CRM-аналитика как инструмент поддержки клиенто-ориентированной стратегии бизнеса

электронный научно-экономическии журнал

CRM-аналитика как инструмент поддержки клиенто-ориентированной стратегии бизнеса

Витзон А.М., Громова А.А.

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Vitzon A.M., Gromova A.A.

Financial University under the Government of the Russian Federation

Problems of financing of startups in the Russian practice

Аннотация: Не секрет, что большинство показателей, характеризующих отношения «компания — клиент», можно рассчитать даже без использования CDI-систем, на основе данных учетных систем. Это сведения по счетам, проводкам, клиентам и нормативно-справочная информация. Но если компания использует несколько транзакционных систем и имеет крупную филиальную сеть, дублирование информации о клиентах неизбежно. В этом случае CDI-система избавляет от дублирования с помощью специализированного блока интеграции. С его внедрением подобной системы организация получает инструмент для создания единой базы данных по клиентам, где устранена добирающаяся информация и проведена актуализация всех сведений. При необходимости актуальная информация может экспортироваться и в другие модули корпоративной информационной системы, активно использующие данные по клиентам, например в финансовую подсистему, отвечающую за взаимодействие с дебиторами, таким образом поддерживая концепцию Master Data Management.

Ключевые слова: клиент, клиенто-ориентированная стратегия, CRM, MDM, CDI, BI.

Annotation: Many indicators of customer can calculate the transactional system, such as information on accounts, postings, customers and regulatory background. But if the company uses several transactional systems and has many branches, there is a duplication of customer information. CDI-system helps eliminate duplication of this information.

Tags: customer, customer-centric strategy, CRM, MDM, CDI, BI.

стр 8

Любая компания в ходе своей деятельности стремится к максимизации прибыли. Для этого ей необходимо правильно организовать работу, ориентируясь на те вещи, которые смогут принести наибольшую прибыль с наименьшими затратами. В настоящее время все больше компаний стараются придерживаться клиенто-ориентированной стратегии оптимизации своих процессов для дальнейшего развития. Главным предметом анализа при таком подходе является клиент и механизмы воздействия на него. Но разрозненность клиентских данных - одна из самых распространенных проблем, которая препятствует эффективности работы многих компаний. Однако существуют инструменты, позволяющие оптимизировать работу с массивом информации клиентского досье.

Стратегия, ориентированная на клиента, носит название CRM - Customer Relationship Management. Каждая современная компания имеет одну или более внедренных CRM систем, предназначенных для автоматизации работ по сбору и систематизации данных о клиентах. Но данные в этих системах могут не только дублироваться, но и противоречить друг другу. Также системы данного типа практически не обладают развитыми средствами анализа, в то время как для эффективного управления и развития своего бизнеса современным компаниям необходимо рассматривать любую возникающую ситуацию под разными углами, оперативно принимать управленческие решения и иметь возможность анализировать большое количество различной клиентской информации. Решающую роль в этих процессах играет наличие достоверной, консолидированной, эталонной информации разноплановой отчетности по клиентам. В связи с этим большое распространение получили системы класса CDI (Customer Data Integration), или, как их еще называют, Customer MDM (Customer Data Integration and Master Data Management) - системы по управлению мастер-данными в решениях по клиентским данным. Внедрение данных систем упрощает и ускоряет процессы взаимодействия с клиентами за счет стандартизации способов совместного использования клиентских данных, что приводит к формированию более эффективных и прибыльных взаимоотношений с потребителями, а также к сокращению расходов на управление.

этестронный научно-экономический журнал стр 9

Системы CDI позволяют не только интегрировать в себе данные из различных источников - мастер-систем, но и управлять рисками, связанными с клиентами. Данный вопрос является наиболее актуальным для кредитных организаций или страховых компаний.

Система позволяет анализировать такие данные, как:

• основной(ые) вид(ы) деятельности клиента (для физических лиц —место работы и занимаемая должность);

• соответствие осуществляемых клиентом финансовых операций его основным видам деятельности;

• условия и виды финансовых операций, осуществляемых клиентом на постоянной основе;

• сведения о постоянных контрагентах клиента и их деловой репутации;

• место жительства (регистрации, нахождения) клиента;

• география бизнеса клиента (страны, в которых открыты счета, и страны регистрации постоянных контрагентов клиента) и др.

Данные системы обычно в качестве базовой функциональности используют различные BI (Business 1п1еШдепсе)-платформы.

Основная цель внедрения продуктов Business Intelligence предельно проста: преобразовать исходные данные в полезную информацию, которую можно будет использовать для принятия правильных и своевременных решений. На практике многие организации не используют все имеющиеся данные как источник получения необходимых знаний о бизнесе и клиентах для принятия решений и реакции на изменения. Чаще всего информация, которая действительно способна дать необходимые знания, не лежит на поверхности, а скрыта глубоко в данных, хранящихся во внутрикорпоративных системах. Для своевременного использования такой информации компании нуждаются в инструменте, который бы позволил осуществить оптимизацию, фильтрацию и объединение всех необходимых данных, а также провести их полный и быстрый анализ даже неопытным пользователям.

Любая клиенто-ориентированная компания за время своей деятельности накапливает большое количество различной информации о своих клиентах. Из всех подходов к управлению взаимоотношениями с клиентами на данный момент компании наибольшее внимание уделяют операционному уровню CRM систем. Задача повышения лояльности клиента решается в процессе контакта с ним. Все данные, полученные при общении, накапливаются и просматриваются только перед следующим контактом или используются для построения статичных отчетов. Низкая эффективность таких отчетов обусловлена быстрой сменой актуальности CRM-информации и отсутствием анализа причин тех или иных результатов. Проведение анализа большого количества CRM данных это длительный и дорогой процесс, который зачастую может препятствовать своевременному принятию решений или значительно увеличивать трудозатраты, необходимые для решения задач, которые решаются BI-платформой за считанные секунды. Именно поэтому внедрение и использование BI-платформ для реализации систем анализа клиентских данных становится все актуальней [1].

Для того чтобы оперативно получать актуальную информацию о клиенте, следует обеспечить загрузку данных в хранилище в инкрементальном режиме, при котором сведения в хранилище обновляются не по заранее заданному регламенту, а лишь в случае их изменения в CRM-системе или другой мастер-системе, содержащей необходимые для анализа данные [2].

Также подобная система позволяет сравнивать плановые показатели с фактическими. Плановые показатели также загружаются в хранилище данных из специализированной системы бюджетирования или финансового планирования. Если такой системы в организации нет, то вводятся вручную.

Подобные приложения предоставляют определить следующие возможности:

• условия предоставления скидок на продукты компании;

• внутренние трансфертные ставки; цены покупки, продажи или перераспределения ресурсов;

• пороговые показатели масштабов бизнеса и его рентабельности, определяющие переход клиента из одной группы в другую (операционный результат и т. д.).

электронный научно-экономическии журнал

I

Витрина клиентских данных

Агрегированна я информация

KPI

Портфели договоров

клиента

Информация об операциях с

Другие витрины

т

CDI-модуль,

объединяющий

разрозненные данные о

клиенте в единую

Интегрированные

клиентские данные

О

Другие витрины

Хранилище данных

Архитектура системы CRM - аналитики Методологическая часть - алгоритмы взаимодействия компании с клиентами: физическими лицами,

организациями и холдингами. Выполняется этот анализ с помощью набора ^-показателей, характеризующих не только фактические объемы клиентских операций, их доходность, но и планируемое развитие бизнеса. Методология дает возможность применять индивидуальный подход к каждому корпоративному клиенту и оперативно реагировать на его потребности с учетом всех аспектов сотрудничества. Это гарантирует банку серьезное конкурентное преимущество.

электронный научно-экономический журнал стр 11

Технология анализа клиентских данных базируется на всем многообразии инструментария BI-систем, среди них: средства интеграции данных из различных источников, настройка и расчет экономических показателей, инструменты для формирования ad-hoc запросов, OLAP-инструменты, системы Data Mining. В технологической цепочке поддержки принятия решений используются механизмы построения взаимосвязанных отчетов, разграничения доступа к объектам и данным, блоки сценарного анализа [2].

Система реализует следующий алгоритм: данные, которые были выгружены из разных учетных систем (в том числе и CRM), очищены, отобраны и загружены в хранилище данных, подвергаются верификации на предмет совпадения уникальных признаков - атрибутов. В результате данного анализа CDI-модуль агрегирует данные о клиентах, поступивших из разных систем, в единую сущность. Из внешних систем могут поступать следующие данные:

• анкеты клиентов - физических и юридических лиц (из CRM-системы);

• информация о движении средств по счетам клиентов (из бухгалтерской системы или соответствующего модуля ERP-системы);

• анкеты неклиентов - третьих лиц (из внешних источников);

• анкеты компании (могут быть внесены вручную);

• списки санкций и политически значимых лиц иностранных государств, а также лиц и компаний, находящихся в черных списках OFAC, EC, OOH, Интерпол, НМТ (Великобритания).

Далее эти данные могут быть подвергнуты дальнейшему анализу и обработке другими аналитическими приложениями BI-системы, например для вычисления степеней рисков, связанных с каждым из клиентов.

Список литературы:

1. А. А. Громова. Формирование критической информации организации с помощью современных информационных технологий, Тезисы докладов конференции «Управленческие науки в современной России», М.:Финуниверситет, 2013.

2. А. А. Громова, Ф.С. Матвеев. Современные инструменты работы со знаниями, Тезисы докладов конференции «Управленческие науки в современном мире», М.:Финуниверситет, 2014.