Аналитические инструменты CRM-систем.

10. Инструменты CRM-систем, используемые при сегментации и оценке портфеля потребителей (data mining, OLAP-инструменты).

СУТЬ! CRM – ДАННЫЕ, DM – ЗНАНИЯ!

Data Mining - это технология, позволяющая находить в огромных массивах данных (это могут быть базы или хранилища данных, в том числе и данные CRM-систем) скрытые закономерности и взаимозависимости, о которых раньше даже и не подозревали. Найденные закономерности представляют собой те самые необходимые знания, которые помогают лучше понять своих клиентов. Эти знания - уже не просто набор фактов или куча отчетов, это даже не просто красивые графики, эти знания - реальное понимание клиентов.

Условно, жизненный цикл отношений с клиентами можно разделить на три стадии:

• привлечение клиента;

• увеличение ценности клиента;

• удержание хорошего клиента;

Чтобы наиболее эффективно пройти эти стадии, необходимо тщательно нацеливать свои усилия, то есть грамотно выбирать целевую аудиторию своих кампаний, в том числе рекламных. Обязательным условием успешного осуществления таких кампаний является использование всех знаний о своих клиентах - ведь именно это позволяет более точно нацеливать усилия.

По некоторым оценкам, стоимость приобретения нового клиента в 5-10 раз превышает стоимость удержания нынешнего. Data Mining укажет Вам именно тех потенциальных клиентов, на которых нужно сосредоточить свои усилия, чтобы сделать их реальными клиентами. Это значительно сэкономит Ваши усилия, ресурсы, и, как следствие, повысит итоговую прибыльность Вашего бизнеса.

По тем же оценкам, стоимость возврата ушедшего клиента в 50-100 раз превышает стоимость удержания нынешнего. Поэтому предотвратить уход хорошего клиента - одна из важнейших задач любого успешного бизнеса. Data Mining позволит Вам своевременно определить тех прибыльных клиентов, которые собираются от Вас уйти. Это даст Вам возможность провести эффективную кампанию, нацеленную на таких клиентов, предназначенную для их удержания. Это сэкономит значительные ресурсы, которые бы пришлось потратить в случае их ухода. Как следствие - повышение прибыльности Вашего бизнеса.

Data Mining также очень часто используется для сегментирования или построения так называемых профилей клиентов. Профиль - это некие общие характеристики, присущие определенной группе клиентов, например, при помощи технологии Data Mining можно построить профиль высокодоходных клиентов, то есть узнать, какие товары, как и когда они предпочитают приобретать, какие - наоборот, почти не приобретают. Затем эти знания можно использовать для проведения кампаний, ориентированных на высокодоходных клиентов, например, предложить скидки на товары, дополняющие те, что они покупают, или предложить им еще и другие, сходные товары. Более целенаправленные усилия приводят к эффективному распределению ресурсов, что положительным образом сказывается на прибыльности бизнеса.

Алексис ДеПланк (Alexis DePlanque), старший аналитик исследовательской компании Meta Group, считает, что сферы торговли, телекоммуникаций, банков - это те сферы, которые наиболее заинтересованы в технологии Data Mining для работы с клиентами. В этих сферах обычно накапливаются огромное количество данных по транзакциям и эта информация используется не самым эффективным образом. "Высокая скорость перетока клиентов стоит компаниям больших денег. Если они смогут осуществлять политику маркетинга, более точно нацеленного на своих клиентов, они получат существенные преимущества даже при небольшом увеличении точности", - говорит ДеПланк.

OLAP Мощное средство аналитической обработки данных. Позволит буквально за несколько минут получить срез по нескольким параметрам сразу и представить результаты в удобном для анализа виде. Вы получите наглядные бизнес-отчеты по продажам, маркетингу, базам данных клиентов и сможете принять обоснованные решения в части усовершенствования процесса управления деятельностью банка.

http://www.interface.ru/misc/oprcrm.htm

Недостатки и риски внедрения

1. Заказчик, как правило, не пытается рассчитать затраты и эффекты в результате внедрения всей концепции и изменения бизнес-процессов, сводя изменения к установке софта и стоимости его владения. В результате, практически отсутствует технология расчета ROI в сфере CRM. Понятно, что уровни изменения удержания, привлечения и структуры заказов клиентов прогнозировать значительно сложнее. В тоже время и эффекты там на порядки сильнее, чем в процессах установки и эксплуатации софта...

2. Стоимость имплементации в разы выше, нежели стоимость самого софта (полную стоимость владения заказчики себе представляют весьма смутно. Т.н. (поправьте, т.к. данные устарели) стоимость коробочного CRM-решения ок.1000 долл за 4-5 рабочих мест, стоимость Siebel осн.рабочее место - 3 тыс.долл, (доп - 1т.долл.), обучение 2,5т. долл., консалтинг - от 70 т. Долл, внедрение - 35-250% от вышеперечисленного.

3. Проблемы интеграции с другими системами (Web, майлер, бух, интранет, серверы, бух, планировщики-органайзеры, системы управления проектами, заказами, поставками, организации продаж). Т.н. проблема «Зоопарка», конверсия данных до сих пор корректно не решена ни в одной из систем (при решении проблемы получаем большую часть ERP)

4. Администрирование систем: коды доступа, трафареты, полнота доступа, разграничение прав, отделы и сотрудники конкуренты, предосторожности от копирование информации из системы. Проблема имеет массу технических решений, но решения вязнут на политическом уровне (например, продавцы не хотят давать доступ к своим данным никому, менеджмент заинтересован в ограничении менеджеров в доступе к информации...)

5. Система позволяет создать и использовать массу отсутствовавших прежде бизнес-процессов (персонализация сервиса, планирование и контроль процессов продаж и обслуживания, директ-маркетинг...контроль проектов и менеджеров), а существующие бизнес-процессы крайне инертны. Изменить сложившуюся практику работы людей крайне непросто. Иногда приходится менять существенную часть персонала (тоже к стоимости владения системой)

6. Наиболее часто встречающийся вариант предыдущей проблемы - нежелание персонала заносить всю необходимую информацию в систему (также см. следующий пункт). «Как заставить сотрудников заносить данные»? Здесь, как раз есть масса проверенных решений и рекомендаций (см.слайд)

7. Интерфейсная проблема - системы сложны и интуитивно непонятны, излишне функциональны. Диапазон проблем - либо система проста для освоения, но малофункциональна и негибка, либо универсальна, дает большие возможности, но требует от персонала невозможного, след., никогда не будет использоваться.

8. Возможности аналитики, предоставляемые системой, не востребованы и требуют неглубокого, но активного бизнес-образования ЛПР (собственников, управляющих, менеджеров) и изменения многих бизнес-концепций. Требуется обучение (переобучение) на всех уровнях управления сверху вниз, т.к. ни один менеджер не в состоянии действовать в отсутствие поддержки (и понимания) вышестоящего менеджера.