Generales:
RA5- Comprender los conceptos clave de CRM como instrumento para la mejora de decisiones empresariales e institucionales y su papel en la mejora de la productividad empresarial y de la rentabilidad.
RA7- Conocer los conceptos de segmentación, targeting y posicionamiento en
marketing
RA13 ¿ Reunir, depurar y transformar los datos que la empresa almacena, en
información estructurada y coherente para contrastar hipótesis que traten de
responder a preguntas de investigación dentro del ámbito de la Inteligencia de
Negocios
RA16 - Aplicar de forma efectiva en el ámbito de la Inteligencia empresarial, las
distintas técnicas de Ciencia de datos necesarias, discriminando entre todas
ellas y buscando la solución óptima
RA17 - Modelizar problemas de clasificación y predicción dentro del ámbito de la estrategia empresarial
RA21 - Aplicar diferentes modelos de segmentación, agrupación de observaciones y reducción de variables
RA23 - Desarrollar el espíritu innovador en un ámbito interdisciplinario, fomentando la búsqueda de soluciones creativas a diversos tipos de problemas
RA24 - Generar y mantener actividades de investigación, desarrollo y consultoría en el área de la Ciencia de Datos
RA25 - Investigar en nuevas metodologías y técnicas para la gestión y explotación de grandes bases de datos con las que crear conocimiento que apoye la toma de decisiones en la dirección estratégica y en la inteligencia empresarial
RA26 - Comunicar las conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

Clases teóricas:
50%

Evaluación de la asignatura:
El sistema de evaluación de la asignatura es el mismo en todas las convocatorias, incluida la extraordinaria.
El estudiante podrá acogerse a la calificación de ¿no presentado¿ si deja de realizar las actividades prácticas de la asignatura durante el primer mes y medio de clases.
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre: a) La calificación de la prueba final. b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.

Evaluación continua:
Los exámenes parciales en ningún caso serán eliminatorios, y su calificación sólo podrá formar parte de la evaluación continua.
El alumno será evaluado continuamente a lo largo del curso teniendo en cuenta su actitud y participación en clase y a través de práctica.
Las prácticas que se realizan durante la clase, sólo puntúan a los alumnos asistentes ese día.
No se establece un porcentaje mínimo de asistencia para poder seguir el sistema de evaluación continua. No obstante, el profesor puede exigir, si así lo considera, un determinado porcentaje de presencialidad previa para poder realizar algunos trabajos relevantes que se realicen en grupo.
Los trabajos planteados para realizar en grupo, sólo se pueden entregar de esta forma (no se pueden entregar individualmente).
En la convocatoria extraordinaria, únicamente se puede repetir el examen. Las notas obtenidas en la evaluación continua no son recuperables.
Los trabajos del curso no se pueden entregar fuera del calendario establecido.

Clases prácticas:
50%

Asistencia a clase:
El profesor informará a los alumnos con antelación del sistema de control de asistencia utilizado.

Examen:
El examen es obligatorio, individual y en formato escrito.
El examen siempre se realizará en la fecha oficial fijada por la Facultad, sin excepciones.
No se permiten parciales eliminatorios, por lo que el examen es sobre el programa completo de la asignatura.
Si un alumno no se presenta al examen de alguna de las convocatorias (ordinaria o extraordinaria), su calificación final será la que corresponda proporcionalmente a su evaluación práctica.
Si un alumno suspende el examen de alguna de las convocatorias (ordinaria o extraordinaria), su calificación final será la que corresponda proporcionalmente a dicho examen.
Para aprobar la asignatura, el examen ha de tener una puntuación mínima de 5 puntos sobre 10.
El examen tendrá al menos una hora de duración, y podrá constar de: un test de entre 40 y 50 preguntas con varias alternativas de respuesta; un examen de preguntas de desarrollo; un caso práctico de aplicación de toda la materia de la asignatura; o una combinación de los anteriores tipos de examen.
El estudiante podrá solicitar la revisión de su examen en la fecha fijada por el profesor; el plazo para solicitar dicha revisión será de 4 días hábiles desde la publicación de las calificaciones. La revisión se realizará presencialmente. No es obligatorio fijar dos fechas de revisión, si bien, el profesor que así lo considere, puede hacerlo.

Otros aspectos:
El mal comportamiento en el aula y el uso inadecuado del teléfono móvil pueden afectar negativamente a la calificación final del alumno.
Las faltas graves o muy graves podrán ser objeto de sanciones disciplinarias tal y como recoge el Sistema de Garantía de la Convivencia de la UCM (art. 8, 9, 10 y 12, BOUC nº 37, de 15 de noviembre de 2023).
El Departamento de Marketing no avala los cambios de grupo, por lo que los alumnos deben hacer la gestión a través de Secretaría.

1,92

4,08

1

La Gestión de la Relación con el Cliente (CRM) no es un concepto ni un proyecto, es una ESTRATEGIA DE NEGOCIOS que busca conocer, prever y administrar las necesidades de sus clientes. Por tanto, esta asignatura introduce al alumno en el campo de la moderna gestión empresarial orientada al cliente y que integra todas las actividades relacionadas con el mismo. Proporciona una visión general de CRM, sus componentes y relevancia en un escenario de negocios extremadamente cambiante, aprendiendo cómo evaluar las necesidades y articular un plan viable de CRM para su organización, generando valor añadido.

No son necesarios conocimientos previos.

RESULTADOS DE APRENDIZAJE
El objetivo fundamental del curso es dotar a los alumnos de los conocimientos y metodología para definir, planificar e implementar un programa de CRM en la organización, desde el punto de vista de negocio, no tecnológico.

PARTE I: FUNDAMENTOS TEÓRICOS DE CRM
Tema 1. Concepto de CRM
Introducción. CRM y Marketing
El cliente
Definición de CRM
Tecnología de CRM
Evaluación de la tecnología de CRM
Evaluación de CRM de Gartner
Métodos evaluación F/OSS para CRM

PARTE II: ESTRATEGIAS DE IMPLANTACIÓN DE CRM
Tema 2. Implementación de un CRM
Justificación de la necesidad de un CRM
Estrategia de implantación de un CRM
Implementación tecnológica de CRM

PARTE III: USO PRÁCTICO DE TECNOLOGÍAS DE CRM
Tema 3. Introducción al CRM
Arquitectura tecnológica
Instalación
Entorno general
Gestión de usuarios y accesos del CRM
Parametrización y Administración básica

Tema 4. Automatización de la Fuerza de Ventas (Sales Force Automation, SFA)
Introducción
Funcionalidades del SFA
Gestión de actividades con el CRM
SFA en el CRM

Tema 5. Automatización del Marketing, Soporte al Cliente y Analíticas Básicas
Marketing y Soporte al Cliente dentro de la función comercial de la empresa
Marketing automation
Support automation
Reporting básico

Tema 6. Inteligencia de Negocio y CRM
Inteligencia de negocio
Introducción
Arquitectura
Software
Inteligencia de negocio con CRM
Definición modelo de DW
Origen de datos
ETL: desde CRM a un DW
OLAP: una visión práctica
DM: una visión práctica con KNIME

Clases teóricas:
50%
Clases prácticas:
50%

Evaluación
El alumno podrá ser evaluado por evaluación continua mediante:
Pruebas periódicas: evaluación de los contenidos teóricos y resolución de problemas
Prueba evaluadora final
Participación en el aula por parte del alumno/a
Presentación de trabajos tutelados: evaluación de las habilidades divulgativas y de comunicación del/la alumno/a
Realización de casos prácticos
Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.

Kumar, V., & Reinartz, W. (2018). Customer relationship management: Concept, strategy, and tools. Springer.
Gema Avilés & José María Montero (2024). Ciencia de datos con R. McGrawhill. https://cdr-book.github.io/index.html

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
Alcaide, J. C. (2015). Fidelización de clientes, 2ª Edición. ESIC Editorial.
Aversano, L., & Tortorella, M. (2011). Applying EFFORT for evaluating CRM open source systems. In International Conference on Product Focused Software Process Improvement (pp. 202-216). Springer, Berlin, Heidelberg.
Bahari, T. F., & Elayidom, M. S. (2015). An efficient CRM-data mining framework for the prediction of customer behaviour. Procedia computer science, 46, 725-731.
Carrasco, R. A., Blasco, M. F., García-Madariaga, J., & Herrera-Viedma, E. (2018b) A Fuzzy Linguistic RFM Model Applied to Campaign Management. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, (In Press).
Carrasco, R. A., Blasco, M. F., García-Madariaga, J., Pedreño-Santos, A., & Herrera-Viedma, E. (2018). A model to obtain a SERVPERF scale evaluation of the CRM customer complaints: an application to the 4G telecommunications sector. Technological and Economic Development of Economy, 24(4), 1606-1629.
Erevelles, S., Fukawa, N., & Swayne, L. (2016). Big Data consumer analytics and the transformation of marketing. Journal of Business Research, 69(2), 897-904.
Gartner Consulting (2025). Evaluación de Software de CRM, http://www.gartner.com.
KNIME. (2025). Data Mining Software, http//www.knime.org.
Narros González M. J., (2007). Segmentación de mercados de consumo con criterios relacionales: aplicación a la compra de alimentación en hipermercados. The European Library.
Camacho M., Carrasco R.A. (2022) The AI CORNER. Introducción a Python. IA. https://www.youtube.com/@theaicorner5143
Todor, R. D. (2016). Marketing automation. Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Economic Sciences. Series V, 9(2), 87.
Vtiger CRM. Manual, https://wiki.vtiger.com/.
Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2011). Multiple criteria decision making (MCDM) methods in economics: an overview. Technological and economic development of economy, 17(2), 397-427.