3. Современные подходы к информационным процессам в сфере бизнеса

Хранилища данных

Работа с СУБД уровня Microsoft Access считается целесообразной при сравнительно небольших объемах обрабатываемой информации (до 1 Гб). Для более сложных вариантов работы, требующих анализа значительных массивов информации для выработки правильного решения, используются хранилища данных.

Хранилище данных определяется как предметно-ориентированный, интегрированный, зависимый от времени набор данных, предназначенный для поддержки принятия решений различными группами пользователей. Организация хранилища нацелена на содержательный анализ информации, а не на автоматизацию бизнес-процессов.

Хранилище данных характеризуется большим объемом и сложными взаимосвязями данных. Данные в хранилище не обновляются и не изменяются, а только перезагружаются и считываются, что позволяет говорить об их неизменяемости и целостности.

Наряду с информацией, непосредственно отражающей состояние объекта или системы управления, в Data Warehouse хранятся и метаданные (данные о данных), отражающие:

• структуру и содержимое хранилища;

• отношения между данными;

• соответствие между исходными и выходными данными;

• статистику загрузки и использования данных в хранилище;

• информацию об архивировании и кодировании данных и т. п.

Наибольшее распространение хранилища данных находят в банковской сфере, где их пользователями являются представители высшего и среднего менеджмента банка, анали­тики, работники подразделений финансового анализа и маркетинга. В рамках хранилища данных решаются такие задачи, как анализ клиентской базы, анализ продаж и анализ доходов, а также управление пассивами и активами. Наиболее интересным представляется интеллектуальный анализ данных [Data Mining] – процесс анализа больших наборов данных, применяемый для обнаружения связей между различными их элементами и поиска скрытых закономерностей.

Приведем несколько вопросов, ответы на которые поможет найти Data Mining:

• «Какие продукты следует продвигать со скидками, чтобы это привело к росту продаж?»;

• «Кто является наиболее выгодным покупателем данной продукции?»;

• «Кто из клиентов вероятнее всего откликнется на новое предложение?»;

• «Какой товар покупатель захочет приобрести следующим?».

Если с помощью Data Mining удастся ответить на поставленный вопрос, фирма сможет увеличить прибыль, повысить уровень обслуживания клиентов (предвидеть запросы, лучше удовлетворять спрос) и добиться конкурентного преимущества на рынке.

В настоящее время технологии Data Mining также очень часто используются для повышения эффективности продаж через Интернет.

Организация саll-центров

В ходе работы в компании, как правило, накапливается информация о действующих или потенциальных клиентах. Для удобства работы создаются базы данных, которые закрыты для посторонних и доступны для сотрудников предприятия. Источниками информации в таких БД могут быть отчеты менеджеров по продажам, заявки на покупки, адреса клиентов, сделавших покупки, рекламные купоны, заполненные на выставках анкеты и т. п. Одним из каналов пополнения БД являются телефонные переговоры с клиентами. Учет звонков можно производить в определенной форме, например в таблице, в которую заносится число звонков по датам. Звонки при этом можно классифицировать по источнику получения информации о товаре («из рекламы», «от знакомых»), по марке товара и т .п.

Новым направлением в организации работы со звонками являются са11-центры. Саll-центры возникли в США как специфическая область рынка и технологии в тот момент, когда средствами радио и особенно телевидения стало возможным проводить массовые рекламные компании, которые вызывали очень большой объем обращений потенциалы ил ч потребителей, заинтересовавшихся этой рекламой. Таким образом, зародилась потребность в средствах эффективной обработки результатов рекламных компаний.

С развитием компьютерных технологий появилась возможность соединить их с базами данных, с информационными системами. Современные саll-центры не только доносят информацию о товаре или услуге до клиентов, но и используются как инструмент изучения рынка.

Технология работы call-центра основана;

• на интерактивном речевом взаимодействии, которое позволяет экономить время и повышать эффективность работы операторов;

• на автоматическом распределении звонков между этими операторами (АСО), которое выполняется не случайным образом, а между определенными группами операторов, специализирующимися на узких вопросах

• Работа оператора организована примерно следующим образом. Звонок в телефонный центр попадает к оператору, который, как правило, обслуживает несколько сервисов и готов к выполнению данной задачи. Нажав кнопку приема звонка, оператор на экране своего компьютера видит информацию о сервисе, который он обслуживает, выбранный из базы сценарий разговора и форму для занесения ответов.

call-центры могут быть организованы как внутри компании (банки, страховые компании) на соответствующем оборудовании для собственных нужд (прием звонков, «горячие линии», телемаркетинг и т.д.), так и на ресурсах оператора связи, предоставляющего такие услуги на коммерческой основе (проведение периодических рекламных кампаний, социологических опросов и т. д.).

В настоящее время в России наиболее популярными являются телефонные «горячие линии» по продаже фармацевтических и косметических средств.

Современный саll-центр способен не только принимать и обрабатывать запросы, поступающие по телефону, но и использовать для контактов с клиентами обычную почту, факсимильную и мобильную связь, Internet, SMS и т. д. Он становится распределенной сетью, способной объединять операторские центры в разных концах страны. Такие совре­менные центры обслуживания вызовов, использующие одновременно различные виды коммуникаций, принято называть центрами контактов с абонентами. Контакт-центр способен обрабатывать запросы клиентов 24 часа в сутки. Интенсивность может достигать нескольких сотен звонков в минуту. При этом система активно использует информационные ресурсы, хранящиеся в базах данных, обрабатывает и запоминает поступающую информацию, автоматически контролирует свою деятельность.

CRM - модель ведения бизнеса

В современных условиях острой конкурентной борьбы многие компании начинают понимать всю важность и необходимость выстраивания со своими клиентами таких отношений, когда клиент остается удовлетворен как приобретенным товаром или услугой, так и работой самой компании. Предприятия, сумевшие вовремя понять важность активной работы с клиентами, имеют наибольшие возможности для увеличения прибыльности своего бизнеса и, как следствие, для выживания на современном рынке. Новые стратегии улучшения качества обслуживания клиентов потребовали новых, основанных на современных информационных технологиях, эффективных механизмов для поиска, привлечения и удержания прибыльных клиентов. Появились CRM-системы взаимодействия с клиентами.

Customer Relationship Management (CRM) – системы управления взаимосвязями (отношениями, взаимоотношениями) с клиентами и партнерами, а также класс корпоративного программного обеспечения, представляющий программные интеллектуальные средства для сбора, обработки, контроля, анализа и представления информации о клиентах, например в Интернете или в системе управления ресурсами предприятия. CRM-система является корпоративной информационной системой.

CRM -системы предназначены для оптимизации управления процессами продаж, маркетинга и сервиса и, в результате, роста прибыльности бизнеса. CRM-системы дают возможность маркетологам автоматизировать процесс сбора и обработки информации (по сегментам рынка, профилям клиентов), выполнять анализ и визуализацию информации, собирать и накапливать данные о маркетинговых мероприятиях и их результатах. Органичным дополнением CRM -систем является технология Data Mining.

В России первыми компаниями, начавшими внедрение CRM-систем, стали телекоммуникационные и финансовые компании, фирмы, связанные с поставкой и обслуживанием компьютерного и другого технологического оборудования, ведущие рекламные агентства.

Business Intelligence

Впервые термин «Business Intelligence» был введен в конце 1980-х годов: «процесс, который включает доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений». На русский язык этот термин переводят как «бизнес-интеллект» или «интеллектуальный анализ данных».

В настоящее время существует несколько трактовок этого понятия. С одной стороны, это сбор многоаспектной информации об исследуемом предмете. С другой стороны, ВI рассматривается как сами знания о бизнесе, полученные с использованием различных аппаратно-программных технологий.