Интеграция данных о клиенте

В статье рассказывается об основных задачах и компонентах технологии
интеграции клиентских данных (CDI). Рассматриваются те преимущества, которые
дает компании хороший CDI-продукт.

Вступление

Сегодня потребитель обладает широчайшими возможностями, а настойчивая реклама и доступ в Интернет еще больше расширяют его горизонты в отношении конкурирующей продукции. Компании борются за одних и тех же клиентов, и успешный бизнес, чтобы выстоять, должен обеспечить отличные взаимоотношения с заказчиками. В известном смысле, подъем технологии CRM (customer relationship management — управление взаимоотношениями с клиентами) и методологий, которые развились в конце 1990-х годов, были всего лишь желанием вернуться к «традиционным» отношениям с потребителем. Как и старые добрые магазинчики в прошлом, современные успешные корпорации завоевывают реальных и потенциальных клиентов за счет установления прямых, устойчивых и управляемых взаимоотношений.

Однако, прежде чем сформировать такие отношения, компания должна ответить на вопрос: кто же, собственно, является ее клиентами? Это может оказаться не столь просто, поскольку с внедрением различных технологий сбора данных (CRM, ERP и проч.), клиентские сведения, как правило, оказываются растиражированными по различным системам. А ведь у каждого подразделения могут быть еще и свои программные продукты. Таким образом, распространение приложений привело к несогласованному представлению о клиентах.

Для поддержки, сохранения и контроля взаимоотношений и операций с клиентами компании вкладывают средства в специальные CDI-системы — средства интеграции клиентских данных (customer data integration). CDI — это комбинация технологий и процессов, реализующих интеграцию информационных систем с целью обеспечить взаимовыгодные отношения потребителя и бизнеса.

Философия интеграции данных

Аристотель был одним из величайших древнегреческих философов и до сих пор считается одним из величайших мыслителей всех времен. Будучи первооткрывателем в области метафизики, он пытался разработать такой метод мышления, с помощью которого можно было бы изучить все, что касается сущности.

И хотя большинство дискуссий на тему интеграции клиентских данных едва ли имеют какое-то отношение к философским умозаключениям, важно заметить, что основная проблема Аристотеля все же применима для большинства компаний. Всесторонние усилия по изучению, каталогизации и доступу к информации привели мыслителя к решению, что целое — больше суммы его частей. И так же, как и в аристотелевской метафизике, интеграция клиентских данных связана со всем, что можно узнать о клиентах.

Интеграция клиентских данных обеспечивает доступ к информации о потребителях в рамках всей организации. Полезные сведения хранятся в существующих системах. Но при объединении их с помощью CDI-средств результирующая информация становится более ценной, чем простая совокупность ее составляющих.

Другая аналогия: системы интеграции клиентских данных можно уподобить сложным головоломкам — пазлам со множеством составляющих, где каждый отдельный кусочек является конкретной целью. Вне зависимости от сложности и детальности частей, CDI-пазл не будет завершен до тех пор, пока они не будут правильно сложены (интегрированы) и не появится законченная картина.

Инфраструктура CDI-средств

В результате быстрого развития рынка и появления на нем как молодых компаний, так и известных крупных поставщиков, приобретение CDI-пакета в качестве средства обеспечения интегрированной технологии для управления клиентскими данными становится все более сложным. Современная CDI-инфраструктура представлена в диапазоне от простых средств, таких как операционные склады данных (ODS), до сложных процессоров правил (rules engines), функционирующих в режиме реального времени.

С точки зрения тактических подходов CDI-решения могут варьироваться от отрасли к отрасли. К примеру, в фармацевтической промышленности может быть выбран пакетный метод обработки данных, связанный с централизованной базой данных. А для финансовых услуг или продаж потребуются инструменты, направленные на  бизнес-процессы, и обеспечивающие обработку в реальном времени.

В ближайшие годы большинство крупных компаний сосредоточится на CDI-решениях, ориентированных на базы данных и обеспечивающих эффективное и широкое представление клиентов по множеству каналов, бизнес-направлений и гетерогенных IT-сред. В течение 2006-2007 годов большинство компаний перейдет на сервисно-ориентированную CDI-инфраструктуру, обеспечивающую точное, сложное и своевременное представление клиентов.

Преимущества использования CDI

Успешное использование CDI приводит:

• к существенному расширению обслуживания клиентов за счет понимания их потребностей;
• к удовлетворенности клиентов в результате своевременно предложенных продуктов и услуг;
• к сохранению потребителей за счет их доверия к компании;
• к низким расходам на приобретение клиентов в результате использования агрегированных источников данных в целях более грамотного формулирования торговых и маркетинговых обращений;
• к более грамотным решениям в отношении предложений, усовершенствований и комплектации продуктов;
• к сокращению дублированных данных, а следовательно к повышению качества маркетинговых кампаний и прогнозирования;
• к улучшению BI-отчетности за счет обеспечения более точных данных, что, в свою очередь, способствует принятию грамотных решений.

Суть интеграции данных о клиенте

Большинство организаций имеют в своем составе отделы продаж, операций, поддержки и маркетинга. Если у этих подразделений имеются в распоряжении различные базы клиентских данных, а также разные способы записи и архивирования этой информации, то очень трудно наладить клиентские процессы и одновременно решить вопросы инфраструктуры данных.

Основная сложность в том, что большинство компаний не может «сложить клиентский пазл», поскольку информационные системы изолированы и независимы. Чтобы эффективно заполнить брешь между разрозненными приложениями и клиентской информацией, CDI-система обеспечивает единое, точное и консолидированное представление о клиенте. CDI-средства собирают важнейшую информацию из клиентских источников данных и оценивают ее корректность и соответствие бизнес-стандартам. Со временем CDI-продукты обновляют клиентские данные с помощью внутренней и внешней информации, хранят, управляют и поддерживают их.

Построение клиентского пакета данных требует как переноса большого количества сведений из ERP, CRM и других оперативных систем, так и проверки транзакционных данных и управления клиентскими сведениями из «точек контакта» (touch points) с клиентами.

На практике, основная часть данных генерируется в оперативных системах. Имя и адрес клиента хранятся в различных операционных компонентах, которые выполняют задачи выписки счетов, выполнения кампаний, отгрузки и прочие. То есть представляют собой точки контакта с клиентом, где собираются основные сведения.

Один из подходов к поддержанию целостности данных состоит в том, чтобы решать проблему на уровне оперативной системы, где выполняются транзакции. Однако данные, собранные в оперативной среде, являются побочным продуктом транзакции, и в большинстве случаев используемые приложения не интегрируются с другими программными средствами.

Кроме того, каждое приложение представляет собой независимую среду и оптимизируется для конкретных нужд. И если эти данные оптимизированы для оперативной системы, то для полного понимания клиента необходимо консолидировать информацию о потребителе в единой клиентоцентричной базе.

Это приводит к целому ряду проблем:

• отсутствует стандартизация имен (названий) и адресов клиентов или компаний. В этой ситуации невозможно определить ценность клиента, так как в разных базах данных он может иметь различные представления.
• отсутствует единый идентификатор или способ связывания клиентов между системами;
• некорректные данные. Часто для выделения неизвестных данных или данных по умолчанию используются специальные коды.
• просроченные, устаревшие данные. Данные, утратившиеся или изменившиеся со временем, не имеют ценности и смысла.

Цель CDI состоит в обеспечении лучшей информации из ряда клиентских систем. Объединяя системы, можно получить сведения о потребителе из каждой контактной точки по всем направлениям бизнеса.

Цель в данном случае состоит в том, чтобы:

• решить проблему дублирования и двусмысленности данных по всей корпорации;
• заполнить пробелы в знаниях о клиентах из внешних источников;
• обеспечить извлечение клиентских данных и создание интегрированной клиентской базы.

Компоненты интеграции клиентских данных

Интеграция клиентских данных обеспечивает инфраструктуру для преобразования исходных данных в корпоративные информационные ресурсы. Цель - унифицированный, законченный репозиторий данных, или клиентский концентратор данных (customer data hub).

Основой CDI служат пять компонентов управления клиентскими данными:

Рис. 1. Пять компонентов интеграции клиентских данных

Эти компоненты гармонично сочетаются, обеспечивая единую технологическую платформу, управляющую всем процессом интеграции клиентских данных, начиная с обнаружения данных и заканчивая созданием интегрированного, точного и надежного источника информации о потребителе.

Профилирование данных — первый шаг для любого проекта, позволяющий обнаружить, проанализировать и задокументировать все источники, содержащие клиентскую информацию. Этот этап также включает отчеты по частоте и искажению, описывающие характеристики данных, связи между таблицами, анализ фраз и элементов, обнаружение бизнес-правил. После того как все источники и характеристики клиентских данных описаны, можно продолжить интеграцию.

Качество данных — это процесс поиска и коррекции ошибок. Часто сведения бывают неверными, выходят из заданного диапазона, несовместимы и не согласуются с текущими бизнес-правилами. Процесс контроля качества данных приводит стандартизации, удовлетворяющей бизнес-правилам.

Интеграция данных -именно та область, где CDI-средства наконец обретают главный смысл. На этом этапе применяется управление идентификацией (identity management) или сопоставления клиентов (customer matching ) для обнаружения одного и того же клиента в различных источниках данных. Полное понимание клиента требует сбора всех данных из всех источников. Чтобы получить истинную картину поведения потребителей, нужно удалить все дубликаты и консолидировать все сведения. Кроме того, важно обеспечить связи между источниками данных, чтобы получить агрегированную информацию о взаимосвязях клиентов.

Связывание (его еще называют кластеризацией) выполняется на различных уровнях, в зависимости от потребности: на уровне клиента, на уровне семьи (например, все клиенты с одним и тем же адресом), на бизнес- или корпоративном уровне, или для любой другой комбинации атрибутов.

Обогащение данных обеспечивает еще более выгодное использование консолидированной информации. То есть позволяет развить взаимоотношения с клиентом за счет понимания его потребностей, предпочтений и качеств. Существует множество источников данных, которые обеспечивают географическую, демографическую, финансовую и поведенческую информацию о бизнесе или потребителях. Дополняя концентратор клиентских данных (customer data hub) такой информацией, можно лучше разобраться в своих потребителях, реализовать сегментацию и прогнозную аналитику.

Мониторинг данных — конечная, не прекращающаяся стадия любого CDI-проекта. Необходимо постоянно выявлять и корректировать проблемы в источниках данных, при этом выявлять процессы, приведшие к ухудшению качества информации. К сожалению, в связи с изменчивой и динамичной природой клиентских сведений принципы управления данными никогда не теряют актуальности. Качественная информация требует постоянной бдительности от ответственных за их проверку сотрудников.

CDI-процесс

Интеграция клиентских данных из различных источников требует разных правил и действий. Однако суть процесса остается неизменной. Первым этапом является переучет всех систем. Только в этом случае можно выявить проблемы. Для этой задачи используется технология профилирования, которая предоставляет методы анализа и обнаружения данных.

Начать стоит с решения простых вопросов:

• В каких точках сбора данных содержится клиентская информация?
• Как хранятся, оцениваются и проверяются клиентские сведения?
• Какие источники содержат лучшие данные?
• Каким образом можно интегрировать данные из разных источников?
• Какая информация о клиенте необходима? Где ее можно получить?

Затем необходимо оценить сложившуюся ситуацию и выяснить следующее:

• Каковы критерии плохого качества данных?
• Каковы истинные затраты, связанные с неполнотой данных?
• Как можно обеспечить согласованные и унифицированные стандарты?
• Укладываются ли данные в установленные бизнес-параметры?
• Можно ли консолидировать информацию из различных бизнес-подразделений?
• Какие виды консолидации необходимы?

Вооружившись полученной информацией, можно выяснить, какие бизнес- и интеграционные правила необходимы для объединения лучших данных из различных источников. В концентраторе клиентских данных содержится информация высокого качества из различных систем. CDI-продукт использует самую точную и свежую клиентскую информацию, доступную для любой корпоративной системы. Затем эти седения можно квалифицировать по качеству и синхронизировать с оперативными системами.

Влияние качества данных на клиентскую информацию

Чтобы понять, почему CDI-системы зависят от качества данных, нужно разобраться со взаимосвязью компонентов внутри организации, которые содержат клиентскую информацию. Исходной точкой является абсолютное количество записей и транзакций, которые должна обрабатывать система. Чем больше записей, тем больше риск низкого качества данных в главном файле справочной информации о клиентах. Каждый год объем информации растет экспоненциально. Тысячи и даже миллионы записей хранятся во множестве корпоративных систем, и новые сведения добавляются ежедневно.

Электронные точки продаж, центры обработки звонков, каталоги почтовой рассылки, операции с кредитными картами, банковские и оперативные транзакции, электронная почта — все это источники данных. Избыток данных может помешать организации в эффективном управлении и контроле клиентской информации. Разрастание источников ведет к сомнительным, повторяющимся и неточным представлениям клиентов. Например, имена и адреса могут быть описаны различными способами, поэтому внутри и между базами данных может возникнуть несогласованность.

Проблема усложняется тем, что отдельные системы могут использовать различные схемы нумерации для кодирования клиентской информации. Например в одной применяется фамилия и номер клиента, а в другой — случайное число. В результате для одного клиента может быть сразу несколько записей, каждая из которых представляет собой некоторую «версию» сведений об этом человеке.

В отдельных системах эти разные представления одного и того же клиента приемлемы, так как операции выполняются в различных приложениях. Но если информация накапливается в этих приложениях и интегрируется в единый источник клиентской информации, то важно, чтобы эти различные представления одного и того же объекта были консолидированы и давали единую картину для каждого конкретного потребителя.

Со временем любые данные устаревают, так как происходят изменения (меняются называния продуктов, учетные протоколы финансовых систем и проч.). Это особенно касается клиентских данных. Рассмотрим «продолжительность жизни» ценных клиентских данных. Исследование под названием «Качество данных и итоговая прибыль», проведенное TDWI (The Data Warehousing Institute), показывает, что: «Основная проблема в том, что качество данных резко падает со временем. Эксперты утверждают, что 2% записей в клиентском файле устаревают в течение месяца, поскольку клиенты умирают, разводятся, женятся и переезжают». Чтобы спроецировать эту статистику на будущее, предположим, что у компании есть 500 тыс. реальных и потенциальных клиентов. Два процента устаревших записей за месяц составит 10 тыс., а за год — 120 тыс.. Поэтому за два года половина всех записей окажутся устаревшими, если их не проверять.

Так как успех или неудача компании основываются на качестве клиентской информации, то многие организации сегодня выбирают CDI-решения, с двумя дополнительными компонентами:

• надежными возможностями повышения качества данных;
• сложным идентификационным анализом (управлением идентификацией[1]).

С помощью этих компонентов можно повысить качество данных, идентифицируя и управляя наборами клиентских данных по различным источникам и приложениям. Компонент качества данных обычно начинается с фазы углубленного профилирования. Компания строит бизнес-правила для стандартизации различных атрибутов, согласования конфликтующих данных. Проводится проверка имен и адресов, а также добавление демографических данных для повышения ценности информации.

Второй этап — идентификационный анализ, очень важен для любого CDI-мероприятия. Его задача - выявить, является ли клиент, найденный в различных источниках, одним и тем же. Затем проводится интеллектуальная интеграция клиентской информации из множества приложений и баз данных. С помощью такой логики можно связать по определенным параметрам (таким как адрес или телефонные номер) клиентов из разных приложений и выделить наиболее точные сведения.

Заключение

Интеграция клиентских данных во многих отраслях позволяет компаниям накапливать согласованную и надежную информацию, дающую унифицированное представление о потребителях, что, в свою очередь, закладывает основу для успешных продаж, поддержки и маркетинга. Благодаря CDI-средствам, организации развивают здоровые и долговечные отношения с клиентами и проводят маркетинг более грамотно и прибыльно.

Автор: По материалам зарубежных сайтов