Умный маркетинг

Передовые компании всех отраслей демонстрируют высокий интерес к использованию аналитических средств при реализации маркетинговой стратегии. В ряде отраслей отечественной экономики (страхование, банковские услуги, телеком) невозможно представить себе деят

В условиях спада экономики, когда выход из кризисной ситуации является отдаленной перспективой, непрерывная адаптация бизнеса к меняющимся требованиям отдельных клиентов и рынка в целом является залогом выживания для большинства предприятий. В погоне за клиентом компании вынуждены непрерывно расширять спектр источников данных. С одной стороны, они внедряют и совершенствуют регистрацию транзакций клиентов, с другой — стремятся использовать различные внешние источники данных о клиентах. Все это существенно усложняет задачи анализа и требует использования специальных инструментов, поскольку опыт работы частично утрачивает свою значимость в меняющихся внешних условиях.

По словам Марины Пашкевич, ведущего эксперта в области клиентской аналитики компании SAS, аналитика позволяет: подобрать для каждого потенциального клиента правильное предложение, за которое он готов заплатить; точно предсказать доход; определить, какой продукт предложить клиенту и когда; понять, как влияет на бизнес поведение конкурентов; помочь в успешном запуске новых продуктов.

Маркетинг, управляемый данными

«Продвигая наших партнеров, мы продвигаем себя», — считает Илья Усович, руководитель аналитического отдела коалиционной программы лояльности «Связной-Клуб» компании «Связной».

В начале апреля 2010 года «Связной» предложил новый для отечественного рынка продукт — банковские карты для платежей и денежных переводов «Связной-Клуб» MasterCard, позволяющие участвовать в бонусной программе «Связной-Клуб». В ней задействованы самые разные партнеры: розничные сети, кофейни, интернет-магазины, страховые компании, службы заказов авиабилетов и железнодорожных билетов, турфирмы и другие компании.

Однако мало подключить к программе новых партнеров, необходимо сделать карту интересной для клиента. «Важно привлекать клиентов к партнерам программы и увеличивать их долю кошелька у держателей карты, чтобы клиенты приходили чаще и тратили больше», — отмечает Усович. Инструментом привлечения клиентов является система начисления баллов, меняющаяся в зависимости от активности клиента, степени его вовлеченности в маркетинговые акции. Предложения участвовать в акциях направляются клиентам с использованием множества каналов связи: электронной почты, SMS, персональных страниц сайта программы, почтовых писем и т. д.

Компания рационально подходит к коммуникациям с клиентами. «Известно, что 20% клиентов приносит 80% прибыли. Взаимодействовать со всеми нет смысла», — отмечает Усович. Выбираются либо те, кто уже принес компании много дохода, либо те, кто потенциально может это сделать. При планировании опросов аналитик по данным о транзакциях по карте (в качестве СУБД используется Oracle) формирует выборку потенциальных респондентов. Далее коммуникационный сервер производит рассылку заранее подготовленных писем.

Партнерам по программе лояльности высылается статистика. Для крупных партнеров (в частности, для «Связного») выполняется анализ клиентской базы. Но передача аналитических функций на аутсорсинг — скорее исключение, чем правило, поскольку аналитик должен быть погружен в информационное поле бизнеса и даже методологически правильные решения могут оказаться бесполезными.

Значительная часть ИТ-поддержки отдана на аутсорсинг. Все работы, связанные с развитием хранилища данных (в частности, модификацию ETL-процедур, формирование OLAP-кубов, поддержку отчетности на платформе Microsoft SQL Server Reporting Services и т. д.), выполняет компания RapidSoft. Для более глубокого анализа данных используется IBM SPSS и система Deductor компании BaseGroup. Выполняется разнообразная аналитическая обработка — например, изучаются результаты маркетинговых акций или производится сегментация клиентской базы.

В ближайших планах компании — внедрение геоинформационной системы для поддержки геотаргетинга, которая позволит предлагать любому клиенту торговую точку, наиболее удобную для него по ряду параметров, в частности по месту расположения. Кроме того, планируется предоставлять партнерам данные с помощью Web-интерфейса. На сегодня осуществляется только рассылка общей статистики и отчетов, отражающих поведение клиентов.

Рубеж информатизации

«Банки отчетливо осознали необходимость развития аналитического инструментария, который должен дать ответ на три вопроса: кому мы продаем банковские продукты, что мы продаем и насколько эффективно продаем» — считает Евгений Гавриков, заместитель начальника управления развития банковских продуктов банка ВТБ. Ответы на эти вопросы позволяют сформировать программу развития активного маркетинга, направленного на выделенные целевые клиентские сегменты и продуктовые профили.

По словам Гаврикова, в банке ВТБ можно выделить три направления анализа данных и построения отчетности на их основе. Первое — формирование отчетности, которой пользуется большинство сотрудников, в основном исполнители нижнего уровня, которым требуется оперативная аналитика из альбома типовых отчетных форм. Эти отчеты содержат данные о том, кто является их клиентами, что они покупают и каков финансовый результат этих продаж. Клиентским и продуктовым аналитикам также нужна возможность клонировать эти отчеты с целью получения информации по отдельным клиентским сегментам, семействам продуктов и т. д.

Второе направление — формирование отчетов для специалистов, глубоко знающих структуру данных и занимающихся их анализом. «Таких сотрудников немного, но их работа очень важна», — утверждает Гавриков. Этим специалистам необходимо предоставить возможность создавать произвольную отчетность на основе данных из нескольких источников. В круг задач этих аналитиков входит, в частности, сегментация клиентской базы. Как правило, при этом используется множество источников, в том числе внешние информационные источники, содержащие сведения о клиентах, их контрагентах, информацию об их внешнеэкономической деятельности и т. д.

Третье направление — быстрое построение консолидированной отчетности в различных разрезах (клиент, продукт, точка продаж, текущие сделки, будущие сделки, прогноз исполнения бизнес-плана, списки топ-клиентов и т. д.). Эта возможность требуется менеджерам среднего звена.

На сегодняшний день ВТБ имеет комплекс источников данных. В их числе: CRM-система, в базе данных которой фиксируются сделки (в ней также зафиксированы унифицированные правила продажи); аналитическая система «Клиентская справка», в которой консолидируются данные бизнеса в корпоративном секторе из АБС филиалов и головной организации, а также продуктовых систем; база, в которой фиксируются балансовые данные примерно для 5 млн организаций; база данных по таможенной статистике и др.

Огромным преимуществом созданной системы сопровождения бизнеса в корпоративном секторе является возможность консолидировать данные из множества источников. В ходе проекта с компанией «Терн» в банке было построено корпоративное хранилище данных. Надстройкой над ним является витрина данных — аналитическая система «Клиентская справка». Она извлекает данные, касающиеся только корпоративного бизнеса, и совершает множество расчетов для их агрегирования. В нее же поступают данные о будущих

продажах из CRM-системы. Проект построения хранилища данных продолжается уже три года. Созданы необходимые процедуры ETL, процедуры очистки и синхронизации данных. В хранилище накапливаются первичные данные, которые проверяются на непротиворечивость и достоверность. Для формирования аналитических отчетов используется инструментарий Business Objects (его развитием сейчас занимается компания SAP).

Задача формирования аналитической отчетности впервые возникла около восьми лет назад. «У каждой задачи есть два возможных решения — быстрое и правильное», — отмечает Гавриков. На тот момент необходимо было быстрое решение. ИТ-специалисты ВТБ написали собственную систему сбора данных, которая активно эксплуатировалась два года. Одним из существенных ее недостатков было то, что при выполнении запроса необходимые данные выгружались на пользовательскую машину, и формирования отчетов можно было ждать по два часа. Доступ к системе был только у головной организации, филиальная сеть не обладала необходимыми каналами связи.

В 2004 году Гавриков и его коллеги стали искать промышленное решение для построения аналитической системы. На тот момент у ВТБ уже было несколько лицензий Business Objects. После выпуска версии этого продукта, поддерживающего Web-клиенты, начался переход на эту платформу. Сотрудники компании «Терн» разработали модель данных, на основе которой создали все базы и процедуры, необходимые для загрузки и обработки данных. Был разработан генератор запросов для построения аналитической отчетности. Промышленная эксплуатация началась в 2007 году.

«Чтобы иметь правильную аналитику, необходимо наладить правильный учет», — отмечает Гавриков. По ряду продуктов соответствующие информационные системы до сих пор ведут пооперационный учет бухгалтерского типа. В них не фиксируются связи со сделками, что не дает возможности получить достоверную, практически значимую аналитику. Это не позволяет проанализировать структуру доходов, чтобы управлять ценовой политикой банка. Решение этой проблемы позволит более рационально выстроить маркетинговую политику.