Szkola Reklamy, WSR

Źródło: www.e-marketing.pl
Opracowanie: Janusz Wachnicki
Piotr Komornicki

Artykuł ten jest kontynuacją cyklu ukazującego się na łamach MM od połowy 2001 roku, poświęconego tematyce wykorzystania technik drążenia danych na potrzeby marketingu. Postaramy się przedstawić w nim jedną z dróg zastosowania wyników drążenia danych do pracy w firmie - analityczny system CRM.

Analityczny CRM jest rozwinięciem koncepcji CRM i w tym kontekście dotyczą go wszystkie zagadnienia istotne dla CRM w ogóle. Ponieważ CRM jest ostatnio wyjątkowo popularnym tematem, opisywanym obszernie także na łamach "Modern Marketing", w tym artykule nie zajmiemy się wieloma podstawowymi i kluczowymi dla CRM kwestiami. Z konieczności musimy przyjąć założenie, że czytelnik miał już okazję zapoznać się w jakimś stopniu z problematyką CRM i nie są mu obce opinie, że: CRM to nie system informatyczny, lecz filozofia działania firmy;

Nie dla wszystkich firm CRM jest najlepszą strategią działania, choć dla wielu jest jedyną szansą na przetrwanie i rozwój w warunkach silnej konkurencji; Odpowiedni system informatyczny może wspomóc urzeczywistnienie filozofii CRM w firmie, ale nie zastąpi niezbędnych zmian organizacyjnych i kulturowych; Choć termin CRM jest terminem nowym, model działania firmy oparty na budowaniu trwałych relacji z klientami jest znany od dawna;

Celem wdrożenia CRM nie jest wzrost satysfakcji klientów, lecz wzrost zysków firmy, między innymi dzięki wzrostowi satysfakcji klientów;

W każdej firmie CRM ma inne oblicze, a tym samym nie ma jednego, uniwersalnego systemu informatycznego wspierającego CRM, itd.

Skoncentrujemy się natomiast na tych aspektach CRM, które powodują, że operacyjny system CRM staje się systemem analitycznym.

Czym jest analityczny CRM?

Analityczny system CRM to taki system CRM, który wykorzystuje działające zarówno on-line, jak i off-line modele predykcyjne zbudowane przy użyciu drążenia danych o klientach lub analizy danych z badań marketingowych. Będący częścią analitycznego systemu CRM model predykcyjny może np. na podstawie danych demograficznych i charakterystyk korzystania z usług firmy określić poziom niebezpieczeństwa, że dany klient zrezygnuje z naszych usług i przejdzie do konkurencji.

Zgodnie z filozofią CRM klienci są najcenniejszym kapitałem firmy, a praktyczna realizacja filozofii CRM ma przynieść firmie korzyści będące wynikiem doskonalenia relacji z klientami. Analityczne systemy CRM, dzięki temu, że umożliwiają poznawanie preferencji klientów i przewidywanie ich zachowań, w sposób szczególny wspomagają relacje z klientami, a w konsekwencji powodują zwiększenie przychodów firmy dzięki wzrostowi liczby klientów, ich wartości i lojalności.

Każdy kontakt z klientem jest pewnego rodzaju egzaminem dla firmy i jej pracowników. Możemy go zdać i np. sprzedać klientowi kolejny produkt lub oblać i np. stracić klienta na rzecz konkurencji. Podobnie jak w przypadku innych egzaminów, także do kontaktu z klientem możemy się dobrze przygotować i tym samym zwiększyć szanse jego zdania. Musimy posiąść wiedzę, która jest do tego celu niezbędna - wszechstronną i dogłębną wiedzę o naszych klientach.

Skąd pochodzi wiedza o klientach?

Zasadniczo w firmie mamy dwa źródła wiedzy o klientach:

Pracownicy firmy; Zgromadzone dane. Wiedza i doświadczenie pracowników stanowią zawsze olbrzymią wartość dla firmy. Zarządzanie firmą w taki sposób, by zrobić z nich jak największy użytek, zawsze wychodziło firmom na dobre. Podobnie rzecz się ma z systemami CRM - będą tym lepsze, im lepiej przy ich budowaniu i doskonaleniu wykorzysta się wiedzę i doświadczenie pracowników firmy.

Niestety, ze względu na swój charakter wiedza i doświadczenie pracowników mają szereg ograniczeń, które sprawiają, że bazowanie wyłącznie na nich zazwyczaj nie wystarcza. Nie zagłębiając się szczegółowo w omówienie tej kwestii warto jednak wymienić niektóre problemy związane z wiedzą i doświadczeniem pracowników: rotacja pracowników - wiedza i doświadczenie pracownika odchodzą z firmy wraz z nim; werbalizacja i systematyzowanie - pracownicy mają kłopoty z opisaniem i usystematyzowaniem swoich doświadczeń; współdzielenie - istnieje szereg ograniczeń utrudniających przekazywanie wiedzy i doświadczeń jednych pracowników innym, a proces samodzielnego zdobywania własnych doświadczeń jest długotrwały; subiektywizm - wiedza i doświadczenie pracowników są uwarunkowane ich cechami osobowościowymi i mogą się różnić pomimo identyczności sytuacji; niekompletność - wiedza i doświadczenie pracowników ograniczone są wyłącznie do spraw, klientów i danych, z którymi mieli styczność.

W operacyjnych systemach CRM wiedza i doświadczenie pracowników są wspierane poprzez dostarczane im dane surowe. Dzięki operacyjnym systemom CRM wszelkie dane o kliencie są dużo łatwiej dostępne niż to było wtedy, gdy znajdowały się one w wielu różnych, nie współpracujących ze sobą systemach operacyjnych firmy. Najczęściej mamy więc do czynienia z sytuacją, gdy do punktów kontaktu z klientem dostarczana jest olbrzymia ilość danych surowych (choć na szczęście w przyjaznym dla użytkownika interfejsie), gdyż nie do końca jest jasne, z których danych, kiedy i w jaki sposób użytkownik systemu zechce skorzystać. Wydobywanie ukrytej w nich wiedzy i wykorzystywanie jej w kontaktach z klientami jest zależne od doświadczenia i umiejętności korzystającego z nich pracownika.

W odróżnieniu od operacyjnych, analityczne systemy CRM dokonują wyboru dostarczanych użytkownikowi danych surowych. Przede wszystkim jednak (i w tym tkwi istota różnicy między analitycznym a operacyjnym CRM), dzięki wykorzystaniu nowoczesnych metod analizy danych wspierają go wiedzą o każdym kliencie reprezentowaną przez wysokoprzetworzone informacje takie jak: wartość klienta dla firmy (określaną przez korzyści, jakie potencjalnie może firmie przynieść w przyszłości, a nie przez kwotę, jaką już u nas wydał); rekomendacje produktów czy usług, które mają największą szansę, że dany klient je kupi; wskazówki, jaka forma i treść rekomendacji produktu odniesie najlepszy skutek u tego klienta; poziom niebezpieczeństwa, że zechce zrezygnować z naszych usług i odejdzie do konkurencji; rekomendacje działań powstrzymujących go od odejścia do konkurencji; wskaźnik wiarygodności kredytowej klienta lub poziom zagrożenia nadużyciami, itp.

Mówi się o tym, że klient - ten przysłowiowy Kowalski - lubi, gdy się go traktuje w sposób spersonalizowany, gdy się go zna, gdy się o nim pamięta, gdy się go rozumie. Z drugiej strony, szczególnie wtedy, gdy firma ma wielu klientów, tak naprawdę nikt przecież Kowalskiego nie zna ani nie pamięta (najczęściej nie pamięta go nawet sprzedawca, który coś mu sprzedał). Tymczasem, korzystając ze wsparcia informatycznych systemów CRM, dążymy do zbudowania w głowie klienta wrażenia, że dobrze go znamy i rozumiemy. Można więc powiedzieć, że to informatyczny system CRM zna i rozumie naszych klientów. To, że system zna klientów, oznacza, że ma o nich zgromadzone odpowiednie dane, natomiast to, że klientów rozumie, wynika z dogłębnej analizy tych danych, odszukiwania ukrytych w nich zależności, wydobywania z nich syntetycznych informacji charakteryzujących klienta.

Wykorzystanie systemu CRM w firmie

Spróbujmy przyjrzeć się, w jaki sposób system CRM może być wykorzystywany przez wybranych pracowników firmy. Oczywiście będą to bardzo uproszczone przykłady, ale mamy nadzieję, że zilustrują istotę rzeczy.

Zacznijmy od sprzedawcy (przedstawiciela handlowego, account managera, doradcy handlowego itp.). Jego zadaniem jest jak najwięcej sprzedać. W jaki sposób może mu w tym pomóc system CRM? Przede wszystkim powinien dostarczyć odpowiednich danych o każdym kliencie.

W przypadku obecnego klienta firmy mogą to być: dane teleadresowe, wiek, płeć, historia kontaktów, historia transakcji, liczba reklamacji, oferty specjalne, które otrzymał, łączna kwota, którą w naszej firmie wydał, produkty, które kupił w ostatnim kwartale, ulubione kanały kontaktu z naszą firmą (a może nawet imiona dzieci, poglądy polityczne, gdzie spędził wakacje w tym roku, jak często chodzi do kina) i być może setki różnych innych.

Co sprzedawca ma teraz z tymi danymi zrobić? W jaki sposób ma ich użyć?

Korzystając z nich może się z klientem "zaprzyjaźnić" lub przynajmniej zrobić na nim dobre wrażenie (co na pewno jest niezmiernie ważne i użyteczne, ale jest tylko środkiem, a nie celem jego pracy).

Może także te dane w swojej głowie "przeanalizować" i zdecydować, co, kiedy i w jaki sposób ma temu klientowi zaproponować, by sprzedać mu jak najwięcej. Jeżeli jest bardzo dobrym sprzedawcą, z intuicją i doświadczeniem, z wszechstronną znajomością oferty firmy, ma szanse zrobić to dobrze. Ale ilu sprzedawców ma takie cechy? Ilu sprzedawców nie ma doświadczenia, a ilu jest po prostu przeciętnych?

I tu docieramy do istoty różnicy pomiędzy operacyjnym a analitycznym systemem CRM z punktu widzenia sprzedawcy. Gdy korzysta z operacyjnego CRM, musi sam, w oparciu o dostarczane mu dane surowe, wymyślić, co, kiedy, komu i w jaki sposób zaoferować. W analitycznym CRM natomiast najlepszych rekomendacji produktów czy usług, najodpowiedniejszych terminów złożenia ofert oraz treści najskuteczniej przekonujących danego klienta automatycznie dostarczają mu zintegrowane z systemem modele predykcyjne.

Oczywiście tylko od wewnętrznych regulacji firmy zależy, czy rekomendacje analitycznego systemu CRM są dla sprzedawcy obligatoryjne i musi postępować zgodnie z nimi, czy też może je traktować jako rady, ale bez przymusu stosowania się do nich. Może być też tak, że najlepsi, doświadczeni sprzedawcy mogą w decyzjach być samodzielni, a pozostali muszą się kierować sugestiami systemu. Niezależnie od klasy sprzedawcy, wysokoprzetworzone informacje, takie jak np. najlepsze rekomendacje dla konkretnego klienta, w dużo większym stopniu wpłyną na jego skuteczność niż ogrom (choćby nawet łatwo dostępnych) danych surowych o kliencie.

Jeszcze lepiej różnica pomiędzy operacyjnym a analitycznym CRM widoczna jest przy pierwszym kontakcie sprzedawcy (lub call center) z klientem oraz przy kontakcie z klientem w kanałach wirtualnych (np. w Internecie), gdzie sprzedawcy po prostu nie ma, a mimo to klienta trzeba odpowiednio obsłużyć.

Operacyjny system CRM może w tej sytuacji jedynie pomóc zgromadzić dane o kliencie, podczas gdy analityczny system CRM może na bieżąco dokonywać analizy wprowadzanych danych i w czasie rzeczywistym podpowiadać sprzedawcy dalsze kroki lub stosownie do wyników przeprowadzanych analiz dynamicznie generować wyświetlaną klientowi zawartość serwisu WWW.

Przyjrzyjmy się, jak z systemu CRM korzysta marketer. Jego zadaniem jest między innymi takie opracowywanie i kierowanie akcji marketingowych, by osiągnęły jak najwyższą skuteczność. Niezależnie od tego, czy będzie ją mierzył poziomem odpowiedzi, całkowitym zyskiem przez nią wygenerowanym, wskaźnikiem zwrotu inwestycji (ROI) czy innymi miarami, od systemu CRM będzie oczekiwał danych, które pozwolą mu jego cel osiągnąć.

Jakich danych może mu dostarczyć operacyjny system CRM?

W przypadku obecnych klientów firmy będą to dane surowe podobne do tych, do których ma dostęp sprzedawca (choć oczywiście niektóre, takie jak np. szczegółowe opisy poszczególnych rozmów handlowych, marketera nie będą interesować), a więc: dane teleadresowe, wiek, płeć, historia transakcji, liczba reklamacji, otrzymane przez niego oferty specjalne, łączna kwota, którą w naszej firmie wydał, produkty, które kupił w ostatnim kwartale, ulubione kanały kontaktu z naszą firmą (a może nawet imiona dzieci, poglądy polityczne, gdzie spędził wakacje w tym roku, jak często chodzi do kina) i być może setki różnych innych.

I znowu pojawia się pytanie, co marketer ma z tymi danymi zrobić?

Może skierować akcję do wszystkich klientów (choć rzadko się dziś zdarza, by akcja taka mogła odnieść sukces finansowy) lub a priori ustalić kryteria, które posłużą mu do zdefiniowania grupy docelowej. Jeżeli ma bardzo duże doświadczenie, intuicję i szczęście, akcja może się udać.

Także z punktu widzenia marketera różnice pomiędzy operacyjnym a analitycznym systemem CRM są bardzo istotne. Gdy korzysta z operacyjnego CRM, musi liczyć na swoją intuicję lub dostarczane mu dane surowe poddać dodatkowej analizie, dzięki której pozna odpowiedzi na swoje pytania. Natomiast analityczny CRM od razu dostarczy mu informacji bezpośrednio użytecznych w jego pracy.

Analityczny CRM umożliwia podejście do marketingu oparte na segmentacji klientów, wspomagając zarówno analityczne poszukiwanie oraz definiowanie segmentów klientów, jak i przydzielanie klientów do uprzednio zdefiniowanych segmentów dla każdego z celów definiowanych przez marketera i każdej akcji marketingowej.

Jednakże analityczny CRM idzie znacznie dalej. Umożliwia bowiem w pełni zindywidualizowane podejście do klientów, dzięki temu, że na temat każdego z nich dostarcza wysokoprzetworzonych analitycznie informacji, takich jak wartość dla firmy, skłonność do odejścia do konkurencji, szansa pozytywnej reakcji na konkretną ofertę, poziom ryzyka kredytowego itp.

Monitorowanie efektywności

Wiele operacyjnych systemów CRM jest wyposażonych w narzędzia raportowania i analiz OLAP. Elementy te, choć niezbędne także w analitycznych systemach CRM, nie wystarczają jednak, by system CRM nazwać analitycznym. Celem ich istnienia jest bowiem monitorowanie stanu firmy, czyli odpowiedź na pytanie o to, co się zdarzyło oraz ewentualnie ocena, czy stan ten jest zadowalający i czy zmiany zachodzą w oczekiwanym przez nas kierunku.

Z punktu widzenia doskonalenia relacji z klientami ich użyteczność jest ograniczona wyłącznie do oceny, czy skuteczność modeli predykcyjnych oraz inspirowanych przez nie działań jest zadowalająca. Analizy OLAP mogą nam odpowiedzieć na pytanie, kto u nas najwięcej kupił, ale nie powiedzą ani kto najwięcej kupi, ani kiedy kupi, ani co mu zarekomendować. W tym kontekście analizy OLAP nie nadają się ani do wskazania, kto jest naszym najlepszym klientem, ani do budowania rekomendacji działań sprzedażowych czy marketingowych.

Bez monitorowania trudno jednak wyobrazić sobie skuteczne działanie. Wskutek zmian w ofercie firmy, jej metodach działania, otoczeniu oraz preferencjach klientów, wartość i użyteczność zarówno modeli analitycznych, jak i dostarczanych danych historycznych może się z czasem obniżać. Nawet model predykcyjny o stuprocentowej skuteczności początkowej może z czasem przestać spełniać zadane przez nas kryteria. Decyzje o aktualizacji modeli predykcyjnych wykorzystywanych do rekomendacji produktów, do budowania akcji marketingowych pozyskiwania klientów, do budowania programów lojalnościowych itp. będziemy podejmować w oparciu o monitorowanie ich skuteczności.

Dodatkowo, monitorowanie może dostarczać wskazań do uruchamiania projektów analitycznych, które umożliwią zrozumienie mechanizmów zaistniałych zmian.

Modele predykcyjne i dane

Pisząc o wykorzystaniu modeli predykcyjnych nie sposób pominąć omówienia (choćby skrótowego) ich samych jako metody wydobywania z danych wiedzy o klientach. Spektrum zagadnień, w których modele predykcyjne mogą być użyteczne dla doskonalenia relacji z klientami jest bardzo szerokie i obejmuje między innymi:

Podobieństwo i powiązania między produktami;
Współkupowanie produktów i usług;
Sekwencje zakupów;
Wartości klienta (w tym LTV);
Migracja klientów;
Lojalność klientów;
Satysfakcja klientów;
Skuteczność akcji promocyjnych;
Segmentacja klientów;
Profilowanie klientów;
Ryzyko kredytowe i ryzyko nadużyć.

Modele predykcyjne wykorzystywane w analitycznych systemach CRM powstają w wyniku analizy gromadzonych w firmie danych o jej klientach (drążenie danych) lub w wyniku analizy danych z badań marketingowych. Obie te drogi wzajemnie się uzupełniają (o wzajemnych zależnościach pomiędzy drążeniem danych i badaniami rynku szerzej pisaliśmy w nr 6/2001 MM), jednakże ze względu na to, że jednym z ważnych efektów wdrożenia systemu CRM w firmie jest zwykle integracja danych (np. jednym ze składników systemu CRM jest hurtownia danych), należy się spodziewać, że to właśnie drążenie danych będzie najczęściej wykorzystywaną metodą budowania modeli predykcyjnych na potrzeby analitycznego CRM i sposobem wydobywania z danych wiedzy o klientach firmy.

Oczywiście dane, z których chcemy wydobywać wiedzę, muszą się do tego celu nadawać. Choć mogą być one czerpane z różnych źródeł (systemy transakcyjne, bazy danych, arkusze kalkulacyjne itp.), naturalne wydaje się oczekiwanie, że system CRM, który integruje i organizuje dane na potrzeby jego użytkowników, zrobi to także na potrzeby analityczne.

Niestety, nie jest to zadanie proste. Sytuację dodatkowo komplikuje wciąż bardzo często spotykane podejście: "zbudujmy system (CRM czy hurtownię danych), a wtedy będziemy się zastana-wiać, jak zgromadzone w nim dane analizować". Nic bardziej błędnego! Jeśli do analiz wrzucimy śmieci, to w ich wyniku także dostaniemy śmieci! W celu uniknięcia błędów i rozczarowań po wdrożeniu, warto drążenie danych rozpocząć już na etapie definiowania założeń systemu CRM. Umożliwi to precyzyjne zdefiniowanie wymagań stawianych danym (skąd mają być pobierane, w jaki sposób je weryfikować i uzupełniać, jakim transformacjom należy je poddać itd.) i uniknie się dodatkowych kosztów i wysiłku po wdrożeniu systemu. Decyzja taka jest tym bardziej uzasadniona, że wiedza o klientach, której dostarczy drążenie danych, nie tylko jest dla firmy cenna i może jej przynieść wymierne korzyści, ale także w sposób zasadniczy może wpłynąć na ostateczny kształt wdrażanego systemu CRM.

* * *

Trudno w jednym artykule choćby pobieżnie przedstawić wszystkie istotne aspekty tak obszernego tematu, jakim jest analityczny CRM. W podsumowaniu warto jednak zwrócić uwagę, że podobnie jak z samego faktu posiadania systemu CRM w firmie nie musi wynikać jej sukces, tak i z faktu, że do każdego punktu kontaktu z klientem dostarczane są wysokoprzetworzone informacje, nie musi wynikać poprawa relacji z klientami. Dopiero wdrożenie w firmie odpowiednich procedur postępowania zachęcających lub wręcz wymuszających korzystanie z tych informacji oraz podejmowanie na ich podstawie decyzji i działań może spowodować, że przyniosą firmie rzeczywiste korzyści.

Oczywiście każdy, kto rozważa wdrożenie w firmie analitycznego systemu CRM, zada pytanie "czy warto?". Odpowiedź na nie jest tak samo trudna jak odpowiedź na pytanie, czy w ogóle podejmować projekt CRM w firmie. Trzeba jednak za-znaczyć, że eksperci CRM coraz częściej ostrzegają, że projekty CRM pomijające zagadnienia analityczne są szczególnie narażone na niepowodzenie. Z drugiej strony, wskazując różnice pomiędzy efektami zakończonych sukcesem wdrożeń analitycznych i operacyjnych systemów CRM podkreślają oni, że dzięki systemom operacyjnym możliwe było przede wszystkim ograniczenie kosztów, natomiast osiągnięcie wzrostu przychodów wymagało analitycznego CRM.