María de
la Luz Espinoza Escamilla
Luzmaespinoza14@gmail.com
https://orcid.org/0009-0004-8461-7231
UAEH Escuela Superior de Tizayuca
México
Suly Sendy Pérez
Castañeda
sulysp@uaeh.edu.mx
https://orcid.org/0000–0002-3763-9233
UAEH Escuela Superior de Cd. Sahagún
México
Evangelina
Lezama León
evangeli@uaeh.edu.mx
https://orcid.org/0000-0003-0818-0897
UAEH Escuela Superiro de Tizayuca
México
RESUMEN
Palabras clave: CRM, automatización de procesos,
gestión comercial.
ABSTRACT
The
objective of this study was to develop a Customer Relationship Management (CRM)
system aimed at structuring the commercial process through information
centralization, follow-up automation, and indicator generation to support
analysis and decision-making. An applied technological development approach was
adopted, based on the identification of functional requirements related to the
management of contacts, prospects, and customers, commercial follow-up,
activity prioritization, conversion, sales, and repurchases. The solution
integrates Google Sheets as the operational platform, formulas and queries for
data processing, Google Apps Script/JavaScript for automation, and Power BI for
indicator visualization. The resulting CRM integrates three layers: operational,
automation, and analytical. The system incorporates S1, S2, and S3 follow-up
stages, activity prioritization through a traffic-light system, interaction
history, support for commercial communication, sales and repurchase records,
and information generation for analysis. The main technological contribution
lies in integrating these functions into a structured commercial management
workflow, with potential for adaptation to microenterprises with similar
processes and needs.
Keywords: CRM,
process automation, commercial management.
INTRODUCCIÓN
La
transformación digital ha ampliado las posibilidades de las empresas para
integrar información, automatizar procesos y fortalecer la toma de decisiones.
Sin embargo, estos avances no se distribuyen de manera homogénea entre
organizaciones de diferente tamaño. Las pequeñas y medianas empresas presentan
mayores dificultades para avanzar desde el uso de herramientas digitales
básicas hacia tecnologías que permiten integrar procesos y gestionar
información de manera sistemática. La
Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE, 2021)
señala que estas organizaciones enfrentan brechas relacionadas con recursos,
competencias y capacidades internas para adoptar tecnologías digitales
avanzadas; entre ellas, los sistemas de Customer
Relationship Management (CRM). Esta brecha
continúa siendo observable en estudios recientes, que muestran que la adopción
disminuye conforme aumenta la complejidad de las tecnologías utilizadas para
integrar los procesos empresariales (Eller et al., 2020; OCDE, 2021).
Dentro de
este proceso de digitalización, la gestión de las relaciones con los clientes
constituye un área particularmente relevante. Payne y Frow (2005)
conceptualizan el CRM desde una perspectiva estratégica que integra procesos,
personas, operaciones y capacidades tecnológicas para crear valor a partir de
las relaciones con los clientes. De manera complementaria, Reinartz et al.
(2004) plantean que la gestión de relaciones con clientes comprende procesos
vinculados con el inicio, mantenimiento y terminación de dichas relaciones, y
demostraron empíricamente la importancia de examinar el CRM como un proceso
organizacional y no únicamente como una aplicación informática. Desde esta
perspectiva, un sistema CRM puede contribuir a estructurar la información generada
durante el ciclo comercial y mantener continuidad entre las interacciones
realizadas con contactos, prospectos y clientes.
Esta
necesidad adquiere especial importancia cuando la gestión comercial depende de
registros dispersos o de actividades predominantemente manuales. La ausencia de
una estructura integrada puede dificultar la identificación de los prospectos
que requieren atención, la programación de seguimientos, la recuperación del
historial de interacciones y el análisis de la evolución de un contacto hasta
su conversión en cliente. La digitalización de estos procesos ofrece la
posibilidad de organizar datos y convertirlos en información susceptible de
análisis. No obstante, la OCDE (2023) advierte que la brecha digital de las
pequeñas y medianas empresas persiste especialmente conforme aumenta la
sofisticación de las tecnologías, y señala específicamente que se han
registrado avances limitados en el cierre de la brecha de adopción de sistemas
CRM. En consecuencia, resulta pertinente explorar soluciones que articulen
gestión comercial, automatización y análisis sin partir necesariamente de
infraestructuras tecnológicas de elevada complejidad.
La utilidad
de un CRM aumenta cuando la información registrada se vincula con mecanismos
que apoyan el seguimiento y el análisis del proceso comercial. En este sentido,
la inteligencia de negocios o Business Intelligence
(BI) proporciona herramientas para transformar datos operativos en información
útil para la toma de decisiones. La revisión de Llave (2017) sobre BI y
analítica en pequeñas y medianas empresas identifica la relevancia creciente de
estas tecnologías y, al mismo tiempo, muestra que su adopción presenta
condiciones diferentes a las observadas en organizaciones de mayor tamaño. Esta
relación entre digitalización, gestión de clientes y aprovechamiento de datos
sustenta la conveniencia de desarrollar alternativas tecnológicas en las que el
registro de las actividades comerciales no constituya un fin en sí mismo, sino
la base para generar indicadores que permitan conocer el comportamiento del
proceso.
A partir de
este planteamiento se desarrolló un sistema CRM orientado a la gestión
comercial en microempresas mediante la integración de Google Sheets, fórmulas y
consultas, Google Apps Script/JavaScript y Power BI. El software estructura el
ciclo comercial desde el registro de contactos y prospectos hasta su conversión
en clientes, e incorpora mecanismos de seguimiento S1, S2 y S3, semaforización
y priorización de actividades, historial de interacciones, apoyo para la
comunicación mediante WhatsApp, registro de ventas y recompra y generación de
indicadores comerciales. La propuesta no radica en las tecnologías utilizadas
de manera individual, sino en su articulación mediante estructuras de datos,
reglas de negocio, consultas, automatizaciones y componentes analíticos que
permiten establecer continuidad entre la operación comercial, el seguimiento de
los clientes y el análisis de la información.
En este contexto, el
objetivo del presente trabajo es presentar el diseño, desarrollo y análisis
funcional de un sistema CRM para la gestión comercial de una microempresa,
orientado a centralizar información de contactos, prospectos y clientes,
automatizar actividades de seguimiento e integrar indicadores de desempeño
mediante Power BI para apoyar el análisis y la toma de decisiones. El trabajo
se plantea como un desarrollo tecnológico aplicado que integra gestión
comercial, automatización e inteligencia de negocios dentro de una arquitectura
susceptible de adaptación a organizaciones con procesos comerciales semejantes.
De esta manera, el estudio busca aportar evidencia sobre la posibilidad de
articular tecnologías disponibles para construir soluciones orientadas a
necesidades específicas de gestión, manteniendo correspondencia entre las
funcionalidades implementadas y las características del contexto
organizacional.
MARCO TEÓRICO
El Customer
Relationship Management (CRM) ha evolucionado
desde una concepción centrada principalmente en el uso de sistemas informáticos
para almacenar información de clientes hacia una perspectiva estratégica que
integra procesos, información, tecnología y gestión de relaciones. Payne y Frow
(2005) señalan que el CRM debe comprenderse desde un enfoque transversal y
orientado a procesos, en el que intervienen la formulación de estrategias, la
creación de valor, la integración multicanal, la gestión de información y la
evaluación del desempeño. Esta concepción permite superar una interpretación
exclusivamente tecnológica del CRM y situarlo como un mecanismo mediante el
cual la organización articula información y actividades relacionadas con sus
clientes.
Desde una perspectiva de procesos,
Reinartz et al. (2004) conceptualizan el CRM alrededor de las actividades que
permiten iniciar, mantener y, cuando corresponde, terminar relaciones con los
clientes. Su estudio resulta especialmente relevante porque desplaza el
análisis desde la simple disponibilidad de una herramienta informática hacia
las actividades organizacionales que conforman la relación comercial. En
consecuencia, la utilidad de un CRM no depende únicamente de la cantidad de
datos almacenados, sino de la capacidad para utilizarlos sistemáticamente
durante las distintas etapas de interacción con el cliente. Este enfoque
sustenta la lógica del sistema desarrollado en este trabajo, en el que el
proceso comercial se estructura desde el contacto y la identificación del
prospecto hasta su conversión en cliente, venta y posible recompra.
La gestión de información constituye,
por tanto, un componente central del CRM. Payne y Frow (2005) incorporan
explícitamente la gestión de información dentro de los procesos fundamentales
de su modelo estratégico, debido a que las interacciones realizadas mediante
distintos puntos de contacto generan datos que deben integrarse para construir
conocimiento sobre los clientes. En este sentido, registrar contactos de manera
aislada no constituye por sí mismo una gestión de relaciones; se requiere
establecer continuidad entre la información disponible, las interacciones
realizadas, las actividades pendientes y los resultados obtenidos. La capacidad
de conservar el historial de la relación adquiere relevancia porque permite
contextualizar las decisiones posteriores y mantener continuidad en el proceso
comercial.
Investigaciones más recientes
confirman que el CRM continúa siendo abordado simultáneamente como estrategia
de gestión y como solución tecnológica. Guerola-Navarro
et al. (2024), a partir de una revisión de 86 estudios sobre CRM y marketing
emprendedor, identifican una estrecha relación entre CRM, orientación al
cliente, marketing relacional y aprovechamiento de información. Los autores
destacan que la evolución tecnológica ha ampliado las posibilidades de las
organizaciones para gestionar información de clientes y utilizarla como parte
de sus procesos comerciales. De esta manera, el CRM contemporáneo puede
entenderse como una infraestructura organizacional y tecnológica que conecta
las interacciones con clientes con información susceptible de utilizarse para
el seguimiento y la toma de decisiones.
Esta perspectiva adquiere
características particulares en las organizaciones de menor tamaño. La OCDE
(2021) advierte que las pequeñas y medianas empresas presentan rezagos en
transformación digital respecto de las empresas grandes y que las diferencias
tienden a aumentar conforme las tecnologías adquieren mayor complejidad. La
organización señala además que las empresas pequeñas suelen comenzar su
digitalización por funciones relativamente generales, mientras que la adopción
de tecnologías orientadas a integrar procesos y datos enfrenta mayores
barreras. En consecuencia, la pertinencia tecnológica en este tipo de
organizaciones no debería evaluarse exclusivamente en función de la
sofisticación de una plataforma, sino también de su correspondencia con los
recursos, capacidades y necesidades del proceso que se pretende atender (Priyono et al., 2020).
La literatura específica sobre CRM en
organizaciones de menor tamaño también evidencia estas particularidades. Marolt
et al. (2020), al estudiar la adopción de Social CRM en micro,
pequeñas y medianas empresas, muestran que la incorporación de tecnologías
relacionadas con la gestión de clientes debe analizarse considerando tanto
factores tecnológicos como organizacionales y ambientales. Este planteamiento
resulta relevante para el presente trabajo porque permite considerar que la
implementación de un CRM en una microempresa no puede reducirse a trasladar las
características de sistemas empresariales de gran escala hacia una organización
pequeña; requiere seleccionar y articular funcionalidades compatibles con sus
procesos y capacidades.
Una segunda dimensión teórica del
trabajo corresponde a la automatización de procesos de negocio. La automatización
busca que determinadas actividades repetitivas, estructuradas y gobernadas por
reglas puedan ser ejecutadas o apoyadas mediante sistemas digitales. Moreira et
al. (2024), en una revisión sistemática específicamente orientada a pequeñas y
medianas empresas, señalan que la automatización de procesos de negocio se ha
convertido en un área relevante dentro de la gestión de procesos y se relaciona
con diferentes tecnologías, entre ellas sistemas de flujo de trabajo, ERP y
automatización robótica de procesos. Al mismo tiempo, advierten que su
implementación involucra factores tecnológicos, organizacionales,
metodológicos, sociales y éticos, por lo que automatizar no consiste
simplemente en sustituir una actividad manual por código.
Desde esta perspectiva, la
automatización resulta particularmente adecuada cuando las reglas que gobiernan
una actividad pueden ser claramente identificadas. En un proceso comercial, por
ejemplo, fechas de seguimiento, estados de atención, etapas del prospecto y
condiciones de vencimiento constituyen variables que pueden utilizarse para
generar reglas que apoyen la priorización del trabajo. Moreira et al. (2024)
señalan que la automatización puede disminuir el tiempo destinado a tareas
rutinarias, aunque también enfatizan que las iniciativas de automatización no
garantizan por sí mismas resultados exitosos y deben considerar las condiciones
del proceso y de la organización. Por ello, en un CRM orientado a
microempresas, el valor de automatizar no reside en eliminar la intervención
humana, sino en utilizar reglas programadas para apoyar actividades
susceptibles de sistematización.
La automatización del seguimiento
permite, además, establecer un vínculo entre los datos almacenados y las
acciones que debe realizar el usuario. Esta distinción es importante: mientras
un registro convencional conserva información histórica, un sistema que
incorpora reglas puede utilizar fechas, estados y condiciones para identificar
situaciones que requieren atención. En el desarrollo analizado, esta lógica se
materializa mediante etapas de seguimiento S1, S2 y S3 y mecanismos de
semaforización y priorización. De esta manera, la automatización actúa como una
capa intermedia entre la captura de información comercial y su utilización
durante la operación cotidiana.
Una tercera dimensión corresponde a
la inteligencia
de negocios (Business Intelligence,
BI). La BI comprende tecnologías y prácticas destinadas a recopilar, integrar,
procesar y presentar información para apoyar procesos de análisis y decisión.
Su relevancia para las pequeñas y medianas empresas ha sido documentada por
Llave (2017), quien realizó una revisión sistemática de 62 publicaciones sobre Business
Intelligence and Analytics
en este tipo de organizaciones. El estudio identificó como áreas recurrentes
las soluciones de BI, su implementación, adopción, aplicaciones y beneficios, y
confirmó que las pequeñas y medianas empresas presentan un rezago en la
incorporación de estas capacidades respecto de organizaciones de mayor tamaño.
La incorporación de BI resulta
especialmente pertinente cuando una organización dispone de datos operativos
que pueden transformarse en indicadores. Desde esta perspectiva, existe una
diferencia entre registrar una actividad comercial y convertir sus registros en
información para la gestión. Datos relacionados con contactos,
prospectos, seguimientos, conversiones, ventas y recompras pueden adquirir
valor analítico cuando son organizados, agregados y relacionados para responder
preguntas sobre el comportamiento del proceso comercial. Llave (2017) señala
precisamente que las aplicaciones de BI y analítica en las pequeñas y medianas
empresas comprenden diferentes soluciones y formas de implementación, lo que
permite entender estas capacidades más allá de una única plataforma
tecnológica.
La articulación entre CRM y BI
amplía, por tanto, el alcance de la información generada durante las relaciones
comerciales. Mientras el CRM proporciona una estructura para registrar y dar
continuidad a las interacciones con contactos, prospectos y clientes, la capa
analítica permite agregar los registros y obtener indicadores sobre el
comportamiento del proceso. Esta relación es coherente con el planteamiento de
Payne y Frow (2005), quienes incorporan tanto la gestión de información como la
evaluación del desempeño entre los procesos fundamentales del CRM. Bajo esta
lógica, indicadores como tasa de conversión, seguimientos realizados o
vencidos, ventas, recompra, recurrencia y ticket promedio pueden entenderse
como resultados analíticos derivados de la información producida durante la
operación comercial y no como elementos independientes del proceso.
La combinación de CRM, automatización
y BI adquiere mayor sentido al considerarla desde la perspectiva de la transformación digital de
las pequeñas empresas. La OCDE (2021) sostiene que la
digitalización es un proceso multidimensional que implica combinar tecnologías
con activos, capacidades y prácticas organizacionales, y advierte que las
empresas de menor tamaño tienen menor probabilidad de adoptar prácticas
digitales avanzadas. Esto sugiere que la transformación digital no
necesariamente debe comenzar con infraestructuras complejas; puede avanzar
mediante la integración progresiva de tecnologías que solucionen necesidades
específicas y generen capacidades adicionales para la organización.
En este sentido, el desarrollo de
soluciones tecnológicas adaptadas a procesos delimitados puede representar una
vía para reducir la distancia entre el uso aislado de herramientas digitales y
la integración efectiva de información. Una hoja de cálculo utilizada
únicamente para almacenar nombres y teléfonos constituye una herramienta
digital, pero su articulación con reglas de seguimiento, automatizaciones,
consultas, historial comercial e indicadores modifica su función dentro de la
organización. El elemento diferenciador no es, por tanto, la herramienta
aislada, sino el diseño de un sistema de información que conecte datos, reglas, procesos y
análisis. Esta interpretación es congruente con la perspectiva
estratégica de CRM propuesta por Payne y Frow (2005) y con la visión
multidimensional de transformación digital planteada por la OCDE (2021).
Los antecedentes revisados permiten
también delimitar la contribución del presente trabajo. La literatura demuestra
ampliamente la importancia estratégica del CRM (Foltean
et al., 2019; Payne & Frow, 2005; Reinartz et al., 2004), documenta su
relación con la gestión orientada al cliente y el emprendimiento (Guerola-Navarro et al., 2024), analiza su adopción en
micro, pequeñas y medianas empresas (Marolt et al., 2020), identifica las
posibilidades y desafíos de la automatización de procesos en este tipo de organizaciones
(Moreira et al., 2024) y reconoce el papel de BI y analítica en las pequeñas y
medianas empresas (Ain et al., 2019; Llave, 2017). En conjunto, estos trabajos
muestran que gestión de clientes, automatización y aprovechamiento analítico de
datos constituyen dimensiones complementarias de la digitalización empresarial.
A partir de esta fundamentación, el
sistema desarrollado en este trabajo se concibe como una integración de tres
capacidades tecnológicas: gestión estructurada de relaciones con clientes,
automatización del seguimiento comercial y generación de información para el
análisis. La lógica
puede sintetizarse como un flujo en el que los datos de contactos y prospectos
alimentan las actividades de seguimiento; las reglas programadas permiten
identificar y priorizar acciones; las interacciones producen nuevos datos; la
conversión, venta y recompra amplían el historial del cliente; y la información
acumulada se transforma posteriormente en indicadores para apoyar la toma de
decisiones. Este marco permite analizar el CRM desarrollado no como una
colección de herramientas tecnológicas, sino como un sistema que articula
información y procesos comerciales dentro de una arquitectura orientada a las
necesidades de organizaciones de menor tamaño.
METODOLOGÍA
El trabajo
se desarrolló bajo un enfoque aplicado de desarrollo tecnológico, debido a que
partió de una necesidad relacionada con la organización y seguimiento del
proceso comercial para diseñar e implementar una solución de software. El
propósito no fue establecer relaciones causales entre variables ni evaluar
experimentalmente el efecto del CRM sobre el desempeño de una empresa, sino
desarrollar un producto tecnológico capaz de centralizar información comercial,
automatizar actividades de seguimiento y generar información para apoyar la toma
de decisiones. En concordancia con este alcance, el objeto de análisis fue el
propio sistema CRM y sus componentes funcionales.
Los requerimientos funcionales se
identificaron mediante la observación de los procesos comerciales de la
microempresa y la revisión de la estructura operativa del CRM, considerando las
necesidades de centralizar información, clasificar prospectos y clientes,
organizar seguimientos, registrar operaciones comerciales y preparar
comunicaciones por segmento. Esta identificación permitió establecer
correspondencia entre las necesidades observadas y los módulos implementados,
entre ellos las hojas de contactos, prospectos, clientes, ventas, detalle de
ventas y campañas.
Estos
comprendieron el registro y clasificación de contactos y prospectos; conversión
a clientes; programación de seguimientos S1, S2 y S3; priorización y
semaforización de actividades; conservación del historial de interacciones;
apoyo a la comunicación comercial mediante la generación de mensajes para
WhatsApp; registro de ventas y recompra; y generación de indicadores
comerciales. A partir de estos requerimientos se estructuró un flujo de
información que comprende las etapas contacto → prospecto → seguimiento → priorización →
comunicación → cliente → venta/recompra → indicadores → análisis,
con el propósito de mantener continuidad entre las actividades operativas y la
información generada por el sistema.
La
arquitectura tecnológica se diseñó mediante la integración de tres capas. La capa operativa
se implementó en Google Sheets para concentrar los registros de contactos,
prospectos, clientes, interacciones y operaciones comerciales. La capa de reglas y
automatización incorporó fórmulas, funciones, consultas
mediante QUERY y componentes programados en Google Apps Script/JavaScript para
procesar los registros y ejecutar la lógica asociada con el seguimiento
comercial. Finalmente, la capa analítica se implementó mediante Power BI para
transformar los datos generados durante la operación en indicadores y
visualizaciones. La comunicación mediante WhatsApp se incorporó como apoyo al
proceso comercial mediante la preparación de mensajes personalizados, sin
considerarse una integración mediante API.
La
construcción funcional del CRM siguió una lógica incremental centrada en los
componentes requeridos por el proceso comercial. Primero se estructuraron los
registros correspondientes a contactos, prospectos y clientes; posteriormente
se incorporaron los mecanismos de seguimiento S1, S2 y S3 y el historial de
interacciones. Sobre esta estructura se implementaron reglas para identificar y
priorizar actividades mediante estados y semaforización. Después se integraron
las funciones relacionadas con comunicación, conversión, ventas y recompra.
Finalmente, los datos producidos durante estas actividades se organizaron para
generar indicadores comerciales y habilitar su análisis mediante Power BI. De
esta forma, cada componente se incorporó como parte de un flujo integrado y no
como una funcionalidad independiente.
El análisis funcional del CRM se
orientó a examinar la correspondencia entre los requerimientos identificados y
los componentes implementados. Para ello se consideraron las funciones de
registro de contactos, seguimiento S1, S2 y S3, semaforización, conversión de
prospectos, registro de recompra, generación de indicadores y visualización
mediante Power BI. Como referencia para una validación posterior, se
identificaron casos de prueba asociados con estas funciones, tomando en
consideración los procesos establecidos en ISO/IEC/IEEE 29119-2:2021. Sin
embargo, el presente estudio no reporta una ejecución completa de pruebas ni
porcentajes de cumplimiento funcional.
Para el análisis de la capa analítica
se consideraron los indicadores comerciales disponibles en el tablero de Power
BI, entre ellos ventas, utilidad, margen, ticket promedio, clientes y cantidad
vendida. Su revisión permitió identificar la información que el sistema
organiza y presenta para apoyar el análisis comercial. Esta evidencia documenta
la disponibilidad de visualizaciones, pero no sustituye las pruebas de
exactitud de cálculos o actualización de datos.
Los resultados se analizaron
descriptivamente a partir de la arquitectura tecnológica, las funcionalidades
documentadas y la visualización de indicadores. Este procedimiento permitió
examinar la correspondencia entre las necesidades comerciales identificadas y
los componentes desarrollados, sin atribuir al CRM efectos sobre ventas,
productividad, tiempos de seguimiento o tasas de conversión que no fueron
evaluados.
Finalmente,
se establecieron criterios de delimitación orientados a preservar la
correspondencia entre las capacidades efectivamente desarrolladas y las
conclusiones del estudio. La evaluación se concentra en el funcionamiento del
software y la integración de sus componentes, por lo que no
comprende pruebas de carga, desempeño con grandes volúmenes de datos,
concurrencia de múltiples usuarios ni evaluación experimental del impacto
organizacional. Asimismo, los datos utilizados para documentar el funcionamiento
del sistema deben excluir información personal o confidencial, privilegiando
registros anonimizados o datos de prueba cuando se presenten evidencias
gráficas. Estas delimitaciones permiten valorar el CRM como un producto de
desarrollo tecnológico aplicado y establecer una base metodológica para
analizar posteriormente su posible adaptación a microempresas con procesos
comerciales semejantes.
RESULTADOS Y
DISCUSIÓN
El principal resultado del trabajo
fue el desarrollo de un sistema CRM orientado a estructurar la gestión
comercial mediante la integración de componentes operativos, de automatización
y de análisis. La solución fue construida utilizando Google Sheets como
plataforma para la operación y organización de los datos; fórmulas, consultas y
Google Apps Script/JavaScript para incorporar reglas de negocio y
automatizaciones; y Power BI como componente analítico. Esta arquitectura
permitió articular diferentes actividades del proceso comercial dentro de un
mismo flujo de información, en lugar de utilizar las herramientas tecnológicas
como componentes independientes. El producto desarrollado comprende la gestión
de contactos, prospectos y clientes, seguimiento comercial, historial de
interacciones, apoyo a la comunicación, registro de ventas y recompra y
generación de información comercial. La arquitectura resultante se
presenta en la Figura 1. Su organización por capas refleja una integración
progresiva de herramientas digitales dentro de los procesos de la empresa,
aspecto relevante en la transformación tecnológica de las PyMEs,
donde la asimilación de tecnología debe vincularse con las necesidades y
procesos organizacionales (Sagala & Őri, 2024).
Figura 1.
Arquitectura funcional del sistema CRM desarrollado.
Fuente: elaboración propia.
Este resultado es consistente con la
perspectiva de CRM propuesta por Payne y Frow (2005), quienes sostienen que la
gestión de relaciones con clientes debe abordarse como una integración de
procesos e información y no exclusivamente como la utilización de una
herramienta tecnológica. De manera semejante, Reinartz et al. (2004) plantean
el CRM como un proceso relacionado con el inicio, mantenimiento y desarrollo de
las relaciones con los clientes. En el sistema desarrollado, esta perspectiva
se materializa mediante una estructura que acompaña diferentes momentos del
ciclo comercial: contacto → prospecto → seguimiento → priorización → comunicación →
cliente → venta/recompra. La aportación del desarrollo no se
encuentra, por tanto, en la creación de las plataformas tecnológicas empleadas,
sino en su articulación mediante estructuras de datos, reglas de negocio,
consultas y automatizaciones destinadas al proceso comercial.
Un segundo resultado corresponde a la
estructuración del seguimiento comercial mediante las etapas S1, S2 y S3,
complementadas con fechas, estados y mecanismos de semaforización. Esta
funcionalidad permite utilizar la información registrada para organizar las
actividades de seguimiento y distinguir su situación dentro del proceso. En
consecuencia, los datos almacenados dejan de funcionar únicamente como
registros históricos y se incorporan a una lógica operativa destinada a
identificar y priorizar actividades comerciales. A ello se suma el historial de
interacciones, mediante el cual es posible conservar continuidad en las
actividades asociadas con contactos, prospectos y clientes. La Tabla 1 sintetiza las funcionalidades
implementadas y las tecnologías que las soportan. Esta correspondencia entre
necesidades organizacionales, procesos y tecnologías resulta especialmente
relevante en las PyMEs, donde la selección de
herramientas apropiadas y las capacidades para utilizarlas influyen en el
proceso de digitalización (Kallmuenzer et al., 2025).
Tabla 1.
Componentes y funcionalidades
desarrolladas
|
Componente |
Funcionalidades documentadas |
Tecnología asociada |
Función dentro del CRM |
|
Gestión de
información |
Registro y
clasificación de contactos, prospectos y clientes |
Google Sheets |
Centralizar y
organizar información comercial |
|
Seguimiento |
Etapas S1, S2 y S3;
fechas y estados |
Google Sheets,
fórmulas y reglas |
Estructurar la
continuidad del seguimiento |
|
Priorización |
Semaforización de
actividades |
Fórmulas y lógica
implementada |
Identificar
actividades que requieren atención |
|
Historial |
Registro de
interacciones |
Google Sheets |
Mantener continuidad
de la relación comercial |
|
Comunicación |
Apoyo para
generación de mensajes mediante WhatsApp |
Componentes del CRM
y WhatsApp |
Facilitar la
comunicación comercial |
|
Conversión |
Cambio de prospecto
a cliente |
CRM |
Dar continuidad al
ciclo comercial |
|
Operaciones
comerciales |
Registro de ventas y
recompra |
CRM |
Incorporar
operaciones posteriores a la conversión |
|
Automatización |
Reglas, consultas y
procesamiento de información |
QUERY y Google Apps
Script/JavaScript |
Automatizar
actividades estructuradas |
|
Analítica |
Indicadores y
visualizaciones comerciales |
Power BI |
Transformar datos
operativos en información para análisis |
Fuente: elaboración propia.
La incorporación de esta lógica
resulta relevante desde la perspectiva de la automatización de procesos.
Moreira et al. (2024) señalan que la automatización en pequeñas y medianas
empresas puede aplicarse a procesos estructurados y repetitivos, aunque su
pertinencia depende de las características de la organización y de las
actividades que se pretenden automatizar. En el CRM desarrollado, la
automatización se concentra precisamente en tareas delimitadas del seguimiento
comercial mediante fórmulas, consultas y componentes programados. Por tanto, el
resultado no debe interpretarse como la automatización integral de la gestión
de clientes, sino como la incorporación de reglas que apoyan actividades
específicas dentro de ese proceso. Esta delimitación es importante porque
mantiene correspondencia entre las capacidades efectivamente implementadas y el
alcance atribuido al software.
El desarrollo también permitió
extender el flujo de información hacia etapas posteriores del proceso
comercial. El sistema contempla la conversión de prospectos a clientes, el
registro de ventas y recompra y el apoyo a la generación de mensajes para la comunicación
mediante WhatsApp. Esta última función se utiliza como mecanismo de apoyo a la
comunicación comercial y no constituye, de acuerdo con la documentación
disponible, una integración automatizada mediante la API oficial de WhatsApp.
En conjunto, estas funcionalidades permiten conservar continuidad entre las
actividades previas a la conversión y las operaciones posteriores realizadas
con el cliente.
Este resultado guarda relación con el
planteamiento de Guerola-Navarro et al. (2024),
quienes destacan la relación entre CRM, orientación al cliente, gestión de
información y marketing emprendedor. Asimismo, Marolt et al. (2020) muestran
que la adopción de tecnologías asociadas con CRM en micro, pequeñas y medianas
empresas debe comprenderse a partir de la combinación de factores tecnológicos
y organizacionales. Desde esta perspectiva, el sistema desarrollado representa
una forma de estructurar tecnológicamente diferentes momentos de la relación
comercial sin asumir que la disponibilidad de tecnología, por sí misma,
garantiza un determinado resultado empresarial.
Otro de los resultados tecnológicos
fue la incorporación de una capa analítica a los datos generados durante la operación
del CRM. El sistema contempla información relacionada con contactos generados,
prospectos, clientes nuevos, conversión, seguimientos realizados y vencidos,
ventas, recompras, clientes recurrentes, ticket promedio, productos vendidos y
recuperación de clientes. De acuerdo con el documento del proyecto, el dashboard desarrollado en Power BI presenta métricas como
ventas totales, utilidad total, margen, ticket promedio, clientes totales,
nuevos clientes y cantidad vendida, además de visualizaciones relacionadas con
fechas, resultados, formas de pago, productos y tipos de contacto. De esta
manera, la arquitectura conecta el registro de las actividades comerciales con
una capa destinada a la visualización y análisis de la información.
La Figura 2 presenta una captura
anonimizada del tablero desarrollado en Power BI, en la que se observan
indicadores de ventas, utilidad, margen, ticket promedio, clientes y cantidad
vendida, así como visualizaciones de resultados comerciales, formas de pago y
estado de cobranza. Esta evidencia permite documentar la implementación de la
capa analítica del CRM, sin que los valores presentados constituyan una
medición del impacto atribuible al sistema.
Figura 2.
Tablero de indicadores comerciales en
Power BI.
Fuente: elaboración propia a partir
del tablero desarrollado. Se ocultaron los datos identificativos de clientes.
La incorporación de este componente
es congruente con la literatura sobre Business Intelligence
en pequeñas y medianas empresas. Llave (2017) identifica que BI y analítica
permiten aprovechar datos empresariales para generar información útil para la
gestión, aunque su adopción en organizaciones pequeñas presenta características
y restricciones diferentes de las existentes en empresas de mayor tamaño. En el
sistema analizado, la relevancia de Power BI radica precisamente en que los
datos producidos durante la operación del CRM pueden trascender su función de
registro y convertirse en información susceptible de visualización. En términos
conceptuales, el desarrollo establece así una secuencia de datos operativos →
procesamiento → indicadores → visualización → información para el análisis.
La integración de estas
funcionalidades constituye uno de los resultados más relevantes del desarrollo.
Google Sheets, Google Apps Script/JavaScript, las consultas, el apoyo a la
comunicación mediante WhatsApp y Power BI son tecnologías preexistentes; por
ello, no constituyen individualmente la aportación tecnológica del trabajo.
Esta se encuentra en el diseño de una solución que las relaciona mediante
estructuras de información, reglas de negocio, automatizaciones, cálculos y un
flujo comercial específico. El producto integra así gestión comercial →
seguimiento → automatización → información → indicadores → apoyo a la toma de
decisiones. Esta integración es coherente con la perspectiva de
Payne y Frow (2005), en la que la gestión de información constituye uno de los
procesos fundamentales del CRM, y con el planteamiento de la OCDE (2021) acerca
de la necesidad de avanzar desde la utilización aislada de herramientas
digitales hacia una mayor integración de tecnologías y procesos en las pequeñas
empresas.
Desde la perspectiva de aplicación,
la arquitectura desarrollada presenta características que permiten considerar
su posible adaptación a otras microempresas con procesos comerciales semejantes.
Esta posibilidad resulta pertinente ante las brechas de digitalización
documentadas en las pequeñas y medianas empresas, particularmente en la
incorporación de tecnologías y capacidades necesarias para avanzar en sus
procesos de transformación digital (OCDE, 2021; Yuwono et
al., 2024). Sin embargo, el resultado obtenido no permite afirmar que el CRM sea aplicable de
manera universal a las microempresas. Las diferencias en
procesos comerciales, capacidades digitales, volumen de información,
necesidades de seguimiento y recursos tecnológicos hacen necesario considerar
las condiciones particulares de cada organización. Por esta razón, el resultado
que puede sostenerse es la existencia de una arquitectura con potencial de adaptación y
transferencia, no la demostración de su efectividad en
diferentes contextos empresariales.
Los resultados disponibles también
establecen límites claros para la interpretación del desarrollo. La
documentación analizada no proporciona evidencia suficiente para cuantificar
reducciones en tiempos de seguimiento, incrementos en productividad, aumentos
en ventas o mejoras en tasas de conversión atribuibles al uso del CRM. Tampoco
permite demostrar el comportamiento del software ante grandes volúmenes de
información o múltiples usuarios concurrentes. Asimismo, aspectos relacionados
con seguridad, permisos, respaldo, privacidad, mantenimiento y escalabilidad
requieren mayor desarrollo o documentación. En consecuencia, estos elementos no
pueden presentarse como capacidades comprobadas ni como resultados del trabajo.
El análisis funcional permitió
identificar la correspondencia entre los componentes documentados del CRM y las
necesidades comerciales consideradas durante su desarrollo. La arquitectura,
las funcionalidades descritas y la captura del tablero de Power BI constituyen
evidencia de la implementación tecnológica. No obstante, la documentación
disponible no contiene resultados completos de pruebas funcionales que permitan
establecer porcentajes de cumplimiento o afirmar que todos los casos fueron
superados satisfactoriamente. En consecuencia, los resultados se circunscriben
al desarrollo y análisis funcional del sistema.
En conjunto, los resultados muestran
la construcción de una solución tecnológica que articula tres capacidades: gestión estructurada de
las relaciones con clientes, automatización del seguimiento comercial y
aprovechamiento analítico de los datos. La contribución que
puede sostenerse con la evidencia disponible es, por tanto, de naturaleza
tecnológica y funcional: se desarrolló una arquitectura que conecta la captura
de información con reglas de seguimiento y posteriormente con indicadores y visualizaciones.
Esta integración coincide con la literatura que concibe al CRM como un proceso
basado en información (Payne & Frow, 2005; Reinartz et al., 2004), reconoce
la utilidad de automatizar actividades estructuradas (Moreira et al., 2024) e
identifica a la inteligencia de negocios como una capacidad para transformar
datos organizacionales en información para el análisis (Llave, 2017). Al mismo
tiempo, la ausencia de evidencia cuantitativa sobre impacto obliga a distinguir
entre lo que
el sistema actualmente hace, los beneficios que potencialmente podría generar y
los efectos que efectivamente han sido demostrados. Esta
distinción delimita el alcance de los resultados y evita atribuir al desarrollo
efectos empresariales que no han sido evaluados.
CONCLUSIONES
El desarrollo realizado permitió
materializar una solución tecnológica orientada a organizar la gestión
comercial mediante la integración de información de contactos, prospectos y
clientes dentro de un mismo flujo de trabajo. El resultado obtenido fue un
sistema CRM que articula el registro de información con actividades de
seguimiento, priorización, comunicación, conversión, venta y recompra. De esta
manera, el producto trasciende la función de un repositorio de datos y
estructura diferentes etapas de la relación comercial mediante mecanismos que
permiten dar continuidad a las interacciones con prospectos y clientes.
La integración de Google Sheets,
fórmulas y consultas, Google Apps Script/JavaScript y Power BI permitió
conformar una arquitectura con componentes operativos, de automatización y de
análisis. Particularmente, la incorporación de los seguimientos S1, S2 y S3,
los mecanismos de semaforización, el historial de interacciones y las reglas
asociadas con el proceso comercial permiten utilizar los datos registrados para
organizar y priorizar actividades. A su vez, la generación de información sobre
clientes, seguimientos, conversión, ventas y recompra, así como su
visualización mediante Power BI, establece continuidad entre la operación
cotidiana y el análisis de la información.
La aportación tecnológica del trabajo
no reside en las plataformas utilizadas individualmente, sino en su integración
mediante estructuras de datos, reglas de negocio, consultas, automatizaciones y
cálculos orientados a un proceso comercial específico. Esta articulación
permitió vincular tres capacidades que la literatura reconoce como relevantes
para la digitalización empresarial: la gestión estructurada de las relaciones
con los clientes, la automatización de actividades y el aprovechamiento
analítico de los datos. En este sentido, el desarrollo muestra una alternativa
para utilizar tecnologías disponibles de forma integrada y convertir los
registros generados durante la actividad comercial en información susceptible
de apoyar la gestión.
Los resultados deben interpretarse
dentro de los límites de la evidencia disponible. El trabajo permite documentar
el desarrollo y las funcionalidades del CRM, pero no proporciona elementos
suficientes para atribuir a su utilización incrementos en ventas, productividad
o conversión, ni reducciones cuantificables en los tiempos de seguimiento.
Tampoco se dispone de resultados que permitan establecer su desempeño ante
grandes volúmenes de información o múltiples usuarios concurrentes. Por ello,
la contribución demostrada en este estudio es fundamentalmente tecnológica y funcional,
y no corresponde a una evaluación causal de sus efectos sobre el desempeño
empresarial.
A pesar de estas delimitaciones, la
arquitectura desarrollada presenta potencial para su adaptación a otras
microempresas que mantengan procesos comerciales semejantes, particularmente
aquellas que requieran organizar información de prospectos y clientes,
estructurar actividades de seguimiento y obtener indicadores a partir de sus
registros comerciales. Esta posibilidad debe entenderse como un potencial de
transferencia y no como evidencia de aplicabilidad universal. Su implementación
en otros contextos requeriría considerar las características del proceso
comercial, las capacidades tecnológicas de la organización y los requerimientos
particulares de sus usuarios.
En síntesis, el trabajo permitió
convertir una necesidad de gestión comercial en un producto tecnológico que
integra gestión
de clientes, seguimiento, automatización y análisis de información.
El CRM desarrollado constituye una base susceptible de evolución y adaptación,
manteniendo como principio la correspondencia entre la complejidad tecnológica
y las necesidades del proceso que se busca atender. Futuras aplicaciones podrán
profundizar en la validación funcional, evaluar su desempeño en diferentes
contextos organizacionales y analizar mediante diseños específicos los efectos
de su utilización sobre indicadores comerciales, sin que estos posibles
beneficios se atribuyan anticipadamente a la versión actualmente documentada.
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