Аналітика в CRM: йдемо по приладах

По інтернету багато років блукає історія про те, як в США інтернет-магазин Target потрапив на гнів розлюченого батька через розсилання реклами товарів для вагітних на адресу неповнолітньої школярки. Через кілька днів виявилося, що дівчина дійсно вагітна. Тarget дізнався про все раніше за рахунок аналізу великих даних. І за рахунок використання цієї системи аналізу даних виростив свою виручку в найкоротші терміни більш, ніж на 60%. Історія тому і тиражується, що приклад завидний навіть для першопрохідців використання даних — онлайн-рітейлу. Загалом, якщо ви можете похвалитися таким же кейсом — гортайте Хабр далі, якщо ні — поговоримо під катом про те, як привчити себе до аналітики, навчитися в будь криза йти за приладами і нарешті подорослішати.



Я так хочу!
Чому подорослішати? Все просто. Згадайте маленької дитини або маленького себе — скільком людям набридає це горезвісне «хочу» без будь-яких пояснень або з непереконливою аргументацією «так у інших», «а треба», «хочу спробувати». Багато керівників бізнесу так продовжують приймати рішення на основі свого бажання (хочу гарну ціну 22 000), приклад конкурента (давайте зробимо кошик покупки, як у Пятьсофта), моди ринку (все, йдемо в хмару і розвиваємо новий напрямок, старе закриваємо) і т. д. При цьому рідко хто з працівників готовий запитати про те, а чи є якась база під таким рішенням. А якщо хто і запитає, то у відповідь можна розраховувати в кращому випадку «Я так вирішив!»

Розглянемо коріння цієї проблеми і оцінимо, чи актуальні першопричини сьогодні.

  1. Складність систем аналітики в 2000-е налякала багатьох, особливо у великому бізнесі. Це були громіздкі і нечувано дорогі BI-системи та OLAP-куби, для обслуговування яких були потрібні аналітик і SQL-програміст, що працюють у зв'язці. Ось так взяти і смикнути дані в потрібному розрізі здавалося справою за межами стандартних навичок. Трохи змінював ситуацію 1С, але цього було мало.

  2. Малий і середній бізнес ріс і мав одну міру аналітики — прибуток. Методи антикризового управління теж були (та що гріха таїти, і є) досить своєрідні: звільнення, скорочення, урізання виплат і т. д. Аналітика просто була забута, дані не збиралися.

    Так, я прийняв стратегічне рішення. Я вирішив ігнорувати погані новини.

  3. Менеджери і керівники не дружили з цифрами, не могли правильно прочитати і інтерпретувати дані. Аналітика покладалася на бухгалтера, який теж був не здатний розправитися з масивом чисел або на програміста, який цифрами володів, але зовсім не розумів цілей бізнесу.
І я збрешу, якщо скажу, що сьогодні справи йдуть інакше — аналітика як і раніше в загоні, особливо в малому та середньому бізнесі. Хоча є позитивна тенденція, обумовлена розвитком систем інтернет-аналітики і увагою бізнесу до неї. Але це не зовсім те, що допомагає вирішувати. Та й взагалі, з появою нових, доступних і простих у використанні інструментів, власники бізнесу почали возитися з даними. Є і хороші новини — перша з описаних причин подолана ринком. Сьогодні бізнес може вибрати і купити систему з тією глибиною аналітики, яка йому потрібна і знайти рішення, що задовольняє по ціні.


— Що таке рентабельність бізнес-аналітики?
— Вона вища, ніж рентабельність невігластва.


У цьому сенсі CRM-система — якісне рішення для аналітики в малому і середньому бізнесі. Вона з'єднує в собі три найважливіші функції.

  1. Збір і накопичення даних. Логіка CRM-системи влаштована таким чином, що всі дані збираються в прив'язці до клієнта, причому можна налаштовувати маски вводу і отримувати інформацію в уніфікованому вигляді. А оскільки CRM — інструмент оперативної роботи, то дані з'являються своєчасно і завжди актуальні.

  2. Інтерпретація даних. CRM-система інтерпретує дані і «розподіляє» їх за потрібне модулям, де вони порівнюються з іншими даними і утворюють аналітичний матеріал. Так, наприклад, якщо клієнт купив партію товару, то змінюється не тільки профіль клієнта, але і складська, і логістична аналітика. І якщо продажнику важливо, скільки клієнтів готові купити таку ж партію, то комірнику важлива, наприклад, швидкість продажу партії, а логісту — як такі клієнти вивозять свої замовлення.

  3. Побудова аналітичних і оперативних звітів. Всередині CRM-системи (традиційно обмовлюся, що я розповідаю на основі того, як все зроблено в нашій RegionSoft CRM, на ринку можливі варіанти) закладена можливість будувати готові і настроювані звіти, будувати вибірки з допомогою фільтрів. Звіти в CRM — штука гнучка і досить інформативна, оскільки вони витягають потрібні дані з допомогою програмної логіки бази даних, а значить, можуть формувати потрібні менеджеру розрізи.

Цикл використання даних компанії з участю CRM-системи

Битви CRM
Проте якийсь час назад (2005-2010) операційний CRM-система на зразок нашої RegionSoft CRM не могла навіть заїкнутися про аналітиці — її миттєво атакували представники аналітичних CRM. Втім, нічого дивного — раз є війна Apple vs Samsung, Windows vs MacOS, то чому б не бути локальній війні CRM. Хоча і CRM-системи здавалися під напором BI-систем. Але про все по порядку.

Першими, хто став цікавитися аналітикою і аналітичними системами, стали представники галузей, вже тоді знали, що таке по-справжньому великі дані: банки та оператори зв'язку. Безумовно, мова не йшла про те, щоб впроваджувати вітчизняні рішення — в Росію почали активну експансію SAP, Oracle Siebel, робила унікальні інтеграційні проекти Teradata. Приблизно в той же час російські вендори, які вже знають, що таке CRM і пишуть свої системи, розділилися на два непримиренні табори. І підстави для поділу були.

Операційний CRM накопичував інформацію про клієнтів, дозволяв створювати шаблони документів, активно прикручували поштові клієнти і телефонію, заглиблювався в покриття всіх питань менеджменту. В цей же час вітчизняний аналітичний CRM як міг, так і встраивал в свої системи OLAP-куби, малював дашборды і панелі показників, з розмахом проектував товарні матриці. Все це робилося з використанням дорогих засобів розробки і СУБД, окремі суб'єкти примудрялися (та й досі примудряються) заточувати все під Oracle. Природно, що такі витрати на розробку не могли не позначитися на вартості. Але це була не єдина проблема — розробники аналітичних систем отримали масу проблем з продуктивністю, код вимагав глибокого рефакторінгу, вага дистрибутивів розростався до непристойного, CRM починали гальмувати на клієнтських машинах.

Поки вендори вирішували, що звалилися на них проблеми, розробники операційних CRM спохватилися і почали писати аналітичну частину, причому вже з урахуванням помилок своїх конкурентів. Вони не зосереджувалися на складних OLAP-кубів, не копалися в багатовимірних БД, а цілеспрямовано створювали звіти, потрібні менеджерам тут і зараз: воронку продажів, АВС-аналіз, хтось навіть зайнявся шахматками. Приблизно так було і в RegionSoft CRM: ми взяли за правило випускати в нових реліз не тільки оперативні фічі, але й нові звіти. В результаті їх стало близько 100, з'явилися потужні flexi-фільтри, звіти по взаємодій з клієнтами, план-фактний аналіз, KPI, аналітика бізнес-процесів і багато іншого. Так з'явився новий тип корпоративного програмного забезпечення — універсальні CRM. Саме до них відносяться топові російські CRM, як в хмарі, так і on-premise.

А що стало з аналітичним CRM? Впевнений, що є ті, хто мене закидає камінням, але російські вендори або перейшли у універсальність (їх більшість), або значно скоротили свою частку ринку. Давайте подивимося, хто у що трансформувався. У 2007 році менеджер з CRM-проектів з Sputnik Labs у своїй статті запропонував таку схему еволюції аналітичних систем:


Точніше і не намалюєш. Єдине, що я б додав — безперервна взаємодія з клієнтом на основі його поведінкових даних. Тоді IoT, контекст і предиктивные технології ще не стосувалися бізнесу, тому схема і не включила в себе чергову сходинку еволюції. Однак на сьогоднішній день практично всі щаблі (крім останньої) реалізовані в колишніх операційних, а нині універсальних CRM-системах.

Наприклад, у нас в РегионСофт є три масштабних впровадження, в яких особлива увага приділялася і приділяється саме аналітичної складової.

  1. Впровадження для великої мережі магазинів госптоварів. Вже кілька років RegionSoft CRM допомагає аналізувати асортимент, вчасно виводити непопулярні найменування, запобігати розкраданню на складі і затоварення. CRM інтегрована з касою і програмою лояльності.

  2. Впровадження нашій RegionSoft CRM Media в телекомпаніях і телерадиохолдингах — CRM працює з величезним масивом даних, рейтингами, ефірним часом і дозволяє зв'язати і налагодити роботу рекламних відділів і ефіру.

  3. У великому супермаркеті була впроваджена система RegionSoft Retail, яка дозволяє реєструвати продажу штучного товару, товару власного виробництва, вагового товару за заводськими і внутрішнім штрих-кодами (автоматично), а також за коротким кодами (вручну). Система забезпечує безперервну реєстрацію продажів, розраховану на високонавантажених магазини самообслуговування з торговою площею до 3000 квадратних метрів. Розробка Retail почалася досить давно. Працюючи з великим клієнтом, що має кілька складів і розгалужену мережу роздрібних магазинів, ми навчилися інтегрувати нашу RegionSoft CRM з POS-терміналами, сканерами та іншим торговим обладнанням. Ми здійснили масштабне впровадження CRM-системи у величезному гіпермаркеті, тоді ж знадобилася спеціалізована програма для касових терміналів. Ми взялися і розробили. У процесі автоматизації магазину стали зрозумілі напрямки розвитку і доопрацювання. Зараз за допомогою RegionSoft Retail можуть бути автоматизовані невеликі продуктові магазини, в тому числі з ваговими товарами, господарські магазини, великі супермаркети з власними виробничими цехами, аптеки, склади з функцією роздрібної торгівлі, точки видачі товару, а також їх роздрібні мережі.

Однак під запити специфічних галузей продовжують розвиватися спеціалізовані системи, які не просто лідирують на ринку в своєму сегменті, але і задають рамки зростання всіх вендорам.

  • Галузеві CRM для банків та телекому — найбільші інтеграційні рішення, пов'язані з білінгом і внутрішніми інформаційними системами, мають безпрецедентний рівень безпеки.

  • Самописні системи аналізу даних — білінги, CRM, написані внутрішніми службами компаній або залученими розробниками під цілі конкретного бізнесу. Як правило, це вибір компаній середньої величини, що мають вузьку специфіку.

  • Потужні готові рішення (типу SAP) — величезні й важкі проекти для нафтогазової, добувної, промислової, телекомунікаційної галузей. Дорогі, довгострокові проекти.

  • Інші системи BI (Business Intelligence), що дозволяють збирати, зберігати та аналізувати дані — наприклад, IBM Cognos BI і IBM SPSS, розширена і бізнес-орієнтована трансформація колись популярного пакету аналітики та статистики SPSS (продався IBM у 2009 році).
Хоча, за роки роботи на ринку CRM я переконався, що кожна система знайде свого користувача. Тому бізнес повинен адекватно ставитися до своїх потреб в аналізі даних і підбирати CRM «за міркою», оскільки це важлива складова успішного впровадження (ми про це вже писали).

Що діється з аналітикою в бізнесі?
Як я вже сказав вище, перше і найстрашніше — її майже немає. Часто доводиться стикатися з компаніями, які елементарно не вважають відсоток виконання плану, не кажучи вже про рентабельності або окупності інвестицій. Друге, не менш страшне, — є хибні уявлення про нормативні значеннях. Наприклад, доводилося чути, як бізнес-тренер активно переконував, що нормальна рентабельність становить 300-600%. Тут просто без коментарів. Ну або план продажів повинен стабільно перевиконуватися на 20-30%. Якщо у вас стабільно перевиконується план, переглянете його — ваше планування кульгає на дві ноги.

Крім перерахованих крайнощів, є і загальні основні помилки, пов'язані з аналітикою бізнесу.

  • CRM або будь-яка інша система (біллінг, ERP, 1С) перетворюються у бункер інформації. Тобто дані збираються, але система використовується тільки як інструмент для оперативної роботи.

  • «Засмічені», невалідні дані. Такі дані можуть існувати як в Excel, так і у корпоративних інформаційних системах. Їх поява пов'язана з неакуратним введенням (іншим закладом).

  • Надлишкові дані. Компанія купує біллінг або іншу круту систему, садить програміста, які SQL-запитами вибирає з даних величезні таблиці значень. При цьому менеджери не здатні аналізувати отримані дані і робити на їх основі висновки. Більш того, буває так, що менеджер відкриває файл у старій версії Excel, неправильно імпортуючи дані і не помічаючи, що в файлі мільйон записів, а рядків всього 65536.

  • Помилки при роботі з даними. Менеджери можуть поверхнево володіти інструментами типу зведених таблиць або MS Access, і намагатися групувати і інтерпретувати вивантажені дані. Що очікувати в результаті бувають негативні продажу і дробовий персонал.

  • Дані, які розглядають поза іншої інформації — брехня. Обов'язково потрібно дивитися показники в поєднанні з іншими, виявляти закономірності, кореляцію. Тоді висновки можуть лягти в основу прийнятих рішень.

  • Аналітики і маркетологи вміють брехати на даних — це руйнівна здатність, з якою зіткнувся не один керівник. Одна справа, якщо графік будується не з нуля, а з іншого значення (хитрість для наочності) і зовсім інше, якщо, припустимо, дані по трафіку округлюються до гігабайт або замість кількості клієнтів показується кількість покупок і скромно називається «Купили».

Моє хобі — екстраполяція.
— Як ти можеш бачити, в найближчі кілька місяців у тебе з'явиться щось близько чотирьох десятків чоловіків. Подбай краще про оптових цінах на весільні торти.


Що робити?
Існують основні групи даних, які необхідно зібрати будь-якої компанії. Вони відображають точки росту, допомагають управляти асортиментом, координувати персонал, проводити своєчасне навчання і т. д.

Економічні дані — набір інформації, що дає якісне уявлення про компанію. До них відносяться, наприклад, звіти про продажі, доходи та звіти про витрати. З їх допомогою ви можете бачити, які сегменти клієнтів, найменування товарів, філії заробляю вам грошей, а які виключно тягнуть кошти. Після аналізу цієї інформації приймається рішення про розвиток ефективних каналів та скорочення або оздоровленні токсичних.

Дані про споживача — колосальний пласт інформації, який можна зібрати в CRM і який необхідний кожному з підрозділів комерційної служби. Це сегментація клієнтів, кластеризація, воронка продажів, групування по регіонах і сумами замовлення та ін. Такі дані лягають в основу персоніфікації пропозицій клієнтам, яка останнім часом визнається одним з ключових драйверів зростання.

Дослідження продажів націлені на оцінку різних каналів продажів, виконання плану і вироблення нових стратегій спілкування з клієнтами.

Дослідження продукту спрямоване на поліпшення продукту для задоволення запитів споживачів. До речі, саме сюди варто віднести і вимір і аналіз якості обслуговування (так, CRM збирає дані і для цього — тривалість дзвінка, запис розмов, кількість наборів номери, конверсія дзвінка в покупку і т.д.).

На підтвердження тези про важливість аналітики за перерахованими групами показників розповім три абсолютно реальні історії.
Проста історія 1. Компанія продавала рослини і товари для дачі. Вирішивши вступити по-розумному, вона відкрила один салон на перехресті кількох дачних масивів, а другий — на виїзді з міста, де немає садів. Виручка в магазинах була приблизно однакова, все було нормально, поки не сталася криза і люди не почали притискатися до своїх витратах. До того ж, була майже осінь, і спад був і так, і так. Коли прийшла весна, виручка в магазині біля садів скоротилася в рази, на виїзді справи йшли трохи краще. Ближче до літа на виїзді з міста стало ще краще, а перший магазин впевнено йшов до закриття. Шляхом довгого аналізу та опитування співробітників менеджери виявили причину.
Ті, хто відвідував сади, як правило, в них не жили, тому купували багато рослин, які можуть рости і без господаря типу розсади, саджанців кущів і т. д. Скорочення попиту співпало ще й з насиченням вузького ринку — люди відмовилися від товарів, що купуються з цікавості. А на виїзді аудиторія була ширше — і ті, хто жив літо на великий заміській дачі, купували більш дорогі саджанці і до того ж різні там вази для клумб, ліхтарики та інше. Вся біда була в тому, що власників турбував тільки чек, а асортимент завозили бездумно, майже рандомно. Якби облік вівся по номенклатурним позиціям, то власники могли б перебудувати асортиментну політику і продавати, наприклад, у садків, добрива, інструменти і т. д. Але цього не сталося, фірми більше немає.

Проста історія 2. Приблизно те ж саме відбулося з міським магазином недорогий одягу. Але хлопці швидко виявили проблеми з асортиментом і позбулися запасів, уникнувши затоварення. А справа була в тому, що основними відвідувачами «сімейних» магазинів виявилися жінки з дітьми, і чоловіча дешева одяг майже вся була тяжким вантажем. А ось додавання в асортимент іграшок і дитячого біжутерії збільшило середній чек. До речі, на відміну від героїв простий історії-1, в цій мережі стояла облікова система, а директор по маркетингу не просто цікавилася тим, що в CRM враховано.

Зворотний історія. Невеликий стільниковий оператор гнався за обсягом продажів. Точка А робила план і близько 1000 продажу SIM в місяць, точка Б не робила план, було близько 300 продажів. У результаті продавці Б залишалися без премій, та ще й отримували від керівництва наганяй за відставання від плану. Так тривало майже рік, поки нова команда служби продажів не вирішила для своїх цілей подивитися нарахування абонентів у розрізі точок, у тому числі цих двох власних офісів. Так от, з обсягу А 85-90% вимовляли 100 рублів на рахунку і викидали SIM, а з Б близько 70% користувалися номером більше трьох місяців з середнім рахунком 95 рублів в місяць, а 30% — понад півроку. Коли стали вникати, знайшли величезний фрод і навіть правопорушення у точки А. В результаті були перероблені KPI і переглянуті плани продажів.

Зібрати дані мало, важливо вміти їх використовувати на благо бізнесу. Є декілька основних шляхів, як це можна зробити.

Впровадити CRM, якщо її ще немає. CRM-система може стати джерелом даних не тільки для топ-менеджерів, але і для самих співробітників. Ваше завдання — навчити їх працювати з даними, використовувати їх для прийняття оперативних рішень. З того моменту, як співробітники занурюються в аналітику, починають відбуватися дива:

  • вони бачать результат роботи і частку свого результату в загальних досягненнях;
  • вони усвідомлюють причетність до спільної справи;
  • вони шукають нові закономірності і радіють, виявляючи їх;
  • у них зростає лояльність, оскільки доступ до певних даних — символ довіри людині.

— У мене гарні новини для тебе. (Насправді, CRM відкриває величезні можливості розширити знання про свій бізнес і намацати зони росту).

В принципі, сучасний бізнес нічим не ризикує — майже у всіх CRM-системах, і в RegionSoft CRM в тому числі, передбачена процедура розмежування прав доступу до різних даних.

Працювати із сегментами. Якщо ви навчитеся робити сегменти і користуватися створеними угрупованнями, ви вирішите величезний пласт завдань бізнесу. Виходячи з виділених груп ви будете створювати точкові пропозиції, розсилки, ділити групи між менеджерами та отримайте клієнтську базу з більшою лояльністю.

Візуалізувати дані і демонструвати їх на планірках та звітних зборах. Одна справа, якщо за підсумками місяця ви монотонно бубоніть перед працівниками про виконання плану та подальшому розвитку, а інша — показуєте графіки і наочно пояснюєте, що є, а до чого слід прагнути. Візуалізація значно полегшує розуміння і запам'ятовування — сміливо беріть її на озброєння.

Є ще один цікавий шлях використання зібраних даних створення аналітичних вісників і листків і поширення їх на широку аудиторію з метою піару. Не кожна компанія на таке наважиться, але якщо вам є чим поділитися з клієнтами, споживачами або ЗМІ — сміливо робіть це в зрозумілій і зрозумілій формі. Такі дії зазвичай окупаються зростанням популярності і довіри до компанії.

Що можна робити з даними в CRM?
CRM — потужне джерело даних компанії. Причому можна використовувати готовий набір звітів, а можна вивантажувати інформацію і працювати з нею самостійно — головне, що вона у вас вже є в уніфікованій формі. І головне правило — збирати дані безперервно і ітеративне, порівнювати результати від періоду до періоду, дивитися на розвиток показників у динаміці.

  • Сегментувати клієнтів і персоналізувати пропозиції. Персоналізація значно позначається на ставленні клієнта до компанії.

  • Аналізувати рентабельність — виявляти групи клієнтів або найменувань, які призводять з часом до більшої прибутку (пам'ятаєте кейс про оператора зв'язку?).

  • Відстежувати події по клієнту — наприклад, оцінювати обсяг покупок, щоб підключити клієнта до програми лояльності.

  • Проводити план-фактний аналіз — оцінювати виконання плану в розрізі філій або співробітників, знаходити фактори впливу.

  • Проводити АВС аналіз та виявляти найбільш рентабельні послуги та товари серед вашого асортименту.

  • Аналізувати стан складів, прайс-лист.

  • Оцінювати роботу менеджерів з продажу в різних розрізах.
В принципі, на основі даних, отриманих в CRM, можна побудувати досить глибоку бізнес-аналітику. Однак є набір показників і дій з ними, які є мінімумом і повинні бути в роботі завжди.

  • Вважайте темп зростання показателя — відношення величини показника на даний час до його величиною за безпосередньо передує такий же час. Формула: темп зростання = (поточне значення / попереднє значення) * 100%. Цей показник служить чудовою ілюстрацією динаміки процесу, наочно демонструє прогрес або регрес щодо попереднього періоду.

  • Оцінюйте темп приросту, який є ні що інше, як темп зростання мінус 100%. Якщо він виходить негативним, то мова йде про темп зниження.

  • Вважайте частки — тобто оцінюйте не тільки абсолютні показники, але і відносні. Наприклад, можна порахувати кількість замовлень і їх суму, можна з'ясувати, що 10% замовлень приносять 48% виручки і націлитися на оптимізацію бізнес-процесів.

  • Вважайте моду ряду — значення у множині спостережень, яка зустрічається найбільш часто. Наприклад, у вас працює 5 продавців і ви бачите, що кожен день вони роблять різну кількість контактів з клієнтами. Проаналізувавши моду, ви побачите саме часте кількість взаємодій — швидше за все, це найбільш об'єктивна норма.

  • Вважайте ROI (рентабельність інвестицій), будь то витрати на рекламу, виставку або навчання співробітників. Формула: ROI = (прибуток від інвестицій — вартість інвестицій) * 100% / вартість інвестицій. Чим вище, тим краще.
  • Пам'ятайте, що є абсолютні (штуки, рази, рублі), відносні (частки і відсотки), середні показники — і тільки в сукупності вони дадуть вам картину того, що відбувається у вас в бізнесі.
CRM-система виступає відмінним джерелом даних, їх ви можете обробляти самі і вони обробляються в самій CRM. Обов'язково повинні існувати вимірні метрики, які до того ж ви будете готові вимірювати, тобто використовувати для якихось цілей. Якщо з якихось причин показник не потрібен — не витрачайте час на збір даних для його розрахунку. Для цілей бізнесу і прийняття рішень не потрібно охоплювати весь масив цифр, важливо вміти виділити головне, підходити до питання не формально. При цьому керівник не повинен ґвалтувати цифрами та звітами своїх підлеглих — його завдання навчитися працювати з даними і показати своїм співробітникам, наскільки це круто. І, нарешті, головне, не збирати дані безсистемно і не використовувати інформацію як антураж бізнесу. Аналітика повинна працювати на всіх рівнях.


А ми продовжуємо опитування, результати якого обов'язково розповімо. Просимо вас відповісти на питання в простенькій формі — їх всього 10 плюс 3 для тих, кому цікаво дізнатися про нас більше. Прохання дійти опитування до кінця, непотрібні вам пункти просто пропустити.

Пройти опитування тут
Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.