Atención y Servicio al cliente

1) Servicio bajo / Atención alta

           

Servicio bajo	Atención alta
Lento	Amistosa
Inconsistente	Personal
Caótico	Interesada
Inconveniente
Mensaje: Nos esforzamos mucho, pero no sabemos cómo servirle

2) Servicio bajo / Atención baja

Servicio bajo	Atención baja
Lento	Insensible
Inconsistente	Fría e impersonal
Caótico	Apática
Inconveniente	Reservada
	Sin interesarse
Mensaje: No nos importa.

           

                                              

3) Servicio alto / Atención baja

Servicio alto	Atención baja
Puntual	Insensible
Eficiente	Fría e impersonal
Uniforme	Apática
	Reservada
	Sin interesarse
Mensaje: Usted es un número y estamos para procesarlo.

4) Servicio alto / Atención alta

           

Servicio Alto	Atención alta
Puntual	Amistosa
Eficiente	Personal
Uniforme	Interesada
Mensaje: Nos interesa y le servimos.

Calidad en el servicio

Es que el servicio cumpla con los requisitos del cliente, que además aporte valor y una excelente atención al mismo.

El Costo de un Mal Servicio

Todas las actividades de la empresa implican un costo, y si estas actividades, servicios y productos no se realizan adecuadamente ese valor se pierde inmediatamente.

Por otro lado si no se entrega en forma y tiempo el servicio o producto implica otro costo por el tiempo y los procesos que no puede realizar el cliente.

Todo lo anterior repercute en el dinero de la empresa y puede ocasionar su cierre o salida del mercado.

Por eso debes tener presente lo siguiente:

En cada contacto los clientes reciben una impresión que determina su percepción de la calidad del servicio que tú ofreces.

De esta imagen depende la predisposición de los clientes a volver a utilizar los servicios de la empresa; es decir determinan si tendrá éxito o fracasará.

No sólo el personal deja impresión en los clientes, también lo hacen los elementos tangibles del servicio, así como la información y noticias que le llegan sobre a cerca de tu servicio.

Los momentos de verdad constituyen verdaderos puntos de peligro, ya que si se manejan deficientemente la organización entera proyecta una imagen negativa; pero también constituyen oportunidades continuas para consolidar una reputación de buen servicio.

Análisis de sensibilidad

El análisis de sensibilidad es una herramienta de gestión que permite a las organizaciones predecir los resultados de un proyecto, ayudando a comprender las incertidumbres, las limitaciones y los alcances de un modelo de decisión. También conocido como análisis hipotético, permite determinar cómo los diferentes valores de una variable independiente pueden afectar a una variable dependiente particular. Es útil en una amplia gama de temas además de la gestión de proyectos, como finanzas, ingeniería, geografía, biología, etc.

Existen dos tipos de análisis de sensibilidad: el local y el global. El primero es una técnica que estudia el impacto de un solo parámetro a la vez en función al costo, manteniendo las variables de manera fija. El análisis de sensibilidad global, en cambio, utiliza una muestra global con el propósito de explorar el espacio de diseño.

Pero, ¿cuál es su importancia en los proyectos? El análisis de sensibilidad es una de las herramientas más utilizadas por los directores de proyectos para predecir los resultados esperados de un proyecto. Añade más flexibilidad al modelo de valoración durante el proceso de análisis y, finalmente, en la presentación ante posibles clientes, inversores o grupos de interés. Existen múltiples beneficios de aplicarlo en la gestión de proyectos:

Facilita la toma de decisiones. El análisis de sensibilidad da como resultado pronósticos respaldados por datos. Cuando se consideran todas las variables y se analizan todos los resultados, le resulta más sencillo a la gerencia tomar decisiones de inversión. Por lo tanto, es una herramienta extremadamente útil para la planificación futura de la empresa.

Asegura el control de calidad. Con el análisis de la sensibilidad, las compañías pueden determinar aquellos procesos que no están permitiendo la creación de un producto útil e impiden el alcance de objetivos. Determinar aquellos errores a tiempo ayudará a crear mejores productos y a menor tiempo, lo que puede generar en el futuro una mayor diversificación.

Mejor asignación de recursos. El análisis de sensibilidad permite identificar las áreas fuertes y débiles de la planificación de un proyecto, a su vez que mide su posible impacto en los resultados. Esto permite a las organizaciones dirigir los recursos a las variables que más apoyo necesitan.

El análisis de sensibilidad permite a las empresas pronosticar el éxito o fracaso de un proyecto utilizando datos confiables y certeros. Al estudiar todas las variables y los posibles resultados, los directores de proyectos pueden me tomar mejores decisiones respecto al proyecto, el negocio o las inversiones.

Datos, información, conocimiento

¿En qué se diferencia el conocimiento de los datos y de la información? En una conversación informal, los tres términos suelen utilizarse indistintamente y esto puede llevar a una interpretación libre del concepto de conocimiento. Quizás la forma más sencilla de diferenciar los términos sea pensar que los datos están localizados en el mundo y el conocimiento está localizado en agentes de cualquier tipo (personas, empresas, máquinas...), mientras que la información adopta un papel mediador entre ambos.

Los conceptos que se muestran a continuación se basan en las definiciones de Davenport y Prusak (1999).

Datos

Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones. También se pueden ver como un conjunto discreto de valores, que no dicen nada sobre el por qué de las cosas y no son orientativos para la acción.

Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que, sin un propósito, una utilidad o un contexto no sirven como base para apoyar la toma de una decisión. Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como un papel, un dispositivo electrónico (CD, DVD, disco duro...), o la mente de una persona. En este sentido las tecnologías de la información han aportado mucho a recopilación de datos.

Como cabe suponer, los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo, etc.

Información

La información se puede definir como un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones, al disminuir su incertidumbre. Los datos se pueden transforman en información añadiéndoles valor:

  Contextualizando: se sabe en qué contexto y para qué propósito se generaron.

  Categorizando: se conocen las unidades de medida que ayudan a interpretarlos.

  Calculando: los datos pueden haber sido procesados matemática o estadísticamente.

  Corrigiendo: se han eliminado errores e inconsistencias de los datos.

  Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación).

Por tanto, la información es la comunicación de conocimientos o inteligencia, y es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, impactando sobre sus juicios de valor y sus comportamientos.

Información = Datos + Contexto (añadir valor) + Utilidad (disminuir la incertidumbre)

Conocimiento

El conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o almacenes de datos, sino que también esta en rutinas organizativas, procesos, prácticas, y normas.

El conocimiento se deriva de la información, así como la información se deriva de los datos. Para que la información se convierta en conocimiento es necesario realizar acciones como:

  Comparación con otros elementos.

  Predicción de consecuencias.

  Búsqueda de conexiones.

  Conversación con otros portadores de conocimiento.

Fuente: http://goo.gl/6KVefk

Conceptos de minería de datos

La minería de datos es el proceso de detectar la información accionale de grandes conjuntos de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos.Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiado datos.

Estos patrones y tendencias se pueden recopilar y definir como un modelo de minería de datos.Los modelos de minería de datos se pueden aplicar en escenarios como los siguientes:

• Previsión: calcular las ventas y predecir las cargas de servidor o el tiempo de inactividad del servidor.
• Riesgo y probabilidad: elegir los mejores clientes para la distribución de correo directo, determinar el punto de equilibrio probable para los escenarios de riesgo, y asignat probabilidades a diagnósticos u otros resultados.
• Recomendaciones: determinar los productos que se pueden vender juntos y generar recomendaciones.
• Buscar secuencias: analizar los artículos que los clientes han introducido en el carrito de compra y predecir los posibles eventos.
• Agrupación: separar los clientes o los eventos en clústeres de elementos relacionados, y analizar y predecir afinidades.

La generación de un modelo de minería de datos forma parte de un proceso mayor que incluye desde la formulación de preguntas acerca de los datos y la creación de un modelo para responderlas, hasta la implementación del modelo en un entorno de trabajo.Este proceso se puede definir mediante los seis pasos básicos siguientes:

1. Definir el problema
2. Preparar los datos
3. Explorar los datos
4. Generar modelos
5. Explorar y validar los modelos
6. Implementar y actualizar los modelos

El siguiente diagrama describe las relaciones existentes entre cada paso del proceso y las tecnologías de Microsoft SQL Server que se pueden usar para completar cada paso.

El proceso que se ilustra en el diagrama es cíclico, lo que significa que la creación de un modelo de minería de datos es un proceso dinámico e iterativo.Una vez que ha explorado los datos, puede que descubra que resultan insuficientes para crear los modelos de minería de datos adecuados y que, por tanto, debe buscar más datos.O bien, puede generar varios modelos y descubrir entonces que no responden adecuadamente al problema planteado cuando los definió y que, por tanto, debe volver a definir el problema.Es posible que deba actualizar los modelos una vez implementados debido a que haya más datos disponibles.Puede que haya que repetir cada paso del proceso muchas veces para crear un modelo adecuado.

La minería de datos de Microsoft SQL Server ofrece un entorno integrado para crear y trabajar con modelos de minería de datos.Este entorno incluye SQL Server Development Studio, que contiene algoritmos de minería de datos y herramientas de consulta que facilitan la generación de una solución completa para una serie de proyectos, y SQL Server Management Studio, que contiene herramientas que permiten examinar modelos y administrar objetos de minería de datos.Para obtener más información, consulte Crear modelos multidimensionales utilizando las herramientas de datos de SQL Server (SSDT).

Si desea ver un ejemplo de cómo las herramientas de SQL Server se pueden aplicar en un escenario empresarial, vea Tutorial básico de minería de datos.

Definir el problema

El primer paso del proceso de minería de datos, tal como se resalta en el siguiente diagrama, consiste en definir claramente el problema y considerar formas de usar los datos para proporcionar una respuesta para el mismo.

Este paso incluye analizar los requisitos empresariales, definir el ámbito del problema, definir las métricas por las que se evaluará el modelo y definir los objetivos concretos del proyecto de minería de datos.Estas tareas se traducen en preguntas como las siguientes:

• ¿Qué está buscando?¿Qué tipos de relaciones intenta buscar?
• ¿Refleja el problema que está intentando resolver las directivas o procesos de la empresa?
• ¿Desea realizar predicciones a partir del modelo de minería de datos o solamente buscar asociaciones y patrones interesantes?
• ¿Qué resultado o atributo desea predecir?
• ¿Qué tipo de datos tiene y qué tipo de información hay en cada columna?En caso de que haya varias tablas, ¿cómo se relacionan?¿Necesita limpiar, agregar o procesar los datos antes de poder usarlos?
• ¿Cómo se distribuyen los datos?¿Los datos son estacionales?¿Los datos representan con precisión los procesos de la empresa?

Para responder a estas preguntas, puede que deba dirigir un estudio de disponibilidad de datos para investigar las necesidades de los usuarios de la empresa con respecto a los datos disponibles.Si los datos no abarcan las necesidades de los usuarios, podría tener que volver a definir el proyecto.

También debe considerar las maneras en las que los resultados del modelo se pueden incorporar en los indicadores de rendimiento clave (KPI) que se utilizan para medir el progreso comercial.

Preparar los datos

El segundo paso del proceso de minería de datos, como se indica en el siguiente diagrama, consiste en consolidar y limpiar los datos identificados en el paso Definir el problema.

Los datos pueden estar dispersos en la empresa y almacenados en formatos distintos; también pueden contener incoherencias como entradas que faltan o incorrectas.Por ejemplo, los datos pueden mostrar que un cliente adquirió un producto incluso antes que se ofreciera en el mercado o que el cliente compra regularmente en una tienda situada a 2.000 kilómetros de su casa.

La limpieza de datos no solamente implica quitar los datos no válidos o interpolar valores que faltan, sino también buscar las correlaciones ocultas en los datos, identificar los orígenes de datos que son más precisos y determinar qué columnas son las más adecuadas para el análisis.Por ejemplo, ¿debería utilizar la fecha de envío o la fecha de pedido?¿Qué influye más en las ventas: la cantidad, el precio total o un precio con descuento?Los datos incompletos, los datos incorrectos y las entradas que parecen independientes, pero que de hecho están estrechamente correlacionadas, pueden influir en los resultados del modelo de maneras que no espera.

Por consiguiente, antes de empezar a generar los modelos de minería de datos, debería identificar estos problemas y determinar cómo los corregirá.En la minería de datos, por lo general se trabaja con un conjunto de datos de gran tamaño y no se puede examinar la calidad de los datos de cada transacción; por tanto, es posible que necesite usar herramientas de generación de perfiles de datos, y de limpieza y filtrado automático de datos, como las que se proporcionan en Integration Services, Microsoft SQL Server 2012 Master Data Services o SQL Server Data Quality Services para explorar los datos y buscar incoherencias.Para obtener más información, vea estos recursos:

• Introducción a Master Data Services
• Data Quality Services

Es importante tener en cuenta que los datos que se usan para la minería de datos no necesitan almacenarse en un cubo de procesamiento analítico en línea (OLAP), ni siquiera en una base de datos relacional, aunque puede usar ambos como orígenes de datos.Puede realizar minería de datos mediante cualquier origen de datos definido como origen de datos de Analysis Services.Por ejemplo, archivos de texto, libros de Excel o datos de otros proveedores externos.Para obtener más información, consulte Tipos de orígenes de datos admitidos (SSAS multidimensional).

Explorar los datos

El tercer paso del proceso de minería de datos, como se resalta en el siguiente diagrama, consiste en explorar los datos preparados.

Debe conocer los datos para tomar las decisiones adecuadas al crear los modelos de minería de datos.Entre las técnicas de exploración se incluyen calcular los valores mínimos y máximos, calcular la media y las desviaciones estándar, y examinar la distribución de los datos.Por ejemplo, al revisar el máximo, el mínimo y los valores de la media se podría determinar que los datos no son representativos de los clientes o procesos de negocio, y que por consiguiente debe obtener más datos equilibrados o revisar las suposiciones que son la base de sus expectativas.Las desviaciones estándar y otros valores de distribución pueden proporcionar información útil sobre la estabilidad y exactitud de los resultados.Una desviación estándar grande puede indicar que agregar más datos podría ayudarle a mejorar el modelo. Los datos que se desvían mucho de una distribución estándar se podrían sesgar o podrían representar una imagen precisa de un problema de la vida real, pero dificultan el ajustar un modelo a los datos.

Al explorar los datos para conocer el problema empresarial, puede decidir si el conjunto de datos contiene datos defectuosos y, a continuación, puede inventar una estrategia para corregir los problemas u obtener una descripción más profunda de los comportamientos que son típicos de su negocio.

Puede usar herramientas como Master Data Services para sondear los orígenes de datos disponibles y determinar su disponibilidad para la minería de datos.Puede usar herramientas como SQL Server Data Quality Services, o el generador de perfiles de datos de Integration Services, para analizar la distribución de los datos y solucionar problemas, como la existencia de datos incorrectos o la falta de datos.

Cuando tenga definido los orígenes, combínelos en una vista del origen de datos con el Diseñador de vistas del origen de datos de SQL Server Data Tools.Para obtener más información, consulte Vistas del origen de datos en modelos multidimensionales.Este diseñador también contiene algunas herramientas que podrá usar para explorar los datos y comprobar que funcionarán a la hora de crear un modelo.Para obtener más información, consulte Explorar datos en una vista del origen de datos (Analysis Services).

Tenga en cuenta que cuando se crea un modelo, Analysis Services crea automáticamente resúmenes estadísticos de los datos contenidos en él, que puede consultar para su uso en informes o análisis.Para obtener más información, consulte Consultas de minería de datos.

Generar modelos

El cuarto paso del proceso de minería de datos, como se resalta en el siguiente diagrama, consiste en generar el modelo o modelos de minería de datos.Usará los conocimientos adquiridos en el paso Explorar los datos para definir y crear los modelos.

Deberá definir qué columnas de datos desea que se usen; para ello, creará una estructura de minería de datos.La estructura de minería de datos se vincula al origen de datos, pero en realidad no contiene ningún dato hasta que se procesa.Al procesar la estructura de minería de datos, Analysis Services genera agregados y otra información estadística que se puede usar para el análisis.Cualquier modelo de minería de datos que esté basado en la estructura puede utilizar esta información.Para obtener más información acerca de cómo se relacionan las estructuras de minería de datos con los modelos de minería de datos, vea Arquitectura lógica (Analysis Services - Minería de datos).

Antes de procesar la estructura y el modelo, un modelo de minería de datos simplemente es un contenedor que especifica las columnas que se usan para la entrada, el atributo que está prediciendo y parámetros que indican al algoritmo cómo procesar los datos.El procesamiento de un modelo a menudo se denomina entrenamiento.El entrenamiento hace referencia al proceso de aplicar un algoritmo matemático concreto a los datos de la estructura para extraer patrones.Los patrones que encuentre en el proceso de entrenamiento dependerán de la selección de los datos de entrenamiento, el algoritmo que elija y cómo se haya configurado el algoritmo.SQL Server 2014 contiene muchos algoritmos diferentes. Cada uno está preparado para un tipo diferente de tarea y crea un tipo distinto de modelo.Para obtener una lista de los algoritmos proporcionados en SQL Server 2014, vea Algoritmos de minería de datos (Analysis Services: Minería de datos).

También puede utilizar los parámetros para ajustar cada algoritmo y puede aplicar filtros a los datos de entrenamiento para utilizar un subconjunto de los datos, creando resultados diferentes.Después de pasar los datos a través del modelo, el objeto de modelo de minería de datos contiene los resúmenes y modelos que se pueden consultar o utilizar para la predicción.

Puede definir un modelo nuevo mediante el Asistente para minería de datos de SQL Server Data Tools o con el lenguaje DMX (Extensiones de minería de datos).Para obtener más información sobre cómo utilizar el Asistente para minería de datos, vea Asistente para minería de datos (Analysis Services - Minería de datos).Para obtener más información sobre cómo utilizar DMX, vea Referencia de Extensiones de minería de datos (DMX).

Es importante recordar que siempre que los datos cambian, debe actualizar la estructura y el modelo de minería de datos.Al actualizar una estructura de minería de datos volviéndola a procesar, Analysis Services recupera los datos del origen, incluido cualquier dato nuevo si el origen se actualiza dinámicamente, y vuelve a rellenar la estructura de minería de datos.Si tiene modelos que están basados en la estructura, puede elegir actualizar estos, lo que significa que se vuelven a entrenar con los nuevos datos, o puede dejar los modelos tal cual.Para obtener más información, consulte Requisitos y consideraciones de procesamiento (minería de datos).

Explorar y validar los modelos

El quinto paso del proceso de minería de datos, como se resalta en el siguiente diagrama, consiste en explorar los modelos de minería de datos que ha generado y comprobar su eficacia.

Antes de implementar un modelo en un entorno de producción, es aconsejable probar si funciona correctamente.Además, al generar un modelo, normalmente se crean varios con configuraciones diferentes y se prueban todos para ver cuál ofrece los resultados mejores para su problema y sus datos.

Analysis Services proporciona herramientas que ayudan a separar los datos en conjuntos de datos de entrenamiento y pruebas, para que pueda evaluar con precisión el rendimiento de todos los modelos en los mismos datos.El conjunto de datos de entrenamiento se utiliza para generar el modelo y el conjunto de datos de prueba para comprobar la precisión del modelo mediante la creación de consultas de predicción.En SQL Server 2014 Analysis Services (SSAS), estas particiones se pueden hacer automáticamente mientras se genera el modelo de minería de datos.Para obtener más información, consulte Prueba y validación (minería de datos).

Puede explorar las tendencias y patrones que los algoritmos detectan mediante los visores del diseñador de minería de datos de SQL Server Data Tools.Para obtener más información, consulte Visores de modelos de minería de datos.También puede comprobar si los modelos crean predicciones correctamente mediante herramientas del diseñador como el gráfico de mejora respecto al modelo predictivo y la matriz de clasificación.Para comprobar si el modelo es específico de sus datos o se puede utilizar para realizar inferencias en la población general, puede utilizar la técnica estadística denominada validación cruzada para crear automáticamente subconjuntos de los datos y probar el modelo con cada uno.Para obtener más información, consulte Prueba y validación (minería de datos).

Si ninguno de los modelos que ha creado en el paso Generar modelos funciona correctamente, puede que deba volver a un paso anterior del proceso y volver a definir el problema o volver a investigar los datos del conjunto de datos original.

Implementar y actualizar los modelos

El último paso del proceso de minería de datos, como se resalta en el siguiente diagrama, consiste en implementar los modelos que funcionan mejor en un entorno de producción.

Una vez que los modelos de minería de datos se encuentran en el entorno de producción, puede llevar acabo diferentes tareas, dependiendo de sus necesidades.Las siguientes son algunas de las tareas que puede realizar:

• Use los modelos para crear predicciones que luego podrá usar para tomar decisiones comerciales.SQL Server pone a su disposición el lenguaje DMX, que podrá usar para crear consultas de predicción, y el Generador de consultas de predicción, que le ayudará a generar las consultas.Para obtener más información, consulte Referencia de Extensiones de minería de datos (DMX).
• Crear consultas de contenido para recuperar estadísticas, reglas o fórmulas del modelo.Para obtener más información, consulte Consultas de minería de datos.
• Incrustar la funcionalidad de minería de datos directamente en una aplicación.Puede incluir Objetos de administración de análisis (AMO), que contiene un conjunto de objetos que la aplicación pueda utilizar para crear, cambiar, procesar y eliminar estructuras y modelos de minería de datos.También puede enviar mensajes XML for Analysis (XMLA) directamente a una instancia de Analysis Services.
• Utilizar Integration Services para crear un paquete en el que se utilice un modelo de minería de datos para dividir de forma inteligente los datos entrantes en varias tablas.Por ejemplo, si una base de datos se actualiza continuamente con clientes potenciales, puede utilizar un modelo de minería de datos junto con Integration Services para dividir los datos entrantes en clientes que probablemente compren un producto y clientes que probablemente no compren un producto.
• Crear un informe que permita a los usuarios realizar consultas directamente en un modelo de minería de datos existente.Para obtener más información, consulte Reporting Services en SQL Server Data Tools (SSDT).
• Actualizar los modelos después de la revisión y análisis.Cualquier actualización requiere que vuelve a procesar los modelos.Para obtener más información, consulte Procesar objetos de minería de datos.
• Actualizar dinámicamente los modelos, cuando entren más datos en la organización, y realizar modificaciones constantes para mejorar la efectividad de la solución debería ser parte de la estrategia de implementación.Para obtener más información, vea Administración de las soluciones y los objetos de minería de datos

Fuente: https://goo.gl/xmBRrU