O conceito de Customer Relationship Management (CRM) se está popularizando. As empresas descobriram que, hoje em dia, seu real patrimônio comercial são apenas conhecimento e clientes. Tudo o que se valorizava no passado -## como instalações físicas, tecnologia -## cedeu sob o peso avassalador de uma certeza: empresa que não cultiva o relacionamento com o cliente morre. Mesmo que seja a melhor no produto.

Para entender o efeito que a satisfação do cliente causa na saúde financeira da empresa, o University of Michigan Business Schools National Quality Research Center produz, desde 1994, o American Customer Satisfaction index (ACSI). As empresas melhor situadas no ranking de satisfação do ACSI são, sem surpresa, as campeãs de satisfação do cliente no mercado americano. Entre elas, estão Purina, Quaker, Amazon, Hilton, Coca-Cola e Unilever. Por outro lado, empresas que sofreram para manter níveis altos de satisfação do cliente, como Compaq, Nike e AT&T, viram suas ações despencar.

A relação entre satisfação do cliente e valor de mercado é inegável. Cada unidade de satisfação no ACSI corresponde a US$ 898 milhões em valor de mercado! Qual é a relação do CRM com o data Warehouse? Como mostra a PHD Brasil, a ciência da satisfação alterou a arquitetura do data warehouse, bem como o enfoque que se deve dar aos metadados. Por isso, Dados&Negócios preparou um roteiro em dez pontos, mostrando o avanço do CRM analítico. Para encantar o cliente, é preciso conhecê-lo, antes de mais nada.

1) O CRM depende de uma articulação entre o trabalho operacional, por exemplo o desempenhado pelo atendente do call center e sistematizado pelo aplicativo de front-office, e a inteligência de um Operational Data Store (ODS). Enquanto o ODS apóia o operacional, o DWH apóia a análise. Quer dizer, um Operational Data Mart (ODM) faz esse papel. Mais adiante, voltaremos ao assunto.

2) Que acontece se a ferramenta de atendimento não estiver apoiada em um ODS? Bem, a resposta é simples. Imagine uma empresa que resolve se livrar de um cliente que não traz lucro, ignorando que esse cliente tem laços com um outro, esse bastante lucrativo.

Ao jogar fora a água do banho, a tal empresa corre o risco de jogar o bebê junto. A não ser que domine o conceito de "extended household", isto é, o de lar ampliado, em livre tradução. Quer dizer, não se trata apenas dos laços de parentesco, é muito mais do que isso. A empresa inteligente enxerga liames entre seus clientes, e entre os clientes e o mundo. Para isso, o data warehouse é fundamental, é ele que permite enxergar essas relações ocultas. Ou melhor, essas ligações perigosas.

3) Tem mais. Para segmentar os clientes, separando o joio do trigo, aqueles que convém manter e os que não queremos mais, é preciso conhecer o " life-time value", o valor de cada cliente (esse conceito está intimamente ligado ao anterior, de extended household). Quanto o cliente pode render em oito anos, por exemplo?.

4) A Web vai virar legado e o legado virará Web. A integração das informações sobre o cliente é a chave para tratar cada um como indivíduo. Por exemplo, é preciso integrar os dados do "clickstream", ou fluxo de cliques, as pegadas que o cliente deixa quando visita nosso site na Web. Como posso determinar o extended household, se não integro as informações sobre o cliente? Como posso saber que o cliente é especial, determinando seu life-time value? Nesse caso, posso fazer ofertas adequadas para esse cliente. O mais importante é que há tecnologia disponível para fazer isso.

5) Por exemplo, portais de voz. Até a voz do cliente pode ser reconhecida. E é possível integrar toda essa informação, personalizando o atendimento e o tratamento dispensados ao cliente.

6) O Operational Data Mart (ODM) nasceu da necessidade do usuário de DWH. O ciclo do data warehouse é longo, não permite consultas velozes. Isto é, a informação não chega a tempo na mão do usuário. A não ser que queira fazer análise histórica, posso começar pelo ODS/ ODM. Desse modo, realizo a fusão entre a perspectiva operacional e a analítica. O usuário manda, em resumo.

7) O que é um cliente? Por simples que possa parecer a resposta, não há consenso dentro da empresa. Cliente, para o departamento de vendas, é diferente de cliente para o de cobrança, especialmente se ele não é bom pagador. É impossível impor uma definição única. Portanto, é preciso especificar claramente, para conviver com diferentes definições.

8) É aí que entra o metadado. Ou melhor, os metadados técnicos e de negócios (de conteúdo e de eventos), de negócios e de eventos. Eles são a cola do CRM. Por exemplo, um dado incompleto extraído do DWH é corrigido pelo metadado técnico. Enquanto isso, uma regra de negócios embutida em um metadado de negócio faz a diferença na hora da análise. E como faço para estimular o CRM a agregar eventos à análise, criando metadados de eventos?

9) Apesar de tudo isso, apenas 50% das empresas implementaram metadados. É bom lembrar que, sem eles, não há CRM, apenas atendimento passivo e telemarketing.

10) 0 modelo do data webhouse, proposto por Ralph Kimball, está sendo revisto por um grupo de estudiosos americanos, agrupados em torno de Bill lnmon, o pai do data warehouse. Nasce o clickstream data warehouse, modelo integrado ao do data warehouse tradicional, derivado do legacy. A PHD permite que sua empresa tenha acesso a todos esses conceitos, mais do que a produtos específicos, atuando como orientadora do processo de CRM analítico.