Написать нам
Категория: Разработка
03.12.2019

Как Построить Базу Данных CRM

Хотите Разработать CRM Систему?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию! Поговорить с Менеджером
База данных CRM — это все сведения о клиентах, которые вы собираете для использования в вашей системе управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Например, такая база данных может включать в себя следующую информацию о клиентах:



С этими данными бизнес может проводить качественные маркетинговые кампании, выстраивать лояльные отношения с клиентами и в конечном счете генерировать новые продажи. Другими словами, CRM — это двигатель продаж, а база данных клиентов — топливо, которое заставляет его работать.



Сегодня мы рассмотрим, как производить такое «топливо», то есть как создать базу данных CRM, которая будет приносить прибыль вашему бизнесу.

Шаг 1: Определите функции базы данных



CRM бывают четырех типов: операционные, аналитические, стратегические и коллаборационные. Операционные CRM используют персональные данные клиентов, чтобы наладить оперативную работу (обзвон, емейл-рассылка и т.п.) Аналитические собирают информацию об активности клиентов для разработки сценариев контакта и планирования контактов.



Стратегические данные используют о клиентах, конкурентах, рынках, рыночных предложениях и прочие сведения для определения целевой аудитории и поиска оптимальной маркетинговой стратегии. Комбинированные обычно используют операционные и аналитические данные, например, одним из следующих способов:



Операционные данные, как правило, хранятся в базах данных типа OLTP (онлайн-обработка транзакций), аналитические данные — в базах типа OLAP (онлайн-аналитическая обработка). OLTP созданы, чтобы быстро справляться с небольшими по размерам транзакциями, но идущими большим потоком, поэтому данные в OLTP обязаны быть актуальными и очень точными (котировки на финансовых рынках, состояние счета-фактуры). Информация в такие базы данных обычно поступает из внутренних источников компании.





Основные характеристики и взаимосвязь OLTP и OLAP. Источник изображения


OLAP могут работать с менее актуальными данными, так как информация в них представляет собой обобщенную и реструктуризированную часть OLTP, нужную для выполнения определенных аналитических задач. Аналитическая база данных может наполняться как из внутренних, так и из внешних источников.

Шаг 2: Определите требования к информации



Ответить на вопрос: «Какая информация нужна?» — лучше всего смогут люди, которые общаются и взаимодействуют с клиентами в целях обслуживания, маркетинга и продаж, а также те, кто принимает стратегические решения в системе CRM.



Так, direct-маркетолог, планирующий рекламную кампанию через емейл-рассылку, захочет узнать CTR и CTOR для прошлых рекламных кампаний с разделением по целевому рынку, исполнителю и предложению. Еще такому маркетологу нужны адреса электронной почты, предпочтение приветствия (имя, уважаемый, дорогой) и информация о том, что лучше использовать: html или обычный текст.



Старшему менеджеру, который принимает стратегические CRM-решения, нужен другой набор данных: целевая аудитория, сегментация рынка, анализ конкурентов и прочее. Другими словами, выбор данных, которые нужно собирать, зависит от того, как и для чего они будут использоваться.



В большинстве случаев это следующая информация:



  1. Контактные данные. Обычно сюда включают информацию о том, кто основное контактное лицо (имя) и кто еще (другие имена) участвует в принятии решений о покупке — каковы их роли; адреса счетов клиента, номера телефонов, емейлов, аккаунты в соцсетях, мессенджерах и почтовые адреса.


  2. История контактов. Сведения о том, кто, когда и как общался с клиентом — даты и инструменты (телефон, емейл, мессенджер). Описание результатов общения и примечания контактирующего лица.


  3. История транзакций. Описание покупок (цена и дата покупки) и реакции на предложения — что предлагали купить и что из этого было куплено.


  4. Current pipeline. Аналитика о текущих возможностях (статус предложения) касательно каждого конкретного клиента. Например, какова вероятность того, что он купит предложенный товар или услугу (просто так или по акционной цене), выраженная в процентах: 10, 20, 30… 90% успеха. Некоторые CRM позволяют прогнозировать такие вероятности для различных маркетинговых инструментов.


  5. Возможности. В отличие от «истории контактов», которая отражает прошлое, этот раздел ориентирован на будущее. В нем регистрируют потенциальные возможности, которые еще не были предложены и воплощены.


  6. Товары. Здесь указано, какие товары и услуги клиент купил. Были ли какие-то проблемы, связанные с этими покупками (например, была порча во время доставки или неполный комплект), как они были решены.


  7. Коммуникационные предпочтения. Описание самого эффективного способа коммуникации или того, который предпочитает клиент: емейл, телефон, конкретный мессенджер, социальная сеть. Здесь также нужно указывать предпочтительное время и вариант обращения (имя, уважаемый, мистер или миссис).




При сборе данных о клиентах важно помнить, что они должны быть актуальными. Многие компании позволяют клиентам принимать участие в сборе и актуализации персональных данных или запретить сервису делать это. Кроме того, клиентам также позволяют выбирать, какой рекламный контент они согласятся принимать. Например, клиенты Amazon могут выбрать варианты рассылки: новые покупки, специальные предложения, условия покупки, опросы, уведомления о продлении подписки на журналы, информация о партнерах Amazon.

Шаг 3: Определите способы сбора информации



Информация для баз данных может быть получена из внутренних и внешних источников. Основа большинства CRM — внутренние данные. Объем таких баз данных зависит от степени контакта компании с клиентом и законодательства (некоторые данные можно собирать лишь с разрешения источника). Собранную информацию можно хранить и использовать для собственных нужд, а также продавать (не все) через партнеров, агентов и дистрибьюторов.



Внутренние данные можно собирать из различных источников:



  1. Отдел маркетинга может собирать данные о профилях клиентов, каналах привлечения, совершенных покупках, запросах о товаре, размере, а также о сегменте рынка.


  2. Отделу продаж доступны сведения об истории покупок (время, суммы, регулярность), контактные данные, адреса счетов, критерии покупки (гарантия, дополнительное обслуживание, акции), реакция на рекламные предложения и потребительские предпочтения клиентов.


  3. Служба поддержки ведет учет истории обслуживания, уровней удовлетворенности клиентов, условиях обслуживания, жалоб на проблемы и способы их решения.


  4. Финансовый отдел имеет доступ к данным об истории платежей, механизмах оплаты, кредиторской и дебиторской задолженности.


  5. Веб-мастер может собирать данные о потоке клиентов.




Внешние данные могут быть взяты из самых разных источников — от покупки в Facebook до использования государственных баз данных о населении и бизнесе. Можно также заказать услугу по сбору данных по конкретной целевой аудитории у консалтинговых и маркетинговых исследовательских агентств. Данные из внешних источников принято делить на три группы:



Данные скомпилированного списка, собранные бюро списков или поставщиками списков. Такие компании собирают информацию из различных домашних, деловых и государственных источников. Например, в налоговой отчетности, годовых отчетах предприятий и гарантийных картах. Эти сведения можно как покупать, так и арендовать на определенный период.



Такая услуга полезна, если вы, например, хотите перейти от продаж спортивной одежды к продаже танцевальных костюмов и аксессуаров. В этом случае бюро списков по вашему заказу будет искать такие данные:



Данные переписи, полученные из государственных переписей. В зависимости от страны и конкретного региона перечень доступной информации и ее актуальность может быть разной. Так, в США перепись проводится каждые десять лет, и благодаря ей можно получить данные о:



Моделируемые данные, сгенерированные третьими сторонами на основе данных из их источников. Это обработанные специальным образом данные, которые помогают принимать аналитические и стратегические решения. Примером обработки данных может послужить схема классификации клиентов PRIZM, разработанная Claritas. PRIZM делит все почтовые индексы в стране на 72 кластера в зависимости от ответов людей на различные вопросы об образе жизни и демографические вопросы.



Более сложный пример — проекты Европейское исследование ценностей и Всемирное исследование ценностей, охватывающие 100 стран и 90% населения Земли. С помощью эмпирических и субъективных данных (из вопросников) ученые изучают культурные различия, глобальные социокультурные и политические тренды, религиозные взгляды и многое другое.
Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: