Зачем управлять клиентскими данными
В крупных компаниях информация о клиентах разбросана по разным ИТ-системам. Например, в банках она хранится в CRM, биллингах, 1С, кредитных конвейерах. А если банк рос через слияния и поглощения, в нем может быть несколько автоматизированных банковских систем (АБС). Как результат – информация об одном и том же клиенте и продуктах, которыми он пользуется, может лежать в разных АБС.
Все это приводит к целому комплексу проблем. Самое простое – компания не знает, сколько у нее клиентов на самом деле. Менеджеры по продажам не видят единого продуктового профиля клиента и не знают, что еще ему предложить. В контактных данных клиентов встречаются опечатки, некорректные телефоны и адреса. А еще бизнес рискует потерять деньги и получить проблемы в отношениях с регуляторами, потому что в клиентскую базу затесались люди из черных списков, банкроты или мошенники.
Для эффективного управления клиентскими данными как раз и нужна CDI – разновидность систем управления мастер-данными (MDM, Master Data Management). Вот главные ее функции:
собирать из разных источников эталонное представление клиентских данных — «золотую» карточку клиента;
хранить клиентские карточки в собственной базе, интегрированной в
ИТ-архитектуру компании;
проверять и обогащать клиентские данные;
синхронизировать данные клиентов между информационными системами компании;
поддерживать обратное распространение, когда чистые данные из эталонной карточки клиента возвращаются в ИТ-системы компании.
CDI помогает бизнесу стать по-настоящему клиентоориентированным. С внедрением этой системы на первый план выходит именно клиент, а не договоры, счета и транзакции. Благодаря CDI компания знает, сколько у нее реально клиентов. Их проблемы оперативно решаются: если в поддержку банка или телеком-оператора позвонит клиент и попросит разобраться, почему у него списали деньги, оператор с помощью CDI быстро идентифицирует звонящего и увидит в клиентской карточке все его продукты.
CDI – отличный инструмент и для маркетологов. Полный продуктовый профиль клиента позволяет понять, какие еще продукты можно предложить клиенту. Например, внедрение CDI в «Ростелекоме» на 60% сократило количество маркетинговых сообщений в B2B-сегменте, не доходящих до нужных адресатов. Конверсия рекламы в продажи для действующих клиентов выросла в семь раз.
Есть польза и для сотрудников, которые оценивают клиентские риски: в CDI они видят всю информацию о клиенте, домохозяйстве, компании. Если возникнет задолженность, сотрудники получат доступ к актуальным контактам, так как скоринговые алгоритмы CDI отмечают способы наиболее эффективной связи с человеком.
Наконец, CDI снижает расходы на внедрение других ИТ-систем. По нашему опыту, окупаемость инвестиций от внедрения CRM на основе собранных CDI эталонных данных намного выше. В этом случае в новую CRM попадают уже очищенные клиентские данные, без опечаток и дублей. Работать с такой системой намного проще.
Чек-лист по выбору CDI
Современной литературы по MDM, системам управления мастер-данными, нет. Самые свежие книги вышли 10 лет назад – для ИТ и работы с данными — это вечность.
Поэтому для тех специалистов, которые отвечают за внедрение клиентского MDM, мы составили список вопросов, которые нужно задать вендору.
Если речь идет о большой клиентской базе, перед внедрением спросите подрядчика, способна ли CDI принимать данные миллионов клиентов – в онлайн или пакетно по расписанию.
Информация о клиентах в больших компаниях все время обновляется. Хорошая CDI умеет быстро забирать изменения из исходных систем. Некоторым организациям достаточно делать это раз в неделю, но CDI должна поддерживать и ежедневные обновления. Когда исходные системы присылают изменения в онлайне, CDI должна сохранять их за миллисекунды. Например, если клиент страховой компании купил новый полис, эта информация должна как можно скорее появиться во всех ИТ-системах организации. Учетные системы получат свежие данные из CDI, когда та в онлайне добавит новый полис в «золотую» карточку клиента.
Задайте вопрос, отдает ли CDI чистые клиентские данные в онлайне
Хорошая CDI-система умеет в онлайне еще и возвращать информацию потребителям – личному кабинету, скоринг-системам, онлайн-банкам, контактным центрам. И не просто информацию, а чистые данные: стандартизированные, очищенные от опечаток и дублей. Приведу пример: клиент онлайн-банка справедливо ждет, что тот загрузится за несколько мгновений. Время загрузки зависит в том числе от скорости ответа CDI.
Узнайте, способна ли CDI найти данные клиента во всех учетных системах по ID в любой из них
В каждой учетной системе компании у клиента может быть свой идентификатор. Хорошая CDI умеет с этим работать: какой бы ID ни задали в онлайн-запросе, она соберет данные клиента из всех доступных источников.
Выясните, как CDI собирает информацию о клиентах в онлайне по четким запросам
В идеале CDI-система должна найти все клиентские записи, где текст запроса встречается в точности. Например, на запрос «Иванов, Московская» она выдаст информацию по всем людям, которые
живут в Иванове на улице Московская;
живут в Московской области и имеют фамилию Иванов;
живут на Московской улице и имеют фамилию Иванов.
Впрочем, она может поискать и в конкретных полях. Например, ищем: «фамилия: Иванов, улица: Московская». Тогда CDI отдаст только карточки людей по фамилии Иванов, живущих на Московской улице.
Поинтересуйтесь, как CDI находит данные клиентов по приблизительным онлайн-запросам и понимает ли их при наличии опечаток.
Это важно в ситуациях, когда оператор ошибся и напечатал, например, «Иваноп». Полнотекстовой поиск в такой ситуации никого не найдет, даже если будет указан адрес, так как работает он только по четкому идентификатору. В этом случае необходим онлайн-поиск по нечетким запросам. Например, оператор ищет всех Василиев Ивановых по адресу Москва, Турчанинов пер, дом 6, стр 2. Но в спешке поля заполнены некорректно: «фамилия: Иваноп, имя: Вася, адрес: Мск Турчанинов 6с2”». Но CDI в этом случае все равно понимает запрос верно: «фамилия: Иванов, имя: Василий, адрес: Москва, Турчанинов пер, дом 6, стр 2». Более того, если система найдет много с таким именем по запросу, то проранжирует их по степени похожести. Вывод: CDI-система, которая ищет в онлайне по нечетким запросам, обеспечит и скорость, и качество обслуживания клиентов.
И еще одна рекомендация: перед тем, как устраивать «революцию» с клиентскими данными в компании, проведите их аудит. Разберитесь, что с ними происходит, как выстроена синхронизация, в каких узлах появляются ошибки, что можно автоматизировать. В дальнейшем аудит станет отправной точкой для улучшения бизнес-процессов и ИТ-архитектуры.