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:
- 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.
- 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.
- История транзакций. Описание покупок (цена и дата покупки) и реакции на предложения — что предлагали купить и что из этого было куплено.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
- Отдел маркетинга может собирать данные о профилях клиентов, каналах привлечения, совершенных покупках, запросах о товаре, размере, а также о сегменте рынка.
- 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.
- Служба поддержки ведет учет истории обслуживания, уровней удовлетворенности клиентов, условиях обслуживания, жалоб на проблемы и способы их решения.
- Финансовый отдел имеет доступ к данным об истории платежей, механизмах оплаты, кредиторской и дебиторской задолженности.
- 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:
- студенты, зачисленные на курсы танцев в школе или колледже;
- люди, купившие билеты на танцевальные представления;
- люди, которые в опросах указывали на интерес к танцам;
- подписчики профильных журналов, сайтов, рассылок;
- обучающиеся на танцевальных курсах.
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:
- среднем размере домашнего хозяйства;
- среднем уровне дохода по регионам и группам;
- проценте людей, которые получили высшее образование;
- средней стоимости дома и ипотеки;
- об этнической принадлежности;
- семейной принадлежности.
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.
Шаг 4: Выберите технологию
Иерархические базы данных. Это довольно старый способ (модель) хранения и каталогизации информации, который пользовался популярностью между 1960-м и 1980-ми годами. Такую модель можно представить в виде семейного дерева, где у ребенка может быть только один родитель и сколько угодно детей. Доступ к информации в таких базах можно получить путем продвижения от верхних уровней к нижним и только так.
Сетевые базы данных. Организовывают информацию с помощью
полей и наборов. Поля связывают категории в иерархическую структуру, как в упомянутом выше семейном дереве. Наборы определяют отношение «один к многим», то есть связывают категории вне иерархической структуры полей. Например, книгу известного физика Митио Каку «Космос Эйнштейна» в каталоге магазина можно отнести в разделы “Научно-популярная литература”, “История” и “Биография”.
Реляционная база данных. Хранит информацию в виде двумерных таблиц, состоящих из столбцов и строк. В таких таблицах есть одно или несколько полей, которые являются уникальными идентификаторами каждой записи —
первичным ключом. Этот ключ помогает установить связь между различными таблицами. В CRM его обычно присваивают каждому клиенту или группам целевой аудитории.
Реляционные базы данных являются стандартом для
CRM-приложений. Как они работают, можно представить на простом примере, когда вы покупаете товар в интернет-магазине и оставляете продавцу свои персональные данные: имя, номер телефона, адрес, способ доставки, номер кредитной карты.
В этом случае магазин вносит сведения в несколько баз данных (таблиц):
- В таблице «Заказы получены» регистрируется заказ, сумма и предпочтительный способ доставки.
- В таблицу «Инвентаризация» вносятся сведения о сокращении запасов.
- В таблицу «Оплата» записывается платеж и номер карточки.
- В таблице «Клиент» создается запись о клиенте с указанием источника лида, контактов, купленного товара, суммы покупки и прочем.
Шаг 5: Выберите аппаратную платформу
На выбор аппаратных платформ влияют несколько факторов:
- Размер базы данных. С большими объемами информации и их обработкой могут справиться персональные компьютеры и облачные сервисы. Если база данных будет небольшой, ее можно уместить в обычный смартфон.
- Возможность интеграции. Если компания уже использует средства для сбора данных или CRM-системы, создаваемая база данных должна быть интегрирована в существующую систему, в том числе работать на тех же платформах.
- Предпочтение пользователей. Большая часть офисных приложений совместима с Windows и Mac OS, если речь идет о десктопных устройствах; Android и iOS, если это мобильные устройства. Однако если большинство пользователей базы данных CRM используют Linux или Blackberry — выбирайте эти платформы.
- Популярность. Платформа может не иметь большого количества пользователей и поддержки у разработчиков важных программ для офиса, маркетинга и CRM, но если она в тренде и ее популярность постоянно растет — нужно использовать и ее. Так было с iPhone в 2008 году.
Шаг 6: Заполните базу данных (источники)
Купленные данные. Пожалуй, самый распространенный способ заполнения и увеличения
баз данных. Используя его, вы, как правило, платите за информацию о каждом клиенте, и чем более сегментированы данные, тем дороже они стоят.
Маркетинговый контент. Сбор сведений с помощью собственных релевантных блогов,
сайтов, групп в социальных сетях и каналов на видеохостингах. В этом случае данные собирают с помощью подписок или регистрации.
Справочники. Использование данных из справочников, интернет-каталогов, листинга пользователей на площадках конкурентов, «желтых страницах» торговых палат и тому подобное. Если это онлайн-каталоги, то такой способ сбора данных прост, но утомителен, если бумажные — утомителен и требует много времени.
Сторонние листинги рассылок. Использование базы данных CRM сторонней компании для отправки писем от вашего имени. Так можно сильно сэкономить, если нужны разовые рассылки, и при этом не будет проблем с соблюдением законов о персональных данных.
Социальные сети. Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn и другие социальные сети — отличный инструмент для поиска новых клиентов, поскольку около 80% мирового населения имеют учетную запись хотя бы в одной из них.
События. Организовывайте какие-либо мероприятия и собирайте данные участников. Довольно старый способ, но он отлично работает и в эру Интернета, особенно если это специфическая целевая аудитория (искусство, роскошь, крупный бизнес и т.п.).
