Программное обеспечение интеллектуального анализа: Система statistica Data Miner
Система STATISTICA Data Miner(общие сведения)
Система STATISTICA Data Miner (разработчик - компания StatSoft) спроектирована и реализована как универсальное и всестороннее средство анализа данных - от взаимодействия с различными базами данных до создания готовых отчетов, реализующее так называемый графически-ориентированный подход.
Возможности STATISTICA Data Miner
Система STATISTICA предлагает:
• Большой набор готовых решений;
• Удобный пользовательский интерфейс, полностью интегрированный с MS Office;
• Мощные средства разведочного анализа;
• Полностью оптимизированный пакет для работы с огромным объемом информации;
• Гибкий механизм управления;
• Многозадачность системы;
• Чрезвычайно быстрое и эффективное развертывание;
• Открытая COM-архитектура, неограниченные возможности автоматизации и поддержки пользовательских приложений (использование промышленного стандарта Visual Basic (является встроенным языком), Java, C/C++).
Сердцем STATISTICA Data Miner является браузер процедур Data Mining, который содержит более 300 основных процедур, специально оптимизированных под задачи Data Mining, средства логической связи между ними и управления потоками данных, что позволит Вам конструировать собственные аналитические методы.
Рабочее пространство STATISTICA Data Miner состоит из четырех основных частей:
1. Data Acquisition - сбор данных. В данной части пользователь идентифицирует источник данных для анализа, будь то файл данных или запрос из базы данных.
2. Data Preparation, Cleaning, Transformation - подготовка, преобразования и очистка данных. Здесь данные преобразуются, фильтруются, группируются и т.д.
3. Data Analysis, Modeling, Classification, Forecasting - анализ данных, моделирование, классификация, прогнозирование. Здесь пользователь может при помощи браузера или готовых моделей задать необходимые виды анализа данных, таких как прогнозирование, классификация, моделирование и т.д.
4. Reports - результаты. В данной части пользователь может просмотреть, задать вид и настроить результаты анализа (например, рабочая книга, отчет или электронная таблица).
Средства анализа STATISTICA Data Miner
Средства анализа STATISTICA Data Miner можно классифицировать на пять основных классов:
General Slicer/Dicer and Drill-Down Explorer - Разметка/Разбиение и Углубленный анализ. Набор процедур позволяющий разбивать, группировать переменные, вычислять описательные статистики, строить исследовательские графики и т.д.
General Classifier - Классификация. STATISTICA Data Miner включает в себя полный пакет процедур классификации: обобщенные линейные модели, деревья классификации, регрессионные деревья, кластерный анализ и т.д.
General Modeler/Multivariate Explorer - Обобщенные линейные, нелинейные и регрессионные модели. Данный элемент содержит линейные, нелинейные, обобщенные регрессионные модели и элементы анализа деревьев классификации.
General Forecaster - Прогнозирование. Включает в себя модели АРПСС, сезонные модели АРПСС, экспоненциальное сглаживание, спектральный анализ Фурье, сезонная декомпозиция, прогнозирование при помощи нейронных сетей и т.д.
General Neural Networks Explorer - Нейросетевой анализ. В данной части содержится наиболее полный пакет процедур нейросетевого анализа.
Система STATISTICA включает огромный набор различных аналитических процедур, и это делает его недоступным для обычных пользователей, которые слабо разбираются в методах анализа данных.
Кроме общих методов анализа были встроены готовые законченные (сконструированные) модули анализа данных, предназначенные для решения наиболее важных и популярных задач: прогнозирования, классификации, создания правил ассоциации и т.д.
Система STATISTICA Data Miner(общие сведения)
Система STATISTICA Data Miner (разработчик - компания StatSoft) спроектирована и реализована как универсальное и всестороннее средство анализа данных - от взаимодействия с различными базами данных до создания готовых отчетов, реализующее так называемый графически-ориентированный подход.
Возможности STATISTICA Data Miner
Система STATISTICA предлагает:
• Большой набор готовых решений;
• Удобный пользовательский интерфейс, полностью интегрированный с MS Office;
• Мощные средства разведочного анализа;
• Полностью оптимизированный пакет для работы с огромным объемом информации;
• Гибкий механизм управления;
• Многозадачность системы;
• Чрезвычайно быстрое и эффективное развертывание;
• Открытая COM-архитектура, неограниченные возможности автоматизации и поддержки пользовательских приложений (использование промышленного стандарта Visual Basic (является встроенным языком), Java, C/C++).
Сердцем STATISTICA Data Miner является браузер процедур Data Mining, который содержит более 300 основных процедур, специально оптимизированных под задачи Data Mining, средства логической связи между ними и управления потоками данных, что позволит Вам конструировать собственные аналитические методы.
Рабочее пространство STATISTICA Data Miner состоит из четырех основных частей:
1. Data Acquisition - сбор данных. В данной части пользователь идентифицирует источник данных для анализа, будь то файл данных или запрос из базы данных.
2. Data Preparation, Cleaning, Transformation - подготовка, преобразования и очистка данных. Здесь данные преобразуются, фильтруются, группируются и т.д.
3. Data Analysis, Modeling, Classification, Forecasting - анализ данных, моделирование, классификация, прогнозирование. Здесь пользователь может при помощи браузера или готовых моделей задать необходимые виды анализа данных, таких как прогнозирование, классификация, моделирование и т.д.
4. Reports - результаты. В данной части пользователь может просмотреть, задать вид и настроить результаты анализа (например, рабочая книга, отчет или электронная таблица).
Средства анализа STATISTICA Data Miner
Средства анализа STATISTICA Data Miner можно классифицировать на пять основных классов:
General Slicer/Dicer and Drill-Down Explorer - Разметка/Разбиение и Углубленный анализ. Набор процедур позволяющий разбивать, группировать переменные, вычислять описательные статистики, строить исследовательские графики и т.д.
General Classifier - Классификация. STATISTICA Data Miner включает в себя полный пакет процедур классификации: обобщенные линейные модели, деревья классификации, регрессионные деревья, кластерный анализ и т.д.
General Modeler/Multivariate Explorer - Обобщенные линейные, нелинейные и регрессионные модели. Данный элемент содержит линейные, нелинейные, обобщенные регрессионные модели и элементы анализа деревьев классификации.
General Forecaster - Прогнозирование. Включает в себя модели АРПСС, сезонные модели АРПСС, экспоненциальное сглаживание, спектральный анализ Фурье, сезонная декомпозиция, прогнозирование при помощи нейронных сетей и т.д.
General Neural Networks Explorer - Нейросетевой анализ. В данной части содержится наиболее полный пакет процедур нейросетевого анализа.
Система STATISTICA включает огромный набор различных аналитических процедур, и это делает его недоступным для обычных пользователей, которые слабо разбираются в методах анализа данных.
Кроме общих методов анализа были встроены готовые законченные (сконструированные) модули анализа данных, предназначенные для решения наиболее важных и популярных задач: прогнозирования, классификации, создания правил ассоциации и т.д.
CRM
Введение
Как известно, в теории маркетинга принято рассматривать четыре основные концепции рыночной ориентации компании. Первые две из них - производственно-ориентированная и продукто-ориентированная концепции - так или иначе утверждают, что компания будет иметь успех, если ее товар обладает наивысшим качеством и наименьшей ценной. Т.е. эти концепции направлены на улучшение производственного процесса. Две другие концепции - ориентированность на продажи и концепция маркетинга - сводятся к тому, что фирма должна вести агрессивную политику продаж, постоянно изучать нужды и потребности целевых рынков и удовлетворять их на более высоком уровне, чем конкуренты. В соответствии с этим, в последнее время появился такой подход работы фирмы с клиентами, как кастомизация. Фирма не просто изучает потребности своего целевого рынка, а пытается определить нужды каждого клиента, его индивидуальные предпочтения и предлагает ему уникальный продукт. Такой подход наиболее распространен в сфере услуг, хотя его применение можно найти и в других областях бизнеса.
В центре внимания которых находится клиент компании. CRM-системы позволяют "интегрировать" клиента в сферу организации - фирма получает максимально возможную информацию о своих клиентах и их потребностях и, исходя из этих данных, строит свою организационную стратегию, которая касается всех аспектов ее деятельности: производства, рекламы, продаж, дизайна, обслуживания и пр. В конце 90-х годов появилось понятие «CRM». CRM – ориентированная на клиента система взаимодействия с потребителями, основанная на возможностях информационных технологий.
Понятие системы управления взаимоотношениями с клиентами(CRM --customer relationship management)
Попробуем более чётко определить, что же такое CRM-система и какие у нее функции. CRM - это система (набор взаимосвязанных компонентов), входными элементами которой, в первую очередь, являются все данные, связанные с клиентом компании, а выходными - информация, которая влияет на поведение компании в целом или на поведение ее отдельных элементов (вплоть до конкретного работника компании). Проще говоря, CRM-система - это набор приложений, которые позволяют, во-первых, собирать информацию о клиенте, во-вторых, ее хранить и обрабатывать, в третьих , делать определенные выводы на базе этой информации, экспортировать ее в другие приложения или просто при необходимости предоставлять эту инфо
Области применения
CRM система применима в любом бизнесе, где клиент персонифицирован, где высока конкуренция и успех зависит от предоставления наиболее выгодных для клиента условий. Максимального эффекта от внедрения CRM-систем добиваются компании, работающие в областях:
Услуг;
Производства;
Оптовой и розничной торговли;
Страхования и финансов;
Телекоммуникации и транспорта;
Строительства.
Три этапа развития концепции CRM.
Большинство предприятий в своём внутреннем развитии проходят обычно эти же стадии понимания клиентских отношений. Кратко эти этапы приведены на схеме.
Предшественником современных решений CRM можно считать систе-
мы по управлению контактной информацией (Contact Management), кото-
рые позволяли менеджерам по продажам и клиентскому обслуживанию в
более удобном формате отслеживать информацию по каждому клиенту, с
которым они работают, видеть историческую информацию по выполнен-
ным делам, планировать и более эффективно использовать свое рабочее
время.
(Sales Force Automation).
После того как ведущие компании определили, что менеджеры по
продажам не являются единственными сотрудниками организации, взаи-
модействующими с клиентами, следующим закономерным этапом разви-
тия стало появление идеи CRM. Соблюдение единой технологии взаимо-
действия с клиентами вне зависимости от того, кто, когда и с какой целью
осуществляет подобное взаимодействие, использование всех доступных
каналов для организации и поддержания контакта с клиентом, нацелен-
ность на максимальное удовлетворение персональных потребностей кли-
ента и создание на основе всех этих факторов нового уникального конку-
рентного преимущества — вот ключевая подоплека возникновения CRM.
Классификация
Если классифицировать их по функциональным возможностям, сфере применения, то получим следующее:
1. Операционные CRM – самый известный класс, поскольку разработан первым. Именно с этим обстоятельством связано стремление консультантов и разработчиков относить его к стандарту, на который, якобы, ориентируются следующие поколения CRM-разработок.
Можно выделить такие функции данного вида программ:
- планирование и координирование контактов с клиентами;
- сбор и типизирование всех возможных сведений о клиентах;
- контроль ведения длительных или сложных сделок;
- анализ каждого этапа выполнения проектов или заключения сделок;
- формализация всех процессов, ориентированных на взаимодействие с покупателями.
Эта разновидность программных продуктов более всего подходит банкам, страховым компаниям, лизинговым компаниям, проектным организациям и трейдерским компаниям. То есть тем организациям, которые ведут долгосрочные и многоэтапные проекты, в которых задействовано большое число работников или несколько отделов. Поскольку число заключенных договоров в единицу времени мало, каждая сделка занимает много дней и даже месяцев. А это значит, что каждый проект требует исключительно индивидуального подхода. В таких условиях необходимо заботиться о лояльности клиентов. Для этого нужно не только обеспечивать индивидуальный подход, но и точное следование обозначенным срокам, условиям договора, а также согласованная работа и пунктуальность всех задействованных сотрудников.При ведении такого рода деятельности каждый клиент автоматически переходит в разряд VIP.
На рынке технологий существует множество таких систем. Среди зарубежных разработок широко известны такие, как «Microsoft CRM», «GoldMine», «Sales Logic» и «Siebel». Среди российских – «WinPeak», «SalesExpert» и «Рарус CRM». Активно используют и украинскую версию «Terrasoft».
2. Аналитические CRM – класс, появившийся недавно.
Они предлагают такие возможности, как:
- слияние с учетными системами;
- анализ ассортимента и цен;
- анализ склада и закупок;
- анализ продаж (по разным профилям);
- классификация покупателей по различным признакам;
- анализ рынка и конкурентов;
- анализ эффективности маркетинговых кампаний и прочих факторов.
CRM-продукт названного класса актуален для компаний, заключающих большое число сделок, ориентированных на малый срок сотрудничества по каждой из них. Как правило, это относится к розничным сетям, фирмам, предлагающим товар мелким оптом, а также к компаниям, оказывающим массовые услуги. То есть к предприятиям, имеющих широкий ассортимент и большую базу клиентов. Причем, сюда же могут быть отнесены как круглосуточные продуктовые павильоны площадью десять квадратных метров, так и сеть из пятнадцати магазинов, расположенных по всему Центральному Федеральному Округу. Таким образом, работа ведется с рыночными сегментами, а не с индивидуальными клиентами.
Однако, лояльность клиентов важна для таких компаний. Условиями для ее сохранения являются точная и гибкая ценовая политика, ассортимент, подходящий для конкретного сезона, а также постоянное наличие востребованного товара на складе. Проще говоря, клиент удовлетворен в том случае, если он может приобрести тот или иной товар по разумной цене в любой момент.
Среди зарубежных разработок, относящихся к аналитическим CRM-системам, можно выделить «OROS Enterprise», «EasyABC Plus» и «Data Analyzer». Российскому пользователю более известны такие продукты, как «Marketing Analytic», «Монитор CRM» и «Триумф-Аналитика».
Коллаборативный CRM (англ. collaboration — сотрудничество; совместные, согласованные действия) — уровень организации тесного взаимодействия с конечными потребителями, клиентами, вплоть до влияния клиента на внутренние процессы компании (опросы, для изменения качеств продукта или порядка обслуживания, веб-страницы для отслеживания клиентами состояния заказа, уведомление по SMS о событиях, связанных с заказом или лицевым счётом, возможность для клиента самостоятельно сконфигурировать и заказать в режиме реального времени продукты и услуги, и другие интерактивные возможности.
Основные функции CRM-систем:
Управление контактами
Наличие единой базы данных контактов (потребители, бизнес-партнеры, реселлеры, конкуренты и др.) позволяет избежать дублирования информации и усилий, что сокращает затраты времени и ресурсов. База данных клиентов подразумевает хранение информации об организациях, контактных лицах, оргструктуре и механизмах "влияния" внутри организации
База клиентов является ценной собственностью компании, ее наличие позволяет обеспечить независимость информации от конкретного работника и формализацию работы в соответствии с принципом - "люди уходят, данные остаются"
Управление взаимодействиями с клиентами
Возможность получения, сохранения и обработки полной истории взаимодействия с клиентом. Одним из преимуществ такого подхода является возможность прогнозирования будущих потребностей клиентов на основе анализа текущих данных о сотрудничестве.
Доступность истории взаимодействия с клиентом для всех сотрудников позволяет предоставлять точную и полную информацию в ответ на запрос клиента, а также исключает разные ответы на одни и те же вопросы от разных представителей компании
Управление потенциальными сделками
Возможность контроля процессов подготовки сделок. Контроль и мониторинг потенциальных сделок позволяет принимать правильные управленческие решения. Следующие возможности анализа потенциальных сделок делают процесс продаж более "прозрачным" для руководства:
с точки зрения жизненного цикла продаж,
с точки зрения вероятности заключения сделки,
с точки зрения временных и финансовых ожиданий,
с точки зрения эффективности работы торговых представителей,
с точки зрения спроса на товары и услуги
Управление заключенными сделками
Контроль за исполнением заключенных сделок позволяет снизить риск возникновения спорных или конфликтных ситуаций между компанией и клиентом. Контроль за исполнением контрактных обязательств включает:
контроль поставки товаров требуемого ассортимента и количества в оговоренные сроки,
отслеживание сроков и состава гарантийных обязательств,
контроль взаиморасчетов с заказчиками.
База данных по продуктам, услугам и ценам компании, информация о состоянии рынка и конкурентах
Наличие базы знаний по продуктам и услугам, предоставляемым как самой компанией, так и ее конкурентами. Расширенные механизмы поиска информации по базе знаний. Средства взаимодействия с экспертами по продуктам и услугам (электронные дискуссии, телеконференции, чат, FAQ и т.п.)
Использование подобной базы знаний способствует повышению компетенции сотрудников и, как следствие, их производительности. В результате компания выглядит в глазах клиентов более профессионально
Система календарей и планировщиков
Стандартные средства групповой работы: персональные и общие календари, планировщики событий, резервирование ресурсов
Сотрудники могут планировать свое взаимодействие с коллегами, что приводит к снижению потерь рабочего времени и, как следствие, к повышению производительности
Автоматическая подготовка коммерческих предложений
На основе разработанных шаблонов создается профессионально оформленное коммерческое предложение.
Снижаются затраты, связанные с подготовкой предложений, их согласование внутри компании, их оформлением и, во многих случаях, доставкой предложения клиенту.
Генерация отчетности
Генерация различных видов отчетов с возможностью настройки состава и внешнего вида отчетов
Снижается время на анализ и составление прогнозов, что облегчает работу руководства по управлению процессами продаж
Анализ и формирование целевой аудитории, генерация списков потенциальных клиентов и их распределение между торговыми представителями
Подготовка баз данных клиентов для проведения маркетинговых мероприятий (рассылки, семинары, выставки, конференции и т.п.). Распределение ответственности за их проведение между сотрудниками и оценка их работы (отчеты, затраты и т.п.)
Планирование проведения маркетинговых кампаний и исследований и анализ их результатов
Планирование и учет затрат и ресурсов, необходимых для проведения маркетинговых кампаний и исследований
Оценка эффективности и себестоимости проведения маркетинговых кампаний и исследований, использование результатов анализа для бюджетирования и прогнозирования результатов будущих мероприятий
Инструменты для проведения телемаркетинга
Автоматизация рассылки по электронной почте.
Автоматизация деятельности сотрудников службы телемаркетинга с целью повышения их производительности. Во многих случаях, это позволяет сократить число сотрудников отдела телемаркетинга
Технологии CRM-систем
Основная часть современных систем CRM базируется на принципе "Клиент-Сервер", то есть все данные CRM-системы хранятся и обрабатываются в одной централизованной Базе Данных, а клиенты имеют к ним доступ через удаленные терминалы. Клиентами таких CRM-систем могут быть как внешние, так и внутренние по отношению к компании пользователи. Взаимодействие между Клиентом и Сервером может осуществляться на основе Intranet/Internet. В последнем случае для доступа к системе через Интернет клиент использует стандартный web-браузер (для поддержки возможностей технологии OLAP используется язык JAVA). Часть "Сервер" обычно состоит из двух приложений - СУБД для хранения, обработки данных и системы OLAP-сервер для анализа этих данных в режиме онлайн. Чаще всего компании используют в качестве СУБД продукты от известных производителей, такие как Oracle, Interbase, Microsoft SQL Server. Индивидуальным решением каждого разработчика CRM-систем обычно является построение OLAP-приложений.
На сегодняшний день наиболее мощным программным сервером управления базами данных для Windows является Microsoft SQL Server 7.0. Это первый программный сервер с интегрированным OLAP-сервером, поддерживающий авто конфигурацию. Большинство CRM-систем построено именно на Microsoft SQL Server 7.0. Основными преимуществами этого продукта при работе с данными являются симметричная многопроцессорная обработка, встроенные механизмы тиражирования, тесная интеграция с Интернет и электронной почтой и др. SQL Server ведет авто-статистику, содержит модуль Web Assistant, который помогает публиковать данные (в форматах text и image) в Сети. Утилита SQL Trace позволяет в графическом виде фиксировать активность клиентов. Большим достоинством Microsoft SQL Server 7.0 является его тесная интеграция с продуктами семейства Microsoft BackOffice, что делает данную СУБД идеальным инструментом для построения и администрирования корпоративных баз данных. Кроме того, SQL Server предусматривает связь с внешними источниками хранения больших объемов данных (например, с мэйнфреймами при помощи Microsoft SNA Server).
Основные принципы работы CRM-систем
Подойти к решению о внедрении CRM – значить открыть новый ресурс своего предприятия, значит, выйти на принципиально иной уровень организации работы с клиентами, приобрести новый статус, так как в процессе внедрения пересматривается и оптимизируется сама схема бизнес-процесса, отлавливаются слабые места, и вырастает уровень квалификации сотрудников.
Большинство предприятий в нашей стране давно и, как кажется, успешно пользуется автоматизированными системами учета продаж.
Основой подобных систем является учет продаж во времени, а главное, налогов, какие предприятие должно с этих продаж казне. Например, я знаю, что два дня назад, моя компания продала партию обуви компании «Х»: я знаю время продажи, сумму продажи, наценку, что конкретно я продал (вид обуви, производитель обуви и т.д.) и кому я продал (название компании «Х», ее реквизиты и т.д.) и сколько из заработанных мною денег я отдам государству. Много ли мне может дать такая информация? С одной стороны – много (бухгалтерская отчетность это не так уж мало), а с другой…
Потребность в дополнительной информации и привела в свое время к появлению комплексных CRM-решений и переосмыслению механизма ведения продаж. Во-первых, необходимо было усовершенствовать отчетность (согласитесь, счетов, накладных и платежек для полного понимания того, как развивается компания, мало). Во-вторых, планирование и контроль. На основании собранных данных можно более уверенно делать прогнозы, производить закупки, получать кредиты.
Первым шагом к совершенству стало понимание того, что деятельность коммерческого отдела фирмы сводиться к взаимоотношениям с клиентам, при этом продажи не являются единственным видом взаимодействия с клиентом, более того, продажа – это подчас самый редкий вид взаимодействия, если речь идет о комплексных поставках, тендерах, проектах, а нередко и в случае единичных продаж физическим лицам (если товар недешев).
Итак, необходимо учесть все виды взаимодействия, т.е. заполнить пробелы между точками-продажами. Для этого нужно отслеживать все телефонные звонки, заявки, все встречи с потенциальным клиентом, все письма, отосланные ему, претензии и пожелания – т.е. весь комплекс действий, приводящий, в конце концов, и к продаже. Этот шаг приводит нас к тому, что у нашего графика должна появиться еще одна ось:
Таким образом, нам приходится говорить уже не об отдельной оси, а о плоскости, образованной двумя осями. Эта плоскость репрезентирует взаимосвязь времени и типа контакта с клиентом. Набор видов взаимодействия может быть различным и зависит, по большому счету, от характера предлагаемого товара или услуги и фантазии менеджера. Заметим также, что продажа – всего лишь рядовой вид взаимодействия, занимающий на этой плоскости далеко не самое большое пространство. Именно эта картинка может помочь представить, какие огромные объемы работы сотрудников компании остаются неучтенными бухгалтерскими программами.
Слайд16
Что дальше? Следующий шаг – это мысль о том, что клиент-то у компании не один, и что хорошо бы учесть всех клиентов в этой системе.
Здесь необходимо сделать несколько оговорок. Первое: слово «клиент» не надо понимать в буквальном смысле. Это не обязательно человек, которому вы хотите что-то продать, это может быть и поставщик товара и любой партнер по бизнесу, отношения с которым вам бы хотелось учитывать в своей работе. Второе: у каждого клиента есть своя история взаимоотношений с вашей компанией– эту «хронику» отношений CRM также учитывает в виде своего рода досье на клиента – клиентской карточки, так что, если представить себе образно эту третью («клиентскую») ось, то она может выглядеть примерно так:
В клиентской карточке вся информация, которой вы владеете по клиенту, все известные вам контакты, вся история ваших отношений с ним. Клиентские карточки можно рассортировать по алфавиту, в группы по разным признакам и т.д.
Ось клиентов делает наш график трехмерным, т.к. должна находиться перпендикулярно плоскости время-взаимодействие.
Поэтому работу полноценной теперь уже CRM-системы можно представить себе в виде своеобразного куба данных:
Такой куб позволяет описать основные свойства CRM. Во-первых, оперативный CRM: система может работать как планировщик задач или органайзер для менеджера, учитывающий клиента, выбранный вид взаимодействия и время – некоторый момент в будущем. Так, клиент никогда не «потеряется» и не «пропадет». Во-вторых, аналитический CRM: для всего времени в прошлом можно получить статистику и отчеты по различным срезам: зависимость времени и частоты взаимодействия, вида взаимодействия и времени (можно учесть такой фактор как сезонность), зависимость вида товара и какой-либо характеристики клиента (к примеру, цветовая гамма обуви, которую чаще покупают мужчины старше 30 лет). В третьих, так называемый коллаборационный CRM: предполагается, что с клиентами работает не один менеджер – куб данных един и доступен для всех сотрудников, работающих с клиентской информацией, что позволяет интегрировать работу различных подразделений компании и вести единую базу данных с разграничением доступа пользователей к информации.
Преимущества CRM-систем
преимущества, которые обеспечивает внедрение CRM:
обретение более полного и целостного представления о множестве пользователей;
автоматизация ранее ручных процедур и процессов;
улучшение качества общей информационной базы и потоков информации;
замена множества разобщенных информационных систем единственным инструментом;
усовершенствование процесса продаж/поставок за счет более полной информации о клиентах;
смещение внимания на клиентов и последующая все более узкая фокусировка на их запросах;
удобство для пользователей работать с данными, возможность включения аналитики;
улучшение процессов общения и цифровых коммуникаций между производственными, маркетинговыми и торговыми подразделениями;
стимулирование инноваций в целом в организации
Риски возникающие при внедрении СRM
При реализации CRM-проекта часто можно столкнуться с фактами сопротивления сотрудников компании новым технологиям. Эта ситуация возникает в случае, если они начинают ощущать опасность утраты самостоятельного контроля над своей деятельностью. Конечно, ведь внедрение CRM-системы в компании обычно усиливает доступность и прозрачность коммерческой информации, тем самым делая общедоступными сведения о клиенте, с таким трудом добытые конкретным сотрудником, и потому воспринимаемые им как собственность. Также повышение прозрачности работы с клиентом делает возможным не только анализ адекватности и качества выполняемых сотрудником операций, но и вмешательство в процесс работы с клиентом, что может быть истолковано сотрудником как ограничение его свободы действий. Все это достаточно сильно влияет на формирование у сотрудника негативного отношения к CRM-проекту. В случае широкого распространения такого отношения в коллективе CRM-проект будет обречен на неудачу.
Для управления рисками неудачного завершения CRM-проекта и предотвращения потери значительных инвестиций, важно подробно рассмотреть и определить причины возможной неудачи. Снизить ряд рисков CRM-проекта помогут некоторые научные дисциплины, в частности социально-психологической теория отрицания.
ВЫБОР
Выбор CRM-системы во много похож на выбор квартиры для большой семьи:значительная стоимость приобретения; необходимость соответствовать требованиям нескольких людей; масса «технологических» нюансов, которые необходимо учесть; мало купить, необходимо потратить немалые время и деньги на обустройство.
Алгоритм выбора CRM системы:
Определение целей использования CRM и цены, которую компания готова за это заплатить.
Спланированный бюджет (или его рамки) позволяет сразу отсечь некоторое количество существующих на рынке CRM, детально не вникая в их функциональные возможности. Выигрыш при этом очевиден - время.
Другой, не менее важный момент - это понимание необходимости использования CRM, которое в такой идеальной компании, как Ваша, должно исходить как от руководства, так и от рядовых сотрудников.С какими целями чаще всего приходят наши клиенты к решению об использовании CRM?
Руководство, в первую очередь, хочет объединить разрозненную информацию о клиентах компании в единый центр управления, получая возможность ее систематизации и анализа, контроля эффективности работы менеджеров (анализ проведённых встреч, сделанных звонков, объёмов продаж, выполнение плана), снижения затрат на рутинные операции (например, рассылки).
Шаг 2. Бизнес-критерии выбора CRM.
При выборе CRM, как и при выборе любой другой информационной системы, очень важно чётко представлять, как осуществляются бизнес-процессы в компании, а также сформулировать основные задачи, которая будущая CRM должна уметь решать.
Будьте готовы к тому, что многие производители CRM предложат иные пути решения знакомых Вам проблем. Главное при этом - оценить с точки зрения Вашего бизнеса и обоснованно принять (или не принять) предлагаемые пути решения. На наш взгляд, нет смысла "перекраивать" большую часть бизнес-процессов компании ради одной понравившейся CRM, при условии, что минимально бизнес всё-таки приносит прибыль.
Технические критерии выбора CRM.
К техническим критериям мы относим способ обработки данных, от которого зависит скорость работы CRM в целом.
Существуют два способа работы с данными: файл-серверный (данные хранятся в общей папке файлового сервера в локальной сети и для обработки пересылаются по сети в оперативную память компьютера пользователя) и клиент-серверный (данные хранятся и обрабатываются в локальной сети на отдельном сервере под управлением специального программного обеспечения, на компьютер пользователя передаются только результаты работы).
Шаг 4. Выбор CRM на перспективу.
Оптимальная CRM не перегружает компанию "лишним" функционалом, позволяя часть его отключать, а часть приобретать и использовать по мере возникновения необходимости. Согласитесь, что компании, только начинающей использовать CRM-технологию, вряд ли сразу понадобится функция доступа к клиентской базе через веб-интерфейс или синхронизация данных с карманными компьютерами