Aналитика в системах CRM
Сергей Шургин 
Аналитический инструмент маркетолога
Интеграция с другими приложениями
Готовые аналитические приложения
CRM (Customer Relationship Management) — сравнительно недавно появившееся направление в области информационных технологий. Рост конкуренции, снижение нормы прибыли, поиск новых возможностей для бизнеса — все это заставило компании уделять максимальное внимание своим клиентам, анализировать их предпочтения и причины их ухода, подстраивать свои маркетинговые программы под потребности определенных категорий и т.д.
Чем больше информации имеет компания о своих клиентах, тем лучше она знает, как удержать имеющихся и привлечь новых. Как покупатели мы все чаще и чаще сталкиваемся с особой «заботой», например, получая именные письма от небольшой компании, расположенной по соседству, замечая чрезмерную осведомленность о нас таких компаний или просто приняв однажды подобное предложение.
Сегодня в России наиболее распространены регистрирующие CRM-системы, такие как GoldMine одноименной компании или Sales Expert, разработанная российской компанией «Про-Инвест Информационные Технологии». Как показывает практика, по мере накопления данных растет необходимость в использовании специализированных инструментов для их анализа. В связи с этим в России в скором времени станут весьма популярны аналитические CRM-приложения.
Компания Business Objects известна как производитель мощных инструментов для создания корпоративных аналитических систем, обеспечивающих пользователям возможность самостоятельного доступа к данным, анализа (в первую очередь — OLAP) и распределения информации. Однако в последнее время она все чаще заявляет о себе как производитель аналитических приложений и средств для использования в системах управления взаимоотношениями с заказчиками. ПО Business Objects для CRM интересно тем, что может использоваться совместно с CRM-приложениями других компаний (например, для управления маркетинговыми кампаниями, рассылки почты и т.д.).
Аналитический инструмент маркетолога
Среди основных потребителей CRM-приложений — сотрудники отделов маркетинга и продаж. Именно они собирают и анализируют статистические данные о продажах, планируют кампании по продвижению продукции на рынке и привлечению новых клиентов. В своей работе менеджеры отдела маркетинга всегда разделяют заказчиков (рынок) на сегменты и оперируют ими, например решая задачи наподобие запроса информации о продажах «наиболее лояльным заказчикам» или рассылки писем «клиентам, имеющим доход свыше 1000 долл.». Сначала пользователям следует определить нужный сегмент рынка, а затем применить к нему какие-либо операции или проанализировать его активность. Вполне естественно, что, являясь одним из лидеров в области организации доступа к данным и построения отчетных систем, компания Business Objects вышла на рынок CRM с Set Analyzer — средством сегментирования, визуализации и пошагового выполнения запросов.
Стандартный запрос сотрудника отдела маркетинга может выглядеть следующим образом: «Покупатели с семейным бюджетом от 1,5 до 2 тыс. долл., имеющие 1-2 детей, проживающие в Москве или Санкт-Петербурге, не имеющие собственного жилья». Интересно, что подобного рода запросы удобнее всего формулировать не в объектах (имеется в виду использование бизнес-терминов семантического слоя; возможность кодирования запросов на SQL для конечного пользователя мы рассматривать не будем), а оперируя множествами с применением булевой логики. Во-первых, это интуитивно более понятно, а во-вторых, запрос выполняется в несколько шагов, так что пользователь может оценить результат на каждом этапе. В данном случае итоговое множество (или сегмент сбыта, с точки зрения маркетолога или продавца) будет создано с помощью следующих простейших последовательных операций в три шага:
- Объединение множеств «покупателей из Москвы» и «покупателей из Санкт-Петербурга».
- Пересечение множеств «покупателей с семейным бюджетом от 1,5 до 2 тыс. долл.» с множеством «покупателей, имеющих 1-2 детей» и с множеством, полученным в результате шага 1.
- Исключение из полученного результата множества «покупателей, имеющих собственное жилье».
За подобной легкостью скрывается весьма оригинальный подход, реализованный в Set Analyzer, основу которого составляют применение множеств и использование бизнес-модели, создаваемой в Set Analyzer Architect. Кто знаком с архитектурой остальных продуктов компании Business Objects, сразу же увидит сходство подхода. Architect выполняет роль инструмента Designer, то есть с его помощью администратор системы создает метаданные (рис. 1), содержащие объекты для дальнейшей работы конечного пользователя.
Иерархическая бизнес-модель, cоздаваемая в Architect, может содержать несколько разделов, соответствующих основным объектам анализа, например «Заказчики», «Продукты», «Отделения компании» и т.д. Каждый раздел, применительно к основному объекту раздела, может состоять из нескольких подразделов — «Отправленные заказы», «Маркетинговые кампании» и др., включающих соответствующие объектные иерархии. Модель Set Analyzer не имеет ничего общего с моделями Business Objects и WebIntelligencе, так как предназначена для решения определенного класса задач.
Для построения запроса пользователь может воспользоваться собственно объектной моделью или существующими, уже созданными множествами, причем чем дольше он работает с системой, тем чаще прибегает ко второму способу. Рассмотрим оба способа. Допустим, необходимо получить множество заказчиков, не совершавших покупки в течение последних четырех месяцев.
Предположим, что в разделе «Заказчики» существует подраздел «Общая информация о заказчиках». При выборе данного подраздела появляются несколько иерархий, а разделение данных может производиться по любому признаку, например по географическому местоположению, по статусу счета или профилю заказчика (на рис. 2 показано, что пользователь выбрал «По странам»). Важнейшей особенностью Set Analyzer, которых нет у обычных средств построения отчетов или доступа к данным, является предварительный показ результатов. В данном случае мы видим, что среди заказчиков 41 человек из Канады, 1079 из Великобритании и 1025 из США (кстати, хороший повод задуматься, почему в Канаде компания так слабо представлена). Отмечаем все имеющиеся регионы и получаем стартовое множество, соответствующее всем заказчикам (см. рис. 2).
Далее из полученного множества необходимо вычесть тех, кто за последние четыре месяца совершал покупки хотя бы один раз, для чего воспользуемся подразделом «Заказы». Выбираем иерархию «календарь/год» и отмечаем «2000». Set Analyzer выводит список, содержащий информацию о сделанных заказах по всем 12 месяцам указанного нами года — и снова на экране подытоженные результаты. Отмечаем «январь», «февраль» и «март» и выполняем операцию вычитания множества. Далее таким же образом вычитаем «декабрь 1999» (рис. 3). Искомое множество получено.
Для использования второго способа необходимо иметь в наличии уже готовые множества. Предположим, пользователь уже создал множества «Все клиенты» и «Клиенты, совершавшие заказы за месяц N года M». Воспользовавшись диаграммой Венна, можно моментально получить искомое множество. На рис. 4 синяя диаграмма получена путем объединения четырех множеств, красная диаграмма соответствует множеству всех клиентов, зеленая область соответствует искомому, а голубым цветом Set Analyzer отмечает прочие участки. Если же область вовсе не заполнена цветом, это означает, что она не содержит ни одного элемента.
Таким образом, с помощью Set Analyzer менеджер может легко создавать собственные запросы к базе данных и оценивать их результаты на каждом шаге.
Использование множеств не только значительно упрощает восприятие информации и процесс построения запроса, но и позволяет работать с большими объемами данных и сверхбольшими базами данных (VLDB, Very Large Database).
Поясним применение VLDB на примере. Предположим, необходимо получить список лояльных заказчиков, то есть тех, кто обращался к услугам компании или покупал ее продукцию хотя бы раз в месяц на протяжении полугодия. А теперь представим, что наша компания работает весьма успешно (большое количество транзакций) и распространяет свою продукцию посредством каталогов по всей стране (то есть приобретения каждого покупателя отслеживаются). Следовательно, теоретически имеется возможность получить список лояльных клиентов. Однако в такой ситуации запрос пойдет в базе данных регистрирующей системы, схема которой плохо подходит для выполнения сложных запросов, затрагивающих несколько связанных таблиц фактов и справочников. Итогом попытки выполнения SQL-запроса с почти стопроцентной вероятностью станут мучительное ожидание результата и остановка работы операторов, добавляющих информацию в БД.
Архитектура Set Analyzer позволяет ускорить выполнение запроса в тысячи раз. Физически множества хранятся в виде таблицы индексов, каждая строка которой содержит номер множества и ссылку на таблицу-справочник. Согласно материалам Business Objects, таблица индексов, содержащая информацию о множествах, занимает не более 1% места относительно таблиц фактов, что является минимальной платой за многочисленные преимущества.
Одним из свойств множеств является изменяемость их во времени. Например, сегодня заказчик не входит в группу лояльных, а завтра может и войти. Set Analyzer позволяет описать не только правила формирования множества, но и расписание его обновления. При этом «устаревшее» множество может быть сохранено отдельно, что дает возможность оценивать изменения в сегментах и перемещения заказчиков между ними (условно «Хорошие заказчики», «Заказчики», «Бывшие заказчики», «Потенциальные заказчики»). Теперь для получения списка лояльных заказчиков не придется делать сложный SQL-запрос. Достаточно создать множество, равное пересечению шести множеств, каждое из которых состоит из заказчиков, купивших продукцию компании в определенный месяц. Операция пересечения и создания на его основе нового множества займет считанные секунды и не остановит работу других пользователей.
В состав Set Analyzer входят также дополнительные модули, расширяющие стандартные возможности и ускоряющие обработку данных. Agent обеспечивает автоматическое выполнение заданий согласно расписанию или при наступлении предопределенных событий. Как и Set Analyzer, Set Analyzer Architect устанавливается на клиентские ПК. Все остальные модули предназначены для использования на сервере БД.
Sampler может существенно ускорить работу, если пользователю не нужно работать с элементами множества заказчиков, а необходимо только оценить распределение элементов по иерархиям. Например, задача сводится к оценке распределения объемов продаж по регионам. В таком случае, если объемы данных слишком велики и на их обработку требуется время, менеджер может воспользоваться частью множества, отобранной Sampler. При этом все соотношения внутри множества сохраняются, несмотря на значительно меньшее количество элементов.
Иногда требуется трансформировать множество, построенное на основе одного объекта, в множество, построенное на основе другого (например, создать множество покупателей из тех, кто приобрел определенное продукты из определенного ранее множества). Для решения подобной задачи используется модуль Converter. И наконец, серверный модуль Accelerator применяется в тех случаях, когда объемы обрабатываемых данных слишком велики, — он позволяет повысить производительность работы.
 |
|
Интеграция с другими приложениями
Ясно, что информацию маркетолог запрашивает не просто так. Она нужна ему для анализа или выполнения каких-либо действий в отношении заказчиков, входящих в то или иное множество. Set Analyzer не позволяет даже просмотреть содержимое этих множеств, поэтому практически всегда используется с другими приложениями, например с Business Objects, пользователь которого при создании запроса, может воспользоваться готовым множеством (рис. 5). И здесь уже можно просмотреть и при желании проанализировать сами элементы множества.
Многие ведущие производители CRM-приложений поддерживают работу с Set Analyzer. Среди них Nortel Networks/Clarify, PrimeResponse, Remedy, Siebel Systems, PeopleSoft/Vantive.
Можно сказать, что результаты работы Set Analyzer (то есть множества) легко использовать в любой программе, так как они хранятся в реляционной базе данных и открыты для разработчиков.
|
|
Как это реально используется
One 2 One — оператор сотовой связи в Великобритании. Компания основана в 1993 году и первой в мире полностью перешла на цифровые стандарты связи (GSM-1800). В неделю обрабатывается более 160 млн. звонков. Set Analyzer используется в One 2 One для идентификации принадлежности абонента к той или иной группе и для сегментирования клиентской базы данных, что помогает осуществлять мощные маркетинговые программы. В частности, аналитики компании смогли быстро создать группу клиентов, купивших контракты с предоплатой (всего одну карточку) и сделавших лишь несколько звонков. После этого им разослали письма с информацией о продлении действия карточек. Затем Set Analyzer использовали для отслеживания перемещений клиентов из указанной группы в другие сегменты. В качестве примера сегментирования для дальнейшей рассылки предложений можно назвать и создание множества заказчиков, которые не пользуются мобильным телефоном за пределами страны. Специалисты One 2 One создали множества по следующему признаку: «Абонент регулярно разговаривает, затем делает вызов из аэропорта и пропадает, а следующий вызов опять совершается из аэропорта». Таким образом работники One 2 One смогли выявить клиентов, не пользующихся услугами роуминга, выделить их в множество, с которым в дальнейшем можно легко работать, и произвели одну из самых эффективных рассылок.
|
|
Готовые аналитические приложения
Set Analyzer оказался не единственным продуктом Business Objects для CRM. Сейчас CRM привлекает к себе огромное внимание со стороны всех производителей ПО, и Business Objects не является исключением.
В июле нынешнего года компания объявила о выпуске продукта Customer Intelligence, состоящего из нескольких модулей: Sales Analytics, Customer Analytics и Campaign Analytics. Каждый из модулей является независимым и содержит функции, соответствующие решаемым задачам.
|
|
CRM как приманка
CRM — три чудесные буквы для производителей программного обеспечения. Если в каком-то продукте имеется функция для работы с базой данных заказчиков, то скорее всего в буклете или листовке будет написано, что это CRM-приложение. Такая ситуация является закономерным результатом популярности этого направления и его реальной полезности. Правда, само приложение на поверку может оказаться заурядной программой рассылки новостей по электронной почте.
Нужно сказать, что многие продукты, в том числе и Set Analyzer, могут применяться не только для решения задач управления взаимоотношениями с заказчиками. И потенциальным пользователям программного обеспечения следует обращать на это внимание, так как в противном случае они могут не увидеть той пользы, которую способно принести им его использование.
Сама идея о том, что пользователи могут манипулировать множествами, весьма оригинальна и плодотворна. Это также обеспечивает возможность быстрого выполнения запросов и простую реализацию связи с другими приложениями. Таким образом, Set Analyzer полезен не только в CRM, но и везде, где существует необходимость доступа и обработки больших и сверхбольших объемов данных.
КомпьютерПресс 10'2001
