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Antes de implementar un CRM, define el modelo de datos de tu cliente
Antes de implementar un CRM, define el modelo de datos de tu cliente
#podcastdecrm #capsulasdecustomerengagement
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Masterclass: CRM Ecosystem Health Framework -
https://www.solvisconsulting.com/blogs/post/tu-crm-no-est%C3%A1-listo-para-la-ia-%E2%80%94-y-probablemente-lo-sabes#gsc.tab=0
Calidad de Datos para brindar una Experiencia Excepcional en todo el Ciclo de Vida del Cliente -
https://www.youtube.com/watch?v=2JY0oH3zbXo
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TL;DR: La importancia del modelo de datos en el CRM
El mensaje principal de Jesús Hoyos es que la implementación de un CRM no debe comenzar con la herramienta, sino con el diseño de un modelo de datos propio y estratégico (9:19).
Muchos CRM están diseñados para mercados estadounidenses y no consideran las particularidades de Latinoamérica (nombres compuestos, formatos de direcciones, estructuras familiares).
Si no defines claramente quién es tu cliente y cómo se estructuran sus datos entre marketing, ventas y servicio, la Inteligencia Artificial no funcionará, ya que la IA depende de contar con datos limpios, consistentes y bien definidos para generar valor (11:03, 22:03).
La responsabilidad de definir este modelo recae en la empresa, no en el consultor ni en el proveedor de software.
Capítulos del video:
El problema de los CRM "fuera de caja": (0:40 - 2:20) Cómo las herramientas tradicionales ignoran las realidades de Latinoamérica.
Errores comunes en la captura de datos: (2:21 - 5:27) Fallos en el manejo de nombres, correos, teléfonos y direcciones. B2C vs. B2B.
La trampa del objeto "Lead": (6:31 - 7:35) Por qué este objeto suele quedar anticuado y cómo debería reemplazarse por etapas del ciclo de vida.
Responsabilidad empresarial: (8:57 - 10:45) La importancia de definir el modelo de datos antes de contratar consultores o agencias.
Casos reales de malas implementaciones: (10:55 - 14:15) Ejemplos de errores catastróficos en el uso de objetos personalizados y duplicación de datos.
El impacto en la Inteligencia Artificial: (14:58 - 16:00) Sin una visión única del cliente, la IA falla por falta de contexto.
Gobierno de datos y calidad: (17:45 - 20:20) El rol del data steward y la necesidad de mantener los datos limpios de forma constante.
Conclusiones y próximos pasos: (23:05 - 25:11) Resumen de la importancia de medir la calidad de datos y prepararse para el ecosistema de CRM.
Support the show
¡Hablemos!
Solvis Consulting - servicios de implementación y auditoria de CRM, Omnicanalidad y Datos.
Cx2Advisory - servicios de coaching y mentoría de CRM, apoyo a proveedores de CRM como analista independiente e influenciador.
Conectemos en LinkedIn.
Agenda 30 minutos para ver como colaboramos.
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By Jesus HoyosAntes de implementar un CRM, define el modelo de datos de tu cliente
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https://www.youtube.com/watch?v=2JY0oH3zbXo
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TL;DR: La importancia del modelo de datos en el CRM
El mensaje principal de Jesús Hoyos es que la implementación de un CRM no debe comenzar con la herramienta, sino con el diseño de un modelo de datos propio y estratégico (9:19).
Muchos CRM están diseñados para mercados estadounidenses y no consideran las particularidades de Latinoamérica (nombres compuestos, formatos de direcciones, estructuras familiares).
Si no defines claramente quién es tu cliente y cómo se estructuran sus datos entre marketing, ventas y servicio, la Inteligencia Artificial no funcionará, ya que la IA depende de contar con datos limpios, consistentes y bien definidos para generar valor (11:03, 22:03).
La responsabilidad de definir este modelo recae en la empresa, no en el consultor ni en el proveedor de software.
Capítulos del video:
El problema de los CRM "fuera de caja": (0:40 - 2:20) Cómo las herramientas tradicionales ignoran las realidades de Latinoamérica.
Errores comunes en la captura de datos: (2:21 - 5:27) Fallos en el manejo de nombres, correos, teléfonos y direcciones. B2C vs. B2B.
La trampa del objeto "Lead": (6:31 - 7:35) Por qué este objeto suele quedar anticuado y cómo debería reemplazarse por etapas del ciclo de vida.
Responsabilidad empresarial: (8:57 - 10:45) La importancia de definir el modelo de datos antes de contratar consultores o agencias.
Casos reales de malas implementaciones: (10:55 - 14:15) Ejemplos de errores catastróficos en el uso de objetos personalizados y duplicación de datos.
El impacto en la Inteligencia Artificial: (14:58 - 16:00) Sin una visión única del cliente, la IA falla por falta de contexto.
Gobierno de datos y calidad: (17:45 - 20:20) El rol del data steward y la necesidad de mantener los datos limpios de forma constante.
Conclusiones y próximos pasos: (23:05 - 25:11) Resumen de la importancia de medir la calidad de datos y prepararse para el ecosistema de CRM.
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