Идея читаемой вами статьи родилась у меня после очередного «ляпа» клиент-менеджера одного из банков. Оставив заявку на сайте с интересом к интернет-банкингу, мне не перезвонили, а после моего звонка не смогли внятно ответить, что я получу за свои деньги и когда? Думаю вам подобная ситуация хорошо знакома. Этот случай был не первый, но именно он переполнил чашу терпения. И это происходит сплошь и рядом, при всем том пафосе, с которым компании заявляют, что они у себя внедрили CRM. Естественно у меня возник вопрос: «А есть ли где-нибудь реально работающий CRM?».
Перед тем как ответить на него, предлагаю вспомнить статистику внедрения CRM в разных отраслях. Думаю, точные цифры приводить не стоит, обратимся просто к упоминаниям в СМИ типа «Такая-то компания внедрила CRM». В списке наиболее активных – поставщики техники и оборудования, банки и страховые компании, рекламные агентства и СМИ, телекоммуникационные и IТ-компании, поставщики бизнес-услуг и туристические агентства. Ничего необычного? Для меня примечательным является то, что около 60% всех компаний, внедряющих CRM, являются, по сути, поставщиками возобновляемых услуг. Это те организации, которые при использовании CRM должны получать наиболее ощутимые выгоды.
Хотели как лучше, получилось как всегда
Так что же такое CRM? Единая клиентская база? Процессы привлечения клиентов? Автоматизация документооборота? Или, может, инструменты для контроля менеджеров? А в теории суть CRM достаточно логична и проста – это привлечение новых клиентов и их развитие, а также выявление наиболее прибыльных клиентов и их удержание с целью максимизации получаемой прибыли. И кто же внедряет CRM, чтобы повысить рентабельность существующей клиентской базы? Да никто! За последние годы нам практически не встречалась такая задача. Все работают над привлечением новых покупателей, а вот существующими клиентами систематически не занимается никто.
Синица в руках
Пример из жизни. Два друга были клиентами одной и той же страховой компании, оба вели переговоры о продлении договора на следующий год. При этом первый из них, не владея хорошими навыками вождения, после первой же аварии получил возмещение, в несколько раз превышающее его расходы на страховку. Второй же, заплатив те же $1500 и проездив весь год без аварий, свою страховку так и не использовал.
Вопрос, кто из этих двух клиентов является для страховой компании более выгодным, можно считать риторическим. Но вот дальнейшее развитие событий было непредсказуемым. Во время переговоров первому клиенту удалось договориться о той же сумме страхового взноса и подписать договор на следующий год. В то же время, второму клиенту был предложен более высокий тариф. Обсуждение возможной скидки за безаварийную езду и продление договора ни к чему не привело. Заведомо рентабельный клиент выбрал другую страховую компанию.
Верхи не могут, а низы не хотят
Вы спросите, а почему же так происходит? Почему компания теряет выгодных для себя клиентов, даже не осознавая этого? Да потому что существующая схема управленческого учета и аналитики, основанной на нем, не подразумевает оценку рентабельности каждого отдельного клиента. Распределение доходов и затрат привязано к подразделениям и только в редких случаях – к людям. Естественно что, система мотивации персонала учитывает полученный доход, но никак не учитывает результирующую прибыль.
Более того, многие компании, внедряющие CRM, и не собираются что-либо менять. Первоочередные задачи – наведение порядка в клиентской базе и построение процессов по работе с клиентами. В результате, вместо полноценной системы, работающей на перспективу, получаем такую себе дорогостоящую «записную книжку». Фактически, вместо строительства теплого и уютного дома, мы только закладываем фундамент и ставим стены. Но ведь жить в таком доме еще нельзя.
Белки в колесе
Не менее значимой причиной текущего положения дел является принятая стратегия развития компании в ситуации быстрорастущего рынка. Самый простой способ удержаться – расти с той же скоростью. Клиентов хватает всем, и все нацелены на их привлечение. Рентабельность компании остается на уровне – значит, двигаемся дальше. В этой ситуации рассматривать прибыльность каждого клиента некогда, да и незачем. Вот поэтому мотивация продавцов нацелена на объем продаж. И вот по этой же причине продажа потенциальному покупателю считается более ценной для компании по сравнению с продажей существующему клиенту.
Истина где-то рядом
Но так было вчера. Что же мы видим сегодня? Первая реакция на кризис – поднять цены. Так сделали многие, чтобы компенсировать текущее падение спроса. И что в результате? Новых клиентов все так же мало, а многие существующие уходят в поиске более выгодных предложений. Но именно сейчас, когда большинство рынков остановилось или вовсе стагнирует, важно перейти на новый качественный уровень. Тем более, все уже давно и хорошо знают, что намного проще развивать существующую базу, чем привлекать новых клиентов. И это особенно для компаний, которые оказывают услуги. Например, в компании Mckinsey заявляют, что 80% их клиентов – существующие, и показатель прибыли на одного консультанта самый высокий в отрасли. Думаю, они не зря так говорят и делают.
А упомянутой страховой компании просто необходимо определять рентабельность своих клиентов, иначе последствия могут стать необратимыми. Гениальную методику изобретать не нужно – многие инструменты уже придуманы и успешно используются. Например, с использованием методики «Activity Based Costing» можно рассчитать суммарную стоимость клиента для компании. А технологии «Customer LifeTime Value» помогут определить ценность клиента на протяжении всего периода его взаимодействия с компанией.
В качестве послесловия хотел бы сказать, что если вы знаете рентабельность своих клиентов – снимаю перед вами шляпу. Если же нет – хочу предупредить, что время еще есть. Пока клиенты не ушли.
Впервые статья была опубликована на Executive.ru 10 марта 2009 года в рубрике «Творчество без купюр». Реанонсирована в контентном блоке в рамках специального проекта редакции
Фото: Freeimages
CRM может плохо внедряться вот еще по какой причине: хорошая система позволяет не только 'вести' клиента и определять его прибыльность и т.д., но и оценивать эффективность персонала фирмы, т.к. все операции 'именные' и легко статистически оцениваемые. И вот персонал-то может сопротивляться измерению собственной эффективности. Мы в 95м году внедряли новую систему сопровождения продаж у себя, и когда импортировали туда данные из старой программы, то выяснилось, например, что те сотрудники, которые у нас 'официально' считались лучшими образцовыми продавцами, на деле таковыми не были, статистика продаж это наглядно показывала. Конечно начальство оценило это открытие, а некоторые сотрудники нет :) И ведь ни к чему не подкопаться - все цифры доказуемые средствами самой программы. Оставалось сопротивляться внедрению самой программы :) Но таки внедрили, потому что польза очевидна, и она перевешивает временную потерю премиальных :) Я давно там не работаю, еще с прошлого века, но еще пару лет назад видел в той конторе эту программу в работе (хотя она DOS'овая и изначально под Netware-сеть, но приспособили и под NT и интеграцию с MS-офисом). Почти 15 лет непрерывного использования! А ведь чем больше данных в системе, тем она ценнее - может поэтому не меняют. Интересно, есть ли какие-то стандарты в этой области для переноса данных между системами и сетевой их стыковки.
'Плотнее работать со старыми клиентами или сделать упор на новых' - это вопрос стратегии компании, к CRM он имеет опосредованное отношение. В принципе, затраты на получение новых заказов от старых клиентов, как правило, существенно ниже тех усилий, которые требуются для привлечения новых клиентов. У Майстера это очень хорошо описано. В случае с банком, соглашусь с Андреем Веселовым, это скорее относится к низкому уровню сервис-менеджмента в компании, и CRM этим ребятам на вряд ли бы помог :) .Успех при внедрении CRM во многом зависит от уровня бизнес зрелости компании-клиента. Когда налажены нужные бизнес-процессы, и есть определенная базовая методология в управлении вообще, то на эту почву и инструментарий CRM хорошо ложится (и кстати говоря, применительно ко всем контрагентам, а не только клиентам).Алексею спасибо за статью и интересные мысли.
Интересная статья, Алексей! Спасибо! Провоцирует размышления.Вот тоже пример из повседневной потребительской жизни. Недавно установил входную металлическую дверь, всё поставили, всё сделали, вроде неплохо, но… забыли поставить табличку с номером квартиры, хотя по договору положено. Ладно, подумал, позвоню им потом как-нибудь на досуге и естественно совершенно на это забил. Через неделю звонок из компании, мол, мы вам дверь недавно поставили, скажите, всё ли в порядке и т.п. И вот тут-то я про табличку и вспомнил, обещали исправить, посмотрим… Это тоже пример из области CRM, он не привязан к конкретному софту или решению, просто ребята завели в компании процедуру, заимствованную из американской практики, перезванивать клиентам, получать от них feedback. Трудно сказать, насколько это стратегическое (в смысле в рамках стратегии по “улучшению качества обслуживания»: собрали правление, заслушали предложение, проголосовали, одобрили бюджет и т.п.) или тактическое (просто линейный менеджер решил ввести такую процедуру, для удобства своего и клиентов) решение, не важно, всё это во многом вопрос терминологии. Главное – результат на лицо, схема работает: забыли что-то доделать - перезвонили, не дожидаясь звонка «разъярённого клиента» - выслушали – успокоили - обещали исправить - и в итоге, надеюсь, исправили. Что главное в данном случае? На мой взгляд, работающая процедура. И уже конкретный «софт» здесь нужен лишь как часть IT-инфраструктуры, эту процедуру поддерживающей.Таким образом, при таком подходе можно выделить два «слоя» CRM:1) «аппаратную» часть, которая в работающем состоянии проявляется, например, так - «сервера работают», информация о клиентах и сделках доступна, телефонные линии не заняты и т.п.2) «процедурную» часть, которая состоит собственно из процедур (то есть правил), и что очень важно, механизмов их соблюдения (то бишь инфорсмента), к примеру, менеджер «штрафует» сотрудника колл-центра, закончившего разговор с клиентом по своей инициативе и т.п. Кстати, сюда же можно отнести самих сотрудников - людей подготовленных, обученных, улыбающихся клиенту и т.п. Но… я всё-таки склоняюсь к тому, что управление персоналом это отдельная тема в данном случае, поэтому предвидя возможные комментарии, предлагаю для упрощения задачи этот «человеческий» аспект здесь игнорировать.Дальше больше. Выше мы рассмотрели два «слоя» так называемого операционного CRM [http://en.wikipedia.org/wiki/Customer_relationship_management#Operational_CRM], то есть подсистемы, позволяющей оперативно обслуживать наших клиентов, имея доступ к необходимой информации (что собственно и произошло в моём случае с дверью).Вторым элементом общей CRM-системы, является аналитический CRM [http://en.wikipedia.org/wiki/Customer_relationship_management#Analytical_CRM], который также состоит из двух аналогичных слоёв:3) «аппаратная часть», в данном случае, включает в себя помимо железа и софта, которое, допустим, у нас уже имеется из первой части, работающие процессы перегрузки и хранения данных (data warehousing) для их последующей аналитической обработки. Вероятно, вопросы из этого блока «костью в горле» встают в период внедрения конкретного решения. К счастью, в РФ (да и на Украине тоже) уже накоплен некий опыт по созданию хранилищ и витрин данных, хотя, есть ощущение, что провалов гораздо больше чем успехов… Вообще я не сильно сведущ в этой области, наверняка есть много людей, способных рассказать много интересного… Тем не менее, решение «аппаратных» вопросов (то есть создание аналитической «инфраструктуры»), выглядит гораздо убедительнее, чем решение вопросов «процедурных».4) В упрощённом виде к «процедурным» вопросам следует отнести два типа проблем.a. Первое – решение задач, сопряжённых с учётом и отчётностью (прежде всего периодической), то есть, reporting. Сюда относится плеяда аналитических задач касательно правил измерения тех или иных свойств (из нетривиальных, например, измерение лояльности; да и вообще многие задачи по конструированию даже несложных индикаторов, пресловутых KPI, весьма нетривиальны), а также обработки и представления данных, получения различных финансовых и нефинансовых оценок. Например, «транзакционные» данные имеют очень сложную структуру, поэтому возникают вопросы типа, как привести транзакционные данные к панельным (то есть измеренным через равные промежутки времени), чтобы не потерять важную часть информации и отображать картину наиболее приближенную к реальности… Сорри, ухожу в детали (на самом деле, признаюсь, что не имею достаточно опыта по работе с анализом CRM-данных, просто имею некие представления о прикладном анализе данных в целом, в соответствии с последними и делаю некие предположения). Здесь можно справедливо заметить, что всё вышеперечисленное из области reporting можно автоматизировать ещё на этапе создания инфраструктуры (см. пункт 3), однако, не соглашусь с этим полностью. В любом случае, эти процессы требуют постоянной доработки, а вызывать консультантов, особенно если они заграничные, это дополнительный геморрой…b. Второе, это собственно аналитика (analytics), которая в свою очередь тоже можно упрощённо представить в виде двух компонентов. Первое – это задачи, решаемые с помощью всевозможных описательных процедур (так называемый, exploratory data analysis). Такие задачи бывают разные по сложности, от простого визуального сравнения распределений двух групп клиентов по какому-либо параметру до сегментации клиентов с помощью одного из алгоритмов кластерного анализа и т.п. Второе – это моделирование (predictive modeling). В последнем случае, в общем виде мы пытаемся построить модели поведения клиентов на одной выборке из имеющихся данных, проверить эту модель на другой выборке (также из имеющихся данных), а затем предсказать поведение новых клиентов, например, отнести новых клиентов к тому или иному классу (пожалуй классический пример - скорринг при оценке кредитоспособности заёмщиков, среди прочих - разработка модели кросс-продаж и т.п.). Саму совокупность конкретных аналитических задач достаточно сложно классифицировать (по иронии судьбы, это само по себе достаточно сложная аналитическая задача), они имеют как отраслевую, так и функциональную специфику… Короче, сюда относится всё то, что поддерживает наши решения в области маркетинга и клиентских отношений, и что не позволяет CRM-системе просто превратиться в дорогущую «записную книжку». Рискну заявить, что успех постановки аналитических процессов в компании на 97% зависит от «человеческого фактора», то есть от безоговорочной поддержки высшего руководства и от мучительного и бескомпромиссного подбора соответствующих специалистов…Здесь хочу остановиться и сказать, что я ещё нигде в РФ/СНГ не встречал хорошо отлаженную аналитику (по CRM в частности). Свято верю в то, что я ещё просто мало повидал… По крайней мере, хочется верить, что дело обстоит именно так. Но мне кажется, что на данный момент этот самый «человеческий фактор» проявляет себя нелицеприятным образом, по крайней мере, в целом… так сказать системно. Таким образом, мы имеем, как бы это сказать, «феномен скудной аналитики».Ни коим образом не претендуя на всесторонний и последовательный анализ этого феномена, отмечу некоторые причины его возникновения/существования. Сначала две общесистемные причины:- Во-первых, это уже упомянутый в статье и комментариях экстенсивный рост рынков. Действительно, зачем заморачиваться на обслуживании уже приобретённых клиентов, когда их смотри вон сколько, хватай пока «тёпленькие».- Во-вторых, с другой стороны, а почему потребителям быть разборчивыми и привередливыми? С чем им сравнивать-то? Рынки-то молодые. Таким образом, имеем «формулу», которой пользуются ребята из «первой причины», то есть пока «пипл хавает», «прокисшее медвежье го*но» (В.Пелевин), можно впаривать в виде вполне качественного продукта.Теперь две более частные причины:- В-третьих, зачем фирмам, обсуживающим клиентов и пусть уже имеющим «внедренные» CRM-системы, нанимать квалифицированных специалистов для анализа данных, тогда как они работают в условиях, обозначенных в первых двух причинах. Здесь стоит добавить, что в этих фирмах возникает соответствующая культура «лишь создания видимости аналитической работы» (зачем пытаться оценить реальное положение, когда и так всё растёт, всё увеличивается, все получают бонусы, короче все довольны). Последнее в свою очередь не особо мотивирует сотрудников повышать свою квалификацию (то бишь, “играем, как умеем”, everything goes).- И наконец, в четвёртых, ВУЗы и прочие учебные институты «не видят» сигналов от работодателей, что последним нужны квалифицированные аналитики. Да все и так находят работу, растущий рынок переварит всё и вся (оговорюсь, находили… до возникновения кризисных явлений).Итак, ещё раз повторюсь, что я не претендую на исчерпывающий анализ, тем более причинные связи, обозначенные мной, могут по факту иметь разнонаправленный характер. В целом же ощущается, что проблема есть. Также надеюсь не трудно увидеть, что меня лично больше всего интересует и беспокоит именно четвертый, аналитический «слой» CRM-проблем. С великой завистью читал статьи о том, что в американских компаниях существуют аналитические центры, где работают десятки и даже сотни аналитиков (sic!), исследующих вдоль и поперёк данные CRM-систем (а также данные прочих функциональных направлений), тестирующих тысячи моделей. И всё это для принятия более точных решений…Могу привести пару ссылок:http://www.management.com.ua/marketing/mark139.htmlhttp://www.revenueanalytics.com/pdf/CompetingOnAnalyticsHBR2006.pdfПризнаюсь, конечно, я сам этого руками не щупал, знаю только отдельные эпизоды, среди которых существенная разница в подготовке наших и американских аналитиков. Посмотрите, к примеру, любую бакалаврскую программу по Business Administration или MBA, почти везде есть приличный набор курсов по Business Statistics, Data Mining in Business и т.п. В любом университете есть огромный набор курсов по выбору (electives), покрывающий все аспекты анализа данных и его различных приложений. Короче, нам такое и не снилось, у нас просто преподавателей не хватит, чтобы качественно обучать сопоставимый объём аналитиков (даже и не сопоставимый), не говоря уже о низком качестве учебных процессов в наших вузах в целом (MBA - купи диплом в рассрочку).Если рассмотреть вневузовское обучение, то здесь тоже всё плачевно. Ради интереса хочу поинтересоваться, кто-нибудь знает какие-либо курсы и тренинги по анализу данных?Школа Яндекса не в счёт! Здесь обучение рассчитано на людей с фундаментальной математической подготовкой и, на мой взгляд, в большей степени, ориентировано на решение инженерных, нежели аналитических задач. [http://company.yandex.ru/school/program/]Лично мне известен один единственный вневузовский вводный курс (кому интересно, обращайтесь в личку), различные 2-3 дневные тренинги я не рассматриваю… Хотя порой очень сложно избавиться от «вредной иллюзии», что за 2-3 дня возможно обучиться анализу данных. Утверждаю, без самообмана это НЕВОЗМОЖНО. Максимум, что получите – вас напичкают десятком другим примеров на конкретном софте (spss, statistica, enterprise guide и т.п.), но этого не достаточно (аналитика – это такая вещь, где опыт решения конкретных задач в высшей степени бесполезен без хорошей предварительной методологической подготовки). Ладно, оговорюсь за 2-3 дня ПРАКТИЧЕСКИ невозможно (virtually impossible!) обучиться грамотному решению базовых задач в конкретной области приложения (например, сегментация клиентской базы), при условии что (а) вы не гений и (б) у вас уже нет хорошей подготовки по данному вопросу (если одно из условий не выполняется, то зачем вообще идти на этот тренинг? ;о) ). Короче, это невозможно, также как невозможно овладеть иностранным языком за несколько месяцев, при не очень интенсивной нагрузке.На этой минорной ноте хочу завершить своё повествование. Основной тезис, который хочется вынести на обсуждение: на мой взгляд, в целом уровень аналитической работы в наших компаниях вызывает только «изжогу»... Тон тезиса, как и в целом моего комментария, получился достаточно провокационным, наверно в этом есть доля умысла, прошу это учесть, давая ваши ответные комментарии, коллеги…Кстати, если кому-нибудь доподлинно известны примеры создания успешных аналитических процессов в части маркетинга и CRM (или в других областях, но с применением методов современного количественного анализа данных), за которые было бы не стыдно перед американскими коллегами, прошу не полениться и черкануть об этом пару строк. Очень интересно и вообще хочется больше позитива, ВЕСНА всё-таки за окном! ;o)
хороший и верный взгляд. что осталось за бортом:за бортом осталось способность компании к мотивации сейлза на периоде скажем так в полтора года после завершения продажи.предполагаю, что на растущем или сложном рынке, как таковых альтернатив нет. условно 'хорошие' сейлзы просто сменят компанию. условно 'плохие' продадут не много. ну или их придется разделять на сейлзов и экаунтменеджеров, с разными схемами мотивации. ну а в целом, если мы про B2C, то в Вашем примере не все логично для меня, хотя возможно это связано с реализацией автостраховки на РФ рынке.если взять ЕЮ токлиенту 1: должны предложить повышенный тарифный класс после аварии. цену на него он может понизить путем переговоров. альтернатива - он уходит в другую компанию, но тарифный класс от этого не меняется.клиенту 2: должны предложить пониженный тарифный класс. при этом цена может и не измениться ну или понизиться не значительно. скорее всего так и поступят, цену оставят практически без изменений. скорее всего клиента это 'не порадует'. но у клиента будет всего лишь месяц на поиск альтернатив. если клиент захотел, успел и нашел до 30 ноября и перезаключил новый договор, то он перейдет в другую компанию. соотвесвенно клиенты других компаний вероятно перейдут к Вам.Для B2C и сделок в 1500$ скорее применим массовый подход, со статистическим контролем, нежели персональное отношение, понимание и анализ. Т.е. в крупной компании должен быть всего ДВА аналитика (Cтарший и Младший) которые создадут инструкции для Сейлзов.Сейлз должен продать контрактов 200, чтобы окупить свое бытие. Следовательно обслужить от 500 до 2000 клиентов, в зависимости от начальной структуры их отбора. Думать в этой ситуации он должен мало, скорее прыгать, посему ему нужна инструкция с вариантами.Поэтому, в перспективе, все это можно автоматизировать и обслуживать путем почтовой рассылки. На части этапов сейлза или экаунтменеджера убрать вообще или трансформировать в сервис с фронт офисом в виде коллцентра или веб интерфейса. К чему в целом и стремиться страховой бизнес в ЕЮ.В РФ же...стратегия доступности и экаунтменеджмента реализуется в виде Газелей на дорогах. Там не до CRM, там бы Чайку.
Честно говоря, после фразы из материала 'А в теории суть CRM достаточно логична и проста – это привлечение новых клиентов и их развитие' дальше и не читал и не рекомендую.Все-таки CRM существует ну никак не для привлечения (!) клиентов, это чистая функция рекламы, а для удержания имеющихся (!), для того, чтобы сделать из клиентов приверженцев товара или услуги, чтобы повысить доходность с имеющихся клиентов etc.
''с использованием методики Activity Based Costing можно рассчитать суммарную стоимость клиента для компании''
''В русском издании наиболее известного учебника по управленческому учету К. Друри «Управленческий и производственный учет» (перевод с англ. В.Н. Егорова) метод Activity based costing называется «Функциональная система распределения затрат».''
Не совсем понятно, КАК можно с помощью этого метода определить ''суммарную стоимость клиента''
А вот Customer LifeTime Value имхо более прозрачная методика. Но вот опять же примерчик бы :-)
Хотя, вот тут даже утилитка есть онлайновая http://www.harvardbusinessonline.com/flatmm/flashtools/cltv/