Почему в управлении клиентскими данными главное слово — «управление»

4. Идентификация.

Один из важнейших этапов обработки данных. На нем информацию о клиенте привязывают к существующему профилю, создают новый или формируют золотую запись. 

Пример. В рамках партнерского соглашения дочерняя компания передает в головную организацию данные о своих клиентах для последующего использования в совместных проектах. Группа поглотила дочку всего год назад, поэтому не до конца понятно, насколько их аудитории реально пересекаются. Для этого обеим компаниям пришлось разработать алгоритмы идентификации клиентов, согласовать их и запустить процессы формирования золотых записей, в основе которых лежат совокупные данных о клиентах. Но одно дело — идентификация для маркетинговых целей, здесь точностью можно пренебречь. И совсем другое — идентификация для отчета регулятору по группе компаний. Во втором случае процесс, само собой, будет гораздо более строгим и трудоемким. Возможно, даже с ручной верификацией и обзвоном клиентов.

5. Обогащение.

На этом этапе происходит насыщение клиентских данных из внешних и внутренних источников. Здесь стоит отдельно упомянуть возможности использования государственных сервисов, уже достигших значительной зрелости. Они предоставляют достаточно обширный перечень информации как о корпоративных клиентах, так и о физических лицах. 

Пример. Для построения геоаналитики организация обогатила данные о клиентах координатами их офлайн-операций, а также привязала онлайн-операции к существующим базам распределения IP-адресов. Полученные данные позволили оптимизировать маркетинговые акции с учетом регионов проведения и повысить их эффективность.

6. Интеграция.

Подготовленные данные нужно интегрировать в системы принятия решений, маркетинговые инструменты, системы ЭДО, хранилища данных, аналитические инструменты и другие ИС компании.

Пример. Чтобы выстроить систему мотивации менеджеров по продажам, компания интегрировала данные об источниках лидов, сервисных запросах, стадиях и времени прохождения заявок по воронке продаж в единую витрину. В результате каждый сотрудник смог наглядно увидеть вклад, который он вносит в клиентский путь. Благодаря устранению «серых зон» эффективность воронки увеличилась на порядок. 

7. Мониторинг.

Все этапы обработки данных должны быть «покрыты» количественными и качественными метриками. Это позволит эффективнее развивать и технологические, и бизнес-ориентированные процессы.

Пример. На базе централизованной модели данных и стандартизированных правил проверки их качества компания сформировала панель показателей качества данных. Она позволяет в разных разрезах и с разным горизонтом отслеживать тренды, текущие изменения, а также влияние, которое оказывает оптимизация процессов на общее состояние клиентских данных. Все эти факторы нужно учитывать при развитии сервисов и продуктов.

8. Корректировка и оптимизация.

По результатам жизненного цикла обработки данных должны быть сформированы стратегические направления развития и тактические гипотезы, позволяющие непрерывно улучшать этот процесс.

Пример. Компания скорректировала процедуры очистки, дедупликации и матчинга данных о клиентах, а также организовала прозрачные и понятные панели мониторинга продуктовых показателей: как качественных, так и количественных. Все это помогло выстроить однозначный и прозрачный процесс принятия решений и оценки инициатив на продуктовых комитетах. По итогам двух кварталов было принято решение о сокращении продуктового ряда в два раза — это уменьшение прямых затрат.

В результате мы получаем комплексный процесс, в первую очередь требующий качественного, системного и зрелого управления. Мы, как системный интегратор, часто встречаем компании, которые собирают и обрабатывают много информации, но недостаточно эффективно ей управляют. В области управления клиентскими данными главной точкой приложения усилий, как правило, являются даже не сами данные или технологические платформы, а процесс управления.

Делай, когда надо, и не делай, когда не надо

Мы часто слышим вопрос: «Как понять, что нам пора начать заниматься управлением клиентскими данными? Нам это вообще нужно или нет?». Исходя из нашего опыта, противопоказаний здесь нет. Заниматься управлением клиентскими данными нужно всегда — независимо от целей и масштабов вашей компании. Другое дело, что инструменты, подходы и технологии для организации из десяти человек, обслуживающих двух заказчиков, и крупного ритейлера с миллионами покупателей будут сильно отличаться.

Важно понимать, что оптимизация перечисленных выше этапов — это расходы, которые в дальнейшем должны конвертироваться в профиты для компании. К примеру, в повышение лояльности, снижение оттока или прямой экономический эффект.

Приведу показательный кейс. Заказчик хранил все данные в старом добром Excel на корпоративном портале документооборота. Процесс внесения изменений был строго выстроен; все вышеперечисленные этапы управления осознанно покрыты; ответственность четко распределена по задействованным направлениям бизнеса; полная история изменений сохранялась; по этапам процесса регулярно выдавались поручения в таск-менеджере; контроль велся на уровне советника Генерального директора — с регулярными отчетами и стандартизированными метриками. Соответственно, зрелость процесса, несмотря на кажущуюся технологическую несовременность применяемых решений, была на высоком уровне. Это позволяло компании успешно справляться с имеющимся потоком клиентов. Смена парадигмы произошла, только когда организация решила масштабировать успешную бизнес-модель на сегмент СМБ. Здесь уже потребовались автоматизация процессов с помощью современных платформ и последующая интеграция новых систем в единое решение.

Таким образом, главные факторы при принятии решения о внедрении ИТ-продуктов для управления клиентскими данными — это наличие эффективной экономической модели и зрелых внутренних процессов, а также четкое понимание, какие именно задачи должен решить внедряемый продукт.

Магия слов из трех букв, или зачем нужны CDP, CDI, MDM, CRM и DMP

Неподготовленного читателя может смутить обилие классов систем, представленных в этой области. Но несмотря на кажущуюся схожесть, они либо автоматизируют процесс управления клиентскими данными строго определенным образом, либо покрывают лишь часть процесса, оставляя за бортом некоторые важные составляющие. Давайте разбираться, чем отличаются все эти системы.

CRM (Customer Relations Management). Безусловно, главный динозавр в нашем списке. Отличительные особенности CRM-систем:

• Цель: поддержка операционных процессов управления отношениями с клиентами. В идеальном случае и при должном уровне кастомизации топовые современные CRM могут обеспечить все восемь стадий обработки данных.
• Покрытие: внутренние данные организации.
• Управление и владение: профильные подразделения основных бизнес-линий или команда менеджеров по продажам.
• Особенности: есть подкласс аналитических CRM (aCRM). Эти системы фокусируются на аналитике, сегментации и консолидации данных о клиентах.

MDM (Master Data Management).

Системы управления мастер-данными. Как правило, это решения общего назначения, адаптированные под задачи управления клиентскими данными.

• Цель: построение клиентского профиля и золотой записи, а также обогащение данными внутренних систем компании. Прежде всего сфокусированы на этапах стандартизации, идентификации, обогащения и интеграции данных.
• Покрытие: внутренние данные организации (иногда с обогащением из внешних источников).
• Управление и владение: профильные ИТ-подразделения по управлению данными или ответственные сотрудники бизнес-линий.
• Особенности: используются вместе с CRM, когда реализация MDM-процессов в CRM нецелесообразна. Кроме того, есть широкий пул MDM-процессов, не связанных с клиентскими данными, что обуславливает необходимость в выделенной системе.

CDI (Customer Data Integration). Фактически это подкласс MDM-систем, сфокусированный именно на клиентских данных.

• Цель: построение клиентского профиля и золотой записи, а также обогащение данных из внешних и внутренних источников.
• Покрытие: внутренние и внешние данные.
• Управление и владение: подразделения, отвечающие за развитие клиентского сервиса.
• Особенности: в отличие от MDM-решений общего назначения, обладают встроенными коннекторами к типовым сервисам и системам: классификаторам адресов, справочникам, CRM и системам учета. Это помогает значительно сэкономить на кастомизации MDM, особенно если речь идет о локальных российских системах и сервисах.

DMP (Data Management Platform). Класс решений, название которого вводит всех в заблуждение. В контексте управления клиентскими данными к нему относят продукты, обеспечивающие интеграцию данных третьих сторон в локальные системы компании.

• Цель: интеграция и обогащение внешними данными, обеспечение управляемой воронки от лида к клиенту компании.
• Покрытие: внешние данные (соцсети, внешние маркетинговые площадки, облачные сервисы, поисковые системы и др.).
• Управление и владение: подразделения, отвечающие за маркетинг, продвижение и привлечение.
• Особенности: при должном подходе могут заменить системы класса Marketing Automation.

CDP (Customer Data Platform). Платформы, объединяющие внешние и внутренние данные в единый сквозной процесс. По сути, это гибрид CDI и DMP. Часто используются в облачном формате, в том числе в России.

• Цель: построение омниканальной платформы, обеспечивающей сбор и систематизацию данных во всех точках соприкосновения клиента с компанией, а также микросегментацию.
• Покрытие: внутренние и внешние данные (соцсети, внешние маркетинговые площадки, облачные сервисы, поисковые системы и др.).
• Управление и владение: достаточно зрелые подразделения маркетинга или профильные ИТ-подразделения.
• Особенности: наибольший экономический эффект достигается на массовой и вариативной аудитории с выделением множества микросегментов. Также системы хорошо подходят для переиспользования в моделях машинного обучения (для скоринга, маркетинга или прогнозной аналитики).

Все эти системы зачастую пересекаются по функционалу. Если у вас уже есть одна или несколько из них, вполне возможно, вам не потребуется внедрять еще что-то. В качестве альтернативного варианта можно рассмотреть допиливание недостающего функционала в имеющихся решениях. Наиболее распространенная связка — CRM плюс DMP, где CRM сфокусирована на внутренних данных, а DMP на внешних и интегрирована с CRM.

Как же определить, какая система принесет больше пользы вашей компании? Нужно отталкиваться от стадии развития организации и основного продукта:

• Если компания находится в фазе активного роста, ее главная цель — расширение аудитории, а продукт рассчитан на массового потребителя, ей подойдут системы класса DMP.
• Если у компании уже имеется обширная клиентская база, при этом есть проблемы с учетом клиентов и процессами обработки данных о них, стоит посмотреть в сторону CRM.
• Если у компании имеется хорошая клиентская база и налаженные процессы учета, но есть провалы в части качества процессов и целостности информации, ей стоит обратить внимание на MDM (при необходимости покрытия смежных процессов) и CDI.
• CDP-системы будут интересны компаниям с разнородным ИТ-ландшафтом, у которых есть проблемы с интеграцией. Тем не менее, мы видели примеры CDP (особенно облачные версии), которые использовались в быстрорастущих стартапах, ориентированных на массовую аудиторию и использующих типовые сценарии взаимодействия с клиентами.

Как запустить управление клиентскими данными и не разочароваться

Базовая последовательность шагов выглядит так:

• Определите и сформулируйте проблему, которую планируете решить.
• Преобразуйте ее в возможность для роста бизнеса. Оцените эту возможность, желательно в твердой валюте.
• Выберите класс систем, которые могут решить вашу проблему.
• Выделите 2–4 системы, которые вам больше подходят, содержат максимально широкий пул интеграций или позволяют развивать их самостоятельно (как вариант — с помощью интегратора).
• Смоделируйте, как изменится клиентский путь после запуска выбранной системы.
• Если результат вас устраивает, приступайте к внедрению.
• Если результат вас не устраивает, мы всегда готовы поделиться опытом 🙂