CRM: операционный или аналитический?

ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

По мнению некоторых экспертов, сегодня применение технологии CRM (Customer Relationship Management) в России достигло третьего этапа своего развития - этапа знания и понимания компанией своих клиентов. На первых двух решались задачи учета информации о клиентах и автоматизации процессов взаимодействия с ними. Подобно тому как три-четыре года назад наиболее инновационные компании внедряли так называемые операционные CRM-системы, сейчас они же уделяют самое пристальное внимание аналитическому CRM (ACRM). Как это обычно бывает, первопроходцами в новых технологиях становятся компании высокодоходных и высококонкурентных отраслей: банковской, телекоммуникационной, производства товаров широкого потребления, автомобилестроения.

Стремясь улучшить качество услуг по продажам и сервису, многие отечественные компании уже развернули операционные системы CRM. Они помогают отделам маркетинга проводить директ-маркетинговые кампании, отделам продаж - внедрять продуманные методологии, распределять задания между менеджерами, управлять ресурсами, разрабатывать тактические планы, call-центру - наладить учет обращений клиентов и запросов на обслуживание, маршрутизацию заявок внутри компании и своевременную их обработку. В конечном итоге повышается коэффициент конвертации первичных обращений в сделки, растет точность прогнозов, ускоряются отдельные этапы процесса продаж, улучшается качество предоставляемых компанией услуг.

Теперь организациям, внедрившим операционный CRM, необходимо аналитическое решение, призванное решить другую непростую задачу - повысить эффективность и результативность маркетинга, продаж и сервисного обслуживания. Объединив данные, накопленные в системах CRM, с информацией из других корпоративных источников, аналитические приложения помогают компаниям выявлять факторы, определяющие качество маркетинга, продаж и обслуживания.

Попробуем ответить на ряд вопросов: чего же не хватает в приложениях операционного CRM и что подталкивает компании внедрять CRM аналитический? почему стандартные средства отчетности не способны заменить аналитическую систему? каковы каналы возврата инвестиций в развертывание аналитической системы, кто ее потенциальные пользователи и как сделать ее внедрение успешным?

Мотивы

Итак, что же заставляет компании использовать ACRM? Во-первых, стандартные отчеты о продажах предоставляют информацию уже постфактум и к тому же не содержат анализа причин тех или иных результатов. Другими словами, отчеты говорят нам о том, что случилось, но не объясняют, почему это произошло, - будь то хорошее событие или плохое. Например, изучая итоговый ежемесячный отчет, руководитель не всегда может понять, почему произошел скачок продаж на Дальнем Востоке или резкий спад в Центральном регионе, а также почему в прошедшем месяце не достигнуты запланированные показатели. Кроме того, руководителям нужно иметь возможность оценивать текущую ситуацию и понимать, каким образом она повлияет на те или иные показатели в будущем. Им важно, в частности, знать, достаточно ли на данный момент у компании первичных обращений, чтобы надеяться на выполнение квартального плана, или хватит ли ей людских ресурсов для полноценной проработки потенциальных сделок.

Во-вторых, сегодня в условиях насыщающегося рынка клиент ожидает от компании предвидения и предсказания его потребностей. Если менеджеры по продажам знают все факторы, влияющие на существующие отношения с клиентами и на потенциальные возможности их развития, это приводит к повышению эффективности - росту доли успешных сделок и более результативным кросспродажам. Представьте себе такую ситуацию: в call-центр банка обращается клиент; при этом оператор сразу видит на экране результат анализа накопленной социально-демографической, финансовой и поведенческой информации о позвонившем человеке. Если это, скажем, мужчина 35 лет, имеющий жену и двоих детей, работающий менеджером в российской ИT-компании, около года назад бравший кредит и вовремя его погасивший, то система подсказывает, что с 75%-ной вероятностью его заинтересует предложение завести кредитную карту. Или же, допустим, система знает, что позвонивший относится к числу людей с высокой степенью доходности и на 85% склонен к уходу из банка. Тогда этот звонок ставится в специальную "короткую" очередь ожидания и переадресуется к специально обученному оператору-психологу.

В-третьих, сегодня в большинстве компаний принятие решений основано скорее на интуиции, а не на проверенных фактах, так как без ACRM оперативно посмотреть на имеющуюся информацию с разных сторон не представляется возможным. Таким образом, на оперативные решения могут влиять эмоциональные ощущения, связанные с недавними достижениями или неудачами. Например, руководитель, не имея возможности комплексно проанализировать причины провала продаж в последнем месяце, по наитию решает изменить схему мотивации сотрудников.

На рис. 1 представлены этапы эволюции средств анализа информации - от инструментов для генерации оперативной отчетности до систем, обеспечивающих возможность "умного взаимодействия" с клиентом.

Рис. 1. Эволюция аналитических систем

Чего не хватает в оперативной отчетности

Многие компании сегодня отказываются от внедрения аналитического CRM, обходясь отчетами, предоставляемыми операционной CRM-системой. Такой подход имеет право на существование, более того, правильное построение системы отчетности может позволить компании еще год-полтора выдерживать конкуренцию, обходясь без аналитического решения. Тем не менее ACRM обладает рядом очевидных преимуществ.

Гибкость. Аналитические приложения наделены значительно более гибкими средствами анализа информации. Скажем, в ACRM представление агрегированной информации в новом разрезе или сравнение показателей с их значениями за прошлые периоды занимает всего несколько секунд. Если в вашем распоряжении имеются только традиционные инструменты отчетности, это может потребовать дополнительно от нескольких дней до нескольких недель работы.

Производительность. Система отчетности, построенная над OLAP-хранилищем, в котором информация структурирована и агрегирована надлежащим образом, демонстрирует гораздо большую производительность, нежели ее аналог, взаимодействующий непосредственно с транзакционной базой данных операционного CRM.

Интеллектуальный анализ. Несомненным преимуществом аналитических систем является то, что с их помощью можно провести глубинный анализ информации, применяя средства Data Mining. Эти средства особенно полезны там, где ручной анализ информации не представляется возможным. Например, методы Data Mining позволяют на основе поведенческой модели оценить, используя дерево решений, вероятность положительного отклика клиента на маркетинговую кампанию, предсказать склонность клиента к уходу или определить исходя из правил ассоциации степень заинтересованности покупателя в новом продукте.

Сегментация. Существенным достоинством аналитического CRM является возможность сегментации с его помощью клиентской базы данных по широкому набору параметров, что позволяет поделить всех клиентов на сегменты и, изучив специфические потребности указанных сегментов, выстраивать стратегию работы с каждым из них в отдельности.

Проактивность. Благодаря аналитической CRM-системе можно не только наблюдать за распределением данных в запрошенном разрезе, но и создавать правила проактивного своевременного оповещения тех или иных менеджеров о важных событиях или тенденциях. Так, направив руководителю отдела продаж SMS-сообщение, можно поставить его в известность о превышении нормированного срока обработки кредитной заявки стратегически важного клиента банка.

Всесторонность. Как уже было отмечено выше, система отчетности, построенная на основе транзакционных источников, а не интегрированного хранилища, дает однобокую картину. Такая отчетность, в частности, не позволяет судить о доходности клиента или перспективах ее роста, поскольку информация об издержках на обслуживание клиента в CRM-системе отсутствует.

Стоимость. Пожалуй, единственным минусом развертывания аналитического CRM является необходимость инвестирования дополнительных средств - как людских, так и финансовых. Стоимость лицензий 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 такого рода, ключевым фактором его успеха являются люди, которым подобный инструмент нужен и которые готовы тратить свое время и энергию ради успешного внедрения. Как правило, в создании системы ACRM заинтересованы следующие категории сотрудников.

- Ключевые пользователи. Обычно это самая маленькая и самая компетентная группа пользователей. Им необходим максимально гибкий BI-инструментарий, поскольку они должны представлять результаты анализа самым разным бизнес-подразделениям.

- Менеджеры высшего звена. В подавляющем большинстве случаев им нужны от аналитического CRM так называемые приборные панели (dashboards), отображающие текущие результаты деятельности компании в виде показателей KPI (Key Performance Indicator) и позволяющие сравнивать их с плановыми. Набор показателей может сильно разниться в зависимости от отрасли, к которой принадлежит компания, конкретной области ее бизнеса и приоритетов менеджера.

- Специалисты по маркетингу. Одна из самых больших и самых "продвинутых" групп пользователей. Их задача - анализ накопленной информации о клиентах, планирование и разработка маркетинговых кампаний, нацеленных на увеличение кросспродаж и предоставление дополнительных услуг, привлечение, удержание и возврат клиентов.

- Менеджеры по продажам корпоративным заказчикам. Значительная группа пользователей. Им хотелось бы знать, в какой степени маркетинговая кампания способствует росту потока обращений клиентов, своевременно ли те получают информацию, а также анализировать работу корпоративного блока (воронка продаж в различных разрезах, контроль работы менеджеров, контроль процесса продаж).

- Специалисты контактного центра, отдела розничных продаж. Эти пользователи заинтересованы в правильной, точной и своевременной доставке информации во все точки взаимодействия с потенциальными и действующими клиентами.

Кроме того, к отдельным функциям ACRM могут обращаться непосредственно сами партнеры и клиенты. Например, партнеру может предоставляться аналитическая информация о результатах совместно проводимых маркетинговых кампаний. Такой дополнительный сервис является конкурентным преимуществом компании.

Инвестиции. Типичная задача, встающая перед компанией, приобретающей аналитическое решение стоимостью в несколько сотен тысяч долларов, - просчитать модель возврата инвестиций. Для этого стараются учесть все влияющие на такой возврат факторы и используют их оценочные количественные показатели.

- Рост доходов компании:

- увеличение среднего дохода на одного клиента за счет кросспродаж/предоставления дополнительных услуг;

- более успешное удержание клиентов (снижение оттока) за счет увеличения их 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 по рекомендации существующих;

- возможность ведения неценовой конкуренции (высоколояльные клиенты, качественный сервис).

- Снижение издержек:

- уменьшение затрат на привлечение нового клиента;

- удешевление разработки и проведения маркетинговых кампаний;

- снижение стоимости маркетинговых кампаний путем оптимизации коммуникационных каналов;

- экономия за счет минимизации числа заведомо провальных маркетинговых инициатив;

- сокращение издержек рекламных кампаний благодаря управлению ими в режиме реального времени;

- избавление компании от низкодоходных (убыточных) клиентов или минимизация затрат на них;

- выстраивание приоритетов сервисного обслуживания и выделение соответствующих ресурсов в зависимости от ценности клиентов.

Например, авторы одного исследования утверждают, что увеличение лояльности клиентов на 5% может привести к росту прибыли на 25-95% (Harvard Business Review, v. 55, N 4, с. 93-101). Более того, они полагают, что до 60% клиентов (в зависимости от отрасли) перейдут к конкурентам еще до того, как организация хотя бы задумается о повышении уровня затрат на их удержание. На рис. 2 приведены результаты этого исследования, иллюстрирующие прирост доходов от продаж в разных отраслях при увеличении лояльности клиентов на 5%. А по данным Роба Янкера из McKinsey, в среднем возврат потерянного клиента стоит в 50-100 раз дороже, чем его удержание.

Рис. 2. Увеличение доходов при изменении лояльности

клиента в разных отраслях

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

- Любая аналитическая CRM-система в силу своей специфики основывается на измерениях (dimensions) и фактах (facts), характеризующих клиента, большинство показателей строится вокруг него. Она позволяет проанализировать в первую очередь информацию, имеющую отношение к front-office.

- Аналитический контур ERP в большей степени ориентируется на back-office и предназначен для анализа поставщиков, финансов, производственных процессов и т. п.

Тем не менее для успешного внедрения и использования аналитического CRM его необходимо интегрировать с данными, находящимися под контролем операционного CRM, и теми, что накапливаются в учетной ERP-системе.

Передовой опыт или собственное решение? Традиционно, как и при покупке любой корпоративной системы, существуют два наиболее распространенных подхода:

1. Вы приобретаете инструмент и на 70% подходящее вам наполнение к нему, т. е. разработанное для вашей отрасли хранилище, наполненные метаданными средства аналитики, спроектированные ETL-карты (Extraction, Transformation and Loading - извлечение данных из транзакционных систем, их преобразование и загрузка в OLAP-хранилище). В ходе проекта внедрения такого аналитического CRM нужно лишь адаптировать карты ETL к имеющимся на предприятии источникам данных, доработать структуру хранилища и настроить аналитические инструменты. Подобные отраслевые аналитические хранилища, или так называемые референсные модели, предоставляются крупными поставщиками, а также системными интеграторами, которые накапливают их в процессе работы над другими проектами.

2. Вы покупаете "голый" инструмент. В ходе внедрения аналитического CRM здесь придется полностью спроектировать структуру хранилища, карты ETL, настроить приборные панели.

Какой подход выбрать, определяется приемлемым для каждого заказчика компромиссом между стоимостью внедрения, длительностью проекта, качеством решения. Конечно, приобретение аналитического инструмента вместе с наиболее подходящей для вашей компании референсной моделью - это залог быстрого внедрения, получения решения более высокого качества, а значит, и скорейшего возврата инвестиций.

Умные решения для умных компаний. Внедрений аналитического CRM, как по России, так и по миру в целом, значительно меньше, чем операционного, что обусловлено инновационностью технологий Business Intelligence и их относительно высокой стоимостью. Многие компании, чтобы снизить временные затраты на реализацию и получить хорошо интегрированное с операционной платформой решение, выбирают продукт поставщика уже эксплуатируемой на предприятии CRM- или ERP-системы (их позиции на рынке BI иллюстрируются известным магическим квадрантом Gartner, см. рис. 3). Так, целый ряд компаний из стран СНГ, внедривших SAP R/3 или Oracle Siebel CRM, в качестве базовой платформы ACRM выбирают SAP BW или Oracle Siebel Analytics соответственно.

Рис. 3. Магический квадрант систем Business Intelligence (исследование

проводилось Gartner до поглощения фирмы Siebel Systems компанией Oracle)

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

- повышение эффективности маркетинговых кампаний, сегментация клиентской базы данных, перехода к целевому маркетингу;

- мониторинг поведения клиентов;

- выдача кредитных продуктов в розничном банке. Для оценки кредитоспособности создается хранилище данных о клиентах, над которым надстроена система скоринга (как правило, предпочтение отдается инструментам Data Mining от SAS или SPSS);

- прогнозирование склонности клиентов к уходу;

- отслеживание недобросовестных клиентов (Fraud management);

- мониторинг KPI или карт Balanced Scorecard в реальном времени.

В России аналитические CRM-системы использует тройка крупнейших мобильных операторов, к их внедрению приступили и наиболее известные банки и страховые компании. То, что одними из первых, кто осознал необходимость развертывания ACRM, стали "сотовики", вполне объяснимо. Показатели проникновения сотовой связи в некоторых регионах еще растут, но по большей части они достигли насыщения. Сегодня перед операторами в полный рост встали задачи сегментации абонентов, автоматизации управления маркетинговыми кампаниями и анализа их эффективности. Один из наиболее успешных проектов такого рода выполнен в "ВымпелКоме", где было создано одно из крупнейших хранилищ данных в мире (около 20 Тб). В качестве средства ETL выбрано решение компании Informatica, хранилище построено на СУБД Oracle. В результате там удалось решить задачи унификации корпоративной отчетности и анализа информации о поведении абонентов.

Наиболее популярными в сегменте крупного и среднего бизнеса сегодня являются аналитические решения, предлагаемые компаниями SAP, Siebel (недавно поглотившая ее Oracle выбрала Siebel Business Analytics на роль своей базовой аналитической платформы), SAS, Cognos, Microstrategy, Business Objects.

Заключение

Развитие рынка и ужесточение конкуренции будут подталкивать компании к борьбе за клиента, к максимальному использованию потенциала каждого из них. Чтобы завоевать рынок в таких условиях, а иногда и просто выжить, им необходимо снабдить свои CRM-решения полноценными аналитическими инструментами.

Учитывая опыт наиболее удачных проектов, предприятиям, внедряющим ACRM, следует обратить внимание на следующие моменты.

- Определите, какие бизнес-задачи будет решать система и какими метриками будет оцениваться качество решения указанных задач. В этом вам может помочь внешний консультант. Сделав это, вы будете способны со временем ответить на вопрос об успешности проекта в целом.

- Найдите своих союзников - сотрудников компании, понимающих, зачем необходима аналитическая CRM-система. Желательно также заручиться поддержкой ИТ-департамента, поскольку он контролирует информационные ресурсы, с которыми необходимо будет проводить интеграцию.

- Постройте модель возврата инвестиций и проведите необходимые расчеты.

- Выберите решение, требующее минимальных трудозатрат на интеграцию и имеющее наиболее подходящую для вашей компании референсную модель хранилища данных.

Впрочем, перечисленные рекомендации справедливы при внедрении любой системы управления бизнесом. Ведь успех проекта определяется не количеством инсталлированных рабочих мест, а отзывами живых пользователей и реальными финансовыми показателями.

С автором, менеджером CRM-проектов компании Sputnik Labs, можно связаться по адресу: rreshetnikov@spklabs.com.