На рисунке 1 представлены этапы эволюции систем анализа информации - от систем оперативной отчётности до систем, обеспечивающих возможность “умного взаимодействия” с клиентом.

1

Рисунок 1. Эволюция аналитических систем

    Операционный CRM дает только оперативную отчётность. Многие компании сегодня отказываются от внедрения аналитического CRM, обходясь отчётами в операционной системе. Такой подход имеет право на существование и, более того, правильное построение системы отчётности может позволить компании еще год-полтора обходиться без аналитического решения, успешно конкурируя на рынке. Тем не менее, ACRM имеет ряд очевидных преимуществ для бизнеса.

    - Гибкость. Аналитические приложения обладают значительно более гибким инструментом анализа информации. Например, в ACRM выведение агрегированной информации в новом разрезе или сравнение показателей с прошлыми периодами занимает всего несколько секунд. В случае операционной отчётности это может потребовать дополнительных ресурсов - от дней до нескольких недель работы.

    - Производительность. Система отчётности, построенная над OLAP-хранилищем (On-line Analytical Processing), где информация структурирована и агрегирована соответствующим образом, обладает гораздо большей производительностью, нежели отчётность над транзакционной базой данных (операционной системой). Вплоть до того, что некоторые запросы информации из транзакционной системы попросту невозможно выполнить в разумное время.

    - Интеллектуальный анализ. Несомненным преимуществом аналитических систем является возможность глубинного анализа информации с использованием средств Data Mining’а (“добыча знаний”). Средства анализа данных очень хорошо себя проявляют там, где ручной анализ информации не представляется возможным, преобразуя миллионы записей в ценные для бизнеса знания. Например, средства Data Mining позволяют получить информацию о вероятности положительного отклика клиента на маркетинговую кампанию на основе поведенческой модели, склонности клиента к уходу на основе дерева решений или вероятности заинтересованности в новом продукте на основе правил ассоциации.

    - Сегментация. Существенной выгодой внедрения аналитического решения CRM является возможность сегментации клиентской базы данных по широкому набору параметров, что позволяет поделить всю клиентскую базу на сегменты и, изучая потребности каждого сегмента в отдельности, выстраивать стратегию работы с каждым сегментов в отдельности.

---

    - Проактивность. Аналитическая система CRM позволяет помимо фактического обозрения данных в запрошенном разрезе создавать правила проактивного оповещения правильных людей в нужные моменты времени. Например, оповещение руководителя отдела продаж SMS-сообщением по событию превышения нормированного срока обработки кредитной заявки стратегически важного клиента банка.

    - Всесторонность. Как уже было замечено выше, если Вы строите систему отчётности на основе транзакционной системы, а не интегрированного хранилища, Вы получаете однобокую картину. Например, отчётность только на основе системы CRM не позволит получить информацию о категории доходности или категории роста доходности клиента для компании, т.к. информация об издержках на клиента в CRM отсутствует.

    - Стоимость. Пожалуй, единственным минусом внедрения аналитического CRM является инвестирование дополнительных средств - как людских, так и финансовых, - в проект внедрения. Стоимость инструмента ACRM варьируется от нескольких десятков до сотен тысяч долларов в зависимости от поставщика и приобретаемой конфигурации, стоимость проекта внедрения - от нескольких десятков тысяч до миллионов долларов в зависимости от выбранного интегратора и масштабов проекта.

    Лоббисты. Как и в любом проекте внедрения системы, ключевым фактором его успеха являются люди, которым этот проект нужен и которые готовы тратить свое время и энергию ради успешного внедрения. Типовыми заинтересованными сотрудниками проекта внедрения аналитической системы являются следующие категории:

    - Ключевые пользователи: Обычно самая маленькая группа пользователей и самая компетентная. Их потребность - полная гибкость BI инструмента, их задача - предоставление результатов анализа другим областям бизнеса.

    - Менеджеры высшего звена: Обычно их интерес в аналитическом CRM заключается в так называемых “дэшбордах” (dashboards), отображающими результаты деятельности кампании по сравнению с запланированными показателями (KPI или карту сбалансированных показателей). Набор такой информации может сильно разниться в зависимости от приоритетов менеджера в конкретной области бизнеса, отрасли и т.п.

    - Маркетинг: Одна из самых больших групп пользователей и одна из самых продвинутых. Их задача - анализ накопленной информации о клиентах, планирование и разработка маркетинговых кампаний различных типов, базируясь на результатах анализа: cross-sale, up-sale, привлечение, удержание и возврат клиентов.

---

    - Корпоративные продажи: Значительная группа пользователей. Их потребности, как правило, лежат на границах с другими областями (генерация лидов посредством маркетинговых кампаний, своевременная доставка информации клиентам), а также аналитика работы корпоративного блока (воронка продаж в различных разрезах, контроль работы менеджеров, контроль процесса продаж).

    - Контактный центр, розничные продажи: Эти пользователи заинтересованы и зависимы от правильной, точной и своевременной доставки информации во все точки взаимодействия с потенциальными и действующими клиентами.

    Кроме того, одними из категорий, где может быть востребован ACRM, являются ваши партнеры и клиенты. Например, предоставление через персональный кабинет клиента аналитической информации о том, как клиент использует приобретенный продукт или предоставление партнеру аналитической информации о результатах совместно проводимых маркетинговых кампаний. Такой дополнительный сервис является конкурентным преимуществом компании.

    Инвестиции. Типичная задача, встающая перед компанией при приобретении аналитического решения стоимостью в несколько сотен тысяч долларов - просчитать модель возврата на инвестиции. Для этого CIO сегодня используют факторы возврата на инвестиции и их оценочные количественные показатели. При внедрении аналитического CRM выделяют следующие основные факторы ROI:

• 
  Рост доходов компании
  

• 
  Увеличение среднего дохода на одного клиента за счёт кросс-продаж / увеличения потребления услуг
  
• 
  Увеличение доли удержания клиентов (снижение оттока) за счёт увеличения лояльности
  
• 
  Увеличение доли потенциальных сделок / успешных продаж от общего числа обращений клиентов
  
• 
  Повышение эффективности рекламных кампаний (процента отклика)
  
• 
  Повышение эффективности продаж (коэффициент конвертации)
  
• 
  Привлечение новых клиентов за счёт рекомендаций высоколояльных существующих
  
• 
  Возможность ведения неценовой конкуренции, имея высоколояльных клиентов и качественный сервис
  

• 
  Снижение издержек
  

• 
  Снижение издержек на привлечение нового клиента
  
• 
  Снижение стоимости разработки и проведения маркетинговых кампаний
  
• 
  Сокращение стоимости маркетинговых компаний за счёт оптимизации коммуникационных каналов
  
• 
  Сокращение стоимости маркетинговых кампаний за счёт минимизации заведомо провальных попыток
  
• 
  Сокращение издержек рекламных кампаний за счёт управления ими в режиме реального времени
  
• 
  Освобождение компании от низкодоходных (убыточных) клиентов или минимизация затрат на них
  
• 
  Приоритезация сервисного обслуживания и выделение ресурсов в зависимости от ценности клиентов
  

---

    Например, авторы исследования, опубликованного в Harvard Business Review, утверждают, что увеличение лояльности клиентов на 5 процентов может привести к росту прибыли на 25-95 процентов [1]. Более того, они утверждают, что в зависимости от отрасли, до 60 процентов клиентов перейдут к конкурентам до того, как организация хотя бы задумается об изменении уровня затрат на привлечение клиентов. На рисунке 2 приведены результаты этого исследования - прирост доходов от продаж по отраслям при увеличении лояльности клиентов на 5 %. Результаты исследования Роба Янкера, McKinsey, показывают, что в среднем возврат потерянного клиента стоит в 50-100 раз дороже, чем его удержание.

1

Рисунок 2. Увеличение доходов по отраслям при изменении лояльности клиентов на 5 %

    Клиент в центре. Многие задаются вопросом, чем отличается аналитический CRM от аналитического ERP? Отличий с точки зрения технологий нет никаких, разница в идеологии построения хранилища данных:

    - Любая аналитическая система CRM, будучи созданной для работы с клиентами, основывается на измерениях (dimensions) и фактах (facts) клиента, большинство показателей строится вокруг клиента. Система ACRM позволяет, в первую очередь, проанализировать информацию, имеющую отношение к front-office.

    - Аналитический ERP больше ориентируется на back-office и подразумевает анализ поставщиков, финансов, производственных процессов и т.п.

    Сегодня, говоря об аналитической системе, в первую очередь, конечно, используется понятие ACRM, т.к. компании становятся все более клиент - ориентированными, и аналитические системы анализа взаимоотношений с клиентами выходят на первый план.
Тем не менее, для успешного внедрения и использования аналитического CRM, так или иначе, необходимо выполнять интеграцию с операционными системами для извлечения информации, как с системой CRM, так и с учётной системой ERP.

    Best practice или собственное решение? Классически, как и при покупке любой корпоративной системы, существуют два наиболее распространенных подхода к покупке аналитического приложения:

    1. Вы покупаете инструмент от поставщика и на 70 % подходящее Вам наполнение к нему, т.е. разработанное для Вашей отрасли хранилище, наполненный метаданными аналитический инструмент, разработанные ETL-карты (Extraction, Transformation and Loading - извлечение данных из операционной системы, преобразование и загрузка в OLAP-хранилище). Целью проекта внедрения такого аналитического CRM - адаптировать карты ETL под Ваши системы-источники, доработать на 30 % структуру хранилища и настроить средство анализа. Отраслевые аналитические хранилища или так называемые референсные модели предоставляются крупными поставщиками, а также системными интеграторами, которые нарабатывают их на основе проектов внедрения.

---

    2. Вы приобретаете “голый” инструмент у поставщика. Целью проекта внедрения такого аналитического CRMбудет являться разработка полностью структуры хранилища, карт ETL, настройка dashboard’ов в аналитическом инструменте.

    Какой именно подход выбрать - это компромисс между стоимостью внедрения, длительностью проекта, качеством решения. Конечно, приобретение аналитического инструмента с наиболее подходящей вашей компании референсной моделью - это залог успеха быстрого внедрения, решения более высокого качества, а значит и скорейшего возврата на инвестиции.

  Умные решения для умных компаний. Количество проектов внедрения аналитического CRM, как по России, так и по миру в целом, значительно меньше проектов операционного CRM, что обусловлено инновационностью технологий Business Intelligence и их относительно высокой стоимостью. Классически многие компании выбирают решение того же поставщика, который внедряет операционную CRM- или ERP-систему, чтобы снизить временные затраты на реализацию и получить хорошо интегрированное с операционной платформой решение. Так, многие компании в СНГ, внедрившие SAP или Oracle Siebel CRM, выбирают SAP BW или Oracle Siebel Analytics соответственно в качестве базовой платформы построения аналитики.

    В России многие крупные компании создают хранилища и аналитическую отчётность своими силами, многие - обращаются за помощью к системным интеграторам. Как правило, создание ACRM в компании начинается с решения конкретной бизнес-задачи:

    - Задача повышения эффективности маркетинговых кампаний, сегментация клиентской базы данных на основе набора характеристик, переход к таргетированному маркетингу.

    - Задача отслеживания поведения клиентов

    - Задача запуска выдачи кредитных продуктов в розничном банке. В таком случае может быть создано хранилище данных о клиентах, а над ним настроена система скоринга Data Mining для проведения оценки кредитоспособности (как правило, в таком случае предпочтение отдается SAS или SPSS).

    - Задача просчета склонности к уходу клиентов с использованием Data Mining.

    - Задача отслеживания недобросовестных клиентов на основе Data Mining (Fraud management).

    - Мониторинг KPI или Balanced Scorecard компании в реальном времени.

    В России аналитические системы использует тройка крупнейших мобильных операторов, внедряют систему крупнейшие банки и страховые компании.

    Не удивительно, что мобильные телекомы оказались одними из первых, осознавших необходимость хранилищ данных и аналитики, при близких к максимальными и все еще растущих показателях проникновения сотовой связи. Сегодня стратегическим направлением мобильных операторов является решение задач сегментации абонентов, автоматизации управления маркетинговыми кампаниями, анализа эффективности маркетинговых кампаний. Один из наиболее успешных проектов был выполнен в ОАО Вымпелком, где было создано одно из крупнейших хранилищ данных в мире (около 20Тб). В качестве средства ETL было выбрано Informatica, хранилище построено на RDBMS Oracle. Проект решил задачи унификации корпоративной отчётности, а также анализа поведенческой информации об абонентах.

---

Смотрите также файлы

• Тестовые задания Управление социальным развитием персонала.doc

• Практическое задание к Разделу 1 По дисциплине Английский язык.docx

• 1. Предмет, метод и задачи статистики. Основные понятия статистической науки статистическая совокупность и их признаки, статистический показатель. Статистическая закономерность и обобщающие статистические показатели. Система показателей.doc

• Доходы банка.docx

• Выносливость.docx