HTML

C-R-M

Publikált CRM cikkek tárhelye: banki és biztosítási szektor, telekommunikáció, kereskedelem ***************************** FONTOS! A BLOGON MEGJELENT ÍRÁSOK CSAK A SZERZŐ ENGEDÉLYÉVEL, A HIVATKOZÁS PONTOS MEGJELÖLÉSÉVEL HASZNÁLHATÓK FEL. *****************************

Friss topikok

Data Mining

2009.11.30. 19:22 S.CH

 

http://www.vilaggazdasag.hu/penzugy/adatbanyaszat-a-jo-dontesekert-66401
Vilaggazdasag
Adatbányászat a jó döntésekért
|Utolsó módosítás: 2004. 9. 29. 00:00|Pénzügy
A vállalatok nagy részénél ma már a tranzakciós, számlázási, eladási és egyéb rendszerekből rengeteg adat áll rendelkezésre. Ezek tisztítását követően biztosítható, hogy konzisztens, azonos forrásból származó riportok készülhessenek. A riportok statisztikai elemzésekkel társulva lényegében arra adnak választ, hogy mi történt eddig: például egy direkt marketinges kampány során a perszonalizált levéllel és telemarketinggel megkeresett ügyfelek válaszadása alapján feltárható, hogy az adott kampány mennyire volt hatékony, milyen demográfiai jellemzővel bíró ügyfeleket sikerült megszólítani, mely kommunikációs csatornát preferálták az ügyfelek.

Az adatbányászat által alkalmazott prediktív modellek ugyanakkor lehetővé teszik, hogy a feltárt múltbeli összefüggések alapján jövőre vonatkozó következtetések legyenek levonhatók. Az optimalizációs modellek arra adnak választ, hogy a jövőbeli események közül mely lenne a vállalati hatékonyság szempontjából az optimális. Az adatokból információ nyerhető, az információból levont következtetések tudást jelentenek, s ennek a tudásnak a hasznosítása valójában az intelligencia. Az adatbányászat ebben a folyamatban egy eszköz, mely a vállalatok sikerességét segíti.

A SEMMA (sampling-exploration-modification-modeling-assessment) módszertan az adatbányászat folyamatának tipikus lépéseit és logikai folyamatát tükrözi. A mintavételezés (sampling) az elemzéshez szükséges adat-előkészítési fázisokat támogatja, úgymint mintavételezési eljárások alkalmazása, adatparticionálás, hiányzó értékek pótlása, extrém értékek elhagyása stb. A feltárás (exploring) az interaktív vizuális és statisztikai elemzések gazdag tárházát biztosítja az egyszerűbb összefüggések felismeréséhez. Az előzetes elemzések függvényében kerülhet sor adattranszformációk, módosítások elvégzésére (modification) - például új változók képzése - majd az előkészített adatokon a prediktív modellezés (modeling) végrehajtására. A megfelelő modellek kiválasztását a modellek értékelése, grafikus összehasonlítása (assessment) segíti.

Az adatbányászat tehát eszköz az üzleti felhasználók és elemzők számára, amelyek konkrét üzleti céljainak megvalósítását, illetve a döntések adatokra történő alapozását támogatja.

A vállalatok stratégiai tervezésénél az ügyfélkör megismerését nagymértékben támogatja a szegmentáció. A szegmentáció során - statisztikai eljárások alkalmazásával - például klaszterelemzés segítségével képezhetők homogén ügyfélcsoportok. Ezt követően a szegmensek profilozása, karakterisztikájuk feltárása, a szegmens változók későbbi modellekben mint inputváltozók alkalmazása már a modellezés folyamatába tartozik.

A prediktív modellek gazdag tárháza áll ma már rendelkezésre. Az egyik legismertebb statisztikai eljárás a regressziós modellek alkalmazása. Ennek során valamely esemény bekövetkezését - így például az ügyfél lemorzsolódását - a figyelembe vett input változók alapján becsülik. A regressziós modellek új adatállományon való futtatása, vagy a képzett algoritmus alkalmazása többek között új ügyfelekre már prediktív modellezést jelent. A regressziós modelleken túl döntési fa, neurális hálók és ma már újabb modellek is rendelkezésre állnak.
Szerző: Schay Krisztina

Szólj hozzá!

Címkék: Data mining

Conference

2009.11.30. 19:21 S.CH

 

Napi Gazdaság
Az üzleti tudás az adatok mélyén rejtőzik
Üzleti tudás az adatok mélyén címmel tartott szakmai rendezvényt a KFKI Csoporthoz tartozó IQSYS Informatikai Rt. Az esemény résztvevői az üzletiintelligencia- és adattárház-megoldások aktuális trendjeivel, a szegmens jelenlegi helyzetével, az adattárházprojektek üzleti és műszaki oldalával ismerkedhettek meg.
 Az IQSYS a közelmúltban „Üzleti tudás az adatok mélyén” címmel kötetet adott ki azok számára, akik érdeklődnek az üzletiintelligencia- (BI) és az adattárházprojektek iránt. A maga nemében úttörő kiadvány adta a társaság június 15-i rendezvényének apropóját is. Résztvevői olyan vezetők és szakemberek voltak a banki, államigazgatási és nagyvállalati szférából, akiknek elemi szakmai vagy piaci érdekük, hogy lépést tartsanak a BI fejlődésével és felhasználásának legújabb módszereivel.
Az IQSYS üzleti intelligencia területért felelős vezetője, Sipos Ferenc előadásában 1995-ig tekintett vissza, amikor a cég üzembe helyezte az első magyar adattárházat a Mabisznál. Felhívta a figyelmet, hogy bár az adattárházprojektek jellege és felépítése azóta sem változott, a hangsúly már régen nem a sikeres megvalósításon, sokkal inkább a nyert adatok minél hatékonyabb hasznosításán van.
Papp Attila, a cég vezető üzletiintelligencia-szakértője a BI-projektek állami alkalmazásáról szólt. Előadásában egy nemrégiben elkészült rendszer bemutatásán keresztül bizonyította, mennyire hatékonyan szolgálhatja egy adattárház-alapú információszolgáltató rendszer az államigazgatási struktúra, és ezen keresztül a társadalom céljait. A megoldás segítségével korábban elsikkadó összefüggések tárhatók fel, és megvalósítható a valóban naprakész, folyamatosan frissülő jelentési rendszer, amire régebben esély sem volt. Az ilyen megoldások segítségével rövidülnek az átfutási idők, gyorsul az ügyintézés, és radikálisan csökken a visszaélések lehetősége – hívta fel a figyelmet a szakértő. Schay Krisztina, az MKB ügyfélkapcsolat-kezelési (CRM) tanácsadója a BI-rendszerek direkt kampányokban betöltött szerepéről beszélt. Ezen rendszerek segítségével olyan ügyféladatok is összevethetők, amelyek soha nem látott mértékben pontosítják egy-egy kampány célcsoportját. Így nemcsak olcsóbb a kampány – hiszen feleslegesen nem keresnek meg senkit –, hanem sokkal hatékonyabb is, mert új ügyfelek is a látótérbe kerülhetnek az összefüggések elemzésével.
Adatbányászati sikertényezők – banánhéjak az elemzésben című előadásában Fajszi Bulcsú, az IQSYS adatbányászati vezetője hangsúlyozta: bármilyen adattárházprojekt sikerének feltétele az alapadatok minősége. Ha ez nem megfelelő (redundáns elemeket, pontatlan írásmódokat, elavult információkat tartalmaznak), akkor legyen bár az adattárházrendszer bármilyen jó és fejlett, az eredmény kérdéses lesz. Ez a teljes projekt hitelét is megingathatja, és eljátszhatja a felhasználók és a döntéshozók bizalmát, közvetlen kárt okozva az ügyfélnek.
A rendezvényen előadások hangzottak el a fentieken túl az adatminőség, a számvitel és a tudástőke tárgyában, valamint a résztvevők számos esettanulmányon keresztül ismerhették meg az üzletiintelligencia-projektek különböző felhasználási területeinek tapasztalatait.

Szólj hozzá!

Címkék: Campaign

Data Mining

2009.11.30. 19:20 S.CH

 

http://www.mfor.hu/cikkek/A_cegek_fejlodesenek_egyik_alapja_az_adatbanyaszat.htmlőpage=2
 menedzsmentforum
 
 
A cégek fejlődésének egyik alapja az adatbányászat
2004. április 21. szerda 13:39:57
Új ügyfél a kiskereskedelmi szektor
Schay Krisztina, a SAS Institute CRM konzulense szerint a pénzügyi, a telekom és újabban, az ügyfél-kártyák hazai megjelenésével, a kiskereskedelmi szektorban is szükségessé válik az adatbányászat alkalmazása.

A SAS definícója szerint az adatbányászat a prediktív eljárások használatával kezdődik. A most beinduló hitelkártya-piac egyik fő kérdése például, hogy a meglévő ügyfelek fogékonyak-e a szolgáltatók által felkínált új lehetőségekre. A kampányokban például azokat kell megszólítani, akik a legfogékonyabbak lehetnek, a valószínűségi számítások alapján. De az adatbányászat segítségével az is megjósolható, hogy egy ügyfél csalásra, vagy elvándorlásra hajlamos-e. a jó modellek négy-ötszörösen hatékonyabbak a véletlenszerű megszólításnál. Amennyiben a 'kibányászott' adatok segítségével szűkített lista alapján küldik ki a DM leveleket, akkor ugyanis ekkora mértékben növelhető az akció hatékonysága.

Az értékes ügyfeleket, akikre hosszú távon is lehet építeni, meg kell tartani, és bővíteni kell a számukat. Az adatbányászat jó eszköz arra, hogy a maximumot hozzuk ki az ügyfélkapcsolatokból. A különböző cross-selling akciókkal például egy magasabb kapcsolati szint felé mozdíthatjuk el a klienseket.

A SAS iparági tudása alapján banki, biztosítói és telekommunikációs adatmodellt alakított ki, és hamarosan elkészül a kereskedelmi szektorra vonatkozó modell: ezek utat mutatnak, hogy milyen kiaknázási célok relevánsak az adott iparágban.

Az adatbányászati eszközök tipikus felhasználói a marketing, a tervezés, kontrolling szakemberek. 'Korábban az IT részleget zaklatták az elemzők, hogy adjon adatbázist, az analitikus elemezte, továbbküldte, amely alapján címlistát generáltak, a direct mail-eket kiküldték, az eredményt, azaz a válaszadást vagy elemezték, vagy nem. Ma már ez a manuális módszer, mivel sokat kampányolnak a cégek, az ügyfelek köre pedig hatalmasra nőtt, s a kommunikáció is több csatornát érint - elképzelhetetlen. A kampányfolyamatot ma már automatizálni kell: korábban a kampányok előkészítése, lebonyolítása három hónapig tartott, ma már ezeknek folyamatosan kell zajlaniuk. Az sem mellékes, hogy a kampánykezelő megoldások az adatvédelmet is sokkal inkább biztosítják.' - mondta el Schay Krisztina.

Az adatbányászat fontosságának érzékeltetéséhez érdemes tudni, hogy a SAS szakembere szerint a cégek organikus növekedésének ma már tulajdonképpen az alapja, hogy az ügyféladatokat maximálisan kihasználják.

 

Szólj hozzá!

Címkék: crm loyalty xsell

STRATEGY

2009.11.30. 19:20 S.CH

 

 
Kultúraváltásra várva
Az ügyféllojalitásért vívott harc gyönyörei és útvesztői (VI.)
 
2002. április 3. 21:39
A több évtizedes termékközpontúság után az elmúlt egy-két évben fordulni látszott a világ, mégpedig az ügyfél irányába. Erre való tekintettel mintegy fél éven át életben tartottuk lapunk hasábjain az ügyfélkapcsolat-kezelés témáját, az operatív oldaltól az üzleti stratégiákra, célokra is hatással levő analitikus CRM-ig. Sorozatunk "zárszavában" az utóbbiban külföldön jelentős szerepet játszó, ám idehaza részben még "kihasználatlan" tanácsadókkal, valamint a filozófia megvalósulását támogató informatikai megoldások szállítóival készült interjúkra támaszkodva folytatjuk a hazai viszonyok feltérképezését. Elsősorban -  felcsillantva a várható előnyöket, de nem rejtve véka alá a nehézségeket, többek között a jogból fakadó ellenmondásokat sem -  az érdektelenségből való kilábalás szükségességét firtattuk. 
 
Az IFUA Horváth és Partner Kft. külhonban is tapasztalatot szerző tanácsadója, Tóth Miklós komoly különbséget érez a nemzetközi és a hazai piac között. "Németországban például filozófiaként és stratégiaként egyaránt elfogadott a CRM. Túljutván a "hittérítés" fázisán, a cégvezetők többsége tisztában van az ügyfélorientált vállalatirányításban rejlő lehetőségekkel, sőt sokan tudatos -  a CRM-filozófia alapelveinek megfelelő -  ügyfélkezelési stratégiát követnek. A német vállalatvezetők a hazaiaknál sokkal tisztábban látják, hogy a folyamatszervezés, illetve az informatika szempontjából milyen támogató eszközökben, megoldásokban érdemes és kell gondolkodniuk."
Magyarországon, ahogy az eddigi hozzászólásokból is kiderült, még nem tartunk itt. "Ennek elsősorban kulturális okai vannak" -  véli Tóth. "A hiánygazdaságból a piacgazdaságba vezető út gyökeresen eltérő magatartást követel mega piaci szereplőktől, amit sokan hajlamosak elfelejteni." Vagyis hiába vannak csodarendszerekkel felszerelt vállalatok, ha a telefon mellett ülő, a pult mögött álló, az önkiszolgálók gondoláit feltöltő munkatársak motivációja nem megfelelő, csak ímmel-ámmal propagálják a termékeket, szolgáltatásokat. Ha baj van a munkatársi vagy a vállalati attitűddel, és ha nem tanulnak meg a vállalatvezetők az ügyfél fejével gondolkodni, elmaradnak a várt eredmények. Az ember ugyanis része a folyamatnak.
Idehaza a vállalatok még keresik a fogást a CRM-en, de a nagyvállalati szféra, a multik már megmoccantak. Min múlik vajon a filozófia, a kultúra terjedésének sebességeő Szállítói oldalon például fékező hatású lehet a gyenge ügyfélismeret: az ügyfél tevékenységének, üzleti folyamatainak, urambocsá, ha már ügyfélkezelésről beszélünk, az ügyfél ügyfelének, szokásainak, tulajdonságainak hiányos ismerete. A felhasználók legszembetűnőbb hiányosságainak felismeréséhez elegendő csupán a saját -  bankokban, üzletekben, telekommunikációs cégeknél, szolgáltatóknál vásárlóként, ügyfélként szerzett -  tapasztalatainkat előszedni. Az egy helyről több szolgáltatás ellenértékéről külön-külön érkező számlák, a nem átvezetett lakcímváltozások azt sugallják, ezen az oldalon is van mit javítani, úgy a vállalati, mint az informatikai kultúra szintjén.
Annak ellenére, hogy idehaza sok területen hiányzik az ügyfélközpontú gondolkodás legnagyobb ösztönzője, a valódi piacgazdaság által megteremtett versenyhelyzet, s a közszolgálat sem érzett még rá a törvényes kereteken belül az adatgazdálkodásban rejlő lehetőségekre, az Oracle-t képviselő Radnai Szabolcs úgy véli, a hazai szabályozás jó irányba mozdult, hiszen a már meglévők mellett a felszabaduló más piacok is jó táptalajai lesznek az analitikus CRM-nek.
Schay Krisztina a SAS Institute-tól az adattárházak hiányára vezeti vissza, hogy nehezen éreznek rá a hazaiak az analitikus CRM értékeire. A valódi áttörést az elektronikus csatornák, továbbá a hitelkártyák, a co-branded kártyák elterjedésétől várja.
 
"Sajnos még ritka a tényleges vállalati érdekként ébredő CRM-igény, szükségét többnyire csak a marketing- és értékesítési területek érzik. Fúziók esetén azonban - például a pénzintézeti szektorban, ahol a SAS különösen erős - felértékelődik a CRM, hiszen a cég értékének növelője elsődlegesen nem az ügyfelek száma, hanem azok ismertsége és minősége. Nemzetközi tapasztalatok is igazolják, hogy egy-egy fúzió után a megszerzett új ügyfélállomány demográfiai, tranzakcionálási jellemzőinek ismerete és hatékony megszólítása jelentős mértékben hozzájárul az új ügyfelek integrálásához."
 
A Compaq képviseletében megszólaló Szűcs István szerint az itthoni körülmények és cégméretek közepette a multik alkalmazásai kevésbé életképesek. Azok egy része inkább eszköz, mint kiforrott alkalmazás, s a magyarországi vendorok nagy hányada nem rendelkezik megfelelő piaci, illetve projekttapasztalattal, hogy az adott üzleti problémák megoldására alkalmassá tegye azokat.
Mintegy erre válaszként jegyzi meg a DSS Consulting szakérője, Bálizs Árpád, hogy Nyugaton és Amerikában már működő modell a jó értelemben udvari szállítónak is nevezhető tanácsadócsapat. Ez ügyfelenként két-három tanácsadócéget jelent, amely - egy hosszú távú kapcsolat eredményeként - az ügyfelek bizalmát élvezve minden adódó kérdésre segít választ találni. "Nálunk még ritka a tanácsadók iránti bizalom, a szállítók viszont nehezen azonosulnak az ügyfél üzleti problémáival. Ilyen körülmények között az alkalmazások, a szoftverek minősége csak másodlagos kérdés."
"Termékfüggő és termékfüggetlen tanácsadók közül választhatnak a felhasználók" - mondja Kenesei János az Accenture-től. "Az előbbiek maguk végzik a bevezetést, és érthető, de nem megérthető módon a portfóliójukban lévő megoldásokat, eszközöket propagálják. A termékfüggetleneknél, különösen a kisebb vállalatoknál, viszont sokszor hibádzik a szakmai háttér. Magyarországon gyakran előfordul, hogy az informatikai eszközök megjelenésekor elsősorban az érdekeli a cégeket, hogy azok mire valók, s közben elfelejtik az üzleti alkalmazás egyéb feltételeit megteremteni. A marketingesek például kíváncsiak az elvégezhető elemzésekre, de eközben az adatok számosságára és minőségük fontosságára senki nem hívja fel a figyelmüket. Szerencsére a mai tőkeínséges időkben egyre kevesebb az ilyen melléfogás."
"Erősen iparág-specifikus üzleti megoldásról lévén szó, az iparáganként különböző hajtóerőkre, motivációkra is tekintettel kell lenni" - mondja Seres János az SAP Hungary képviseletében. "Néhány hazai bank számára például kimondottan motiváló lehet az analitikus CRM, hiszen nagyszámú, gyakran egymástól elszigetelt alaprendszereiből e nélkül körülményes például az ügyfelekről, a termékekről folyamatosan riportolni."
 
A haszonélvezők
Magyarországon ma a telekommunikációs szektorban egyértelmű a versenyhelyzet, így az ügyfelekért ádáz harcot vívó cégek a CRM-filozófia "első számú birtokosai".
Analitikus CRM-eszközöket és megoldásokat alkalmazva ügyfélértéket számolhatnak, választ kaphatnak a lemorzsolódás miértjére, de a távozni készülő előfizetőket is előre jelezhetik, eldöntve, megéri-e azokat visszatartani.
A pénzintézetek közül a bankok sorai is rendeződnek; befejeződnek a fúziók, eltűnnek a pozíciót nem szerzett pénzintézetek, vagyis kialakul a valódi versenyhelyzet. Mivel az üzleti szektor többnyire már elkötelezett valamelyikük mellett, a versenyelőny megszerzéséhez két út marad: ki kell lépniük a lakossági piacra, illetve költséghatékonyságra kell törekedniük. Mindkettő alapja a vállalat egésze által támogatott ügyfélközpontú stratégia és cégpolitika, amelynek megvalósítását segítik az operatív és analitikus CRM-eszközök. A lakosság felé fordulásukat segíthetné a fiókhálózat kiépítésének költségét csökkentő vagy éppen megtakarító, a call, illetve contact centerek üzemeltetését preferáló elektronikus üzletvitel terjedése is, ehhez azonban országos szintű IT-kultúraváltásra és a szolgáltatások árkérdéseivel összefüggő internetpenetráció-növekedésre lenne szükség. A biztosítóknál még tart a termékszintű - gépjármű, lakás stb. - hallgatólagos piacmegosztás, de a tény elől, hogy egy új ügyfél megszerzése sokszorosába kerül egy régi megtartásának, itt sincs menekvés.
Harmadik aspiránsnak - a utilityben különösen erős SAP örömére - a privatizálás által gerjesztett versenybe bekerülő energiaszektort tartják, ahol a költséghatékony működés érdekében analitikus CRM alkalmazásával az alapadatokból a költségek jól elkülöníthetők. Az új helyzetben számukra is felértékelődnek az ügyfelek, így aktuálissá válnak a korábban említett ügyfélmegszerzési és -megtartási problémák.
S végül, úgy vélik a tudorok, bár a kártyás fizetések lassú hazai terjedése nem kedvez nekik, de a gyors piaci változásoknak, az új szereplők gyakori feltűnésének kitett kereskedelmi szektor vállalatai is jó hatásfokkal alkalmazhatják az analitikus CRM eszközeit és módszereit. Tóth Miklós erre saját referenciájukat, a Plus Élelmiszer Diszkont Kft. kiskereskedelmi láncának értékesítési adatpiac-megoldását említi példaként, ahol az ügyfelek szokásaira alapozva igényeik magasabb szintű kielégítése és az áruházlánc értékesítési potenciáljának jobb kihasználása volt a cél.
Dilemmák
Az eszköz vagy alkalmazás kérdésének előző számunkban külön fejezetet szenteltünk, így erre nem térünk ki, de az adatpiac kontra adattárház témánál érdemes kicsit elidőzni. A vita alapja az, hogy szorítkozhat-e a cég (és a szállító) egyes funkcionális területeitől indíttatva csupán azok munkáját támogató, például marketing- vagy értékesítési adatpiac kiépítésére, miközben az ügyfelek a cég más területeihez is kapcsolódnak, hiszen így sérül a CRM-filozófia szerinti "befelé egységes ügyfélkép, kifelé egységes vállalati kép". Ezért egyre nő azoknak a szállítóknak a tábora, akik a vállalati adattárház szakaszosan, kis lépésekben történő építési koncepciója mellett voksolnak. A KFKI Isys e témában jártas szakértője, Fajszi Bulcsú így fogalmaz: "Az adattárházat fokozatosan - a funkcionális területek igényeit lépésről lépésre integrálva - építjük ki egy nagyobb struktúra alá. Így, bár a felhasználó számára emészthetőbb módon, lépcsőnként zajlik a megvalósítás, a végeredmény mégis egy egységes, a vállalat egészére kiterjedő rendszer lesz."
Esetenként az elemzési módszerek terén is eltérőek a vélemények a szállító és a felhasználó között. "Előfordul, hogy az utóbbi már előre meghatározza az alkalmazandó szegmentumot, miközben a CRM egyik alapja az, hogy az elemzés több dimenzióban, valamilyen haszonkritérium mentén az összes felhasználón elvégezhető legyen" - véli a HP-től Újj Béla. "Tipikus vitatéma, hogy az előbbi módon, dinamikusan vagy előre meghatározva, ťbezsinórozottanŤ dőljön el, lesz-e külön rendszer a felső, a közepes és az alsó szegmensbe tartozó ügyfelek számára. A mihamarabbi profit reményében a felhasználók általában a felsőbe invesztálnak, pedig az adatkonszolidáció során hosszú távon minden ügyfél és termék feldolgozása a célravezető. A rendszert később nehezebb kiterjeszteni, ha erre az igényre a kezdetektől nem figyelünk."
Projekt alatt és után
A projekt ideje a felhasználó által választott eszköztől, technikától függően eltérő lehet. A megvalósíthatóság szempontjából fontos, mondja Schay Krisztina, hogy a szállító, a tanácsadó minél korábban, lehetőleg már a feladat definiálásánál jelen legyen. A SAS üzleti problémára fókuszáló - technológiai, tudás- és tanácsadás-komponenst tartalmazó - "tudás alapú megoldásai" révén optimalizálható a projekt megvalósítási ideje, és a módszertani útmutatások, üzletág-specifikus fejlesztések révén folyamatos, in-house megvalósításra és működtetésre nyílik lehetőség.
Az analitikus CRM-projektek és a bevezetőkkel együtt maguk a felhasználók is a működtetés alatt vizsgáznak, mert a "kérdezni tudni kell" szlogen ez esetben halmozottan igaz. A rendszer csak az üzleti cél teljesülése érdekében jól feltett kérdésekre - vagyis a működtetővel együtt gondolkodva - ad jó válaszokat. Menet közben dől el, hogy használják-e - például az elemzések eredményeként megjelenő szempontok szerint küldi-e a DM-leveleket a marketing -, mint ahogy az is, sikerült-e a bevezetés során kezelni és elsimítani a CRM kapcsán gyakori és meglehetősen szerteágazó érdeksérüléseket.
Radnai Szabolcs egy nagy magyar banknál készített analitikus CRM-projekt tapasztalataira támaszkodva hívja fel a figyelmet néhány elkerülhető nehézségre. A banki rendszerek némelyike meglehetősen nagy szabadosságot enged az ügyintézőnek. Az így kialakuló strukturálatlan adattárolás megkérdőjelezi az adatok megbízhatóságát, nehezíti az adatfeldolgozást, és már egy egyszerűnek tűnő kérdés, az ügyfélszám tekintetében sem számíthatunk egzakt eredményre. A rendrakásnak ekkor adattisztítással kell kezdődnie, amit az Oracle adattárház módszertana, illetve a konzultációs részleg tapasztalatai alapján végez el. "Adódtak klasszikus adattárház-építési nehézségek is" - folytatja Radnai. "A ťsokat akar a szarkaŤ kezdetű közmondás itt is érvényes, vagyis stratégia alapján jól meghatározott célt csak lépésről lépésre szabad megvalósítani. Az adattárházprojektek időigényesek, ezért hogy ne fáradjanak bele a meglehetősen komoly befektetéssel járó projekt résztvevői a megvalósításba, és ne kedvetlenedjenek el, legalább 3-6 hónaponként fel kell tudni mutatni a későbbi megtérülést előre jelző eredményeket. Ehhez a projektszponzornak látnia kell, mit és milyen lépésekben akar megvalósítani, és hogyan, illetve honnan tud hozzá minden szükséges erőforrást előteremteni. Ellenkező esetben már a felépítés sem biztos, de a működtetésre végképp alig van remény."
Az adattisztítás és -betöltés Horváth Gábor, az IBM specialistája szerint is kritikus pontja a projektnek, többek között azért, mert érdekek sérülhetnek, ha ilyenkor kiderül, hogy nincsenek megfelelően kezelve a tranzakciós rendszerben lévő adatok. A menet közben lankadó érdeklődés ébren tartására is érdemes figyelmet fordítani, mondja Horváth. Például egy viszonylag korai szakaszban a még félkész adattárházon végzett adatbányászat pozitív eredményei felpörgethetik a hosszú és fáradságos projektbe beleunt résztvevőket.
A pilotok tapasztalatait összegezve Szűcs István izgalmasnak s mindkét fél számára ösztönzőnek tartja, ahogy a kezdeti idegenkedést követően a közösen összeállított és kiválasztott kérdésekre a rendszertől választ váró, előbb csak kíváncsi résztvevőknek beindul a fantáziájuk, és hirtelen záporozni kezdenek az addig csak belül érlelődő, ám most már kérdéssé formálódó elemzési igények.
Ügyfél és internet
Az internet izgalmas terület az analitikus CRM számára, hiszen a logfájlok révén automatikusan nagy mennyiségben keletkeznek az ügyfélkezelés szempontjából hihetetlen értéket képviselő, de ma még szinte alig elemzett adatok.
Örvendetes, hogy egyre több portálon találhatók regisztrációs kérdőívek, amelyek lehetővé teszik a látogatók azonosítását, s ezen adatok elemzésével például jó minőségű, valóban testre szabott oldalak készíthetők, illetve az oldalt lehívó látogató érdeklődéséhez igazíthatók a bannerek. Számtalan lehetőséget rejt az internet, az egyik ígéretes fejlesztési irány a text mining területe, amelynek egyik felhasználási lehetősége például a tömegesen érkező e-mailek automatikus szortírozása.
Csengő forintok
Mivel az ügyfél-elégedettség számokban történő kifejezéséhez viszonylag elvont modelleket kell felállítani, a CRM megtérülése nehezen számszerűsíthető. Ennek elfogadása segítheti a felhasználót meggyőzni a rendszerhasználat, a CRM-cégpolitika előnyeiről. Minél közelebb kerül a bevezetést végző és/vagy a tanácsadó az analitikus CRM-mel megoldani kívánt üzleti problémákhoz, annál pontosabb válaszokat kap a rendszertől feltett kérdéseire, és annál gyorsabban érhető el a megtérülés. Ez nem közömbös egy olyan országban, ahol csaknem minden informatikai beruházás esetében az első két kérdés az, hogy mennyibe kerül, és mennyi idő alatt térül meg. "Ezt a fajta üzleti célfeltáró tevékenységünket Discovery Engagement néven kínáljuk a piacon - mondja a HP-tól Ujj Béla -, ebbe többek között beletartoznak a jövedelmezőségi számítások, valamint a jövőkép kialakítása is. Magyarországon azonban ez ma még a felhasználó fejében nem értékteremtőként, tehát ellenszolgáltatásért végzett tevékenységként, inkább grátiszként rögzül, így nem eladható, vagy csak ritkán. Pedig ennek a fajta tanácsadásnak a projekt jövőjét illetően olykor nagyobb az értéke, mint a bevezetéssel kapcsolatosaknak."
Jogtalanjogok
"Az analitikus CRM terén két szemszögből kell a törvényi szabályozást vizsgálni" - mondja Ujj Béla. "A magyar törvények szerint pl. a pénzintézetek nem kezelhetik együtt az eltérő tevékenységeikkel (bank, biztosító, nyugdíjpénztár stb.) kapcsolatos ügyféladatokat, vagyis az ügyfelek azonos adatai egyénenkénti hozzájárulásuk nélkül nem vonhatók össze. Ez élő probléma, de általános, aggregált adatokról lévén szó, az adattárház-technológiát nem érinti, hiszen ott - például a távközlésben a hívások feldolgozásakor - nem az egyedi adatok, hanem a tendencia meghatározása a cél. Tény azonban, hogy az alkalmazott technológiától függően vissza lehet menni az elemi adatszintig. Valójában az analízis folyamán annak érdekében szelektálunk, hogy egyező tulajdonságú ügyfelek azonos, az igényüknek megfelelő kiszolgálásban részesüljenek. Így ma az a gyakorlat, hogy ha valaki például a webes tájékozódását elősegítő, érdeklődésének megfelelő, testre szabott információt akar kapni - amihez olyan adatokra van szükség, mint például a honlapokon történő bolyongási szokásait rögzítő logfájlok -, annak el kell tűrnie adatainak kezelését. Ugyanis ha a szabó előtt eltitkoljuk derékbőségünket, lötyögni fog rajtunk a nadrág, vagy ránk sem jön."
"Furcsa anomáliája a dolognak, hogy a mai törvények szerint a fenti elemzések nagy tömegben, így a weblátogatások tekintetében törvénysértők, ha azonban az árusnál kérés nélkül mindig a kedvenc újságomat teszik elém, az jó és természetes. A jog tehát nincs felkészülve, s mindezt tovább bonyolítja, hogy egy multinacionális vállalat ahány piacon van jelen, annyi szabályozással találja szembe magát."
Szűcs István szerint a szigorú hazai adatvédelem miatt gyakran az ügyfélérdekek is sérülnek, ezért meggondolandó a szabályozás módosítása. Szabályozásra vár például, hogy az adatok - építő célzattal - a gyűjtésükkor megjelölt célon túl is felhasználhatók legyenek, amivel többek között limitálni lehetne a csalás lehetőségét. Az ebből származó kárt ugyanis a cégek jelenleg a tisztességes állampolgárokkal kénytelenek megfizettetni.
 
 
 

Szólj hozzá!

Címkék: crm loyalty

Conference

2009.11.30. 19:18 S.CH

 

http://www.iqsys.hu/archivőaId=IQSYS_ARCHIVUM_050616
iqsys
 
Schay Krisztina, az MKB CRM tanácsadója a BI rendszerek direkt kampányokban betöltött szerepéről beszélt. Ezen rendszerek segítségével olyan ügyféladatok is összevethetők, melyek soha nem látott mértékben pontosítják egy-egy kampány célcsoportját. Ezáltal nem csak olcsóbb egy ilyen kampány - hiszen feleslegesen nem keresünk meg senkit -, hanem sokkal hatékonyabb is, mert új ügyfelek is a látótérbe kerülnek az új összefüggések elemzésével.

Szólj hozzá!

Conference

2009.11.30. 19:15 S.CH

 

infovilág
Üzleti tudás az adatok mélyén
Infovilág, 2005-06-15 16:06:50 - Szerkesztő: Kulcsár László
eszközök:
Ezzel a címmel tartott szakmai rendezvényt a KFKI Csoporthoz tartozó IQSYS Informatikai Rt. Az esemény résztvevői az üzletiintelligencia- és adattárház-megoldások friss irányzataival, az adattárház-tervek üzleti és műszaki oldalával ismerkedhettek meg.
A cég nemrég könyvet adott ki mindazok számára, akik bármilyen szempontból érdeklődnek az üzleti intelligencia (BI), és az adattárház-projektek iránt. Az átfogó, a maga nemében úttörő munka tette időszerűvé a mai rendezvényt is. Résztvevői a banki, az államigazgatási és nagyvállalati ágazat olyan vezetői és szakemberek, akiknek elemi szakmai vagy piaci érdekük, hogy lépést tartsanak a BI fejlődésével és felhasználásának legújabb módszereivel.

Az IQSYS üzletiintelligencia-területért felelős vezetője, Sipos Ferenc 1995-ig tekintett vissza előadásában, amikor a cég üzembe helyezte az első magyar adattárházat a MABISZ-nál. Felhívta a figyelmet, hogy bár az adattárházak jellege és felépítése azóta sem változott, a hangsúly már régen nem a sikeres megvalósításon, sokkal inkább a nyert adatok minél hatékonyabb hasznosításán van.

Papp Attila, a cég vezető üzletiintelligencia-szakértője a BI-k állami alkalmazásáról szólt. Egy nemrégiben elkészült rendszer bemutatásán keresztül bizonyította, mennyire hatékonyan szolgálhatja egy adattárház-alapú információ-szolgáltató rendszer az államigazgatási struktúra, és ezen keresztül a társadalom céljait. A megoldással sokáig elsikkadó összefüggések tárhatók fel, és megvalósítható a valóban naprakész, folyamatosan frissülő jelentésszerkezet, amire régebben, manuális gyűjtések segítségével esély sem volt. Ezáltal rövidülnek az átfutási idők, gyorsul az ügyintézés, és radikálisan csökken a visszaélések lehetősége – hívta fel a figyelmet a szakértő.

Schay Krisztina, az MKB CRM tanácsadója a BI-rendszerek közvetlen kampányokban betöltött szerepéről beszélt. Ezen rendszerek segítségével olyan ügyféladatok is összevethetők, melyek soha nem látott mértékben pontosítják egy-egy kampány célcsoportját. Ezáltal nemcsak olcsóbb egy ilyen kampány – hiszen feleslegesen nem keresünk meg senkit –, hanem sokkal hatékonyabb is, mert új ügyfelek is a látótérbe kerülnek az új összefüggések elemzésével.

„Adatbányászati sikertényezők – banánhéjak az elemzésben” című előadásában Fajszi Bulcsú, az IQSYS adatbányászati vezetője hangsúlyozta: bármilyen adattárházterv sikerének feltétele az alapadatok minősége. Ha ez nem megfelelő (redundáns elemeket, pontatlan írásmódokat, elavult információkat tartalmaznak), akkor legyen bár az adattárház-rendszer bármilyen jó és fejlett, az eredmény kérdéses lesz. Ez a teljes projekt hitelét is megingathatja, és eljátszhatja a felhasználók és a döntéshozók bizalmát, közvetlen kárt okozva az ügyfélnek.

A rendezvényen előadások hangzottak el még az adatminőség, a számvitel, és a tudástőke tárgyában, valamint a résztvevők számos esettanulmányon keresztül ismerhették meg az üzleti intelligencia-projektek felhasználási területeinek tapasztalatait.

Szólj hozzá!

Címkék: Campaign

Business Intelligence

2009.11.30. 19:14 S.CH

 

http://www.mfor.hu/cikkek/25386.html
menedzsmentforum
A feldolgozott adatok vezetnek az ügyfél pénztárcájához
2006. február 21. kedd 10:51:00
Az informatikai támogatás ma már minden vállalati részleg elemi érdeke, nincs ez másképp a marketingnél sem. Egy közelmúltban lezajlott szakmai konferencián a CRM rendszerek használatának előnyeit mutatták be a banki kampányok kapcsán.
A vállalati informatikai fejlesztések a 80-as években és a 90-es évek első felében jellemzően az általános célú technológiákra irányultak, majd ezt követően iparágilag specifikus megoldások születtek. Így a bankok, a biztosító társaságok, távközlési cégek és a kiskereskedelemben működő vállalatok számára is a szektor jellegzetességeit kezelni tudó rendszereket fejlesztettek. Nem volt ez másképp az üzleti intelligencia (BI) rendszerek esetében sem, ahol a piac egyik elismert szereplője, a SAS Institute hasonló utat járt be, mondta el a közelmúltban egy szakmai konferencián Abrán József a cég Technical Account Management csoportjának vezetője.
A speciálisan bankok számára fejlesztett rendszereknél az iparági sajátosságokat figyelembe véve kellett létrehozni egy olyan szisztémát, amely a gyors megtérülést biztosítja, miközben a "gondolkodj nagyban, kezd kicsiben" elvet követve modulárisan felépülő rendszert vásárolhat az ügyfél. Mindez a gyakorlatban úgy valósul meg, hogy egy általános (banking intelligence) architektúrára épülnek a BI rendszer moduljai. Ez utóbbi között van például az Ügyfél Intelligencia, a Kampány Menedzsment, a Kockázatkezelési megoldások, a Reporting Megoldások, a Custumer Profitabily és a Strategic Performance.
Az architektúra és a ráépülő modulok
A banki kampánymenedzsment rendszer esettanulmánnyal történt bemutatása előtt Abrán József ismertette a megoldás főbb jellemzőit. A rendszer előre kombinált adatkörnyezetben működik, amely alkalmas a marketing analitika és a kampánymenedzsment kombinálására. A kampánycélcsoport kiválasztási definíciók (cross-sell, up-sell) támogatják a marketingesek munkáját, így az ügyfélmegtartási és az ügyfél-újraaktivizálási kampányokhoz is használható. A válasz szabályok alkalmazása segít a kampányok hatékonyságának mérésében. Az akciókat kommunikációs minták támogatják: direkt levél, sms, email, kimenő call-center hívás.
A sikeres kampányokat maga mögött tudó MKB Bank munkatársa, Schay Krisztina elmondta, hogy míg a korábbi években az ACRM rendszer kiválasztása, bevezetés és a hozzá kapcsolódó adatpiac kialakítása jellemezte a munkájukat, addig a tavalyi évben már komolyan támaszkodtak a rendszerre. 2005-ben így végezték a központi és a lokális kampányok összehangolását, vásárlási valószínűségi modellt állítottak fel, kampány visszaméréseket végeztek, illetve válaszadási modelleket dolgoztak ki. Az Analitikus CRM segítségével pici kosárelemzés készült, tranzakciós szegmenseket állítottak fel és jövedelem-modellezést végeztek.
.Az idei tervek között az adatpiac reorganizációja mellett a kampány alapelvek (3R - relevance/relevancia; responsibility/felelősség; result/eredményesség) alkalmazása szerepel. Emellett a bank meg kívánja teremteni a harmóniát a célok (retail stratégiai célok, marketing célok és akciók), a kampányok egymásra épülése és a kommunikációs csatornák között.
A relevancia kapcsán Schay Krisztina azt hangsúlyozta, hogy annak a kínálat, a célok és az ügyfelek esetében is érvényesülni kell. A pénzintézetnél adatbányászati módszerrel vizsgálják, hogy potenciálisan ki veheti igénybe, és ez a szűrés a kimenő ajánlatok esetében - a korábbi általános DM akcióknál - sokkal nagyobb válaszadási arányt eredményez. A kampányok során fontos szempont, hogy az értesítéseket ne vegyék az ügyfelek zaklatásnak, ennek érdekében negyedéves tervek alapján dolgoznak, és egy-egy ember ezen időszak alatt egy megkeresést kap.
A banki tevékenység alapja a bizalom, így a DM akciók során erre kiemelt figyelmet fordítanak. Ezen belül sarkalatos pontnak tartja a szakember az adatkezelés, az adatvédelem kérdését. Minden esetben vizsgálják, hogy az ügyfeleknek a direkt mail küldhető-e, ahogy a call-center visszajelzéseket is feldolgozzák. A felelősség témaköréhez tartozik a korrekt tájékoztatás, a megalapozott ajánlatok kiadása - véli Schay. Figyelmet fordítanak a pro-aktív ajánlatokra is, az ügyfelek igényeinek megfelelően pénzügyi tanácsadói feladatokat is ellátnak.
A rendszer alkalmazásának legnagyobb előnye, hogy a kampányokat illetően nem kell a sötétben tapogatózni, nagyon jól visszamérhető az eredményesség, amely a CRM alkalmazás bevezetéséhez és fejlesztéséhez is kellő alapot jelent. A bank figyelmet fordít a tanulási folyamatra is, hiszen a visszacsatolásoknak köszönhetően a jövőbeli kampányok hatékonysága, a felhasználásra kerülő eszközök alkalmazása tovább finomítható.

Szólj hozzá!

Címkék: crm Campaign 3R

STRATEGY / Loyalty

2009.11.30. 19:13 S.CH

 

http://koltozes.piac-profit.hu/magazin_2008_04.htmlőakt_menu=&mag_id=760&hir_id=3881
Piac és profit
A ragaszkodó ügyfélért: Nem a nagyvállalatok privilégiuma a korszerű ügyfélkapcsolat-kezelő rendszer
 
Ahány vállalat, annyiféle megközelítés létezik a CRM-re, vagyis az ügyfélkapcsolatok kezelésére. Ám azt mindenki elismeri, hogy ma már ez az ügyfelek megtartásának nélkülözhetetlen eszköze. Nem szabad azonban megfeledkezni arról, hogy legyen bármilyen korszerű is a technológia, a szoftver, nem váltja be a hozzáfűzött reményeket ügyfélközpontú hozzáállás nélkül.
 
A CRM kialakulását az tette indokolttá, hogy a 20. század végére olyan megjegyezhetetlenül sok az eladásra szánt termékmárka ákmegjegyezhetetlenül nagy számban jelentek meg a piacon, hogy ha a mindezeket gyártók . A termékeket és forgalmazók meg akartták tartani kedvező gazdasági mutatóikaértékesítési adataikat, nem maradt más választásuk, mint a termékközpontú szemléletet fel kellett váltaniuk üket elhagyva, meghonosítsák az úgynevezett ügyfélkapcsolati menedzsmenttel. vállalataiknál. Azaz a vásárlók figyelése, szokásaik megismerése, a tőlük kapott információk elemzése ma különösen fontossá vált. Hiszen miután az egyre nagyobb versenybenszolgáltatói piacokon lassan kezd elfogyni az a bizonyos torta, egyre kevesebb az új vásárlót is egyre nehezebb lehet megnyerni, a saját ügyfélkör megtartása is nagy erőfeszítéseket igényel.ük értékét növeljék, a gyakorlatban ez azt jelenti, hogy az adott ügyfélkörnek minél többet adjanak el.

A lojális vevőért


A vállalatok számára döntő fontosságúvá vált vevőik megtartása. A kellő intelligenciával történő elérésük záloga, hogy lojálisan maradnak. A CRM (Customer Relationship Management – ügyfélkapcsolat-kezelés) segítségével a vállalatok pontosan meghatározhatják célcsoportjukat, szegmentálhatják a vevőiket, szűréseket végezhetnek, majd a kinyert adatok alapján kampányokat kezdeményezhetnek és folytathatnak le. A kellő minőségű adatok kinyeréséhez azonban értelemszerűen szükség van egy állandóan bővített bázisra. Az alap gyakran valamilyen integrált vállalatirányítási (ERP – Enterprise Resource Planning) vagy más tranzakciós rendszer. Nem szabad azonban megfeledkezni arról, hogy legyen bármilyen korszerű a technológiánk, ,a szoftverünk, ügyfélközpontú hozzáállás nélkül nem váltja be a hozzáfűzött reményeketügyfélközpontú hozzáállás nélkül nem váltja be a hozzáfűzött reményeket.

Analitikus, operatív, kollaboratív


Az egyszerűbb definíció szerint minden, ami az ügyféllel, az ügyfélinterakcióval kapcsolatos, a CRM része. Ide tartozik az értékesítés, a marketing, valamint az ügyfélszolgálat.

Egy másik megközelítésben a CRM elemei: analitikus (elemző), operatív (működtető) és kollaboratív (együttműködő). Az analitikus CRM-nek a finomhangolás a feladata. Riport- és adatbányászati technikákkal megismerhető az ügyfélkör, előre jelezhető az egyes csoportok várható viselkedése, például a lemorzsolódási valószínűség vagy a keresztértékesítési lehetőségek. Az ügyféllel az operatív CRM lép kapcsolatba, de az analitikus alkalmazások visszacsatolást, javaslatokat adnak az operatív alkalmazásoknak.

– Ha rendelkezésre áll az adattárház, és működnek az analitikus CRM-alkalmazások, akkor érdemes a működtetéshez szükséges eszközöket beszerezni. Ebbe, tehát az operatív kategóriába tartozik a call center is, ami a kommunikációs csatornákat fogja össze, rangsorolja a céghez beérkező megkereséseket, sőt a fejlettebb kontaktcenterek kimenő hívásokat is lebonyolítanak. Az analitikus és az operatív CRM összekapcsolása révén jön létre a kollaboratív CRM, amely lehetővé teszi például, hogy a call center-ügyintéző az analitikus rendszerből érkező adatok alapján célzott termékajánlatot tegyen a vevőnek
– foglalja össze a szükséges ismereteket Schay Krisztina, az analitikus piacon meghatározó SAS Institute Kft. üzleti konzulense.

Kiaknázatlan internet


A szolgáltatói szektorban – banki, telekommunikációs, biztosítási területen – az ügyfélkapcsolat az utóbbi időben különösen sokat változott, mert az infokommunikációs eszközökkel gazdagodtak az értékesítési csatornák, amelyeken keresztül a hagyományos kommunikációnál sokkal hatékonyabb, direktmarketing-kampányokat lehet lebonyolítani. E-mailben vagy SMS-sel olcsón el lehet juttatni az ügyfelekhez a kívánt ajánlatot, persze vigyázva arra, hogy azok ne vegyék zaklatásnak. A direktmarketing-kampányok esetében a válaszadás aránya sokkal nagyobb, mint a hagyományos tömegmarketing-kampányoknál.

– Az internet mint kommunikációs és értékesítési csatorna nagy áttörést hoz. Ugyanakkor az az ügyfél, aki on-line szolgáltatásokat vesz igénybe, elvárja, hogy az adataiért cserébe rendszeresen információt, személyre szabott ajánlatokat kapjon – teszi hozzá Schay Krisztina.

Az i-CRM – azaz az internet alapú CRM – terjedésének egyik mérőszáma, hogy van-e a vállalatok honlapján regisztrációs oldal, hiszen ez a funkció alapfeltétele az interneten keresztüli ügyfél-azonosításnak és a személyes megszólításnak. GKI Gazdaságkutató Rt., Westel Távközlési Rt. és Sun Microsystems egy 2003-ban készült felméréséből kiderül, hogy elsősorban az informatikai szolgáltatásokat (is) nyújtó vállalatok esetében a legmagasabb azoknak az aránya, akiknél van regisztrációs oldal. Ezt az idei legfrissebb kutatás is megerősítette, kiegészítve azzal, hogy az i-CRM mutatószám a logisztikai és a kereskedelemi ágazatban a legmagasabb.

Kicsiben is lehet kezdeni


– A vállalatirányítási rendszerek nagy részének van integrált CRM modulja, amely nagy előnyt jelent a tényleges kereskedelmi folyamatok és a marketingtevékenység, az ügyfélkezelés összehangolásakor. Ezért korábban döntően a nagyvállalatok vezettek be ügyfélkapcsolat-kezelési rendszert. Ám a piac telítődésével a gyártók egyre inkább a kis- és középvállalati szektor felé fordulnak CRM-termékeikkel, és egyre több kisebb cég látja a CRM előnyeit. Olyanok is, ahol a CRM nem kapcsolódik szorosan az üzleti vagy kereskedelmi tevékenységhez, csak az ügyfelekkel való kapcsolattartást szolgálja. Nekik ehhez elég egy önálló termék – mondja dr. Schvarcz Zoltán, az XAPT Hungary Kft. ügyvezető igazgatója. A szakember szerint a kisebb cégeknél először egy kisebb rendszer implementálásának van értelme, amin be lehet gyakorolni a működést, majd azután a vevőszámhoz és a vállalatmérethez optimalizált CRM rendszer beszerzése a megoldás.

– A vállalatok azt is kezdik belátni, hogy az értékesítés, a marketing és az ügyfélkapcsolat minősége különböztetheti meg őket egymástól. Rájönnek, hogy nem csak az árakban kell versenyezni. Ezért mostanában fellendülőben a CRM-piac – véli Balai Imre, a Synergon Rt. CRM-vezetője.

A CRM projektek alapfeltétele, hogy az üzleti terv bizonyítsa a beruházás megtérülését. Ez akkor a legvalószínűbb, ha a beszerzett rendszer egyaránt támogatja az eladás, a marketing és az ügyfélszolgálat területét, az összes lehetséges csatornán (call center, internet, értékesítési csatornák) keresztül. Ami természetesen nem jelenti azt, hogy ne lehetne lépésről lépésre kiterjeszteni a rendszert, nem feledve azonban, hogy az egymással nem összefüggő szigetrendszerek hosszabb távon drágábbak, mintha előre gondolunk a jövőre.

– Havonta rendezünk CRM workshopokat, s a kisvállalatok részéről is komoly az érdeklődés – veszi át a szót Tutinka Zoltán, az Scala ECE Hungary Kft értékesítési igazgatója. – Kisvállalati körben mi többlépcsős bevezetést javaslunk. Így az első beszerzés után azonnal alkalmazható a rendszer, s a megtérülése is megkezdődik. Néhány hónappal később pedig, a gyakorlati tapasztalatok alapján, kialakítható a stratégiai jellegű használat.

– Valóban számos szolgáltatócég érdeklődik az önálló CRM-megoldások iránt, ám vannak, amelyek nem egészen a rendeltetésének megfelelő célokra használják – egészíti ki kollégáit Király Márton, az aPLUS Consulting Kft. termékmenedzsere. – Előfordul, hogy valaki csupán az ügyfelei keresését szeretné vele megkönnyíteni, vagy a marketingkampányait levezényelni. Sőt, vannak olyanok, akik csak az adatbázisukat építik fel a segítségével. Tény, hogy a rendszer hatékonyan alkalmazható ezekre a részfeladatokra is.

Újdonság, hogy a CRM-megoldások esetében is megjelent az állam mint felhasználó, hogy hatékonyabbá és eredményesebbé tegye a hivatalokban az ügyfélkiszolgálást.
 

Szólj hozzá!

Címkék: crm strategy loyalty

Kereskedelem

2009.11.30. 19:12 S.CH

http://www.autoipari-klaszter.hu/az-on-klasztere/tudasbazis/crm/

AUTÓIPAR

 CRM Customer Relationship Management – Ügyfélkapcsolatok kezelése

Az ügyfelet középpontba helyező vállalati filozófia informatikai eszközökkel való támogatása. Egy központi ügyféladatbázist kialakítva minden szempontból meg kell/lehet ismerni az ügyfelek igényeit, jellemzőit, így azok jobb kiszolgálásban részesülhetnek.

A 21. század küszöbén egyre fokozódó mértékben merül fel stratégiai kérdésként az ügyfélkapcsolatok tudatos és előre tervezett kezelése, menedzselése. Azok a vállalatok és intézmények, amelyek stratégiai céljaik elérésében kiemelten kívánnak támaszkodni ügyfélkapcsolataik kihasználására, ezzel kapcsolatos terveiket és céljaikat az üzleti stratégiájukhoz szorosan kapcsolódó, a jelenlegi és a jövőbeni Ügyfelek jellemzőit is figyelembevevő CRM stratégiában és akciótervben foglalják össze.

Korunk gyorsan változó üzleti világában két, a vállalatok ügyfélkapcsolati stratégiáját jelentősen befolyásoló tendencia érzékelhető. Egyrészt a fogyasztók igényesebbé válnak és magasabb színvonalú szolgáltatásokat várnak el a vállalatoktól, másrészt a fokozódó piaci versenyben a vállalatoktól mind nagyobb erőfeszítést igényel az új ügyfelek megszerzése és a meglévők megtartása.

Ezek a változások ügyfélkezelési megközelítésük átgondolására késztetik az egyes vállalatokat. A törekvések célja az, hogy megkülönböztessék magukat versenytársaiktól, fokozzák ügyfeleik elégedettségét, növeljék az ügyfél-profitabilitást és így a vállalat eredményességét.

Mi a CRM, vagyis az ügyfélkapcsolat-menedzsmentő Elsősorban stratégia, viselkedési forma, ügyfélközpontú vállalati működés, és csak másodsorban az informatikai rendszer modulja vagy alkalmazása.

A piacokat elöntő áru- és márkatömeg, a megváltozott gazdasági környezet egyre inkább rákényszeríti a gyártó és forgalmazó cégeket a gyökeres szemléletváltásra vevőkapcsolataikban is. A változásokat követte az új marketingstratégia is, amely a korábbi termékközpontúság helyett a vevőt helyezi előtérbe.

A cégek számára, ha talpon akarnak maradni a versenyben, előbb-utóbb megkerülhetetlenné válik az ügyfélkapcsolat-menedzsment (CRM – customer relationship management) bevezetése, hiszen érdekükben áll a vevőinformációk megszerzése, rendszerezése. Egy cég ügyfelei akkor lojálisak, ha jól érzik magukat, ehhez viszont a vállalatnak meg kell határoznia a célcsoportját, ismernie és szegmentálnia kell a vevőit. A CRM révén lehetőség van arra, hogy a vásárlókkal kapcsolatos információkat folyamatos begyűjtsék, és ezeket elemezzék, majd ennek alapján prognózisokat készítsenek el. A vevőadatbázis különböző szempontok szerint megszűrhető, kijelölhetők a célcsoportok, tehát szegmentálhatók az ügyfelek, és így hosszú távú, személyre szabott és jövedelmező kapcsolatokat lehet kialakítani velük. A célcsoportok ismeretében hatékony kampányok kezdeményezhetők és folytathatók. A CRM segítségével le lehet mérni, mely lépéssel nyer és veszít a vállalat.

A bevezetés hosszabb folyamat

A CRM kifejezést az amerikai Gartner Group hozta be a köztudatba, így nem véletlen, hogy az ügyfélkapcsolat-menedzsment alkalmazása az USA-ban a legelterjedtebb. Ám még ott sem beszélhetünk tömeges jelenlétről: az amerikai vállalatoknak mindössze az 5–10 százaléka rendelkezik CRM rendszerrel.

CRM modult vagy alkalmazást csak azután ajánlatos telepíteni, ha a cégnek már van ERP (Enterprise Resource Planning) rendszere és -adattárháza, bár mindez erősen függ az ügyfélszámtól és attól, hogy hányan férhetnek hozzá, s hányan tölthetik fel az adatokat – mondja Kiss Judit, a Scala ECE Hungary Kft. ügyvezető igazgatója.

A CRM bevezetése 1,5–3 évet vesz igénybe, tehát nem rövid folyamat, s általában az üzlet generálja iránta az igényt.

– A CRM-nek csak kisebb része maga a programrendszer, az oroszlánrészt az üzletviteli tanácsadás, a szaktudás teszi ki. A CRM projektek 85–90 százaléka pontosan ezért nem fejeződött be – folytatja az ügyvezető igazgató.

Először egy kisebb rendszer felállításának van értelme, amin be lehet gyakorolni a működést, majd egy vevőszámhoz és vállalatmérethez optimalizált CRM rendszer beszerzése a megoldás. Mindenekelőtt azonban a vállalati hozzáálláson és filozófián kell változtatni.

Háromféle megoldás, egy cél

Az amerikai SAS Institute szerint az igazi adatelemző technológia nélkülözhetetlen a jó döntések megalapozásához.
A CRM-nek három fajtáját különböztetjük meg; ezek: az analitikus (elemző), az operatív (működtető) és a kollaboratív (együttműködő). Ebben a megközelítésben a CRM alapja az ügyfél ismerete.

Az analitikus CRM-nek természetszerűleg az elemzés, a finomhangolás a fő feladata: jelentéselemzési és adatbányászati technikák alkalmazásával megismerhető az ügyfélkör, előre jelezhető a szegmensek várható viselkedése, például lemorzsolódási valószínűsége, keresztértékesítési lehetőségek, ügyfélérték.

– Ha rendelkezésre áll az adattárház, és működnek az analitikus CRM alkalmazások, csak akkor érdemes a működtetéshez szükséges eszközöket beszerezni. Ebbe, tehát az operatív kategóriába tartozik a call center is – hangsúlyozza Schay Krisztina, a SAS Institute Kft. üzleti konzulense.

A call center (ügyfélszolgálati központ) számos lehetőséget kínál. Temérdek funkciója közül többek között lehet – direktmarketing-megoldásként – kimenő hívásokat kezdeményezni a keresztértékesítési eredmények alapján, vagy például az analitikus CRM-mel számolt ügyfélérték alapján rangsorolni a bejövő hívásokat.

A kollaboratív CRM az összes értékesítési csatornára kiterjeszti az ügyfelekkel való kapcsolattartást, például egy bank esetében a bankfiókokra, az internetre, a mobilbank-szolgáltatásra és egyebekre.

Kampánymenedzselés és marketing-adatbázis

A SAS analitikus és operatív CRM-tudását egyesítő terméke, a Marketing Automation teljes körű kampánymenedzsment-megoldás: kiváló a kampányok tervezésére, megvalósítására, menedzselésére és mérésére minden ügyfélkapcsolati ponton; száz, de akár több száz millió ügyféllel is képes kapcsolatot tartani mind a hagyományos, mind az elektronikus csatornákon. Többféle kampány kivitelezéséhez alkalmazható: például új ügyfelek szerzésére, a meglévők értékének növelésére (cross vagy up selling kampányok). A SAS – egyedi megoldásként – a kampányok hatékonyságának növelése érdekében a célcsoportok meghatározásánál adatbányászati technikát alkalmaz. Termékével automatikus visszamérést is lehet végezni: a kampány után egy-két hónappal nyomon követhető a különböző csatornákon folytatott ügyfélmegkeresések hatékonysága.

A Scala Business Solutions hagyományos és kollaboratív ERP szoftvereket fejleszt – utóbbiak integrálják az internettechnológiát és a hagyományos ERP funkcionalitást –, amelyek több mint 30 nyelven és 140 országban elérhetők. Ezekbe integrálható a marketingadatbázis-modul, amely tulajdonképpen CRM modul.

– Úgy gondoljuk, hogy a magyar piac számára ez a CRM termék még elég. Az alapinformációk nagy része az ERP tranzakciós rendszerből jön, a paraméterezhető marketing-adatbázis pedig kitűnően beleilleszkedik – mondja Kiss Judit. A marketing-adatbázis egyesíti az aktuális értékesítési akciók bázisát, a szállító- és vevőtörzsre vonatkozó információkat, és adatváltoztatásnál a marketingadatbázis-modul automatikusan aktualizálódik. Emellett a korábbi akció visszajelzései alapján csoportok hozhatók létre területenként vagy ügyféltípus szerint, s a modullal körlevelek és telemarketing-akciók kivitelezésére is mód nyílik.

Szólj hozzá!

Telekommunikáció

2009.11.30. 19:12 S.CH

 

FIGYELŐ ONLINE
Ügyfélkezelés
Lemorzsolódás-elemzés
 
2003/25. - június 19.
 
A mobilpiac telítődésével a távközlési szolgáltatók számára ma már fontosabb az ügyfelek megtartása, mint megszerzésük.
Nemcsak új előfizetők toborzása, hanem a már meglévő ügyfélkör hűségének erősítése volt a célja a Westel és a Pannon GSM nemrég indított akcióinak, amelyekben a szolgáltatók lebeszélhetővé tették az előfizetési díjak egy részét. A cégek ezzel azt kívánták megakadályozni, hogy ügyfeleik előfizetésüket felmondva a versenytársaknál kössenek ki. A kedvezmény egyértelműen az "akvizíciós időszak" végét jelzi a hazai mobilpiacon: a szolgáltatóknak újabban legalább olyan lényeges cél az ügyfelek megtartása, mint a konkurencia kuncsaftjaik elhappolása. Így stratégiájukban egyre fontosabb szerep jut a komplex ügyfélkezelő (CRM) rendszerekbe integrált lemorzsolódás-elemzést (churn-analysis) és ügyfélmegtartást segítő, az adatbányászaton alapuló megoldásoknak.

Tavaly - a Matáv pénzügyi jelentése szerint - a Westel Mobil Rt. ügyfeleinek nagyjából 14 százaléka vándorolt el, és alighanem hasonló adat jellemzi a lemorzsolódási mutatóit titkosan kezelő Pannon GSM-et is. "A lemorzsolódás a Vodafone-nál igazodik a piaci trendekhez, de számszerűen kisebb, mint a két legrégebbi szereplőnél" - mondja Pál Beáta, a cég kommunikációs vezetője. Általános tapasztalat, hogy az elvándorlás elsősorban az előre fizető (prepaid) ügyfeleket érinti, az előfizetői kör ennél lényegesen stabilabb - nem utolsósorban azért, mert a hűségnyilatkozat lejártakor a kliens mindhárom szolgáltatónál úgynevezett ügyfélmegtartási akciók célpontja lesz.

Abban alighanem az összes szolgáltató egyetért, hogy az ügyfél komoly értéket képvisel. "A mobilpiacon az lesz a győztes, aki először nyúl a lemorzsolódás-elemzés eszközéhez - jósolja Schay Krisztina, a többi közt a telekommunikációs szektornak is CRM megoldásokat nyújtó SAS Institute Kft. üzleti konzulense -, mert ma már azon van a hangsúly, ki tudja megtartani a drágán megszerzett és a teljes életciklusra vetítve magas értékű ügyfeleket."

A lemorzsolódás-elemzés célja az, hogy az ügyfelekre vonatkozó adatok alapján a szolgáltató nyomon követhesse az elszivárgókat és ezzel megakadályozza a további felhasználók elvesztését. "A múltban történt események alapján ki lehet deríteni, mi is okozta valójában az ügyfél távozását, de ennél fontosabb, hogy adatbányászati modellek alkalmazásával előre jelezhessük az ügyfél várható viselkedését" - magyarázza Schay Krisztina.
 A lemorzsolódás típusai
SZÁNDÉKOS: Az ügyfél elégedetlen a szolgáltatással és új szolgáltatót keres.
AKARATLAN: A szolgáltató mondja fel a szerződést díjhátralék, vagy késedelmes fizetés miatt.
ELKERÜLHETETLEN: Az ügyfél elköltözik, vagy meghal.
CSÖNDES: Az ügyfél csak a havidíjat fizeti.
BELSŐ: Az ügyfél nem hagyja el a szolgáltatót, ám cserélgeti az igénybe vett szolgáltatásokat (például előfizetését felmondja és kártyás telefonra vált).
RÉSZLEGES: Csupán bizonyos szolgáltatásokról mond le az ügyfél.
Az elemzés során a különböző szempontok - például demográfiai adatok, hívási és számlafizetési szokások - alapján csoportosított ügyfelek adataiban a szoftverek szabályszerűségeket fedeznek fel. Az előrejelzés valójában egy, a szoftver által megállapított valószínűség, s arról árulkodik, mekkora eséllyel morzsolódik le az adott ügyfél. A távozás szándékát általában a hívásszokások hirtelen változása leplezi le: ilyen például, ha a lebonyolított forgalom csökken, vagy ha az előfizetési csomag módosul, de az is, ha megszűnik egy-egy társkártya.

A lemorzsolódási valószínűség persze csak akkor hasznosítható, ha az az úgynevezett ügyfélértékkel is kiegészül: a két mutatóra támaszkodva pedig már rangsorolhatja a felhasználókat a rendszer. A csupán alapdíjat fizetőket egyetlen szolgáltató sem siratja meg; így érdemes a legértékesebb, és az előzetes jelek szerint elvándorolni kívánó ügyfelekre koncentrálniuk. Ezeket megfelelően időzett kampánnyal még könnyen megtarthatják, méghozzá úgy, hogy közben erősítik is a kötődést.

Az elemzések hatására kialakított ügyfélmegtartó tevékenység sokrétű és többlépcsős folyamat, amely a hűséges ügyfeleknek ajánlott speciális (loyalty) tarifák, a kedvezményes készüléklecserélések, illetve a havidíjkedvezmények, vagy egyéb juttatások (például mozijegy, vagy sporteseményre szóló belépőjegy) kombinációjából áll össze. Mivel pedig a mobilszolgáltatók számára az átlagos ügyfél megszerzési költsége - a marketing árát nem számítva - valahol 14 és 20 ezer forint között ingadozik, a legtöbb esetben még ezek költségeit vállalva is inkább megéri a lojalitás erősítésére költeni, mint új ügyfelekbe invesztálni.

Szólj hozzá!

Címkék: crm churn loyalty

STRATEGY

2009.11.30. 19:10 S.CH

 

Kreatív
Külszíni fejtés
Csak a nagyvállalatok bányásszák az adatokat
[2004.04.06.]
 
 
Az adatbányászat mostoha terület a kis- és közepes vállalatok körében, és a nagyoknál is csak hellyel-közzel kezdik használni az ebben rejlő marketinglehetőségeket, annak ellenére, hogy versenyhelyzetben a legnagyobb kincs az ügyfélismeret. 
 
Taxit rendelünk. Telefonszámunk és nevünk rögzítve a cég nyilvántartásában. Tudják, milyen gyakran, melyik napszakban, milyen távolságra szoktunk utazni. Pénz kell. Bankkártyát húzunk elő, betesszük a gépbe, pénzhez jutunk. A bank pontosan tudja, hogy mennyi készpénzt veszünk ki, milyen gyakran használjuk az automatát. És azt is, hol szoktunk vásárolni.
 
Adatok, amelyeket a szolgáltatók jobban ismernek a vevőknél. Ehhez képest a vállalatok egy része egyáltalán nem használja az adatbányászati módszereket, vagy éppen már beszerezte az ilyen jellegű szoftvereket, de csak ritkán alapozza erre a termékfejlesztést és a hűségakciókat. A nagyobb magyarországi cégek már hozzáfogtak a szükséges adattárházak kiépítéséhez, és fokozatosan kezdik hasznosítani az adatokból nyert tudást.
A középvállalatok viszont nem jeleskednek az ügyféladatok marketing célú felhasználásában.
„Egyelőre annak is örülni kell, ha egy bankban a számláját megszüntető ügyfél adatait, - amennyiben az ügyfél hozzájárul - nem törlik a nyilvántartásból, hanem elemezhető módon tárolják a lemorzsolódó ügyfelek között” – mondja az adatpazarlásról Schay Krisztina, a SAS Institute döntéstámogató megoldásokat fejlesztő és szállító cég üzleti konzulense. Schay szerint még igen sokáig tarthat, amíg a vállalatok felmérik az adatbányászatban rejlő potenciált, bár szerinte már többen ismerik az adatbányászat módszereit, és a legnagyobbak elkezdték alkalmazni is azokat.
Korábban ezek az adatok új ügyfelekként tüntették fel a vállalattal kapcsolatba kerülteket, mostanra azonban már vannak technikai lehetőségek arra, hogy egy ügyfélhez csak egy adatlap tartozzon. Amennyiben az információkat valamennyi vevő esetében összesítik és ezeket rendszerezik, úgy létrejön az az adattárház, amelynek mélyreható elemzése korábban nem ismert összefüggéseket tárhat fel a cégvezetés előtt. Az adatbányászatban az a legfontosabb, hogy az analízis eredményeit már a termékfejlesztés során fel lehet használni, és az adott vállalat eleve olyan termékeket kínálhat, amelyek potenciális vásárlóiról igen sokat tudhat.
Kidobott adat, kidobott pénz

Az adatbányászat hasznosítási lehetőségei meglehetősen eltérőek a különböző cégek esetében. Nem mindegy, hogy milyen szektorban üzemel az érintett vállalat, mennyire kiterjedt az ügyfélköre, és mennyi ügyféladatot tud elérni. Sok múlik a cég éves forgalmán is, hiszen a legmodernebb technológia kiépítése és üzembe állítása nem olcsó mulatság.
„Az ötletben rengeteg lehetőség rejlik, de egy-egy ilyen program megírása és kialakítása komoly befektetést igényel” – mondja Reif Zoltán, a Budataxi marketingigazgatója, aki régóta szorgalmazza, hogy a vállalat próbáljon meg többet kihozni a rendelkezésre álló ügyféladatokból. Egy efféle program kifejlesztésére és tesztelésére egyelőre nincs keret, de tervezik, hogy megbíznak egy szoftverfejlesztő céget a program megalkotásával. Reif szerint a szoftver lehetővé tenné az ügyfelek ésszerűbb és pontosabb nyilvántartását, és „személyre szabott” marketinglehetőségeket biztosítana a vállalatnak.
Az Odeon videokölcsönző lánc elvileg szintén számos értékes ügyféladattal rendelkezhetne. Számítógépes rendszerben regisztrálják a filmeket kikölcsönzők személyes adatait, rögzíthetik, hogy mikor, milyen rendszerességgel és milyen jellegű filmeket visznek haza. A lehetőség adott lenne, hogy például szegmensekre szabott DM-levelekkel értesítsék a célközönséget az aktuális ajánlatokról. Ennek ellenére azt a tájékoztatást kaptuk, hogy a vállalat nem tervezi ilyen jellegű öszszesítések létrehozását, hiszen az, hogy ki milyen filmet vesz ki, éppen az akkori kedvétől függ. A cég egyelőre megelégszik azzal, hogy az akciókról postai levélben tájékoztatja a törzsvásárlókat. Ugyancsak tervezik, hogy a jövőben e-mailes ügyféllistát állítanak össze; ennek érdekében az új regisztrálóktól már e-mail elérhetőséget is kérnek.
Persze nem mindenütt éri meg külön szegmenseket létrehozni az adatbázisból. Azok a kis cégek, amelyeknél az ügyfélkört még átlátja a cégvezető, nyilvánvalóan nem kényszerülnek rá arra, hogy adatbányászatra is áldozzanak. Ebből a szempontból a középvállalatok vannak a legnehezebb helyzetben, hiszen nehéz eldönteniük, hogy mikortól érdemes szegmentálni, és mikortól érdemes belevetniük magukat az adatbányászatba.
Nagyhalak
„A termékfejlesztésnél ma már mindig fejben tartjuk az ügyféladatokból nyert információkat” – számol be az előrelépésről Vidor Péter, a CIB Bank marketingfőosztályának adatbányásza. A marketingkampányok esetében is eleve olyan embereket keresnek meg, akiket érdekelhet az adott termék. Ez két szempontból is előnyös: egyrészt kíméli
a kampánybüdzsét, másrészt nem zaklatják feleslegesen az ügyfeleket olyan akciókkal, amelyek számukra nem lehetnek érdekesek. „Optimális esetben úgy működne a dolog, ha egy ügyfél például betelefonál, akkor a telefonoperátor előtt megjelenne az ügyféltörténet és olyan üzleti ajánlatok, amelyek az adott ügyfelet érdekelhetik. Egyelőre ehhez nincs elég adat, de a terv napirenden szerepel” – avat be a közeljövő elképzeléseibe a szakember.
Szintén a jövő zenéje, hogy az internetes bejelentkezéskor olyan honlap jelenjen meg az ügyfél előtt, amely az őt legnagyobb valószínűséggel érdeklő ajánlatokat listázza. A lemorzsolódás és az ügyfélpanaszok összefüggéseinek elemzése szintén kulcsfontosságú az üzleti siker érdekében. A szakember szerint egyébként a kisebb elemzések nem anynyira költségesek; a szükséges eszközök beszerezhetőek. Ami ennél sokkal nagyobb feladat, az a teljes integrált adattárház létrehozása. Ez még nem készült el teljesen a banknál, de a munka régóta folyik, és ez határozza meg a cég stratégiáját.
Az adattárház kihasználásán munkálkodik a Generali-Providencia biztosító is, tudtuk meg Molnár Péter Gábor kutatócsoport-vezetőtől. A havi rendszerességgel frissülő adatokon a marketing CRM osztály kutatócsoportja különböző elemzéseket végez. A fő marketingcélok a keresztértékesítés és az elvándorlás megelőzése.
Kétségtelen tehát, hogy mozgolódás van az adatbányászat terén, de a fejlődés az egyes cégeknél egyelőre nagyon különböző. A legnagyobbak igen jól haladnak, némelyeknél hamarosan elkészül a teljes integrált adattárház. A középvállalatok pedig egyelőre álmodoznak a lehetőségről, de egyértelműnek látszik: az ügyfélmegismerés a jövő egyik útja lesz.
Az adatelemzés módjai
Két nagy csoportra oszthatóak az adatbányászatból nyert adatok – legalábbis Tóth Nándor, a Data Explorer kutatócég ügyvezető igazgatója szerint. Az egyikbe tartoznak a demográfiai adatok, a másikba pedig a viselkedési szokásokat jellemzők. „Azt várhatnánk, hogy a demográfiai rubrikákban könnyebb kitölteni, de a valóságban nincs így. Az üzleti viselkedési szokásokat sokkal jobban ismerhetjük, mint a pontos demográfiai adatokat” – mondja a szakember. – „Sőt a tapasztalat azt mutatja, hogy az ügyfél viselkedését sokkal precízebben ismerjük, mint ő maga.”
„Viszonylag pontosan meghatározható, hogy milyen adatokat érdemes az adattárházba tölteni” – mondja Kangiszer Gyula, az Accenture tanácsadó cég távközlési üzletágának stratégiai igazgatója. Elmondása szerint a vezető vállalatok a profitabilitás pontos előrejelzéséhez 40, míg a precíz és hatékony szegmentációhoz 100 paramétert vesznek figyelembe egy-egy ügyfélről. Mivel ennyi adatot szinte lehetetlen minden ügyfélről egyforma pontossággal öszszegyűjteni, ezek hiányában az elemzés sem lehet annyira pontos.
 
Ügyfélmegtartásra használható
Az adatbányászat nagyon jól használható a lemorzsolódás elemzésére. Naprakész ügyfélérték-információk alapján többek között mérlegelni lehet, mennyi erőfeszítést tegyen a vállalat az ügyfél megtartására. Az ügyfélcsoportok viselkedésének előzetes modellezésével előrejelzéseket lehet készíteni a várható elvándorlásról, így pontosan ki lehet dolgozni a megtartó kampányokat. „Az a fontos, hogy megfelelő időben egyénre szabott kiszolgálást és ajánlatokat tudjunk nyújtani az ügyfeleknek a leghatékonyabb csatornákon keresztül” – mondja Kangiszer Gyula, az Accenture távközlési stratégiai igazgatója.
Abból kell kiindulni, hogy az egyetlen, amiben egy vállalat többet tud adni a riválisánál, hogy ismeri az ügyfeleit. Ameddig az adott ügyfél a céghez tartozik, ez behozhatatlan előnyt biztosít a versenytársakkal szemben” – teszi ehhez hozzá Schay Krisztina, a SAS Institute üzleti konzulense. A piac telítődésével az ügyfél megtartása és a minél hosszabb távú kapcsolat kialakítása kerül a középpontba. „A CRM életciklusgörbében gondolkodik. Ha elemzem az ügyféladataimat, még többet tudok kihozni az ügyfelekből különböző lehetőségek felajánlásával, ráadásul az ő igényeihez igazodó ajánlatok révén az elégedettsége és lojalitása is nő” – mutatja be az adatbányászat előnyeit a szakértő.
Schay Krisztina az adatok elemzésében rejlő lehetőségekként említi az ügyfél-akvizíciót, a DM-kampányok precíz megtervezését és hatékony kivitelezését, a termékfejlesztés céltudatosabbá tételét.
 
Százmilliókba kerül
Az adatbányászat az adattárház és a CRM-beruházások töredékébe kerül. A szükséges vállalati szintű adattárházak létrehozása kisebb cégek esetében tízmilliós nagyságrendű beruházás, a nagyvállalatok esetében pedig – az adott rendszer és az ügyfélkör speciális jellemzőitől függően – százmilliókban mérhető. Egy átfogó CRM-megoldás teljes kiépítése elérheti a milliárdos nagyságrendet is.
A rendszer kiépítése nemcsak költség-, hanem időigényes is. Az elhatározástól számítva több év is lehet, míg az adatbányászatra alkalmas rendszer üzembe áll. „Sokan úgy gondolkodnak, hogy az adatbányászat az adattárház és a CRM-rendszerek megvalósítása után következik, ahogyan a ház építését is az alapokkal kezdjük. Az ebben az esetben létrejövő építmény azonban igen speciális. Az üzleti döntések nem várhatnak az alaprendszerek üzembe helyezéséig. Az adatbányászattal támogatott döntés-előkészítés ezért sokszor a megvalósítandók listájának élére kerül” – mondja Tóth Nándor, a Data Explorer ügyvezető igazgatója.
 
Bőhm Kornél

Szólj hozzá!

Címkék: crm loyalty LTV

Bank

2009.11.30. 19:09 S.CH

 

sas magazin
Pozitív élmény
Egy bank sikeres működésében nagy jelentőséggel bír hosszú távon az ügyfelek bizalma és elégedettsége. Ezért az elégedett ügyfélkör kialakítása érdekében ismerni kell a pénzintézetnek partnerei igényeit, sőt - sok esetben - azokat előbb kell felismernie és azokra megoldást kínálnia, mint ahogy az igény az ügyfél életében felmerül. Ehhez azonban az ügyfelek adatainak elemzése, az adatokból kiolvasható rejtett összefüggések feltárása, úgynevezett ügyfél-intelligencia létrehozása a pénzintézet számára elsődleges feladat - ahogy erre az MKB Bank is törekszik.
 
"Az is a személyes bánásmód titka, hogy nem az összes ajánlatot zúdítjuk egyszerre az ügyfélre, hanem módszeresen kiválogatjuk a számára legfontosabbakat: csak 'a következő legjobb ajánlatot' küldjük meg számára, azt, ami az ügyfél életciklusából, termékportfoliójából, korábbi kampányokra adott válaszaiból következik" - mutat rá a megfelelő módszerre Schay Krisztina.
   
 
 
 
A CRM bevezetését az MKB Bank a magyar piacon az elsők között kezdte meg, már 1999-ben megindult a koncepció kialakítása. Ennek első lépéseként kialakult egy SAS alapú adattárház, amely elsősorban a pénzintézet kontrolling munkáját támogatja. Erre épült 2003-ban a CRM-adatpiac, amely egy ügyfélfókuszú historikus adatbázis. Az adatpiac az ügyfél demográfia adatai, termékbirtoklási és termékhasználati adatai mellett úgynevezett analitikus ügyfél-információkat is tartalmaz (olyan képzett változókat, mint például az ügyfelek jövedelmére vagy az elsődleges bankkapcsolatra vonatkozó becslések.) Az adatbázis elsődlegesen adatbányászati és kampánycélokat támogatott.
Adattárház, adatpiac
Ez a funkció az elmúlt években kibővült: erősödött a direkt kommunikáció támogatása, nőtt a monitoring igénye - annak érdekében, hogy a direkt kampányokhoz szükséges listákat illetve az értékesítéssel kapcsolatos jelentéseket egyszerűen és gyorsan elő lehessen állítani. Az elmúlt időszak egyik legfontosabb eredménye, hogy az ügyfélkapcsolatokból származó kampányinformációk (az ügyfél milyen kampányban szerepelt, a bank milyen kampánnyal, üzenetekkel kereste meg az ügyfeleket) is historikus adatbázisba kerültek. "A CRM-adatpiacból így megtudható, hogy az elmúlt negyedévben hány kampányban kerestük meg az ügyfelünket, mi volt az utolsó kampánymegkeresés időpontja" - emeli ki Schay Krisztina, az MKB Bank CRM-szakértője.
Kollaboratívan
A CRM kapcsán fontos a kollaboratív szemléletváltás; ez olyan stratégiai gondolkodásmódot és technológiai támogatást jelent, amely lehetővé teszi, hogy minden ügyfélelérési ponton - a fiókokban dolgozó pénzügyi tanácsadóktól a call center munkatársaiig - megoszthatók legyenek az analitikából származó információk, illetve a különböző értékesítési pontok együttműködve tudjanak dolgozni. Az elektronikus csatornákkal felértékelődött ezen információk szerepe, hiszen a call center, az internetes honlap vagy a mobilkommunikáció során keletkezett információkat a pénzintézet egységes rendszerbe állítva sikeresen tudja hasznosítani. Fontos, hogy az ügyfél érezze: mindez érte van, és a kapcsolat kezdete óta ugyan-olyan minőségi szinten szolgálják ki a támogatott információkkal az ügyfélkapcsolat valamennyi pontján.
Ki, hol, mennyiért
A tranzakciós rendszerekből nyerhető adatok is sok mindenről árulkodnak, például megtudható, hogy egy ügyfél milyen termékre vonatkozó szerződéssel rendelkezik, s ezt a terméket mennyire használja (például mekkora az ügyfél betét- vagy hitelállománya). Új dimenzió az ügyfél forgalmi tranzakciós jellemzője, amelyben fontos szerepet játszhatnak többek között a bankkártya-használati információk, azaz hogy a bankkártya-szerződéssel és aktivált bankkártyával rendelkező ügyfél mennyit és milyen gyakran költ. Természetesen ezzel nyomon követhető, hogy az ügyfél hol vásárol a kártyájával, és ezzel a kártyás ügyfelek közül kiválasztható az a szegmens, amelyik egy új termék bevezetési kampányának fókuszát képezi.
A bankkártya-tranzakciós információk - készpénzfelvétel, vásárlás, pénztári befizetés, utalások száma - darabszámra és összegszerűen is nagyon fontos jellemzők. Ezek az információk egyértelműen arra utalnak, hogy az ügyfél mennyire elkötelezett és a pénzintézet mely szolgáltatásait veszi ténylegesen igénybe. A bank ugyanakkor ezekben a stádiumokban törekedhet arra, hogy az ügyfelet információs kampányokkal segítse (például a hitelkártya minél intenzívebb használatára hívja fel figyelmét).
Mindez jól illeszkedik a CRM koncepciójába, azaz a bank folyamatosan figyelemmel kíséri és próbálja megismerni az ügyfél igényeit s a banki szolgáltatások használatát, továbbá a pénzintézet az ügyfelek lojalitását különféle ajánlatokkal, kampányokkal ösztönözni tudja. Eközben nagyon fontos, hogy a bank nagy figyelmet fordítson a szabványos minőségre; ha ez megvalósul, akkor az ügyfelet olyan pozitív élmény éri, amely megerősíti bankválasztási döntését.
SAS alapokon
Az MKB Bankban az ügyfél-intelligenciát támogató adattárház SAS alapokon épült ki, és erre épülnek a szintén SAS alapú adatpiacok is. A pénzintézet üzletiintelligencia-portált (SAS BI Portal) is bevezetett, amely a monitoring támogatásának fontos eszköze. Ezen a portálon keresztül előre definiált riportok lekérdezésére van mód, ilyenek például a kampányokra vonatkozó visszamérések.
A pénzintézet célja, hogy ügyfelei számára személyre szabott szolgáltatásokat nyújtson, ezért a bank arra törekszik, hogy pénzügyi tanácsadói és az ügyfelek között személyes kapcsolat alakuljon ki. Ezért kiemelten fontos, hogy a személyi tanácsadó rendelkezzen mindazokkal a historikus ügyféll-információkkal, amelyek az ügyfélkapcsolat során keletkeztek. Ezeknek az információknak a forrása a folyamatosan bővülő SAS-adattárház.
Az adattárházban lévő információkból - adatbányászat segítségével - sok mindenre lehet következtetni - például az ügyfél jövőbeni viselkedésére, kártyahasználati szokásaira. Ugyanezt a célt szolgálja az elemzések alapját képező adatpiacok tartalma is. Az adatbányászati elemzések az MKB Bankban jelenleg elsődlegesen a hatékonyabb értékesítést támogatják: "Ugyanis az is a személyes bánásmód titka, hogy nem az összes ajánlatot zúdítjuk egyszerre az ügyfélre, hanem módszeresen kiválogatjuk a számára legfontosabbakat: csak 'a következő legjobb ajánlatot' küldjük meg számára, azt, ami az ügyfél életciklusából, termékportfoliójából, korábbi kampányokra adott válaszaiból következik" - mutat rá a megfelelő módszerre Schay Krisztina.

Szólj hozzá!

Címkék: crm Campaign Case study

süti beállítások módosítása