
forma las metodologías ágiles se basan en cuatro postulados fundamentales
determinadas en “El manifiesto Ágil”:
- Valoramos más a los individuos y su interacción con los procesos y las
herramientas.
- Valoramos más el software que funciona que la documentación exhaustiva.
- Valoramos más la colaboración con el cliente que la negociación contractual.
- Valoramos más la respuesta al cambio que el seguimiento de un plan.
Tras los postulados definidos, los 17 analistas que definieron estas bases tras la
reunión convocada por Kent Beck, determinaron 12 principios que desarrolla la
metodología:
- Satisfacer al cliente a través de la entrega temprana y continua de software de
valor.
- Apertura a los requisitos cambiantes, incluso si llegan tarde al desarrollo. Los
procesos ágiles se doblegan al cambio como ventaja competitiva para el cliente.
- Entregar con frecuencia software que funcione, en periodos de un par de
semanas hasta un par de meses, con preferencia en los periodos breves.
40
- Las personas del negocio y los desarrolladores deben trabajar juntos de forma
cotidiana a través del proyecto.
- Construcción de proyectos en torno a individuos motivados, dándoles la
oportunidad y el respaldo que necesitan y procurándoles confianza para que
realicen la tarea.
- La forma más eficiente y efectiva de comunicar información de ida y vuelta dentro
de un equipo de desarrollo es mediante la conversación cara a cara.
- El software que funciona es la principal medida del progreso.
- Los procesos ágiles promueven el desarrollo sostenido. Los patrocinadores,
desarrolladores y usuarios deben mantener un ritmo constante de forma
indefinida.
- La atención continua a la excelencia técnica enaltece la agilidad.
- La simplicidad como arte de maximizar la cantidad de trabajo que se hace, es
esencial.
- Las mejores arquitecturas, requisitos y diseños emergen de equipos que se auto
organizan.
- En intervalos regulares, el equipo reflexiona sobre la forma de ser más efectivo y
ajusta su conducta en consecuencia.
Figura 13 – Esquema de Metodología Ágil Fuente: WinterWare
41
Webb, nos menciona por otro lado en “Agile Project management Methodology for
Beginners: Scrum Project Management” que las metodología ágiles incorporan la
aceptación al cambio y cultiva la importancia del desarrollo de los procesos. Siempre
de la mano con la comunicación con los stakeholders involucrados. El auge de este
mecanismo radica en que antes modelos para desarrollar proyectos abarcaban una
estructura que implicaba tiempo y costo que muchas veces no llegaban a cumplir con
los objetivos trazados en el alcance del proyecto. De este modo las metodologías
ágiles intentan enfatizar el trabajo colaborativo de pequeños grupos de trabajo que
generen valor para las empresas. De este modo en un relativo corto plazo lograr
obtener resultado que permitan a las empresas mayor conocimiento. Dentro de los
beneficios mencionados por los autores, se indica:
- Mejor producto, debido a la incorporación de feedback en el proyecto, implicando
una retroalimentación en la satisfacción de los resultados alineadas a los
objetivos.
- Reducción de la tasa de fracaso, las versiones incrementales mantienen los
proyectos en marcha, debido a que las fallas o problemas a ocurrir pueden ser
detectados antes de que ocurran.
- Mejor control del alcance de los proyectos, Las nuevas características solo se
agregan en respuesta del usuario, lo que resulta en menos costo del producto y el
proyecto.
SEGMENTACIÓN
Definiciones:
A través del libro “Fundamentos de marketing: teoría y experiencia” el autor menciona
que segmentación parte de identificar que el mercado es integrado por consumidores
los cuales se pueden agrupar por comportamientos similares frente algún servicio o
producto. Se establece además que las variables a considerarse como criterios de
distinción pueden ser aspectos geográficos, preferenciales, actitudinales los cuales
permitan caracterizar segmentos con particularidades homogéneas. Cabe mencionar
que se resalta mucho el aspecto de segmentación como un proceso multidimensional
que abarca un análisis de variables cuyo propósito sea el de definir estrategias
comerciales diferenciadas que logren satisfacer necesidades de distintos grupos de
42
consumidores. Se identifican dos tipos de elementos fundamentales para poder
identificar segmentos efectivos, se menciona que el primero consta de definir el perfil
del consumidor a través de variables denominadas “bases de segmentación” cuyo
propósito es definir segmentos basados en la combinación de las cinco bases
primarias detalladas a continuación:
- Bases Geográficas: Densidad poblacional, condición urbana o rural, etc.
- Bases Demográficas: Edad, género, ocupación. Relacionado a gustos del
consumidor.
- Bases Psicológicas: Personalidad, actitudes, opiniones. Consideradas como
las más difíciles de poder medir.
- Bases Socioculturales: Estilo de vida, aspectos culturales, clase social.
- Bases Conductuales: frecuencia de compra, lealtad, marca.
Posteriormente el segundo paso trata de criterios de efectividad para cada segmento
con relación al producto/servicio, ello permitiendo determinar que segmento
enfocarse al ser más rentable. Para ello es necesario que se cumplan seis criterios:
- Tamaño: Segmentos bastante amplios para considerando la población del
mercado.
- Identificación: Segmentos bien definidos respecto de las características de
comportamientos de los que lo integran.
- Mensurabilidad: Segmentos cuantificables.
- Respuesta: Diferencias claras respecto de otros grupos
- Accesibilidad: Implica ser realista para efectuarse actividades del área,
geográficamente, características del negocio.
- Estabilidad: Estabilidad respecto de cambios en los grupos considerados,
importante la actualización temporal de los segmentos a modo de control.
(Dvoskin, 2004, pp. 101-109)
En la misma dirección de Dvoskin, Kotler comparte en su libro “Fundamentos de
marketing” las mismas bases primarias que el autor anterior, agregando que para
elegir los mejores segmentos se debe evaluar el crecimiento potencial del segmento
así como compatibilidad de recursos y lineamientos de la empresa. Para ello denota
la importancia de analizar las estrategias de posicionamiento de productos/servicios,
para ello menciona que la tarea de posicionamiento consta de 3 pasos: Identificación
43
de un conjunto de posibles ventajas competitivas, seleccionar ventajas competitivas y
finalmente escoger una estrategia de posicionamiento general. Siendo el objetivo
principal brindar una oferta de valor diferenciadora ante el mercado, y como lo
menciona “De esta forma, las empresas pueden crear el producto correcto para cada
mercado meta y ajustar sus precios, canales de distribución y publicidad a modo de
llegar al mercado de forma más eficaz”.
(Kotler, 2003, pp.270)
ANÁLISIS CLÚSTER
Definiciones:
Según Guisande y Barreiro el término de análisis Cluster de denomina a la técnica
estadística mediante la cual se organiza la información de las variables con la
finalidad de formar grupos homogéneos de acuerdo a su grado de asociación. Existen
varios métodos para el análisis de Cluster sin embargo los más empleados son:
- Árbol Jerárquico: Se aplica al querer agrupar grupos sucesivos por tamaño, de
forma jerárquica. Incluyendo los datos de forma acumulada.
- Conglomerado de K-medias: Para este método se conoce el número aproximado
de grupos, el cual es introducido a un software el cual a través de su análisis de
varianza al revés nos brinda el mejor resultado de Anova.
(Guisande,2006, pp.207-208)
Roque Serrano en “Introducción al análisis de datos experimentales: tratamiento de
datos”, define clústers como el análisis a través de una serie de herramientas que
tiene por objetivo la búsqueda de grupos similares, en el caso de este análisis los
grupos son desconocidos y se van formando de acuerdo a diferentes categorías. Se
resalta mucho la utilidad de este análisis mencionando que permite definir grupos de
manera objetiva en casos en los que la clasificación sea complicada, es considerada
en casos como un medio para reducir datos, ya que en vez de analizar todos los
datos se considera uno representativo por segmento. Da a conocer grupos no
esperados, permitiendo expandir la investigación a nuevas oportunidades de
correlación entre los datos. Asimismo el autor menciona “Para diferenciar las clases
de Análisis Cluster disponibles y los diferentes modos de realizar los agrupamientos
44
en cada una de ella se presenta una clasificación de los diferentes tipos de Análisis
Cluster:”
- Clasificación jerárquica: Se forman grupos en varios niveles, tomando en
consideración el grado de correlación que tengan.
- Clasificación no jerárquica: Los datos son agrupados a un único nivel,
principalmente divididos en base a las variables a consideradas y las estrategias
tomadas en cuenta.
(Serrano, 2003, pp.136-137)
Figura 14 – Cuadrante para herramientas de Data Science y Mcachine-Learning platforms Fuente: Gartner empresa consultora - 2018
45
DASHBOARDS
Definiciones:
Dashboards o también conocidos como tableros de control, son un mecanismo visual
en donde se puede monitorear tareas u objetivos trazados. Según Wayne W.
Eckerson en el libro Performance Dashboard: Measuring, monitoring and managing
your business, define que los dashboards son herramientas multicapas basadas en
inteligencia del negocio (BI) e integración de datos que permite a las organizaciones:
medir, monitorear y gestionar recursos. De esta manera incidir directamente en el
performance del negocio y la efectividad. Eckerson además contempla que
dashboards no es solo una pantalla dinámica que muestra gráficos, sino que muestra
un panorama completo de la información del negocio, que permite optimizar el
performance de cómo lograr objetivos estratégicos trazados.
De esta forma, el ejemplo claro de un Iceberg hace símil con la definición de lo que es
un dashboard de rendimiento. En este caso el manejo de la gestión del rendimiento
empresarial (BPM) es el que brinda el contexto del negocio. Se puede ver como la
capa más superficial son los scorecard o simples dashboards, esto se da porque
estas herramientas generalmente grafican el resultado de un objetivo o si se llegó a
una meta pactada, mientras que la base del Iceberg es una fase de explotación de
datos. Considerando en esta parte el cruce de información de distintos indicadores
Figura 15 – Contexto de los Dashboards de rendimiento Fuente: Performance Dashboard: Measuring, monitoring and managing your business. 2005.
46
como la fuente de conocimiento del negocio y oportunidades de mejora y aporte en
decisiones.
Eckerson también detalla que existen 3 tipos de dashbords de rendimiento. El
operacional, táctico y estratégico. El primero consiste en medir el avance de
indicadores vinculados a tareas cotidianas del negocio, como su mismo nombre lo
indica: operacionales considerándose como la base de donde se almacenan datos en
cantidad debido a datos generalmente transaccionales. Por otro lado los dashboards
tácticos miden el progreso delos indicadores en períodos más espaciosos como
semanales, generalmente orientado bajo la supervisión de analistas. Finalmente, los
dashboards al nivel estratégico están dirigidos a la plana gerencial, mostrando un
balance estratégico de distintas áreas y su progreso respectivo a un nivel de medición
mensual. De esta forma estos datos que procesados brindas mayor esclarecimiento
de tendencias y comportamiento de los datos aportan a la toma de decisiones para
mejoramiento de resultados del negocio.
Asimismo, complementando la información proporcionada por Eckerson, en el libro
The big book of dashboards: visualizing your data using real-world Business
Scenarios se define dashboard como una herramienta visual basada en datos que se
utiliza para monitorear y/o facilitar el entendimiento. Comprendiendo lo siguiente:
- Herramienta interactiva que permite explorar los datos por región e industria.
Figura 16 – Tipos de dashboards de rendimiento
Fuente: Performance Dashboard: Measuring, monitoring and managing your business. 2005.
47
- Es un tablero que muestra indicadores claves que pueden ser enviados cada
mañana a los ejecutivos.
- Una pantalla de soporte de información a tiempo real.
- Puede servir desde una aplicación móvil que permita a los gerentes revisar el
rendimiento de objetivos desde distintas partes.
Los autores del libro (Wexler, Shaffer y Gotgrave) comentan la importancia de utilizar
esta herramienta como soporte visual que facilite la comunicación de objetivos a los
actores indicados. Recalcan además que las organizaciones deben cambiar la
mentalidad de tener que adaptarse a este tipo de herramientas, por el contrario, estas
herramientas son las que deben adaptarse al tipo de negocio para poder proporcionar
un soporte adecuado en donde se pueda explotar la suficiente información para el
propósito establecido. El escenario gráfico es muy importante ya que es el gran
diferenciador visual que permite un mayor entendimiento de la información. Para ello
se indica como puntos clave, realizar tableros completamente funcionales y nada
complejos, información que responda directamente a los objetivos establecidos y
diseños amigables que hagan de la navegación una transición ligera y práctica.
INDICADORES
Definiciones:
“Cuando puedes medir aquello de lo que estás hablando y expresarlo en números, puede
decirse que sabes algo acerca de ello; pero, cuando no puedes medirlo, cuando no puedes
expresarlo en número, tu conocimiento es muy deficiente y poco satisfactorio”. (Lord Kelvin)
Cuando se busca medir un avance de los objetivos en una organización, se buscan
medidas cuantitativas a través de las cuales se pueda dar un seguimiento constante.
Según Ruis López y Barrgi en Lineamientos metodológicos para la incorporación del
enfoque de género en la evaluación de proyectos, definen indicadores como los
parámetros específicos determinados con un propósito de seguimiento de metas para
poder compararlas en distintos momentos. De esta forma facilitar medir y visualizar el
avance de actividades respecto de sus objetivos establecidos.
Dentro de tipos de indicadores se pueden identificar 3 principales:
48
Tipos de indicadores:
- Indicadores directos: Establecidos para medir efectividad del rendimiento (Ej: kgs,
metros, etc).
- Indicadores Indirectos: Tienen el propósito de medir variables circunstanciales
(situaciones eventuales).
Categoría de indicadores:
- Indicadores de procesos: Indican el avance de un proyecto, sirve para monitorear
objetivos.
- Indicadores de resultados: Demuestran los resultados obtenidos tras finalizar una
actividad. Generalmente miden el éxito o fracaso de un proyecto.
- Indicadores de impacto: Verifican tras la conclusión de alguna intervención, el
impacto u efecto a largo plazo.
En complemento a esta definición, Cristóbal y Armijo en Indicadores de desempeño
en el Sector Público hacen referencia del concepto de indicadores del desempeño
desde el punto de vista gubernamental como un mecanismo que permite medir
eficiencia y eficacia de actividades de carácter recurrente orientado hacia algún
proyecto en específico. Identificando eficiencia en referencia a desarrollar una
actividad al mínimo costo y eficacia orientado a medir si los objetivos planteados de
acuerdo a actividades se cumplen o no.
Figura 17 – Función de los indicadores
Fuente:Indicadores de desempeño en el sector Público
49
Previo a la identificación de indicadores, se presenta este gráfico el cual permite
entender que preguntas debemos respondernos durante la evaluación a través de
indicadores. De esta forma poder comprender mejor hacia dónde va el panorama de
la medición de medición de objetivos y que impacto tienen.
- Indicadores de insumos (inputs): Permite identificar recursos físicos, financieros
generalmente vinculados a la producción de bienes y servicios. Son de mucha
utilidad para cuantificar recursos necesarios en un objetivo final en referencia a
algún producto o servicio.
- Indicadores de procesos: Orientados a medir el desempeño de actividades
relacionadas a la ejecución o forma de trabajo (ej: horas de demora de un
proceso, compra, etc).
- Indicadores de productos: Identificación de forma cuantitativa de productos como
bienes y servicios, a modo de inventario.
- Indicadores de resultado final o impacto: Identificación de resultados en su último
nivel, mostrando si de acuerdo a lo estipulado (medición) se llegó a los objetivos o
no.
ISHIKAWA
Definiciones:
De acuerdo al libro “Gestión estratégica de la calidad en los servicios sanitarios”, se
menciona el diagrama de Ishikawa (también conocido como diagrama de las 4M,
espina de pescado o causa-efecto) como la técnica más utilizada para identificar la
causa de principales problemas para desarrollarlo se tienen que seguir 5 pasos
principales. Primero, delimitar el problema, descubrir causas, establecer principales
familias, posterior a ello el trazado del diagrama y finalmente selección de las causas
más importante., hoy en día se están utilizando dos variantes de esta técnica.
Diagrama de las 5M al incluirse management así como PEM PEM (personal, entorno,
método-planta, equipos y materiales).
(Varo, 1993, pp.254)
50
Por otro lado Hitoshi Kume en “Herramientas estadísticas básicas para el
mejoramiento de la calidad” menciona como punto de partida al profesor Kaoru
Ishikawa como el fundador del método el cual identifica como un diagrama que no
solo es importante para la identificación entre características de calidad y los
respectivos factores, sino que amplía su ámbito a otros campos. Muestra de lo
{exitoso que ha sido este diagrama es su amplio uso en todo el mundo (Kume, 2002,
pp.27-28)
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
BI es la herramienta que mejorará la toma de decisiones en campañas de promoción en
aporte a la gestión de clientes.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS ➢ Objetivo Específico 1: Business Intelligence disminuye tiempos en reportes de
campañas de promoción
➢ Objetivo Específico 2: Business Intelligence disminuye errores en la recopilación de
datos
➢ Objetivo Específico 3: Business Intelligence permite entender mejor los patrones
conductuales de los segmentos
Figura 18 – Esquema de Ishikawa
Fuente: https://www.google.com/search?q=ISHIKAWA&source=FbCPDHC7d_2c-M:
51
JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN
TEÓRICA
El presente trabajo de investigación se desarrolla a la par con el inicio de cambios de la DSI,
viendo como necesidad la mejora continua en los negocios en el ámbito de la inversión
nacional. El motivo de esta necesidad de cambio e innovación disruptiva, nace de brindarle a
los inversionistas/consultores información de acuerdo a sus necesidades a través de
campañas de la promoción de la cartera de proyectos. La naturaleza y propósito de la
investigación es importante dado que a la actualidad existen pocas investigaciones similares
en relación a la fidelización de clientes externos en un ámbito gubernamental, donde no se
vende un bien o servicio tangible. Es importante que ProInversión como primer contacto de
inversionistas que vienen al país, esté a la talla internacional, respaldado con pilares bases
como la tecnología y la parte técnica, para que en sinergia, se pueda brindar un mejor
servicio al cliente. Desde su fundación en el 2002 a la fecha se siguen utilizando
herramientas tecnológicas básicas como motor de trabajo de esta entidad, los tiempos
cambian y a la par la manera en cómo funcionan los procesos y sobre todo cómo los
gestionamos. Es por ello que este trabajo de investigación tiene como propósito analizar en
qué medida nuevas herramientas tecnológicas pueden aportar a empoderar los datos para
direccionarlos a una visión moderna con estrategia que este a la altura del análisis de
nuevos mercados y gestión de los clientes; así abrir paso a un cambio significativo con valor
para futuras investigaciones que sigan desarrollando conocimientos en temas de relación
con los clientes (Customer centric 360) y herramientas de gestión en Business Intelligence
en entidades similares.
Es importante recalcar que la presente investigación tiene por propósito aplicar la parte
filosófica de CRM para cambiar el enfoque de la cultura organizacional, además del
reordenamiento de los datos en segmentos a través del análisis Cluster (IBM SPSS
Statistics) para posteriormente apoyarse en una herramienta de BI como motor de gestión de
reportes de campañas. De esta forma se inicia con el análisis Cluster como primer
mecanismo que trata de reorientar los datos en grupos homogéneos que faciliten la
identificación de los segmentos. Posteriormente aplicar los resultados del análisis Clúster así
como el resumen de las campañas en dashboards dinámicos que permitan visualizar el
alcance de los resultados obtenidos. Con ello poder canalizar estrategias de promoción que
52
permitan adecuarse a los tipos de segmentos, aportando a la toma de decisiones que
permitan orientar las campañas a las necesidades de los clientes.
PRÁCTICA
La investigación tiene un carácter práctico ya que se ejecutan resultados, como el análisis de
conglomerados que permite la obtención de segmentos definidos principalmente por ingreso
y cantidad de sectores de inversión. Asimismo como la medición de trazabilidad de
dashboards que permitan la identificación de trazabilidad de los segmentos así poder aportar
a la toma de decisiones estratégica de futuras campañas de promoción que permitan mejorar
la contactabilidad con los prospectos de clientes. Esto permitiendo incrementar la
presentación de empresas a los proyectos de inversión.
SOCIAL
En el aspecto social, la investigación brinda un aporte importante a la entidad gubernamental
dentro del conocimiento tecnológico. Actualmente siendo la inversión privada uno de los
principales motores de crecimiento del 2019, y considerando un contexto globalizado de
competencia de mercados, es fundamental la efectividad de los esfuerzos estratégicos por
ello el análisis de los datos servirá para mejorar los planes de promoción. De esta forma los
beneficios positivos incidirán en una mejora de toma decisiones oportunas que permita
mejorar índices de venta de bases. Esto implicaría a futuro una opción de mejora que
permita adjudicar proyectos en beneficio de la población quienes son el principal beneficiario.
53
HIPÓTESIS
HIPÓTESIS GENERAL
H0= BI si mejora la toma de decisiones en campañas de promoción.
H1= BI no mejora la toma de decisiones en campañas de promoción.
HIPÓTESIS ESPECÍFICAS
➢ Hipótesis Específica 1:
H0= Business Intelligence si disminuye tiempos en reportes de campañas de
promoción
H1= Business Intelligence no disminuye tiempos en reportes de campañas de
Promoción
➢ Hipótesis Específica 2:
H0= Business Intelligence si disminuye errores en la recopilación de datos
H1= Business Intelligence no disminuye errores en la recopilación de datos
➢ Hipótesis Específica 3:
H0= Business Intelligence si permite entender mejor los patrones conductuales de los
segmentos
H1= Business Intelligence no permite entender mejor los patrones conductuales de
lossegmentos
MATRIZ DE CONSISTENCIA
PROPUESTA DE MEJORA EN LA GESTIÓN DE CLIENTES
CASO: AGENCIA DE PROMOCIÓN DE INVERSIONES
Problema General
Objetivo General
Hipótesis General
Variable
¿Es BI la herramienta que mejorará la toma de decisiones en campañas de promoción en aporte a la gestión de clientes?
BI es la herramienta que mejorará la toma de decisiones en campañas de promoción para la mejora de la gestión de clientes
𝐻0
BI si mejora la toma de decisiones en campañas de promoción
Variable Independiente: Uso de Power BI
(Business Intelligence) Variable Dependiente:
Toma de decisiones
𝐻1 BI no mejora la toma de decisiones en campañas de promoción
Problema Específico
Objetivo Específico
Hipótesis Específica
1
¿Business Intelligence disminuye los tiempos en reportes de campañas?
Business Intelligence disminuye tiempos en reportes de campañas de promoción
𝐻0 Business Intelligence si disminuye tiempos en reportes de campañas de promoción
𝐻1 Business Intelligence no disminuye tiempos en reportes de campañas de promoción
2
¿Business Intelligence disminuye errores en la recopilación de datos?
Business Intelligence disminuye errores en la recopilación de datos
𝐻0 Business Intelligence si disminuye errores en la recopilación de datos
𝐻1 Business Intelligence no disminuye errores en la recopilación de datos
3
¿Business Intelligence permite entender mejor los patrones conductuales de los segmentos?
Business Intelligence permite entender mejor los patrones conductuales de los segmentos
𝐻0 Business Intelligence si permite entender mejor los patrones conductuales de los segmentos
Variable Independiente: Uso
de SPSS Statistics
Variable Dependiente: Cant. Segmentos
𝐻1 Business Intelligence no permite entender mejor los patrones conductuales de los segmentos
Tabla 1 – Cuadro de Matriz de Consistencia Fuente: Autoría Propia
MARCO METODOLÓGICO
METODOLOGÍA
El diseño de la investigación es experimental2, exploratorio. Experimental puesto que se
permite modificar las variables experimentales al estar en un ambiente estrictamente
vigilado, siendo así posible evaluar las causas y consecuencias de los resultados. Y
exploratoria porque nos permite un primer acercamiento al problema que se pretende
estudiar y conocer brindándonos la información inicial para posteriormente profundizar.
Por otro lado en base a los enfoques metodológicos más utilizados en proyectos de TI, se
resume una tabla comparativa de metodologías y sus respectivos enfoques:
METODOLOGÍA ENFOQUE DESCRIPCIÓN
INMON
Data
Warehouse
- Integración de datos
- Implementación de Datawarehouse - Programación sobre los datos - Gestión de pruebas - Comprensión de los resultados
- Feedbacks
KIMBALL
Data
Warehouse
- Planificación del alcance – proyecto - Plan de requerimientos
- Definición de la arquitectura técnica - Modelo Dimensional - Diseño físico
- Instalación de herramientas - Desarrollo de herramienta nalítica - Desarrollo - Mantenimiento
CRISP – DM
Minería de
Datos
- Comprensión del negocio y datos - Preparación de datos - Modelamiento
- Evaluación - Implementación
METODOLOGÍAS
ÁGILES
Business
Intelligence
- Listado de las necesidades - Listado de tareas e indicadores
- Ciclo de metodología: a. ETL b. Modelo c. Presentación d. Publicación
2 Seis años de EIB en Piusilla: une aproximación cuantitativa y cualitativa, Machaca Benito, 2005.
Tabla 2 – Comparación de metodologías Fuente: Autoría Propia
56
Tomando en consideración lo expuesto por Ciccheti en “A comparison of Data
Warehouse Development Methodologies: Case Study of The Process Warehouse”, se
contempla la utilización del enfoque metodológico: Agile Approach en Business
Intelligence. El principal fundamento de esta elección radica en la amplia adaptabilidad
de esta metodología respecto de los proyectos de BI, así como en priorizar la
productividad del equipo para incidir en el cumplimiento de objetivos.
De acuerdo al autor Montes Orozco, se consideran cuatro principios que rigen las
metodologías ágiles:
- Valoración de los resultados más que el seguimiento de un plan
- Valorar más el vínculo con el cliente más que el negocio contractual
- Importancia del resultado que aporta valor versus la documentación exhaustiva
- Valorar más al equipo y su interacción que los procesos y las herramientas
Considerando este preámbulo, se encontró el proceso de metodología ágil presentado
por la empresa consultora GoodData, quienes ofrecen soluciones de BI, describiendo
el desarrollo de la metodología de la siguiente manera:
PARADIGMA
La presente investigación brinda un paradigma positivista debido que mediante
distintas técnicas se busca el análisis de los datos obtenidos, aplicando la ciencia. En
un ambiente controlado.
Extract,Transform, Load
Modelo Analítico
Creación de Reportería: Dashboards
Colaboración de reportes
Nuevos Requerimientos
Figura 19 – Metodología Ágil en Business Intelligence
Fuente: Autoría Propia
57
ENFOQUE
El tipo de estudio es de origen cuantitativo3 ya que se analiza la inverosimilitud de las
hipótesis planteadas y problema además de factores para lograr el objetivo de
investigar. Aplicada, en tanto hace uso de teorías y herramientas existentes para
resolver el problema identificado, es decir que este tipo de investigación busca
reproducir numéricamente las relaciones entre los objetos y fenómenos.
VARIABLES
INDEPENDIENTE
En este caso las variables independientes son el uso de Business Intelligence así como el
uso de IBM SPSS. En ambos casos va a depender del comportamiento de estos el efecto
en las variables dependientes.
DEPENDIENTE
Como variables dependientes se considera la toma de decisiones basado en los reportes
de inteligencia de negocio así como en la cantidad de segmentos resultados del análisis
de clusters.
POBLACIÓN Y MUESTRA
POBLACIÓN
Por lo expuesto en la descripción del problema, existe una necesidad de mejora en la gestión
de los clientes. Importante mencionar que actualmente el repositorio de datos cuenta con la
información de 480 empresas, las cuales conforman 2340 contactos. Sin embargo, a pesar
que jerárquicamente uno deriva del otro, tanto las empresas como los contactos cuentan con
3 Tipos de Investigación y Diseños, Jesús Conde-Jiménez & Salvador Reyes-de Cózar,2016.
58
información diferenciada; lo cual permite considerar dos tipos de poblaciones para los fines
de la investigación.
En el primer caso, la población a considerarse está conformada por el total de empresas
(480) de la base de datos. Esta población servirá para el análisis (segmentación) como base
para la realización de reportes de BI.
En el segundo caso, la población a considerarse está compuesta por el total de contactos
locales que asciende un total de 2340 contactos. Se ha considerado esta segunda población
como necesaria con el único fin de realizar una encuesta para identificar las expectativas o
necesidades de los clientes a través del vínculo en canales digitales.
MUESTRA
En el caso de la primera población delimitada por el total de empresas identificadas (480),
se ha optado por trabajar con el total de la población, ya que se requiere identificar el detalle
de datos por empresa para poder proceder con el análisis cluster en el Software de SPSS.
Por este motivo no se realizó ningún procedimiento para obtener una muestra de esta
población.
En el caso de la segunda población, se procedió al cálculo de una muestra representativa (
ver anexo 3), la cual identificó una muestra de 92 contactos. Cabe mencionar que esta
muestra únicamente servirá para la realización de la encuesta de satisfacción del cliente.
Mencionar que los datos considerados fueron un nivel de confianza del 95% y un margen de
error del 10% dando como resultado la muestra de 92. A continuación la imagen de los
cálculos realizados por la calculadora estadística.
N° Empresas N° Contactos
480 2340
Tabla 3 – Cuadro de identificación de datos Fuente: Autoría Propia
59
Asimismo, en la siguiente imagen se aprecia la trayectoria de la muestra con relación al
margen de error en un intervalo que abarca el 1% y el 15%. Es por ello que de acuerdo a los
resultados obtenidos de la muestra con la que se trabajará el valor indicado es un error del
10%.
Para efectos del trabajo se procede a corroborar el resultado obtenido por la calculadora
estadística. Para este cálculo del tamaño de muestra se eligió la presenta formula ya que es
la indicada cuando se presenta casos con una población finita, en este caso es la
representación de contactos locales obtenidos en la base de datos que fueron de 2340.
Adicionalmente considerando que contaremos con un nivel de confianza del 95%, nuestro
valor Z, dentro de la tabla de distribución normal estándar sería de 1.96. Para el caso de los
valores P y Q consideraremos 0.5 por cada uno y finalmente para nuestro margen de error
un valor de 10%.
Figura 20 – Evolución de muestra respecto del margen de error Fuente: Calculadora estadística - ADIMEN
60
Considerando:
TM = tamaño de la muestra
N = Población o universo
Z = Nivel de confianza
P = probabilidad de éxito
Q = Probabilidad de fracaso
E = error muestral
𝑇𝑀 = 2340 ∗ (2340)2 ∗ 0.5 ∗ 05
(1.96)2 ∗ 0.5 ∗ 0.5 + (2340 − 1) ∗ (0.1)2
𝑇𝑀 = 2247.336
24.3504
𝑻𝑴 = 𝟗𝟐
UNIDAD DE ANÁLISIS
La unidad de análisis en el caso del análisis Clúster, es el estudio de las empresas que se
tienen registradas en la base de Datos de la entidad. Generalmente son empresas con las
que ya se ha tenido contacto mediante algún tipo de reunión bilateral o conferencia.
Por otro lado la unidad de análisis en el caso de las entrevistas, se ha considerado a las
personas que son los representantes de empresas nacionales o internacionales, que estén
localizadas con dirección en Perú (precisamente en Lima).
61
INSTRUMENTOS Y TÉCNICAS
INSTRUMENTOS
Encuestas
Primero se realizará encuestas a los representantes de empresas inversoras, el motivo de
esta encuesta es el poder recopilar información que permita identificar las necesidades y
principales expectativas. De esta forma identificar posibles cambios que se puedan realizar
para mejorar la experiencia del inversionista a través de medios digitales.
La encuesta tiene por objetivo, poder identificar si utilizan nuestros canales digitales como
medio de información acerca de los proyectos de inversión en el país, cuáles de nuestros
medios digitales es el que utilizan la mayor parte del tiempo, cuanto valoran la que se les
mantenga informado de novedades así como sugerencias de cambios a tener en cuenta.
Base de Datos
La entidad cuenta actualmente con una base de datos en donde se alberga la información de
las empresas inversoras y consultoras. En esta base se alberga además datos importantes
que serán parte del análisis como ingresos anuales así como la cantidad de sectores en
donde tiene interés de invertir de acuerdo al rubro de negocio.
Software de Inteligencia de Negocio
Contar con la ayuda de un software de Inteligencia de negocio como herramienta dinámica
que gestione la reportería del área de la DSI. Dicho software brindará un valor agregado al
aspecto visual, accesibilidad de los datos y adaptabilidad al modelo de negocio. (Ver anexo
4).
TÉCNICAS
La técnica que identifica este trabajo de investigación es principalmente la recopilación de
información. En el caso de ambas poblaciones identificadas, se puede obtener datos
62
valiosos que aportan una información relevante a través de las encuestas a realizarse, así
como la información obtenida de la base de datos respecto de las empresas registradas.
• Hojas de cálculo de MS Microsoft Excel 2010(Base de contactos)
• Reportes de Google Analytics(youtube, newsletters, website)
• Reportes económicos por el BCR
• Reportes segmentos del mercado en la economía, Perú Top Publications
• Reporte histórico de inversiones por sectores de proyectos adjudicados(PROINVERSION)
• Reportes de inversión (IJ Global e Inframation)
PROCEDIMIENTOS Y RECOLECCIÓN DE DATOS
Dentro del levantamiento de información, se pueden identificar 2 procedimientos: Encuestas
y recopilación de datos para el análisis.
Encuestas:
En el caso de las encuestas, estas fueron hechas considerando un público ubicado en Lima
para efectos del estudio, personas representantes de empresas inversoras y consultoras que
actualmente tenemos en base de datos de la organización. De este modo con los resultados
de la muestra se debía obtener 92 personas a encuestar.
Figura 21 – Formulario de datos Fuente: Contact 4.0 - Base de Contactos
63
Los canales a través de los cuales se procede a realizar las encuestas es único: presencial.
Dado que la entidad de estudio realiza eventos de inversión captando un gran público de
asistente. Por ello a fines de Enero se logró una convocatoria de 350 personas de las cuales
se procedió a encuestar.
El mecanismo de encuesta fue digital a través de 2 Ipads, con el soporte de Google
encuestas como repositorio de respuestas.
Análisis Clúster:
Los datos a considerarse en este caso son el total de empresas registradas en la base de
datos, sumando un total de 480. Para efectos del estudio, se han considerado 2 variables
principales: ingresos anuales y cantidad de sectores a invertir. En el caso de los ingresos
anuales, la entidad maneja esta información en la base gracias a la recopilación de servicios
internacionales que brindan este tipo de información. Por otro lado la recopilación de la
preferencia de los sectores se basa en información obtenida de reuniones bilaterales o
cuando se suscriben vía web.
PLAN DE ANÁLISIS
Metodología Ágil - Goodata
ETL
Fase 1 - Extracción: Dado que el propósito de ETL es obtener datos limpios y
congruentes, los datos para el análisis se extrajeron de la Base del Contact (Información
de Empresas y contactos respectivamente), así como la plasmación de los resultados
del análisis Cluster y reportes de Google Analytics (resultados de campañas).
Fase 2 – Transformación: Para esta parte se realizó una limpieza en la Base de
Contactos la cual consistió en la eliminación de duplicados, delimitación de
clasificaciones, verificación de los datos y estandarización de los datos.
Fase 3 – Carga: Para el caso del estudio de análisis, el proceso de la carga de datos
viene a ser un proceso automatizado que se enlace de la fuente (canales de datos)
hacia el software a utilizar que en este caso sería Power BI. Considerar como preámbulo
64
los flujos de proceso de reporteria AS IS y lo que debería ser el TO BE en los anexos 6 y
7.
MODELO ANALÍTICO
El proceso empieza con el resultado del análisis Clúster, se utilizó el total de empresas
identificadas en la base de datos (480 empresas) correspondientes. Se utilizó como tipo
análisis la opción de Clústers jerárquicos. Se determinó este criterio ya que se define
como clúster jerárquico el proceso mediante el cual se identifican conjuntos de datos
cuantitativos relativamente homogéneos entre sí guardando relación con las variables
predeterminadas. Esta clasificación por lo tanto era la más idónea dado el caso en el que
tenemos que agrupar empresas con datos homogéneos entre dos tipos de variables
cuantitativas.
Asimismo El software de IBM SPSS STATISTICS 24 al momento de analizar los datos
dentro de la denominación de Clúster Jerárquico solicita ingresar un método de análisis, para
efectos del caso se eligió la agrupación de datos por Ward. Este método fue elegido dado
que permite agrupar los datos considerando minimizar la varianza dentro de cada Clúster
formado en el análisis, de esta forma se generan grupos homogéneos y de tamaños muy
similares. Ver anexo 8 y 9.
Una vez definido los segmentos, se define el modelo de relación de las entidades para la
posterior creación del reporte. El detalle en el Anexo 10.
Figura 22 – Tabla de relación de datos Fuente: Autoría Propia
65
CREACIÓN DE REPORTES
Con la herramienta de Power BI( ver anexo 11), una vez creada la tabla de hechos
previamente, para delimitar la elaboración de las tablas, se procede con la creación del
dashboard, los pasos para la creación del dashboard en el anexo 12 a mayor detalle. A
continuación el proceso de creación.
Para este grafico de georeferenciación, se cruzaron los campos “ID_EMPRESA” y “PAIS”
pertenecientes a la tabla EMPRESA. El propósito es permitir visualizar la proveniencia de los
views en las campañas de acuerdo al origen de las empresas. De esta forma poder verificar
si estamos cumpliendo con la internacionalización de ProInversión, mediante las campañas
de promoción.
Figura 23 – Mapa Georeferenciación - Power BI Fuente: Autoría Propia
Figura 24 – Gráfico de Línea – Power BI Fuente: Autoría Propia
66
Para el gráfico de línea, se utilizaron ID_CLI y ID_CANAL pertenecientes a las tablas
CLIENTES y CANAL sirve para medir los resultados en las campanas respecto de un rango
de tiempo, de esta forma medir si las campanas han ido mejorando a través de los meses.
Además de permitir identificar patrones visualmente y poder tomar acciones correctivas en
caso sea necesario.
Para el gráfico de Funnel, los campos utilizados fueron ID_CLI y ID_Disp que corresponden
a las tablas CLIENTES y DISPOSITIVOS. De esta forma poder identificar qué dispositivo es
el que más utilizan los usuarios como medio de visualización del contenido de promoción.
Este gráfico es importante ya que de acuerdo a los datos se ha podido evidenciar que en su
mayoría los ordenadores son el medio principal de vistas durante las semanas, es decir que
los usuarios abren el contenido cuando están en oficina y como segundo lugar se encuentran
los celulares como medio móvil de visualización en caso estén fuera de sus sedes laborales.
Figura 25 – Gráfico de Funnel Fuente: Autoría Propia
Figura 26 – Gráfico de Pie Fuente: Autoría Propia
67
En el gráfico de Pie, se utilizaron PAIS y ID_CLI correspondientes a las tablas EMPRESA y
CLIENTE. De esta forma podemos visualizar que países son más populares en las
campañas, verificando si se tuvo éxito sobre algún país en particular (internacionalización).
La tabla muestra el detalle de empresas, de acuerdo a los filtros de búsqueda realizados.
Figura 27 – Tabla de datos – Power BI Fuente: Autoría Propia
68
INDICADORES DE VIABILIDAD
Para el desarrollo de los indicadores de viabilidad se consideró importante el contexto
expuesto en el costo de implementación como detalle del desembolso inicial, así como el
Gantt de implementación. Para mayor detalle ver anexos 13 y 14.
• VAN
Fórmula:
𝐼0 = 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑏𝑜𝑙𝑠𝑜 𝑖𝑛𝑖𝑐𝑖𝑎𝑙
𝐹𝑡 = 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑗𝑎
𝑘 = 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑠𝑐𝑢𝑒𝑛𝑡𝑜
Consideraciones:
I0 = 11,078 soles
Ft = 1,740 soles (Monto considerado a las horas hombres invertidas en el AS IS)
k = 5%
-----------------------------
VAN = −11,078 + ( 1740
(1+0.05)1 +1740
(1+0.05)2 +1740
(1+0.05)3 + ⋯ + 1740
(1+0.05)12)
𝐕𝐀𝐍 = 𝟒, 𝟑𝟒𝟑. 𝟗𝟒
Interpretación:
De acuerdo a los resultados, se puede indicar que dado que el Valor Actual Neto es positivo,
el proyecto es rentable. Considerando un beneficio neto de S/. 4,343.94
69
• TIR
Fórmula:
0 = −11,078 + ( 1740
(1+k)1 +1740
(1+k)2 +1740
(1+k)3 + ⋯ +1740
(1+k)12)
𝐤 = 𝟏𝟏. 𝟒𝟏%
Interpretación:
En base a los cálculos realizados, podemos concluir que la inversión en este proyecto
brindaría un margen de rentabilidad, considerando una TIR del 11.41%.
• ROI
Fórmula:
ROI = 20,880
11,078
𝐑𝐎𝐈 = 𝟏𝟖𝟖. 𝟒𝟖%
Interpretación:
Considerando un resultado del ROI positivo del 188.48% , podemos recalcar que este es un
proyecto rentable, y dado que supera el 100%, la inversión es recuperada con creces.
1,740.003,480.00
5,220.006,960.00
8,700.0010,440.00
12,180.0013,920.00
15,660.0017,400.00
19,140.0020,880.00
0.00
5,000.00
10,000.00
15,000.00
20,000.00
25,000.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
ROI - Propuesta de BI
Beneficios esperados(acumulados)
Inversión
Figura 28 – Inversión vs Beneficio esperado Fuente: Autoría Propia
70
RESULTADOS
Encuesta
Luego de realizar la encuesta a la muestra de 92 personas (ver anexo 15), se pudo
identificar la situación actual y comprender la oportunidad de mejora,.
Parte I:
- se pudo identificar que el 53% de prospectos son inversionistas, mientras que un
47% son consultores.
- La encuesta fue respondida en gran parte por decisión makers, de acuerdo a los
cargos registrados.
- Los 3 grandes rubros de empresas (entre consultores e inversionistas)
identificadas son: Proyectos Generales, Financieros, Fondos de Inversiones.
Parte II:
- Se identificó que un 34.8% no ha visto nuestros canales digitales a través de los
cuales se difunde las campañas de promoción.
- Se identificó que más de la mitad de los encuestados está muy interesado en que
se les mantenga actualizado respecto de cambios en la cartera de proyectos.
- Se logró identificar comentarios que sugieren mejoras, básicamente a nivel de
información por diferentes fuentes.
La encuesta realizada ha sido el punto de inicio para poder comprender y dimensionar el
alcance y necesidades que se tiene por parte de los clientes. De esta forma a través de
herramientas de gestión y monitoreo poder orientar el objetivo del trabajo de investigación
(mayor detalle en el Anexo 16).
71
Análisis Clúster
En el siguiente gráfico, se muestra el resultado del análisis Clúster, obteniendo un total de 5
segmentos del total de 480 empresas. Como se puede apreciar en la parte superior izquierda
del gráfico, los dos primeros sub-grupos formados son más grandes que los tres últimos, ello
implica de acuerdo a los datos ingresados que más del 50% de empresas son de mediana
envergadura tienen interés en invertir en 1 a 12 sectores del total de 22. De otro lado, existe
una minoría de empresas con gran capital de inversión que centran su atención en un rango
de 13 al total de sectores citados anteriormente. Ver anexo 17.
Figura 29 - Resultado Dendrograma con enlace Ward
Fuente: IBM SPSS Statistics 24
72
Dashboard de trazabilidad
Para la realización del reporte en Power BI (herramienta elegida a través del análisis de
Matriz de Ranking de factores – ver anexo 18), se consideró como parte del experimento
contar con las campañas de los 6 últimos meses (Julio, Agosto, Setiembre, Octubre,
Noviembre, Diciembre – 2018).
Contando con la información obtenida en los resultados del análisis de Conglomerados, se
consideró pertinente la utilización de 3 segmentos (a juicio de experto). Considerando que el
uso del dashboard era principalmente poder identificar de manera visual datos que brinden
mayor información acerca de la interacción de las campañas y su desenvolvimiento. Se
consideró a través de esta delimitación proceder con la diagramación del reporte de
considerando los siguientes indicadores:
- Vistas mensuales de clientes - Vistas mensuales de empresas - Vistas por tipo de Tier (segmentos identificados) - Vistas por dispositivos - Visualizaciones por zona geográfica
Figura 30 – Dashboard de medición Fuente: Elaboración propia a través de Power BI
73
Luego de todo el proceso realizado, se pudo evidenciar la mejora significativamente de los
objetivos planteados. Siendo la eficacia un indicador que engloba la mejora de los objetivos
específicos delimitados (tiempo, error, alcance-segmentos) evidenciando la calidad de la
toma de decisiones.
- Tiempo: Si el proceso de reportería que se realiza manualmente tarda un promedio de
10 horas hombre, con este dashboard piloto podemos ver que el flujo de tiempo se
reduce a 20 minutos. Proceso que se ha visto automatizado dado que las fuentes de
datos están vinculadas al reporte (proceso de ETL) y el formato de reporte está definido,
por lo tanto los reportes mensuales solo constan de actualizar los datos. Por lo tanto el
porcentaje de mejora sería de un 99.67%
- Error: Se cuantificó que un promedio de errores que se realizan al momento de realizar
los reportes manuales eran tres. Con el proceso de automatizar la conexión de la fuente
de datos, la posibilidad a errores al momento de realizar los reportes se anula. Es decir
que dado que la intervención humana no interfiere en la manipulación de los datos,
estos no se ven alterados ante alguna falla o error de manipulación por ello la mejora
sería de un 100%
- Segmentos: De acuerdo al juicio de experto se estableció que actualmente se viene
trabajando con un nivel de segmentación del 17%, con el reordenamiento de los datos
en el análisis Clúster se puede plasmar mejor la conducta de los segmentos en el
dashboard piloto. Considerando de esta forma con el respaldo de un análisis
cuantitativo, que los segmentos delimitados son mucho mejor identificarlos visualmente
con un software de Business Intelligence trabajando a un 80% de segmentación,
pudiendo analizar mejor la conducta de tipos de clientes. De esta forma la mejora se
refleja en un 63%.
Dimensión Antes Después Mejoras (%)
Tiempo 10 Hrs 20 min 96.67%
error 3 0 100%
Segmentación 17% 80% 63%
Tabla 4 – Cuadro de medición Fuente: Autoría Propia
74
En este sentido y con los resultados obtenidos, se optó por medir la eficacia del proyecto.
Para ello se consideró que estará delimitada por la suma de los resultados de los 3 objetivos
específicos medidos anteriormente: mejora en el tiempo, reducción de errores y la mejora en
la segmentación. No obstante para poder lograr los resultados deseados, eficacia, se
procedió a ponderar dichos objetivos de acuerdo a su grado de importancia.
Ponderación
Objetivo 1 → 20%
Objetivo 2 → 30%
Objetivo 3 → 50%
ANTES DESPUÉS
20% Tiempo 600 min 20 min (580/600) * 20% = 19.3%
30% Error 3 0 (3/3) * 30% = 30%
60% Segmentación 17% 18% 0.63 * 60% = 31.5%
TOTAL
80.8 %
Considerando el juicio de experto de los 2 analistas de la entidad, fue que se procedió a
ponderar con mayor peso la segmentación, posteriormente la mejora de los errores y
finalmente el tiempo. Considerando que la segmentación es el alcance y el procesamiento de
los datos que van a permitir como núcleo del análisis poder reorientar la base analizada,
concatenando los resultados del dashboard elaborado. De esta forma pudimos apreciar un
buen resultado del 80.8% de eficiencia.
Tabla 5 – Medición de Eficacia Fuente: Autoría Propia
75
Análisis de los resultados
Con la mejora de Business Intelligence a través del prototipo de dashboard se pudo
evidenciar:
- La reducción del tiempo de reportería significa un ahorro de horas hombre (HH)
significativo, permitiendo que los colaboradores ganen tiempo para la realización de
otras actividades.
- Dado que las actualizaciones de los resultados mensuales serían guardados en una
base establecida, la probabilidad de error se reduce a cero. Ello considerando que los
colaboradores no manipulan los datos al momento de hacer los reportes.
- La clasificación de tiers permite un mejor entendimiento conductual por tipo de
segmento.
- A través de los filtros (encabezado) en el dashboard, se puede contar con información
enriquecedora ya que convergen varias variables, ampliando el panorama de las
búsquedas.
- Se pudo evidenciar que en los tres tipos de canales, Diciembre era un mes con una
baja de leads, coincidentemente este resultado se extrapolaba al mes de Enero.
Pudiendo identificar como arquetipo que los prospectos de inversionistas identificados
en su gran mayoría (representantes de empresas asiáticas y Europeas) retornaban a la
casa matriz de su empresa ya que estos meses son épocas de cierre.
- Asimismo se pudo denotar que el dispositivo móvil más utilizado son los ordenadores.
Pudiéndose inferir que la mayoría de inversionistas visualizan las campañas de
promoción en horarios laborales de oficina.
- El canal con mayor vista es el Newsletter con gran ventaja a diferencia de los otros dos
canales. Considerando que el tipo de información coyuntural y explicativa que brinda
es el nexo que actualiza a los clientes extranjeros. Coincidiendo que gran parte de las
vistas provienen de empresas internacionales.
76
DISCUSIÓN
El objetivo de esta investigación ha sido el analizar la influencia de aplicar una herramienta
de trazabilidad vinculado a la gestión de clientes para mejorar la toma de decisiones en
campañas de promoción.
En base a los resultados obtenidos son de igual posición a los de Matamoros (2010), quien
concluye que tras aplicar motores de inteligencia de negocio en áreas vinculadas al cliente,
implica mejorar la potencia de acceso al procesamiento de la información del negocio así
como proporcionar una mayor fiabilidad y robustez mediante la tecnología; rescatando la
rapidez y calidad de los informes que se generan, permitiendo mejorar la comunicación en la
empresa a distintos niveles, con el propósito de avizorar cambios favorables en la toma de
decisiones.
Así mismo, Treviño, Valerio y López (2009) tras implementar inteligencia de negocios en la
región Huetar Norte en Costa Rica con el apoyo de información estatal, concluyeron que este
tipo de técnicas proporcionan información valiosa para las organizaciones dado que pueden
orientarse a una toma de decisiones robusta, que se apoye en bases de datos con una
estructura sólida. Además de poder representar informes mediante una mejor visualización
que facilite su entendimiento como lo es por medio de información geográfica. De esta forma
poder monitorear resultados a tiempo real, para medir su evolución de acuerdo a objetivos
trazados.
Finalmente, Del Río (2000) menciona tras un caso de éxito implementando Business
Intelligence en el rubro de una empresa consultora orientada a servicios técnicos, se
evidenció una mejora favorable. La gestión y procesamiento de los datos a través de
herramientas tecnológicas permitieron en tiempo real saber si los servicios que estaban
ofreciendo eran rentables y de donde provenían los clientes más rentables. De esta forma la
inteligencia de negocios permitió ampliar la visión estratégica. Evidenciando reducción de
costos, riesgos y fundamentalmente incertidumbre, permitiendo que a través de mejoras en
base a estos resultados se pueda obtener una ventaja competitiva del resto del mercado.
77
CONCLUSIONES
El estudio realizado brinda una agilización en el procesamiento y presentación de los datos
que aporten a mejorar la eficiencia la eficiencia y aporte de BI como enfoque que abarca:
metodologías y herramientas, que empoderen la toma de decisiones inteligentes en un ente
gubernamental obteniendo información de campañas de promoción de manera oportuna y
precisa. Por lo cual se concluye:
- Investigar a profundidad los conceptos de Business Intelligence, Customer Relationship
Management, así como artículos de investigación fueron clave para poder entender
mejor el alcance y desarrollo del presente trabajo de investigación.
- Fue indispensable entender la necesidad y problemática de la institución como punto
de mejora. Siendo clave el análisis de Ishikawa y Pareto para tener claro las causas del
problema.
- El análisis Clúster realizado a la base de datos, permitió entender mejor los tipos de
datos y la información que estos nos proporcionaban a través de grupos homogéneos.
Mediante el dashboard se puede visualizar una información visiblemente clara sobre el
comportamiento de estos, en distintos canales y campañas.
- A través del dashboard realizado se pudieron identificar patrones conductuales que
tienen los segmentos identificados, permitiendo analizar con mayor detalle el resultado
mensual de cada canal.
- A través de la propuesta realizada se puede minimizar tiempos de reportería en un
99.67%, permitiendo liberar horas hombre dicha actividad.
- Asimismo, la reducción de errores en el proceso reportería es un 100%, dado que al no
manipular los datos en la reportería cerciora la veracidad e integridad de los datos,
permitiendo tener una fuente confiable en los reportes.
- La aplicación de un dashboard facilita el monitoreo de los resultados, permitiendo
tomar acciones preventivas o correctivas de ser necesario. De esta forma a través de
nuevas tecnologías se abre paso a mejorar necesidades del negocio.
78
- Se recomienda que para la aplicación de BI, la solución este sustentada en el soporte
de alguna metodología. Para este estudio de investigación se consideró metodologías
ágiles dado que era el que brindaba mayor adaptabilidad al modelo de negocio.
- Tras el análisis de viabilidad del proyecto con una VAN de 4,343.94, TIR del 11.41% y
un ROI del 188.48% se considera este proyecto es viable y rentable dado que la
inversión sería recuperada con creces.
- Con el análisis realizado a través del presente trabajo de investigación se concluye que
la aplicación de Business Intelligence en las agencias de promoción de inversiones
tiene un gran aporte en la eficiencia de la gestión de la información, en este caso
particular en los reportes de campañas de promoción. De esta forma se brinda un
aporte estratégico que aporte a la toma de decisiones certera.
79
RECOMENDACIONES
El análisis realizado puede ser adaptado a cualquier tipo de organización (privada o pública)
grande o pequeña que deseé optimizar la toma de decisiones basada en el análisis de sus
datos. Considerar que el tipo de análisis Cluster que se realice mucho dependerá de los
datos que se manejen en la base de datos.
- Es importante mantener la seguridad de la información al momento de publicar los
informes. Estos deben tener un responsable encargado quien vele por verificar que los
reportes sean compartidos únicamente de forma interna y a las autoridades
encargadas.
- Es importante mantener la congruencia de los datos, garantizando su veracidad
(actualización y homogeneidad) a través de monitoreos periódicos.
- En caso de que los datos a futuro crezcan de manera exponencial, lo mejor sería
migrar a nuevas fuentes de almacenamiento de los datos. Contar con data
Warehouses de ser el caso o evaluar algún almacenamiento en la nube de ser
pertinente.
- El tipo de software a utilizar mucho va a depender de cómo se gestione la organización
de manera interna y del propósito y alcance que se desee tener. Para este caso de
estudio se consideró Power BI por el costo y alcance que podía aportar al caso, así
como la facilidad de su uso para poder ser utilizado.
- Indudablemente a través del dashboard se puede evidenciar una mejora visual y mas
clara de los datos que se tenían en la base de datos. De ser aplicado el estudio se
recomienda utilizar un rango de tiempo más amplio que albergue mayor data histórica
con el propósito de contemplar una mejor visión de los datos.
80
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Agencia de Promoción de la Inversión Privada - PROINVERSION. (2017). Manual de las
APP. Recuperdo de
http://www.proyectosapp.pe/RepositorioAPS/0/2/JER/APP_FLUJOGRAMA/MANUAL_APP_A
CTUALIZADO.pdf
Agencia de Promoción de la Inversión Privada – PROINVERSION. (2017). Memoria Anual.
Recuperado de
https://www.proinversion.gob.pe/RepositorioAPS/0/1/JER/MEMORIA/Memoria%20Anual%20
2017.pdf
Bai, Y. (2018). The application of customer relationship management and data mining in
chinese insurance companies. Management & Engineering Review. Nª31. Pp. 25-31.
Berfenfeldt, J. (2010). Customer Relationship Management, (Tesis de Magister) Lueá
University of Technology, Luleå Suecia https://www.mobt3ath.com/uplode/book/book-12.pdf
BBVA research. (2013). Innovation edge Customer Experience: diseñar experiencias de
cliente para diseñar valor. (7° ed.) Centro de innovación BBVA.
Cifuentes, A.,& Fonseca, A. (2018). Fundación Pública. Guía para la construcción y análisis
de indicadores de gestión [versión electrónica]. Fundación Pública, 1-61.
Destination CRM, What Is CRM?. Disponible vía web en
http://www.destinationcrm.com/Articles/CRM-News/Daily-News/What-Is-CRM-46033.aspx
81
Franco Barretto, M. (2007). Um modelo para planejar, implementar e acompanhar a
estratégia de CRM (Customer Relationship Management), (Tesis de Doctorado) Universidad
de São Paulo, São Paulo Brasil.
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18140/tde-07042008-104031/pt-br.php
Kotler, P. & Armstrong, G. (2007). MARKETING Versión para Latinoamérica. México:
Editorial Pearson.
Laketa.M, Sanader.D, Laketa.L & Misic.Z. (2015). Customer Relationship Management:
Concept and importance for banking sector. UTMS Review Journal of Economics. Pp. 241-
254. Recuperado de
https://www.academia.edu/36957727/CUSTOMER_RELATIONSHIP_MANAGEMENT_CON
CEPT_AND_IMPORTANCE_FOR_BANKING_SECTOR
Lavalle, S., Hopkins, M., Lesser, E. (2010). Analytics: The new path to value. Material Inédito.
MIT Sloan Management Review, Research Report.
Maheshwari, A. (2015). Business Intelligence Concepts and Applications.New York: Business
Expert Press.
Meyer, C., Schwager, A. (2007). Comprendiendo la experiencia del cliente. [Versión
electrónica]. Harvard Business Review América Latina, 3-12.
Ministerio de Economía y Finanzas. (2015). Clasificación y origen de proyectos. Recuperado
de https://www.mef.gob.pe/es/asociaciones-publico-privadas/clasificacion-y-origen-de-
proyectos
Plá Rojas, J (2013). Estudio de viabilidad de implementación de inteligencia de negocios en
el sector público de Costa Rica. (Tesis de Magister) Universidad Latina de Costa Rica, Costa
Rica.
Q. Martin, M. Cavero & Y. De Paz. (2008). Tratamiento estadístico de datos con SPSS.
Thompson Editores.
82
Renart, L. (2004). ¿Qué es CRM?, En CRM: tres estrategias de éxito. E-business Center
PricewaterhouseCoopers & IESE.
Roberto Ferro, W. (2003). Contribu çao ao estudo da implantaçao da gestão do
relacionamento com o cliente em bancos sediados no estado de São Paul, (Tesis de
Magister) Universidad de São Paulo, São Paulo Brasil.
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-17092004-204105/pt-br.php
Robert Shaw, Measuring and Valuing Customer Relationships Business Intelligence. ISBN:
1-8980-8533-1.USA, 2000.
Rojas Medina, L. (2017). Implementación de un Sistema CRM para la mejora en la Gestión
de atención al cliente para una empresa del sector servicios, (Tesis Pregrado) Universidad
Nacional Mayor de San Marcos, Lima Perú.
http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/cybertesis/6626/Rojas_ml.pdf?sequence=1
&isAllowed=y
Rodríguez-Jaume. J, Mora Catalá, R. (2011). Análisis de cluster o análisis de
conglomerados. Departamento de sociología, Publicaciones de la Universidad de Alicante.
Alicante España. http:/rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/12079/1/Capitulo9.pdf
Rozenfarb, A.(2008) Impacto de la Business Intelligence en el proceso de toma de
decisiones. Recuperado de http://148.204.210.204/revistaupiicsa/48/48-1.pdf
Santos, M. (2006) Business Intelligence, tecnologias da informacao na gestao de
conhecimento. pp 2-20.
Shanks,G., Bekmamedova,N. & Willococks, L. (2013). Using Business Analytics for Strategic
Alignment and Organisational Transformation. International Journal of Business Intelligence
Research, 4, pp. 1 -15.
Suárez, N. (2011), Estrategia de CRM (Customer Relationship Management): oportunidad de
implementación en empresas de servicios públicos en Mendoza, (Tesis de Magister)
83
Universidad Nacional de Cuyo. Mendoza Argentina.
http://bdigital.uncu.edu.ar/objetos_digitales/4481/suarez-estrategiacrm-
empresaserviciosmza.pdf
The Economist, Intelligence Unit. (2017). Infrascopio: Análisis del entorno para Asociaciones
Público-Privadas en América Latina y el Caribe. Recuperado de
https://www.iadb.org/es/noticias/comunicados-de-prensa/2017-05-09/fomin-lanza-infrascopio-
2017%2C11800.html
Vicente Villardón, J. (2015). Introducción al Análisis de Cluster. Departamento de Estadística,
Universidad de Salamanca. Salamanca España. https://www.academia.edu/5130837/Cluster
Vitt, E., Luckevich, M. & Misner, S. (2003). Business Intelligence: Técnicas de análisis para la
toma de decisions estratégicas. Madrid: Mcgraw-Hill/Interamericana.
Wang, N. (2015). A comparative Study of Customer Relationship Management (CRM), (Tesis
de Magister) Massey University, Palmerston North Nueva Zelanda.
https://mro.massey.ac.nz/bitstream/handle/10179/7890/02_whole.pdf?sequence=2&isAllowe
d=y
Yogev,N., Even, A. & Fink, L. (2013). How Business Intelligence creates value: an empirical
investigaction. [version electronica] International Journal of Business Intelligence,1,16-31.
84
ANEXOS
85
ANEXO 1
Organigrama de la Organización
ANEXO 2
86
ANEXO 2
Gestión de cliente – TO BE
87
ANEXO 3
Resultados de calculadora de muestras
88
ANEXO 4
Alternativas para la mejora de gestión de clientes
N° ALTERNATIVAS SOFTWARES DESCRIPCIÓN COSTOS
1
Software de CRM
Sales Force
- Gestión de contactos y cuentas
- Seguimiento de tareas y eventos
- Informes y paneles personalizados
- Integración de correo electrónico
- Colaboración de ventas nativas
$300 Anual ($25 mes)
Microsoft Dynamics
- Seguimiento de ventas - Servicios de marketing
- Customer Service - Informes personalizados - Incluye Project Service
Automation
$26,640 Anual ($2,220 mes)
2
Minería de datos
RapidMiner
- Preparación de datos ETL de manera programada
- Creación de modelos predictivos
- Fácil compatibilidad con otras herramientas (Qlik, Tableau)
- Fácil manejo de la herramienta
- Creación de modelos robustos
$468 Anual (&39 mes)
IBM SPSS
- Funciones completas de analítica de datos (avanzado)
- Capacidades predictivas de análisis
- Amplia gama de plataformas (Statistics, SAS,Excel, etc).
$1,188 Anual ($ 99 mes)
2
Business Intelligence
Tableau
- Incluye la versión desktop - Tableau Prep Builder (Datos)
- Facilidades de manejo en la nube
- Combatible con distintas fuentes de datos
- Innovación continua que abarca la adaptación de reportes de manera móvil
$840 Anual ($70 mes)
Power BI
- Compatible con fuentes de datos diversas
- Análisis ad hoc - Colaborativo en la nube - Dashboards dinámicos a
tiempo real
$119.88 Anual ($9.99 mes)
89
ANEXO 5
Estructura de encuesta On-Line
90
ANEXO 6
Asis Reportería
Actualmente no se tiene un proceso correctamente delimitado y estructurado, el diagrama
presentado bosqueja lo más cercano al funcionamiento de reportería. Actualmente no existe
ningún encargado específico de este proceso, motivo por el cual el flujo comienza con una
petición del área encargada (Dirección de Servicios al Inversionista) hacia la oficina de
Tecnología de la información y Oficina de Comunicación Institucional para que puedan
brindar los datos respecto del reporte de campaña mensual. Posterior al envío de
información por parte de las otras áreas en la DSI se junta ambas bases para proceder con
la realización de gráficos resúmenes de las campañas. Posterior se verifica con el Director
de la DSI la validación del reporte, sujeto a cambios sugeridos por este. El proceso
mencionado tiene una duración de 10hrs hombre que se reparten entre: Director de DSI,
asignado que junte las bases (DSI), community manager (OCOIM) y analista (TI). Dado que
la recopilación de datos no depende exclusivamente de la DSI quien es el área solicitante del
reporte, este proceso está sujeto burocráticamente al tiempo de espera que las otras áreas
tarden en enviar su información.
91
ANEXO 7
To Be Reportería
Con la aplicación de BI como propuesta de mejora, el proceso de reportería se vería
significativamente agilizado. Con los permisos pertinentes, el tiempo de demora del reporte
solo sería cuestión de actualizar un reporte ya establecido en donde los datos solo serían
actualizados. De esta forma la DSI agilizaría los reportes de manera digital, y en caso se
realicen cambios, estos serían rápidos de gestionar dado que sería solo cuestión de cambios
visualmente gráficos.
92
ANEXO 8
IBM SPSS STATISTICS 24
Breve descripción:
IBM SPSS STATISTICS 24 es un software que proporciona herramientas para el análisis de
datos en el área de la estadística, cuenta con módulos que permiten realizar tareas
especializadas.
Características:
- Facilidad de entender el análisis estadístico
- Gráficas de visualización completas
- Variedad de instrumentos estadísticos que permiten mayor precisión
- Buen soporte para grandes volúmenes de datos
Costo:
Licencia: $99 mensual por usuario
93
ANEXO 9
Procedimientos del análisis de Clústers
94
ANEXO 10
Mapa de tablas
Para la elaboración del dashboard, se definieron los campos que se utilizarían, dado que el
propósito de este era el de brindar información acerca de la conducta de los clientes se
estableció 6 tipos de tablas.
- Registro: Almacena información de los views y id identificador de las demás
tablas.
- Dispositivo: Tabla que contiene un id identificador de los tipos de dispositivo de
donde provienen las vistas
- Canal: Con su respectivo id_canal permite identificar los canales a través de los
cuales se realizan las campañas de promoción.
- Fecha: Tabla que alberga campos de tiempo: año, mes y trimestre
95
- Clientes: Base en donde se almacena el detalle de datos del total de clientes
registrados en la base de datos.
- Empresa: Tabla que alberga el detalle de datos del total de empresas registradas
en la base de datos.
Es importante resaltar la relación de muchos a 1 respecto de la tabla registro
como principal hacia las demás tablas. Dado que Registro alberga datos como
“transacciones” registradas de vistas, se puede describir que existen muchos
registros en base a un canal, empresa, cliente o dispositivo.
96
ANEXO 11
POWER BI
Breve descripción:
Power BI es un software que brinda un servicio de análisis de datos a un nivel empresarial
brindando información explicita en distintas formas a través de reportes dinámico que
permiten brindar información necesaria para una toma dedecisiones.
Características:
- Gran variedad en opciones de gráficos visuales
- Reportes colaborativos y dinámicos
- Compatibilidades con fuentes de datos
- Cloud computing
- Fácil uso del sistema
Costo:
Licencia: $9.99 mensual por usuario
97
ANEXO 12
Desarrollo de Dashboard – Campañas de promoción
Proceso de desarrollo
Seleccionar fuentes de datos
Seleccionar tablas adecuadas
Validación de los datos en las tablas
Verificar y agregar relaciones entre tablas
Cambiar campos numéricos a “count”
Comenzar a crear gráficos de acuerdo a los indicadores
Crear botones de encabezados
Verificar dinamismo del reporte- match entre campos
Subir a la nube
Compartir
98
ANEXO 13
Gantt de implementación del proyecto
99
ANEXO 14
Costo de implementación
Costos para un período considerado - ANUAL
N° Detalle Costo S/. Cantidad Total S/.
01 Capacitación C. Organizacional
500 4 2000
02 Consultoría ( estudio) 6000 1 6000
03 Licencia Pro 350 (anual) 2 700
04 Capacitación Software 700 2 1400
05 Mesa de Soporte - fija 978 1 978
TOTAL 11,078
100
ANEXO 15
Evento de la encuesta
Evento: Presentación de nuevas oportunidades de inversión mediante Iniciativas Privadas
Cofinanciadas
101
ANEXO 16
Análisis de resultados de la encuesta
RESULTADOS: I Parte
Como se mencionó la primera parte de la encuesta trata de identificar al encuestado.
De las 92 personas encuestadas, un 47% correspondía a empresas consultoras mientras
que más de la mitad con un 53% venía representando a inversionistas.
Luego de identificar a los encuestados por tipo de empresa, se les consultó por el cargo que
tenían. En su mayoría como se aprecia en los resultados del segundo cuadro eran cargos
gerenciales o de gran poder en la toma de decisiones. Importante mencionar que el
resultado de esta consulta fue un total de 51 respuestas, esto fue debido a que la pregunta
no era considerada como obligatoria dentro de la encuesta.
53%47%
¿QUE TIPO DE EMPRESA ES?
Inversionistas Consultores
102
Cuando se consultó acerca del sector de la empresa se tuvo resultados muy variados,
considerando que actualmente se tienen definidos 22 sectores además de los tres tipos de
consultoras (Financieras, Legales y técnicas). Como se puede apreciar el grupo más grande
está formado por empresas inversionistas que tienen como interés toda la cartera de
proyectos con un 31%, seguido por las consultoras financieras en un 21%, fondos de
inversión con un 11%, así como consultoras legales con un 9% y como una representación
del 8% de consultoras técnicas. Finalmente el otro grupo lo conforman sectores en particular
como empresas inversionistas con interés en carreteras con un 7%, Ferroviario con 6%,
sector aeroportuario con un 3% y el total restante del 4% entre electricidad, puertos y otros.
RESULTADOS: II PARTE
La segunda parte de la encuesta trata de indagar acerca de la interacción entre los
prospectos con los canales digitales a través de los cuales se les manda (de acuerdo a los
contactos en la base de datos) noticias de la institución, publicidad de proyectos, eventos,
webinars, etc.
En la primera pregunta se les consultó acerca de su suscripción a nuestro Newsletter, canal
a través del cual se envían noticias de coyuntura nacional (política, economía, campo de
inversión nacional)
3%7%
2%
6%
1%1%
31%21%
9%
11%
8%
SECTOR DE LA EMPRESA
Aeropuertos
Carreteras
Electricidad
Ferroviario
Puertos
Otro
Proyectos G.
Financiero
Legal
F. Inversiones
Técnica
103
Como resultado se pudo obtener que del total de encuestados (92) un 66% si se encuentra
suscrito a nuestro periódico digital. Mientras que un 34% que no estaba suscrito en su
mayoría desconocía de la existencia de este medio digital.
La siguiente pregunta constaba de consultar si estaban informados acerca de los eventos
internacionales que la entidad realiza durante el año. El propósito de esta pregunta va ligado
al objetivo del área el cual consiste en buscar nuevos mercados internacionales
(considerando que algunos representantes provienen de empresas internacionales). La
respuesta tuvo un resultado del 50% que los encuestados tenía conocimiento de los eventos
que se realizan al exterior, mientras que el porcentaje restante lo desconocía. En este caso
podemos evidenciar que existe aún una brecha amplia de encuestados que desconoce el
alcance de la entidad a nivel internacional. Pudiendo ser una oportunidad de mejora para
mejorar mecanismos de promoción.
66%
34%
¿Esta suscrito a nuestro Newsletter?
Si No
50%50%
¿Esta enterado de la realización de nuestros eventos internacionales?
Si No
104
Para la siguiente pregunta se formuló la consulta sobre si ha observado el contenido de la
entidad en las redes sociales principalmente: Twitter, Youtube, LikedIn. En este caso la
pregunta no se consideró con respuesta cerrada, dado que un mismo encuestado ha podido
utilizar más de un canal. Por ello de los 92 encuestados, se posicionó como la red más
utilizada LikedIn con un 38%, seguido de Twitter con un 32.6 % y en tercer lugar Youtube
con un 22.8%. No obstante es importante mencionar que un 34.8% también indicó que no ha
visto el contenido alguno de la institución. Porcentaje alto que al igual que en la pregunta
anterior evidencia una brecha amplia por conquistar.
Así mismo ante la inquietud del alto porcentaje de personas que tenían un desconocimiento
del alcance de la entidad respecto de sus programas de promoción e información, la
siguiente pregunta fue clave para verificar si esta brecha de desconocimiento tenía una
visión positiva al cambio como oportunidad de mejora. Por ello se formuló la consulta de si
les gustaría que se les mantenga informado acerca de actualizaciones y novedades en la
cartera de proyectos de inversión. Considerando del 1 al 5 en una escala, siendo 1 nada de
interés y 5 como muy interesado. Obteniendo como resultado de puntaje 5 el 54.3%
consideró que para ellos es muy importante que se les mantenga con la información
actualizada, un puntaje de 4 representado por un 35,9% considerando importante y 3
representado por un 9.8%. Se consideró como una brecha con visión positiva los resultados
obtenidos. Ello implica que gran parte de los encuestados de la muestra poblacional esta
muy interesado en que se gestionen mecanismos a través de los cuales podamos brindarles
mayor información en base a sus intereses particulares de inversión en el país.
105
Posteriormente a través de los resultados se pudo entender que el público objetivo
(inversionistas y consultores) buscaba aspectos de mejora en el servicio de información que
se viene brindando, faltaba conocer que era lo que esperaban de contenido. Para ello la
última consulta iba orientada a recopilar sus opiniones. Como se aprecia a continuación se
recopiló un total de 13 respuestas (pregunta no obligatoria) de las cuales se pudo apreciar
que en la mayoría de comentarios iba dirigido a un mayor contacto con ellos. Considerando
que la buena coordinación y gestión de medios es importante para la difusión de información
que es de mucho interés para nuestro target market, de este modo poder difundir la gama de
inversión que brinda el mercado peruano.
106
¿QUÉ MEJORARÍA DE NUESTRO SERVICIOS?
Mayor información sobre todos los proyectos del portafolio
Más información técnica, por favor.
no me llegan los correos
mantenernos informados de cambios o novedades de proyectos
Mayor difusión
Mayor detalle sobre las APP
Enviarnos estudios previos y de demanda
mantenernos más informados
Mayor difusión de información de proyectos
falta de información de proyectos
Brindar mayor detalle de los requerimientos técnicos y legales a cumplir
Enviarnos cronograma de eventos por favor
Enviarnos las actualizaciones en los proyectos
107
ANEXO 17
Detalle del Análisis de Conglomerados
108
109
110
111
112
113
114
ANEXO 18
Matriz de Ranking de factores
FACTORES Tiempo
Instalación Costo Alcance
Fácil uso
Total Ponderación
Tiempo Instalación X 1 0 0 1 12,50%
Costo 1 X 0 1 2 25,00%
Alcance 1 1 X 1 3 37,50%
Fácil uso 1 1 0 X 2 25,00%
TOTAL 8 100%
En base a la ponderación identificada para cada factor, en base al juicio de experto (analista
de inversiones II y una consultora de inversiones del área de la DSI) se procede a calificar
una propuesta de software por cada tipo de solución(3) identificada. Demostrando que la
herramienta más adecuada para esta investigación es Power BI alcanzando una puntuación
de 1000.
FACTORES Ponderación Sales Force RapidMiner Power BI
Tiempo Instalación
12.5 7 87.5 7 87.5 10 125
Costo 25 7 175 7 175 10 250
Alcance 37.5 7 262.5 4 150 10 375
Facil uso 25 7 175 4 100 10 250
TOTAL 700 512.5 1000
ESCALA
Excelente 10
Regular 7
Malo 4
115
GLOSARIO DE TÉRMINOS
APP Asociaciones Público Privadas
ALC América Latina y el Caribe
BID Banco Interamericano de Desarrollo
CRM Gestión de la Relación con los Clientes
BI Inteligencia de Negocio
ASIS situación actual del proceso
TO BE Futuro de la situación del proceso, donde se quiere llegar.
RYC Know your client
MEF Ministerio de Economía y Finanzas
IPA Iniciativa Privada Autofinanciada
IPC Iniciativa Privada Cofinanciada
TI Tecnologías de la Información
B2G Negocio a Gobierno
B2B Negocio a Negocio
DSI Dirección de Servicios al Inversionista
DPP Dirección de Portafolio de Proyectos
TI Tecnologías de la Información
OCOIM Oficina de Comunicaciones e Imagen Institucional
POI Plan Operativo Institucional
ROI Retorno sobre la inversión
JIT Just in
