Аналитическая система CI и операционная система CRM

Гэри Кокинз
Глава из книги «Управление результативностью»
Издательство «Альпина Бизнес Букс»

(продолжение)

Взаимозависимость между информационно-аналитической системой управления клиентскими базами данных и взаимоотношениями с клиентами

Гармоничное функционирование аналитических и операционных средств систем CI и CRM позволяет отслеживать нужды и специфику каждого клиента и моделировать на этом фоне предполагаемую реакцию каждого. Использование электронной почты и центров обработки заказов позволяет проводить анализ откликов клиентов своевременно и столь же эффективно, как и сами маркетинговые кампании. Данное звено в непрерывном цикле обработки информации обозначено на рисунке стрелкой «отладка». Более того, перед началом основной рассылки почтовой рекламы можно провести предварительные испытания с целью отработать методы маркетинговой кампании на контрольных группах. Одним словом, можно проводить множество параллельных кампаний, каждая из которых может соответствовать специфическому микросегменту потребителей.

Уровень сложности маркетинговых кампаний может быть невероятным. Технология причинно-следственного объяснения поведения потребителей выглядит весьма заманчиво для специалистов по маркетингу. Наблюдения и анализ позволяют выяснить, когда именно происходят изменения в поведении потребителей. Одним из примеров изменения поведения может быть снижение активности клиентов, сигнализирующее об уменьшении их количества. В этой ситуации технологии вместе с аналитикой клиентской базы данных помогают компании взаимодействовать с клиентами, чтобы изменить их покупательское поведение в благоприятную для компании сторону. Короче, инструменты CI/CRM создают комплексное представление о клиенте, которое регулируется в соответствии с изменением его покупательского поведения при помощи обратной связи.

Надежные системы CI/CRM помогают организациям принимать мудрые решения в более короткие сроки. Производственный процесс или бизнес-процесс при отсутствии возможности измерять, анализировать и повышать эффективность будет постоянно сталкиваться с проблемами.

Суммируя сказанное, отметим, что системы CI/CRM обеспечивают функциональность на всех этапах — от управления потенциальными клиентами до процесса прослеживания заказов. Система CI включает хранилище данных, которые используются в аналитических приложениях, выбирая оттуда полезную информацию. Системы CRM реализуют планы, намеченные системами CI.

Возвращаясь к рис. 1, заметим, что непрерывный цикл обработки информации напоминает знак бесконечности. Информация о поведении потребителей — ответная реакция на маркетинговую кампанию или результат анализа потребительских предпочтений — снова перетекает в область системы управления клиентской базой, где эти сведения снова собираются и анализируются с целью выработки новых стратегий. В этом непрерывном процессе аккумулирования и анализа информации может циркулировать множество кампаний и стратегий различной значимости. Каждая кампания может продвигать какую-то отдельно взятую продукцию в определенной нише рынка. Резюмируя вышесказанное, выделим основные соотношения между системой CI и системой CRM.

• Системы управления клиентскими базами данных являются аналитическими, поэтому для анализа им необходимы различные сведения, генерируемые в операционной системе управления взаимоотношениями с клиентами. В идеале CI должна вести за собой систему управления взаимоотношениями с клиентами.
• Для эффективной работы и использования полученной информации системе управления взаимоотношениями с клиентами необходима информация, генерируемая аналитическими системами исследования потребительской базы.

Аналитические средства извлечения данных способны вычленять существенную информацию

Системы управления взаимоотношениями с клиентами призваны помочь компании увеличить стоимость для клиентов и их удовлетворение качеством предлагаемой продукции и услуг при помощи различных методов. Посредством интеграции системы управления взаимоотношениями с клиентами с системой CI сотрудники компании, занятые в различных сферах (в сфере маркетинга, продаж и обслуживания), могут собирать информацию, отслеживать события, организовывать предпродажные и послепродажные мероприятия как для существующих, так и для потенциальных клиентов. К сожалению, обычные программные средства системы управления взаимоотношениями с клиентами не обладают необходимыми аналитическими характеристиками, позволяющими собирать данные и предоставлять отчет (например, отчет о состоянии дел в системе сбыта) или получать такие распространенные маркетинговые показатели, как дата последней покупки, сумма продаж, частота покупок.

Прогрессивные средства системы управления взаимоотношениями с клиентами, обладающие мощными функциями глубинного анализа данных, способны обеспечить сотрудников компании большим объемом бизнес-аналитики. Аналитическая система управления базой данных по клиентам облегчает процесс интеграции с системами управления взаимоотношениями с клиентами и обеспечивает процесс координации и обмена непротиворечивой информацией. Информация, поступающая из различных коммуникационных каналов, консолидируется, и создается база данных для каждого потребителя или микросегмента, а затем система CI формулирует и передает соответствующую информацию по каналам системы CRM.

Например, представим, что продажи компании растут. Чем это вызвано? Снижением цен? Новым ассортиментом? Удачным выбором времени? Новой рекламной кампанией? Увеличением цен у конкурента? Чрезмерная сегментация и приблизительные средние показатели могут ввести в заблуждение специалистов по маркетингу, которые будут находить причинно-следственные связи, исходя лишь из совпадений. Однако современное программное обеспечение, позволяющее осуществлять анализ данных, дает возможность этим специалистам заметить различия. Простые статистические модели регрессионного анализа на основе эластичности цены/объема могут заменяться моделями, которые содержат множество факторных переменных. Эти модели могут прогнозировать влияние какого-то определенного маркетингового события на определенную продукцию или услуги в отдельно взятом магазине или сети магазинов.

Анализируя раздробленные и значительно отличающиеся друг от друга микросегменты рынка и группы населения, можно прогнозировать результаты. Кроме того, релевантные постоянные при данном анализе не обязательно могут быть демографическими (возраст, уровень доходов или пол), скорее они окажутся нетрадиционными (причина первоначальной покупки, в какой период дня была сделана покупка).

Выведение средних данных может создавать проблемы. Бюджет рекламы и стимулирования продаж новой продукции в масштабе страны не должен распределяться поровну. Например, не следует пытаться торговать подгузниками, если ваш магазин находится напротив магазина игрушек и детской одежды компании Toys’R Us. Одно решение не может быть одинаково эффективным везде. Используя средства углубленного анализа данных, вы сможете эффективно реализовать и стимулировать продажу продукции в определенных магазинах для определенной категории клиентов (не обязательно сегментированной по демографическому признаку). И наоборот, вы сможете избежать затоваривания там, где меньше спрос на тот или иной товар.

Страницы: 1 2 3 4 5