×
Оставить заявку
Заказать звонок
г. Москва, ул. Нагатинская, д. 1, стр. 40. На карте
10МартаE-xecutive, март, 2008 год

Статья РДТЕХ "Успех CRM-систем зависит от данных"

Андрей Юрин, руководитель Отдела аналитики и систем взаимодействия с клиентами, РДТЕХ

Клиентоориентированные компании понимают, насколько важно иметь полную и актуальную информацию о своих клиентах. Поэтому годами собирают клиентские сведения в различных информационных системах - ABC, ERP, биллинговых системах, различных собственных разработках и других.

Рисунок 1. Представление о клиенте через множество корпоративных приложений
Каждая из этих систем может содержать различные данные о клиентах, необходимые определенному отделу или филиалу предприятия. На первый взгляд, кажется, что все отлично: много информации о клиентах - это успех. Но, для наглядности, возьмем банк. Информация по различным вкладам, кредитам и платежам содержится в автоматизированной банковской системе, информация об обслуживании - в системе центра обработки вызовов, информация о финансовых транзакциях - в различных процессинговых приложениях. При этом для каждого региона может быть своя система. В итоге мы имеем большое количество систем и раздробленное представление о клиенте (см. рис).

На сегодняшний день, по исследованиям Gartner Group, 70% ведущих компаний не имеют единого представления о своих клиентах, но большинство из них в своих ближайших планах хотели бы получить его благодаря реализации проектов по интеграции и повышению качества данных.

Довольно распространенное решение этой проблемы организации видят во внедрении CRM-системы и интеграции ее с другими информационными системами предприятия. Но при огромных трудозатратах такие проекты не приносят желаемой инвестиционной отдачи. По информации Gartner Group, 80% проектов CRM терпят крах вследствие недостаточного внимания к проблемам качества данных. Основная причина заключается в том, что традиционные CRM-системы представляют единую базу для накопления клиентской информации, автоматизации процессов продаж, маркетинга и обслуживания, но они не предназначены для комплексного управления информацией в масштабах предприятия. При интеграции в CRM-систему данных из других систем компании не решаются проблемы качества данных, такие как дублирование, некорректность и недостаток сведений. При этом количество различных вариаций записей об одном клиенте может достигать до 50 экземпляров, и с каждой записью может вестись работа. Кроме того, помимо внедренной CRM-системы, в компании продолжают функционировать и другие информационные системы, в которых необходимо поддерживать актуальную, точную и полную информацию о клиенте. При изменении важных сведений о клиенте в одной из систем, необходимо обновление и в других. А CRM-система не предназначена для поддержки качества данных во всех системах компании. Таким образом, CRM система становится очередной неполноценной клиентской базой.

Помочь компаниям объединить информацию о клиентах могут системы по управлению мастер-данными MDM (Master Data Management) и системы по интеграции клиентских данных CDI (Customer Data Integration).

Системы по управлению мастер-данными

Системы по управлению мастер-данными обеспечивают централизованное управление нормативно-справочными данными о клиентах, продуктах, бухгалтерском балансе по всему предприятию. Данные решения загружают нетранзакционную информацию изо всех информационных систем компании в репозиторий MDM-систем. Данные, полученные системой, анализируются и корректируются для последующего представления конечным пользователям и использования в аналитических системах: устанавливаются взаимосвязи данных, устраняются дубликаты и ошибки, удаляются лишние записи. Система MDM постоянно отслеживает изменения данных в какой-либо из систем и согласует их с информацией, содержащейся в остальных системах предприятия на предмет дублирования и корректности. Таким образом, организации получают единый и точный источник информации о контрагентах, продуктах, бухгалтерской отчетности и контрактах.

Примерами таких систем являются IBM InfoSphere Master Data Management Server, Oracle Data Hub, SAP NetWeaver MDM, SAS и другие.

Средства интеграции данных о клиентах

Основным сегментом MDM-систем являются решения CDI (Customer Data Integration) - комбинация технологий и сервисов, необходимых для создания и поддержки точного, своевременного, полного профайла клиента через все каналы взаимодействия с ним по всем подразделениям и филиалам. При этом источниками информации о клиентах являются информационные системы предприятия. Системы CDI собирают клиентские данные из различных систем, пользуясь такими же технологиями и способами интеграции, как и MDM. Но, в отличие от MDM-систем, решения CDI работают только с клиентскими данными, и масштабы внедрения полноценных проектов MDM-систем на предприятии более широкие, чем CDI-систем.

Примерами таких систем являются IBM WebSphere Customer Center, Initiate Systems, Oracle Siebel Universal Customer Master и Siperian.

CDI-решения состоят из модулей консолидации данных различных систем, согласования их через различные приложения, а также обеспечения их качества, что является важнейшей задачей компаний.

Ошибки ввода, отсутствие единых стандартов записей приводят к дублированию информации и ее разрозненности. Например, если один из операторов введет в базу клиента с именем "Александр Тепцов", а другой оператор этот же контакт, но под именем "Саша Тепцов", то в базе появятся два разных человека. А вариантов написания может быть огромное количество.

Как известно, излишнее дублирование, ошибки ввода, неполная и неактуальная информация - это упущенные возможности продаж, излишние издержки при проведении маркетинговых акций, значительное повышение рисков для любой отрасли. Некорректные сведения о клиенте ведут к огромным финансовым потерям. По исследованиям Risk Waters Group и SAS в 2004 году, неточные, устаревшие и неполные данные способствуют потере финансовыми институтами 120 млн. долларов в год из-за высоких операционных рисков.

До сих пор в России функцию обеспечения качества данных традиционно выполняли администраторы баз данных, операторы, которые постфактум удаляли различные дубликаты, исправляли некорректные данные. Также борьбу против дубликатов вели на уровне регламентов. То есть сотрудник, перед тем как ввести нового клиента, должен был проверить, существует ли уже такой в базе. Но эти способы не гарантируют действительное качество данных, так как сильно зависят от человеческого фактора.

На западе проблема качества уже не стоит столь остро. Большинство компаний понимают, что недостаток внимания к этой проблеме грозит значительной потерей конкурентных позиций на рынке. Поэтому широкое распространение на западе получили системы по обеспечению качества данных: Business Object (Data Quality), Group 1 Software (Data Quality Connector), Datanomic (dn: Director), Oracle (Siebel UCM) и другие.

В России же данные системы имеют существенный недостаток: не применимы для российских данных, так как не поддерживают кириллицу, российского формата адресов и имен, не содержат русскоязычных словарей, влекут за собой сложности проведения грамматического и семантического анализа, поиска дубликатов, очистки и дополнения клиентской информации.

Западные решения стремятся локализировать свои решения для России, но пока качество обработки данных отстает от желаемого из-за специфики русского языка.

Решение проблемы качества данных в России


Рисунок 2. Oracle Siebel UCM
Решить подобные проблемы на российском рынке CDI-технологий способна ведущая компания по разработке и внедрению информационных систем на базе Oracle - компания РДТЕХ. Она предлагает ведущее CDI-решение в линейке Oracle для интеграции данных о клиенте - Siebel Universal Customer Master (UCM).

Oracle Siebel UCM - масштабируемое и надежное CDI-решение, объединяющее данные по всем бизнес-приложениям и обеспечивающее единый достоверный источник информации о клиенте во всем предприятии. Но уникальность предложения в том, что благодаря отечественным разработкам Siebel UCM позволяет поддерживать качество данных с учетом специфики русского языка.

Система имеет возможность интеграции с системой по обеспечению качества данных "Фактор" от компании "Human Factor Labs" для проведения очистки информации, исправления записей, содержащих ошибки, решения проблемы дублирования и двусмысленности русскоязычных данных. Кроме того, "Фактор" позволяет обогащать данные сведениями из официального российского классификатора адресов - "КЛАДР" (см. рис.3).

Рисунок 3. Обеспечение качества данных с помощью Oracle Siebel UCM
Решение Oracle Siebel UCM обеспечивает импорт и экспорт клиентских данных, таких как название компании, ФИО клиентов, контактные данные из всех информационных источников предприятия. Обрабатывает полученную информацию при помощи модуля по обеспечению качества данных. И затем обновленную информацию распространяет в другие корпоративные системы. Решение постоянно отслеживает изменение данных во всех системах, чтобы своевременно обновлять клиентские сведения (см. рис.2).

Особенностью Oracle Siebel UCM является возможность выполнять функцию посредника между всеми системами предприятия. После интеграции CRM-системы с Oracle Siebel Universal Customer Master организации получают лучшее понимание своих клиентов, благодаря более точным, унифицированным и актуальным клиентским сведениям. Как результат, повышаются возможности проведения продаж сопутствующих товаров и услуг, сокращаются издержки как на управление клиентской информацией, так и на проведение маркетинговых акций и обслуживание клиентов. А в целом, улучшается репутация компаний.

Теперь, когда и в России будет решена проблема качества данных во всех корпоративных системах, возможно получить действительную окупаемость от CRM-систем.

Возврат к списку

Пресс-центр

PR-служба РДТЕХ