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“Transformación = Cambio +
Sentido”, Alex Rovira.
La necesidad de cambiar los negocios para la adopción del
nuevo paradigma digital
Transformación Digital
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Transformación Digital: Áreas de
negocio
Experiencia
cliente
Procesos /
Operaciones
Modelos
Negocio
Áreas más afectadas por la transformación digital
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Transformación Digital: Tecnologías
Tecnologías protagonistas en la transformación digital
Soluciones
colaborativas y
Sociales
Analítica y Big
data
Internet de las
cosas Movilidad
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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
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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, …
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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.
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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.
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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.
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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.
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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
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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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