Graybar Decide Realizar Análise de Clientes

Tarefa 3: Graybar decide realizar análise de clientes

Resoluções:

1. Qual o problema da Graybar descrito nesse caso? Como esse problema afetava seu desempenho dos negócios?

Problema era que a empresa não tinha as melhores práticas para a análise e conhecimento de seus clientes.  Este problema começou a diminuir a margem de lucro dos distribuidores.

1. Quais questões humanas, organizacionais e tecnológicas tiveram que ser consideradas pela empresa a fim de desenvolver uma solução para a análise de clientes?

 A Graybar precisava encontrar uma maneira de determinar com quais    desses clientes deveria cultivar o          relacionamento e quais deveriam ser ignorados. Utilizando essas dimensões, o estudo identificou

quatro tipos de clientes: principal, oportunista, marginal e o service drain. Assim estes critérios foram utilizados para a estratificação dos clientes.

1. Como o CRM analítico mudou a maneira da Graybar conduzir seu negócio? Compare a maneira com que ela tratava seus relacionamentos com os clientes antes e depois da implementação do CRM analítico?

O CRM analítico abrange as aplicações que analisam os dados do cliente gerados pelas aplicações CRM operacionais, a fim de fornecer informações para que se gerencie melhor o desempenho da empresa. As aplicações de CRM analítico baseiam-se em dados oriundos dos sistemas CRM operacionais, dos pontos de contato com o cliente e de outras fontes, que foram organizados em data warehouses ou plataformas analíticas para uso em processamento analítico on-line (OLAP), data mining e outras técnicas de análise de dados.

    4- Dê exemplos de três decisões que foram melhoradas pelo novo sistema de análise de clientes.

Quando os vendedores da Graybar receberam os dados de estratificação do cliente durante a fase de teste do projeto, quase todos eles queriam rapidamente os clientes estratificados em seus mercados de suas regiões geográficas específicas, bem como queriam fazer outras análises em tempo real.

O SAP possibilitou à Graybar realizar esse trabalho utilizando grandes volumes de dados transacionais, assim como permitiu lidar com os dados do cliente em um nível muito mais detalhado do que antes.

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