ERP – CRM

ERP – CRM - BI
ERP
Enterprise Resource Planning –
Planejamento de Recursos Empresariais.
 Arquitetura de sistemas modulares com
banco de dados centralizado que melhora
a aquisição, controle, fluxo e
disponibilização dos dados da
organização.

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Objetivos do ERP
Aumento da Eficiência, no que diz
respeito às transações internas da
organização com seus funcionários, suas
políticas e as tecnologias utilizadas.
 Aumento de Eficácia, no que diz respeito
às transações externas de empresa com
seus clientes e fornecedores.

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ERP vitorioso

A implantação de um ERP só pode ser
vitoriosa se:
◦ Existir o total comprometimento da alta direção;
◦ Permitir a intercomunicabilidade entre os
envolvidos;
◦ Possuir um gerenciamento de expectativas;
◦ Não possuir uma data limite rígida;
◦ Não modificar a todo instante o projeto original.
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ERP
◦
◦
◦
◦
◦
◦
Gestão dos dados principais
Gestão de Compras
Gestão de Armazéns
Gestão do Projeto e do Serviço
Gestão da produção
Gestão de vendas e gestão das relações com
clientes (CRM)
◦ Inteligência de Negócio
◦ Gestão Financeira
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CRM
Customer Relationship Management –
Gerenciamento do Relacionamento com
o Cliente
 Arquitetura de sistemas que pode
acompanhar o ERP para combinar os
processos de negócios e tecnologias
promovendo a mineração de dados que
permite conhecer profundamente as
preferência pessoais específicas de cada
cliente.

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Ecossistema CRM
Parceiros
Clientes
CRM Colaborativo
CRM Operacional
CRM Analítico
Empresa
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Níveis de CRM

CRM Colaborativo
◦ Canais convencionais diretos ou indiretos de duas vias
(cliente ou pela empresa), telefone, e-mail, website e face a
face.

CRM Operacional
◦ Canal que controla o contato da empresa com o cliente
(centrais de atendimento, Internet, ponto de venda)

CRM Analítico
◦ Usa dados gerados no ERP da organização para analisar os
dados colhidos de diversas fontes e gerar o perfil
individual de cada cliente em tempo real.
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Objetivos do CRM

Desenvolver:
◦
◦
◦
◦
◦
◦
Mensagens direcionadas;
Vendas direcionadas;
Marketing O2O (One to One);
Cartões de Fidelidade;
Bonificação por volume de compras;
Ciclo de vida dos Clientes etc.
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BI
Business Inteligence – Inteligência de
Negócios
 Conjunto de técnicas e ferramentas que
oferecem aos tomadores de decisão a
possibilidade de organizar, analisar,
distribuir e agir, ajudando o processo de
tomada de decisões.
 Permite suprir as falhas de relatórios
existentes nos sistemas ERP.

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BI para a Administração
Ela permite o cruzamento de dados, visão
em cenários, análise de indicadores de
performance empresarial, curvas de
tendência etc.
 Tendência: Daqui a alguns anos para cada
usuário de informações operacionais
existirão 5 usuários de informações
gerenciais e analíticas.
 Amplificação da capacidade criativa e
inteligência emocional.

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KM



Knowledge Management – Gerenciamento
do Conhecimento.
Ferramentas que permitem a transformação
de dados isolados e informações em
Conhecimento Empresarial.
Compreende a fusão do que é mais
importante do negócio da organização com
o conhecimento específico da atividade de
cada trabalhador na sua função.
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KM para a Administração
Promoção do Capital Intelectual como
elemento de competitividade.
 Promoção da Colaboração de
Conhecimento.
 O gerenciamento do conhecimento
pressupõe que uma empresa precisa
capturar e/ou definir as informações sob a
forma digital, e utilizá-las para criar uma
vantagem competitiva.

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Digital Dashboard



Painel de Instrumentos Digital (Virtual).
Ambiente que permite o acesso a dados
consolidados de diversas fontes (internas e
externas) numa mesma tela para melhorar o
processo de trabalho e ampliar os
conhecimentos da organização.
Pode ser uma solução personalizada para
profissionais do conhecimento que
consolidam informações pessoais, de
equipes, corporativas e externas.
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IA
Inteligência Artificial.
Para a organização são conhecidas como Aplicações
de Decisão.
 São ferramentas administrativas avançadas (Sistemas
Especialistas) que permitem o uso da inteligência
artificial para melhorar os processos de planejamento
empresarial e tomada de decisões baseadas em
normas ou cenários.
 Exemplos: Redes neurais e Lógica Fuzzy.


 A lógica difusa ou lógica fuzzy é uma extensão da
lógica booleana que admite valores lógicos intermediários
entre o FALSO (0) e o VERDADEIRO (1); por exemplo o
valor médio 'TALVEZ' (0,5). Isto significa que um valor
lógico difuso é um valor qualquer no intervalo de valores
entre 0 e 1
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Definições importantes
Data Mart: processo intermediário do
Data Warehousing.
 Data Mining (Mineração de dados):
produção do conhecimento analisando
dados, descobrindo tendências e fraudes.
Processo que utiliza algoritmos
matemáticos avançados.

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