Книга: Прицельный маркетинг. Новые правила привлечения и удержания клиентов

Интегрирование данных о потребителях

Интегрирование данных о потребителях

Как помешать самым прибыльным клиентам компании покинуть ее? Распределяйте ресурсы так, чтобы в центре всей ее деятельности был клиент. Этот подход становится все более популярным сегодня, несмотря на то что таким он должен был быть всегда. Вопреки действительности, практически каждая компания считает себя ориентированной на клиента. Но, как мы уже говорили, чтобы стать такой, организация должна объединить свои хранилища данных таким образом, чтобы информация, касающаяся отношений с клиентами, могла беспрепятственно циркулировать между ними. Кроме того, необходимо создать объединенный архив взаимоотношений с клиентами, называемый также информационным файлом клиента или информационным хранилищем, в котором будет сберегаться вся информация.

Будучи центральным запоминающим органом компании, архив взаимоотношений с клиентами должен фиксировать информацию о каждом взаимодействии с клиентом в единой базе данных – или в виртуально интегрированной среде, собирающей информацию об всех подразделений компании. Гартнер определяет интеграцию потребительских данных как комбинацию технологии, программного обеспечения, процессов и услуг, необходимых для получения единого, точного и полного представления о потребителе из многочисленных источников данных о клиентах (внешних и внутренних), баз данных и деловых сфер. Несмотря на лаконичность определения, процесс практического воплощения интеграции труднодостижим и требует значительных затрат времени. Действительно, консолидация потребительской информации, получаемой из многих источников, обычно становится основным делом всей компании. «Это корневой канал, охватывающий всю компанию», – замечает один из руководителей. Фактически масштабы, сложность и стоимость такого проекта, равно как и последствия подрыва традиционных норм, вызываемого им, могут быть воистину ошеломляющими.

Вспомним хотя бы подобную инициативу, предпринимаемую в настоящий момент компанией MetLife – 32-миллиардным поставщиком финансовых услуг. Когда проект, стоимость которого оценивается более чем в 50 млн. долл., будет завершен, компания получит одну из крупнейших систем, когда-либо созданных человеком с целью получения целостной картины взаимоотношений с клиентами. Ожидается, что к 2010 году в системе будут собраны данные о 100 миллионах потребителей, что позволит всем сотрудникам компании (в случае MetLife это более 46 тысяч человек, включая 5 директоров по информационным технологиям!) иметь полную картину взаимоотношений с клиентами в масштабах всей компании. Другими словами, проект серьезный. Его воплощение в жизнь равноценно поднятию вашего дома в воздух и замене фундамента под ним.

Microsoft – еще один яркий пример компании, озабоченной вопросами интеграции потребительских данных. Первой стадией работы в этом направлении для Microsoft был сбор информации о потребителях из всех существующих баз данных – это порядка 25 миллионов записей, включая регистрацию клиентов в момент покупки, подписку через Интернет и посредством информационных бюллетеней. Кроме того, существовала информация о 73 миллионах сделок, которая ежедневно пополнялась двумя тысячами новых записей. Microsoft применила систему интеграции потребительских данных, далеко выходящую за рамки процесса их тривиального слияния и чистки. В ней используются современные алгоритмы сочетания многочисленных исходных файлов с ассоциированными файлами для создания уникального постоянного идентификатора каждого отдельного клиента. Впоследствии этот идентификатор постоянно сопровождает клиента, позволяя легко поддерживать обновленную и точную информацию о нем. В 2002 году, когда централизованная система была создана, она позволяла проводить до 30 маркетинговых кампаний ежемесячно, в результате чего прибыль увеличилась на 24 млн. долл. (вдвое превысив изначально запланированные показатели). Таким образом, система окупила себя достаточно быстро.

После трех лет, потраченных на процесс интеграции, компании Microsoft все еще есть над чем подумать в этом направлении. Например, ей еще предстоит разработать возможность обмена данными в режиме реального времени с call-центрами и беспроводными подразделениями компании. И хотя фраза «одно лицо, один голос» остается привлекательным маркетинговым слоганом, задача достижения такого уровня интеграции может отпугнуть даже самых смелых. Трудности обусловлены главным образом тем, что в основе различных баз данных, имеющихся в компании, а также вне ее, лежат разные типы языков, платформ и структур – не говоря уже о сопротивлении, с которым непременно сталкиваются подобные инициативы.

Основное правило, сформулированное практиками, гласит: чем более глубокий уровень интеграции необходим, тем выше риск того, что инициатива столкнется с многочисленными препятствиями на пути ее реализации. Другими словами, интеграционные риски зависят от количества существующих точек интеграции и вероятного уровня сложностей, присущих каждой из них. Риск будет особенно высок, когда, как в случае с MetLife, компания представляет собой конгломерат, стремительный рост которого обуславливается поглощением других фирм. Приобретя дюжину компаний (как крупных, так и мелких) в стремлении стать крупнейшим национальным страховщиком, MetLife со временем обнаружила, что стала владелицей массы разнородных систем информационных технологий, каждая из которых содержала море бесценных, но несовместимых данных. Объединение компаний в группу подразумевает появление огромных резервов потребительских данных, сосредоточенных в разных структурных подразделениях этой группы, и необходимость объединения этих резервов.

Положительной стороной такой ситуации можно считать то, что компания, столкнувшаяся с масштабной фрагментацией собственных ИТ-систем, может облегченно вздохнуть хотя бы по той причине, что у нее есть возможность заменить разрозненные части информационной базы одной гигантской объединенной системой. Возможно, компании даже не придется физически объединять разрозненные части системы. Напротив, может быть, ей удастся использовать возможности промежуточного программного обеспечения для этих целей. Подобные решения очень быстро завоевывают популярность и становятся ответом на молитвы многих директоров по информационным технологиям и менеджеров по маркетингу.

По своей сути промежуточное программное обеспечение разработано для извлечения информации из существующих баз данных независимо от того, где и в каком формате эта информация хранится. Эти приложения позволяют ИТ-системе преобразовывать структуры данных, где уже хранится информация, создавая их копии в режиме реального времени, вместо того, чтобы сводить всю информацию в единую структуру данных. В сущности, они извлекают копии данных из существующих несовместимых баз – в случае MetLife их количество превышало 30 – в общий накопитель, использующий единый язык. Во многих случаях компании могут интегрировать свои данные через отдельные прикладные системы, каждая из которых управляет отдельным объемом общей интегрированной базы данных, чтобы создать иллюзию унификации. Преимущество такого подхода состоит в том, что он позволяет компании сэкономить миллионы долларов за счет продления жизни существующим системам.

Таким образом, возводя мосты между хранилищами данных, компания может создавать единую картину взаимоотношений со своими потребителями, не сталкиваясь с необходимостью отказаться от существующих систем. Промежуточное программное обеспечение является своеобразным серотонином для корпоративных организаций. Вырабатываемое мышцами химическое вещество серотонин в головном мозге передается от одного нейрона к другому через синапсы. В мозгу людей, страдающих депрессивными расстройствами, ингибиторы выработки серотонина заставляют нейроны сообщаться между собой. Аналогично этому промежуточное программное обеспечение дает возможность сообщаться между собой хранилищам данных, используя в большинстве случаев стандарт XML как протокол информационного обмена. Если бы не было таких решений, многие компании не выходили бы из депрессивных состояний, во всяком случае когда дело касается рыночной стоимости акций!

Для MetLife таким серотонином стало приложение компании DWL – одного из многочисленных поставщиков программного обеспечения, появившихся в последние несколько лет и обещающих объединить в режиме реального времени потребительскую информацию в любых деловых сферах, из любых каналов и систем. По словам DWL, преимущество решения, внедренного в MetLife, заключается в использовании уже существующей у нее технологии, дополненной «унифицированными прикладными уровнями, используемыми приложениями CRM для совершенствования управления отношениями с клиентами, последовательного обновления всех систем в режиме реального времени и обеспечения единого источника потребительской информации, а также управления им, для всех подразделений компании».

Дабы не углубляться в премудрости структуры систем или их внедрения, что, как мы уже говорили, является темой для совершенно другой книги, отметим просто, что способность отображать современную, последовательную и всестороннюю картину взаимоотношений с клиентами сегодня вполне реальна и доступна любой компании, готовой взяться за подобную задачу. В области интеграции существует множество возможностей. Сейчас не время расслабляться. Выберите лучшее для вас решение и действуйте.

MetLife вплотную занялась поставленной задачей и очень гордится этим. Всесторонняя картина, над созданием которой она работает, означает, что впервые за свою 135-летнюю историю приемное сканирующее устройство в call-центре компании будет работать в режиме реального времени, позволяя иметь одновременный доступ к пенсионным счетам клиентов, полисам автострахования и стоматологическим страховкам, несмотря на то, что информация об этих трех продуктах пополняется тремя отдельными подразделениями компании. Способность интегрировать недавно полученные и получаемые в текущий момент потребительские данные из абсолютно разных точек взаимодействия с клиентами и связывать их воедино с помощью входящих и исходящих каналов также лежит в основе прогнозирующего анализа, как мы увидим далее в этой главе.

Мы называем задачу достижения полной интеграции данных SiloSync. Процесс склеивания пар приложений с промежуточным программным обеспечением может быть трудным, и успех часто зависит от того, насколько творческим будет подход к решениям, не слишком продуманным с точки зрения способности к взаимодействию. Тем не менее SiloSync обычно позволяет достичь более высокого уровня удовлетворенности потребителей и новых возможностей привлечения, удержания и управления прибыльными клиентами. Повторим еще раз: считайте это предпосылкой оптимизации маркетинговых мероприятий, продаж и обслуживания клиентов, а также решающим шагом в бесконечной борьбе за то, чтобы не позволить прибыльным клиентам пользоваться товарами и услугами конкурентов.

SiloSync ломает границы, разделяющие каналы, географию и направления деятельности подразделений. Она объединяет несопоставимые части компании, а также избранных партнеров и поставщиков одной деловой сети, позволяя им успешно воспроизвести современную, полную и последовательную картину взаимоотношений с клиентами. Важно отметить, что в контексте прицельного маркетинга она объединяет все процессы в области маркетинга, продаж и обслуживания клиентов в единую интегрированную инфраструктуру, состоящую из множества приложений. Мы называем такую структуру CFAS (от англ. «customer-facing applications suite»). Она представляет собой комплекс компьютерных программ, обеспечивающих контроль над отношениями с потребителями и управление ими. Мы относимся к этой структуре с неким благоговением, сознавая, что она – ключ к будущему прицельного маркетинга.

СОЗДАНИЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ БАЗЫ ДАННЫХ

Потребительская база данных может стать самым ценным активом компании при условии, что она содержит надежную и ценную информацию. Понадобится немало времени и усилий, чтобы создать такие модели данных. Фактически эта работа бесконечна, поскольку данные необходимо постоянно обновлять, чистить и управлять ими, как и любыми другими важными и ценными информационными активами. Лучший способ создания ориентированных на потребителя баз данных и управления ими состоит из четырех этапов.

Объединение текущих полей данных: потребительские данные поступают из многих онлайновых и офлайновых источников – регистрация в сети, лотерейные билеты, call-центры, карточки программ лояльности и т. д. Эти источники данных должны быть объединены в единое хранилище данных, представляющее общую потребительскую картину.

Очистка данных: разные источники информации могут содержать противоречивую или сомнительную информацию. Является ли одним и тем же лицом господин Билл Вайнгартен, проживающий по адресу Пратт 1102, и господин Уильям Вайнгартен, проживающий по адресу В. Пратт? В первую очередь, чистка предполагает приведение в порядок контактной информации с помощью почтовых кодов и специального программного обеспечения. Кроме того, поля данных разных баз могут быть изначально созданы по-разному. Например, регистрация на сайте может иметь поле «возраст клиента» со следующей разбивкой: 1 = 18–25; 2 = 26–40; 3 = 41 +; а разбивка того же поля в регистрационной анкете может иметь вид 1 = 18–25; 2 = 36–55; 3 = 56 +. Такие расхождения можно устранить с помощью процесса трансформации.

Получение разрешения: потребители должны добровольно участвовать в маркетинговых акциях и давать маркетологам свое согласие общаться с ними. Управление участием (или неучастием) потребителей в маркетинговых программах и акциях с помощью тех или иных каналов требует установления четких правил. Кроме того, потребители должны быть уверены в том, что могут рассчитывать на конфиденциальность предоставляемой вам информации.

Пополнение информационных профилей: пополнение информационных профилей обуславливается тем, какую информацию о клиентах может получить компания, и из каких источников. Эта информация должна представлять для компании реальную ценность, а не относиться к разряду «было бы неплохо знать…» Она должна быть полезной для конкретных целей компании, например для прогнозирующего моделирования, выявления влиятельных потребителей и т. д. Информация может пополняться тремя путями.

• Наслаивание данных о покупках: маркетинговые фирмы, обслуживающие большие базы данных компаний, могут пополнять индивидуальные информационные профили клиентов данными из личных баз данных компаний-заказчиков. Эти же фирмы могут предоставлять и услуги по чистке баз данных.

• Прямой опрос потребителей: взаимодействие с потребителями (например при их регистрации) обеспечивает получение личной информации от них самих. Небольшие исследования, позволяющие со временем создать полноценные профили, – прекрасный способ сбора важных данных.

• Использование расчетных данных: с помощью технологий статистического моделирования статистики рассчитывают ценность определенных полей данных на основе похожих ответов опрошенных потребителей.

Оглавление книги