Библиотека маркетолога

CDI-системы: как избежать дублирования информации о клиентах

Витзон А.М., Громова А.А. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
"Стратегии бизнеса", №9 за 2015 год

Не секрет, что большинство показателей, характеризующих отношения «компания — клиент», можно рассчитать даже без использования CDI-систем, на основе данных учетных систем. Это сведения по счетам, проводкам, клиентам и нормативно-справочная информация. Но если компания использует несколько транзакционных систем и имеет крупную филиальную сеть, дублирование информации о клиентах неизбежно. В этом случае CDI-система избавляет от дублирования с помощью специализированного блока интеграции. С его внедрением подобной системы организация получает инструмент для создания единой базы данных по клиентам, где устранена добирающаяся информация и проведена актуализация всех сведений. При необходимости актуальная информация может экспортироваться и в другие модули корпоративной информационной системы, активно использующие данные по клиентам, например в финансовую подсистему, отвечающую за взаимодействие с дебиторами, таким образом поддерживая концепцию Master Data Management.

Любая компания в ходе своей деятельности стремится к максимизации прибыли. Для этого ей необходимо правильно организовать работу, ориентируясь на те вещи, которые смогут принести наибольшую прибыль с наименьшими затратами. В настоящее время все больше компаний стараются придерживаться клиенто-ориентированной стратегии оптимизации своих процессов для дальнейшего развития. Главным предметом анализа при таком подходе является клиент и механизмы воздействия на него. Но разрозненность клиентских данных - одна из самых распространенных проблем, которая препятствует эффективности работы многих компаний. Однако существуют инструменты, позволяющие оптимизировать работу с массивом информации клиентского досье.

Стратегия, ориентированная на клиента, носит название CRM - Customer Relationship Management. Каждая современная компания имеет одну или более внедренных CRM систем, предназначенных для автоматизации работ по сбору и систематизации данных о клиентах. Но данные в этих системах могут не только дублироваться, но и противоречить друг другу. Также системы данного типа практически не обладают развитыми средствами анализа, в то время как для эффективного управления и развития своего бизнеса современным компаниям необходимо рассматривать любую возникающую ситуацию под разными углами, оперативно принимать управленческие решения и иметь возможность анализировать большое количество различной клиентской информации. Решающую роль в этих процессах играет наличие достоверной, консолидированной, эталонной информации разноплановой отчетности по клиентам. В связи с этим большое распространение получили системы класса CDI (Customer Data Integration), или, как их еще называют, Customer MDM (Customer Data Integration and Master Data Management) - системы по управлению мастер-данными в решениях по клиентским данным. Внедрение данных систем упрощает и ускоряет процессы взаимодействия с клиентами за счет стандартизации способов совместного использования клиентских данных, что приводит к формированию более эффективных и прибыльных взаимоотношений с потребителями, а также к сокращению расходов на управление.

Системы CDI позволяют не только интегрировать в себе данные из различных источников - мастер-систем, но и управлять рисками, связанными с клиентами. Данный вопрос является наиболее актуальным для кредитных организаций или страховых компаний.

Система позволяет анализировать такие данные, как:

  • основной(ые) вид(ы) деятельности клиента (для физических лиц — место работы и занимаемая должность);
  • соответствие осуществляемых клиентом финансовых операций его основным видам деятельности;
  • условия и виды финансовых операций, осуществляемых клиентом на постоянной основе;
  • сведения о постоянных контрагентах клиента и их деловой репутации;
  • место жительства (регистрации, нахождения) клиента;
  • география бизнеса клиента (страны, в которых открыты счета, и страны регистрации постоянных контрагентов клиента) и др.

Данные системы обычно в качестве базовой функциональности используют различные BI (Business Intelligence)-платформы.

Основная цель внедрения продуктов Business Intelligence предельно проста: преобразовать исходные данные в полезную информацию, которую можно будет использовать для принятия правильных и своевременных решений. На практике многие организации не используют все имеющиеся данные как источник получения необходимых знаний о бизнесе и клиентах для принятия решений и реакции на изменения. Чаще всего информация, которая действительно способна дать необходимые знания, не лежит на поверхности, а скрыта глубоко в данных, хранящихся во внутрикорпоративных системах. Для своевременного использования такой информации компании нуждаются в инструменте, который бы позволил осуществить оптимизацию, фильтрацию и объединение всех необходимых данных, а также провести их полный и быстрый анализ даже неопытным пользователям.

Любая клиенто-ориентированная компания за время своей деятельности накапливает большое количество различной информации о своих клиентах. Из всех подходов к управлению взаимоотношениями с клиентами на данный момент компании наибольшее внимание уделяют операционному уровню CRM систем. Задача повышения лояльности клиента решается в процессе контакта с ним. Все данные, полученные при общении, накапливаются и просматриваются только перед следующим контактом или используются для построения статичных отчетов. Низкая эффективность таких отчетов обусловлена быстрой сменой актуальности CRM-информации и отсутствием анализа причин тех или иных результатов. Проведение анализа большого количества CRM данных это длительный и дорогой процесс, который зачастую может препятствовать своевременному принятию решений или значительно увеличивать трудозатраты, необходимые для решения задач, которые решаются BI-платформой за считанные секунды. Именно поэтому внедрение и использование BI-платформ для реализации систем анализа клиентских данных становится все актуальней [1].

Для того чтобы оперативно получать актуальную информацию о клиенте, следует обеспечить загрузку данных в хранилище в инкрементальном режиме, при котором сведения в хранилище обновляются не по заранее заданному регламенту, а лишь в случае их изменения в CRM-системе или другой мастер-системе, содержащей необходимые для анализа данные [2].

Также подобная система позволяет сравнивать плановые показатели с фактическими. Плановые показатели также загружаются в хранилище данных из специализированной системы бюджетирования или финансового планирования. Если такой системы в организации нет, то вводятся вручную.

Подобные приложения предоставляют определить следующие возможности:

  • условия предоставления скидок на продукты компании;
  • внутренние трансфертные ставки; цены покупки, продажи или перераспределения ресурсов;
  • пороговые показатели масштабов бизнеса и его рентабельности, определяющие переход клиента из одной группы в другую (операционный результат и т. д.).

Архитектура системы CRM - аналитики

Методологическая часть - алгоритмы взаимодействия компании с клиентами: физическими лицами, организациями и холдингами. Выполняется этот анализ с помощью набора KPI-показателей, характеризующих не только фактические объемы клиентских операций, их доходность, но и планируемое развитие бизнеса. Методология дает возможность применять индивидуальный подход к каждому корпоративному клиенту и оперативно реагировать на его потребности с учетом всех аспектов сотрудничества. Это гарантирует банку серьезное конкурентное преимущество.

Технология анализа клиентских данных базируется на всем многообразии инструментария BI-систем, среди них: средства интеграции данных из различных источников, настройка и расчет экономических показателей, инструменты для формирования ad-hoc запросов, OLAP-инструменты, системы Data Mining. В технологической цепочке поддержки принятия решений используются механизмы построения взаимосвязанных отчетов, разграничения доступа к объектам и данным, блоки сценарного анализа [2].

Система реализует следующий алгоритм: данные, которые были выгружены из разных учетных систем (в том числе и CRM), очищены, отобраны и загружены в хранилище данных, подвергаются верификации на предмет совпадения уникальных признаков - атрибутов. В результате данного анализа CDI-модуль агрегирует данные о клиентах, поступивших из разных систем, в единую сущность. Из внешних систем могут поступать следующие данные:

  • анкеты клиентов - физических и юридических лиц (из CRM-системы);
  • информация о движении средств по счетам клиентов (из бухгалтерской системы или соответствующего модуля ERP-системы);
  • анкеты неклиентов - третьих лиц (из внешних источников);
  • анкеты компании (могут быть внесены вручную);
  • списки санкций и политически значимых лиц иностранных государств, а также лиц и компаний, находящихся в черных списках OFAC, EC, OOH, Интерпол, НМТ (Великобритания).

Далее эти данные могут быть подвергнуты дальнейшему анализу и обработке другими аналитическими приложениями BI-системы, например для вычисления степеней рисков, связанных с каждым из клиентов.

Список литературы:

1. А. А. Громова. Формирование критической информации организации с помощью современных информационных технологий, Тезисы докладов конференции «Управленческие науки в современной России», М.:Финуниверситет, 2013.

2. А. А. Громова, Ф.С. Матвеев. Современные инструменты работы со знаниями, Тезисы докладов конференции «Управленческие науки в современном мире», М.:Финуниверситет, 2014.