transformación digital areas y tecnologías

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“Transformación = Cambio +

Sentido”, Alex Rovira.

La necesidad de cambiar los negocios para la adopción del

nuevo paradigma digital

Transformación Digital


Transformación Digital: Áreas de

negocio

Experiencia

cliente

Procesos /

Operaciones

Modelos

Negocio

Áreas más afectadas por la transformación digital


Transformación Digital: Tecnologías

Tecnologías protagonistas en la transformación digital

Soluciones

colaborativas y

Sociales

Analítica y Big

data

Internet de las

cosas Movilidad


Transformación digital: Casos de Uso

Experiencia

cliente

Procesos /

Operaciones

Modelos

Negocio

Soluciones

colaborativas y

Sociales

Analítica y Big

data

Internet de las

cosas

Movilidad

Gestión del

conocimiento

Mantenimiento predicti

vo

Fidelización de los clientes

Inteligenci

a Negocio

Colaboración fuerza de

ventas

Marketing predictivo

En todas las áreas y tecnologías, es preciso considerar el uso cada vez más numeroso y

frecuente de smartphones y tabletas

Todas las

tecnologías deben de

ser consideradas a la hora de buscar nuevos productos y servicios, sobre todo en todo el

ámbito de la

experiencia de cliente

Atención cliente


Gestión del conocimiento

Las soluciones colaborativas ofrecen formas más eficientes

para la búsqueda de información, la colaboración

y la identificación de expertos en la organización.

Casos de uso:

o Intranet social.

o Solución colaborativa para proyectos.

o Para la relación y comunicación con proveedores.

o Para la relaciones horizontales en grupos de empresas:

responsables de marketing, de área, dirección financiera,

responsables desarrollo producto, etc.

o Como medio comunicación con los socios en una asociación

de profesionales, federación, …


Inteligencia de negocio

Fundamental para la toma de decisiones.

Con respecto a datos estructurados.

o Nos referimos a los datos que cuentan con una estructura predefinida

y normalmente guardada en tablas, formadas por campos. Los

sistemas de gestión (ERP, CRM, …), genera una cantidad importante

de datos estructurados.

o Muchas empresas cuentan con mucha información tras años de

trabajo con ERPs, CRMs, … Por eso, es más que conveniente el uso de

soluciones analíticas que permitan ver tendencias, conclusiones, que

mejoren el proceso de toma de decisiones.

Con respecto a datos no estructurados.

o Derivados principalmente de soluciones colaborativas.

o En este ámbito, bien no hay tanta experiencia como en el capítulo

anterior, o bien las soluciones que se utilizan, no están preparadas para

tener el análisis de su actividad: documentos más descargados, más

comentados, usuarios con mayor actividad, por ejemplo.


Mantenimiento predictivo

Hasta ahora se habían contemplado los mantenimientos

correctivos y preventivos, este último, supuso una

reducción importante de las probabilidades de averías, con la

consecuente disminución en costes, derivados por ejemplo de la

parada en planta de un determinado activo productivo.

Sin embargo, el cambio en tiempos o frecuencias de uso

determinadas, por un lado no garantiza la ausencia de averías, y

por otro pueden incurrirse en costes innecesarios al sustituir piezas

que pueden ser óptimas para seguir su funcionamiento.

Mantenimiento predictivo. La implementación de nuevos

sensores y medidores de parámetros de operativos, recogiendo

datos de forma continuada, hace que podamos aplicar técnicas

de big data y machine learning, que posibilite estimar de forma

más certera, las condiciones previas a la avería.


Fidelización y atención a clientes

A través de soluciones colaborativas y sociales, se pueden

desplegar nuevos medios de comunicación y colaboración con los clientes. Dichos medios proporcionan un medio

único para:

o Compartir información (documentos, enlaces, videos) que

puede ser consultada y comentada desde cualquier lugar y

en cualquier momento (multi-dispositivo).

o Comunicarse con la empresa y con otros clientes.

o Una forma de atención al cliente 24x7.

o Todo ello da un valor adicional a la relación con los clientes,

con el consiguiente valor para la fidelización de éstos con la

organización.


Marketing predictivo

Marketing predictivo es la aplicación de técnicas

estadísticas y data mining con el fin de realizar una previsión de la demanda del futuro y así ser mucho más efectivo en

el desarrollo de las campañas de marketing y obtener un

mayor ROI.

Se miden datos como: frecuencia de compra, fecha última adquisición, valor de la compra, etc.

Objetivo, averiguar hábitos a corto, medio o largo plazo del

público objetivo.


Ámbito de actuación KRP

Experiencia

cliente

Procesos /

Operaciones

Modelos

Negocio

Soluciones

colaborativas y

Sociales

Analítica y Big

data

Internet de las

cosas

Movilidad

Gestión del

conocimiento

Mantenimiento predicti

vo

Fidelización de los clientes

Inteligenci

a Negocio

Colaboración fuerza de

ventas

Marketing

predictivo

En todas las áreas y tecnologías, es preciso considerar el uso cada vez más numeroso y

frecuente de smartphones y tabletas

Todas las

tecnologías deben de

ser consideradas a la hora de buscar nuevos productos y servicios, sobre todo en todo el

ámbito de la

experiencia de cliente

Atención cliente


KRP

KRP: Knowledge Resource Planning

KRP es una solución colaborativa que ofrece una nueva forma de comunicar, colaborar y compartir información y

conocimiento con los clientes, con los trabajadores, con los

colaboradores, ...

Ámbitos de actuación:

o Gestión del conocimiento – intranet social.

o Extranet social.

• Para la comunicación y colaboración con los clientes de la

organización (atención al cliente, fidelización).

• Para fortalecer la colaboración y los resultados de la fuerza de

venta, tanto del propio equipo como la del equipo de

colaboradores externos.

Ver http://www.repcon.es/productos/krp/index.html

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Muchas gracias