Máte systém CRM? Nebo jen drahou kartotéku?

Co tedy CRM je a co může umět když se správně vybere? Co všechno by měl CRM systém mít, aby přinášel podniku opra...


Co tedy CRM je a co může umět když se správně vybere? Co všechno by měl CRM
systém mít, aby přinášel podniku opravdový užitek a byl opravdu komplexním
řešením vztahů se zákazníky, nikoli jen velmi dra hou elektronickou kartotékou
kontaktů? Jak se pozná to správné a opravdové CRM?
Stručně řečeno, CRM znamená systém obchodních, marketingových, komunikačních a
servisních procesů v organizaci a příslušných technologií, který umožňuje
cíleně řídit vztahy se zákazníky. Takto lze uzpůsobovat nabídku podle jejich
potřeb a přání a využívat všechny informace získané vzájemnými kontakty na
jedné straně k výraznému zlepšení těchto vztahů a maximalizaci spokojenosti
zákazníků, na druhé straně k zefektivnění a optimalizaci všech činností
podniku, které se nějakým způsobem těchto klientů dotýkají.
Nejde tedy pouze o samotné technologie, neboť ty musejí být vždy v souladu s
celkovou strategií firmy a jejími zákaznickými procesy.
To, co je dnes možná nejznámějším produktem v této oblasti kontaktní CRM pro
provoz call center stojí spíše na počátku evoluce CRM. V současnosti je na
jejím konci sada komplexních, vzájemně provázaných a spolupracujících
kontaktních, operativních a především analytických nástrojů CRM.

Počátky CRM
Historicky nejstarším nástrojem, který řešil jednu z oblastí, jíž se v
současnosti zabývají systémy CRM, a který lze do určité míry chápat jako
předchůdce těchto systémů, byly aplikace pro automatizaci obchodních procesů
(sales force automation SFA). Tyto aplikace se razantně rozvíjely od počátku
90. let a původně se zabývaly hlavně evidencí kontaktních osob v jednotlivých
firmách. Dokázaly monitorovat možné obchodní příležitosti, rozhodovací procesy
klienta a stav jednotlivých obchodních případů.
Z technologického hlediska nebyly tyto aplikace zpočátku nijak složité. Šlo o
několik obrazovek sloužících k zadávání údajů o klientech a k jejich
vyhledávání. Veškeré údaje byly ukládány v jednoduchých, často souborových, od
sebe navzájem oddělených databázích, na které nebyly kladeny příliš vysoké
nároky.
Cílem aplikací SFA bylo zvýšit efektivitu obchodního procesu, nikoli zkvalitnit
a řídit vztahy s klienty. Postupem času se funkčnosti SFA aplikací rozrostly
také o nástroje pro automatizovanou podporu jednotlivých fází obchodního
procesu dle konfigurovatelných metodologií, o konfiguraci složitějších produktů
a služeb, o mechanismy pro stanovování jejich cen, o automatické generování
cenových nabídek, objednávek, návrhů smluv a podobně.
Aplikace SFA však byly používány pouze obchodními zástupci, a pokud klient
například zatelefonoval do centrály dodavatelské společnosti se stížností na
vadný výrobek, špatné služby či nesprávnou výši faktury, nebyla tato informace
v systému podchycena a obchodník se o ní nedozvěděl. V dobré víře se pak mohl
pokusit nabídnout danému klientovi další, třeba ještě dražší produkt. Jeho
šance na úspěch nebyly pochopitelně v takové situaci příliš vysoké. Naopak,
klienta mohlo takové jednání spíše rozčílit a způsobit jeho přechod ke
konkurenci.

Kontaktní CRM
Výše uvedená nedokonalost vedla k zásadní myšlence vytvořit systém, který by
dokázal evidovat všechny kontakty se zákazníkem, ať už k nim došlo jakkoli, a
který by umožnil, aby tyto údaje byly neustále a kdykoliv přístupné nejen
jednotlivým obchodníkům, ale i ostatním pracovníkům, kteří mohou přijít do
styku s klientem. To dalo vzniknout systémů kontaktního CRM, tj. řešení pro
zachycení a evidenci kontaktů s klienty bez ohledu na to, jaký kanál je využit
(osobní jednání přímo u klienta i na pobočce dodavatele, externí dealerská síť,
telefon, fax, dopis, e-mail či Internet). V rámci řešení CRM pro tuto oblast
vznikla celá řada různě orientovaných nástrojů, které umožnily vznik dnešních
moderních call center. Při telefonickém kontaktu tyto nástroje operátorovi
umožňují například zobrazit si historii všech kontaktů mezi společností a
volajícím klientem a snadno evidovat průběh aktuálního hovoru se zákazníkem.
Systémy kontaktního CRM dokáží nasměrovat klienta na automatický odpovědní
systém či ho okamžitě identifikovat podle telefonního čísla a automaticky
zobrazit všechny potřebné údaje o něm, jako jsou například jeho nesplněné
požadavky a stav jejich řešení. Tyto aplikace umožňují evidovat a přidělovat
jednotlivé požadavky či stížnosti zákazníků, určovat jim prioritu a sledovat
průběh jejich řešení.
Podstatným požadavkem přitom je, aby měl operátor k dispozici všechny
existující údaje v jediném systému a nemusel se přepínat mezi mnoha různými
aplikacemi a databázemi. Všechny tyto informace musí navíc být velmi rychle
přístupné a snadno aktualizovatelné. Jednoduché souborové databáze již nebyly
schopny tyto potřeby efektivně řešit, a musely být proto vystřídány
sofistikovanějšími databázemi relačními, přičemž jednotlivé oddělené databáze
byly konsolidovány do jedné centrální.
Rozšíření mobilních zařízení posléze vyvolalo potřebu takových nástrojů, které
by obchodním zástupcům a servisním technikům umožňovaly připojovat se přímo "z
terénu" k centrální databázi, získat odtud informace o klientech a naopak
aktualizovat záznamy o jimi uskutečněných jednáních, a mít tak stejné možnosti
jako pracovníci call centra. Takové funkčnosti se v současnosti dosahuje
vzdáleným on-line připojováním k databázi pomocí protokolů WAP, HTML, SMS apod.
nebo off-line zařízeními s replikací klíčových údajů pomocí nejrůznějších
synchronizačních mechanismů.
Aplikace kontaktního CRM rozhodně umožňují značně urychlit a zkvalitnit obsluhu
zákazníků. Jsou však stále jen nástrojem na evidenci kontaktů a vyvolávání
existujících (tj. do systému přímo vložených) informací. Ke "svatému grálu" CRM
systémů, tj. ke konsolidovanému a kompletnímu 360? obrazu zákazníka jim stále
chybí mnoho dalších nástrojů a funkčností.

Aktivně k zákazníkovi
Výše popsané nástroje CTI (computer telephony integration), jež tvoří důležitou
součást systémů kontaktního CRM, se postupně začaly používat nejen pro příjem
hovorů, ale i k aktivnímu vedení hovorů odchozích. Nástroje CRM tak začaly
podporovat i aktivní operace ze strany podniku, jako je vedení průzkumů
spokojenosti, marketingových kampaní, tele-prodejů a podobně. Proto se tyto
produkty začaly označovat jako operativní CRM, které je jakousi nadmnožinou
kontaktního CRM.
V rámci produktů operativního CRM jsou dnes k dispozici např. automatické
dialery, které postupně vytáčejí čísla jednotlivých klientů z předem
stanoveného seznamu a operátorovi průběžně zobrazují instrukce pro vedení
hovoru s klientem. V oblasti marketingových kampaní umožňují nástroje
operativního CRM segmentovat trh podle určitých demografických kritérií (jako
je věk, pohlaví, vzdělání, povolání, region) či podle portfolia zakoupených
produktů, na základě těchto segmentů vytvořit seznam potenciálních klientů pro
cílené a personalizované marketingové kampaně a řídit jejich průběh přes různé
komunikační kanály (tj. telefonem, poštou, faxem, elektronicky atd.). Zároveň
poskytují podporu pro zaznamenávání výsledků kampaní a evidenci s nimi
spojených nákladů. Jejich nedostatkem je, že veškerá znalost a inteligence se
do nich zadává ručně. Nástroje operativního CRM sice umějí např. zacílit
marketingovou kampaň na konkrétní definovaný segment zákazníků, ale neumějí
vhodný segment na základě v systému obsažených dat aktivně vybrat.

Operativní CRM a BI
Aby systémy CRM dokázaly provádět i tyto činnosti, bylo potřeba je v tomto
směru zdokonalit a především propojit s nástroji business intelligence.
Toto posílení bylo nutné už kvůli skutečně komplexní podpoře zákaznických
center. Stalo se například nutným, aby vedle kontaktů s klientem uskutečněných
prostřednictvím centra byla v systému zaznamenávána také další data, umožňující
hlubší segmentaci zákazníků, nebo třeba informace o tom, kteří klienti byli v
rámci určité kampaně osloveni, jak reagovali atd. Zároveň se stalo nezbytným,
aby bylo do CRM systému možno propojit i informace z jiných systémů. Takové
požadavky kladou nesrovnatelně vyšší nároky než běžné operativní CRM, především
na kvalitu integrace jednotlivých systémů, na přenosy, standardizaci a
transformaci dat z těchto systémů do centrální databáze a pochopitelně na
kapacitu této databáze. Je logické, že v této fázi vývoje začaly právě databáze
hrát stále klíčovější roli.
Toto posílení bylo nutné už jen kvůli skutečně komplexní podpoře zákaznických
center. Stalo se například nutným, aby vedle kontaktů s klientem uskutečněných
prostřednictvím centra byla v systému zaznamenávána také další data, umožňující
hlubší segmentaci zákazníků, nebo třeba informace o tom, kteří klienti byli v
rámci určité kampaně osloveni, jak reagovali atd. Zároveň se stalo nezbytným,
aby bylo do CRM systému možno propojit i informace z jiných systémů. Operátor
call centra například může potřebovat vidět údaje o klientovi z oblasti
účetnictví a transakčních systémů (nesplacené faktury, platební morálku v
minulosti, objednané služby, nevyřešené servisní požadavky apod.). Takové
požadavky kladou nesrovnatelně vyšší nároky než běžné operativní CRM především
na kvalitu integrace jednotlivých systémů, na přenosy, standardizaci a
transformaci dat z těchto systémů do centrální databáze a pochopitelně na
kapacitu této databáze. Je logické, že v této fázi vývoje začaly právě
(relační) databáze hrát stále klíčovější roli. Další příčinou vedoucí k
nutnosti posílit databázové systémy byl rozvoj Internetu.

eCRM nový kanál
S rozšířením internetových technologií se CRM rozrostlo o podporu mnoha nových
kanálů. Především webové stránky začaly být intenzivně využívány pro
poskytování informací o produktech a službách, pro zadávání dotazů, přímý
prodej (tj. výběr zboží z katalogu), kompletaci složitějších výrobků či balíků
služeb, pro on-line aukce, objednávání a uzavírání smluv atd. Internetové
stránky jsou čím dál častěji využívány také pro servisní a další podporu
zákazníka v období po realizaci samotného prodeje.
Na některých internetových stránkách lze kupříkladu nalézt tlačítko "Call me
now", které zařadí do fronty zákazníkův požadavek na přímý rozhovor s
operátorem call centra. V okamžiku, kdy požadavek přijde na řadu, systém
automaticky vytočí číslo klienta a zobrazí operátorovi údaje o tom, s čím
klient v okamžiku zadání požadavku na rozhovor pracoval, a s čím tedy nejspíše
potřebuje poradit. Používají se dále nástroje zvané "e-mail response", které
poskytují operátorům podobnou podporu jako při obsluze klienta po telefonu.
Nejdokonalejší z nich umí dokonce rozeznat nejčastější typy dotazů a
automaticky na ně odpovědět nebo dotazy podle určitých klíčových slov a dalších
pravidel přesměrovat na nejvhodnějšího pracovníka, ať už na základě jeho
odbornosti, zkušeností nebo aktuální vytíženosti. Operátorovi tyto nástroje
zároveň poskytují předem připravenou sadu šablon, vzorů odpovědí a další
podporu pro co nejjednodušší a nejrychlejší zpracování požadavku. Aby
internetové stránky klientovi co nejlépe vyhovovaly, upravují se podle jeho
preferencí. Velmi dobrým příkladem personalizace jsou stránky Amazon.com.
Nástroje na personalizaci dnes představují jednu z významných oblastí, kterou
současné produkty CRM mohou efektivně řešit. Široká škála elektronických forem
kontaktu mezi klientem a organizací však také znamenala další zdroj obrovského
množství dat, která se neustále shromažďují v centrální databázi. Kromě toho,
že tato data kladou už svým množstvím obrovské nároky na kapacitu databáze,
obsahují takové údaje mnoho mimořádně užitečných informací o chování
jednotlivých klientů, jejich zájmech, preferencích apod. Aby však bylo možné z
těchto jedinečných dat získat nějaký užitek, je nezbytné použít velmi
sofistikované nástroje pro jejich zpracování a analýzu. Zde už přestávají
stačit klasické databáze, které jsou optimalizované pro ukládání a aktualizaci
dat a nikoli pro jejich následnou analýzu.

Datové sklady základ BI
Začínají se proto vytvářet a využívat specializované dimenzionální datové
sklady, do nichž jsou ukládána agregovaná data, uspořádaná do vhodné struktury
pro jednotlivé analýzy, ETL pumpy pro plnění datového skladu a transformaci
dat, nástroje pro OLAP analýzy a data mining. Existence těchto technologií a
jejich integrace s dosavadními nástroji na řízení vztahů s klienty umožnila
další kvalitativní posun v oblasti CRM, a to k CRM analytickému.

Analytické CRM
Kontaktní a operativní složky CRM poskytly spoustu dat o klientovi, o historii
jeho chování, požadovaných produktech apod. Samotná existence těchto informací
však nevedla k přílišnému porozumění zákazníkovi, a tím pádem ani k možnosti
tvorby individuální na míru šité nabídky produktů a služeb. Tuto oblast
dokázala uspokojivě řešit až zcela nová oblast produktů orientovaných na
zákazníky: speciální nástroje na analýzu klientských dat, hledání vzorů a
trendů v chování klientů a jejich předvídáním. Bez možnosti analýzy je CRM
pouze nástrojem pro sběr ohromného množství údajů, jež se však dále příliš
nevyužívají.
Mezi důležité přínosy komplexního analytického CRM patří schopnost modelování a
předvídání chování konkrétního zákazníka v různých situacích. Analytické
nástroje se využívají i pro vyhodnocování efektivnosti jednotlivých
marketingových kampaní, kontaktních kanálů, obchodních a podpůrných procesů,
poboček apod. Další oblastí jejich využití je tzv. credit risk management
neboli odhalení rizikových klientů při poskytování úvěrů na základě rozpoznání
takových klientů a jejich přiřazení do příslušné skupiny.
Sada takových analytických aplikací je vystavěna kolem ústředního zákaznického
datového skladu. Každá z těchto aplikací má v zákaznickém datovém skladu
odpovídající rozměr, hierarchii a ukazatele. Jejich optimální návrh je klíčový
pro úspěšnou implementaci CRM, protože pokud je sebelepší obchodní model
implementován z technologického hlediska neefektivně, mohou běžné analytické
dotazy trvat hodiny i dny a přínos takového řešení je mizivý. K analýze dat se
používají metody ze statistiky, umělé inteligence, teorie informací a podobně,
jako jsou klasifikace, shluková analýza, asociační pravidla, logická a lineární
regrese, rozhodovací stromy nebo neuronové sítě.

Uzavřená smyčka
V poslední době jsou za nejdůležitější výstupy všech CRM aktivit čím dál
častěji považovány údaje o aktuální ziskovosti klienta (customer
profitability), o potenciální hodnotě klienta v průběhu jeho celého životního
cyklu z hlediska organizace (customer lifetime value) a riziko jeho přechodu ke
konkurenci (churn propensity). Tato data jsou zcela zásadní pro řízení přístupu
organizace ke klientovi a většina CRM projektů v poslední době směřuje právě k
jejich získání a využití. Z tohoto důvodu je potřeba těsně provázat operativní
a analytické CRM. Takové propojení znamená nejen možnost analyzovat všechna
data získaná operativním CRM v analytickém CRM, ale zároveň vytváří způsob, jak
výsledky těchto analýz opět uložit do datového skladu, zpřístupnit je v
operativní části CRM k dalším krokům a využít je k dalším analýzám. Teprve
takovou integrací vznikne opravdu komplexní CRM řešení, jehož struktura je
znázorněna na obrázku.

Komplexní architektura CRM
Informace o zákaznících jsou v uzavřené smyčce systému CRM získávány z mnoha
různých zdrojů, jako jsou ERP a transakční systémy, operativní složka CRM nebo
externí a veřejně přístupné zdroje. Data jsou pak vyčištěna, transformována a
uložena (ETL) do centrálního zákaznického datového skladu. Zde jsou analyzována
pomocí nástrojů pro OLAP analýzy a data mining. Výsledky těchto analýz jsou
následně uloženy zpět do datového skladu a tvoří tzv. zákaznickou znalost
(customer intelligence). Právě tato znalost říká organizaci, kdo jsou její
nejcennější zákazníci, kdo je vhodný pro up selling, u koho je vysoká
pravděpodobnost přechodu ke konkurenci (churn propensity) a podobně. Tato
znalost je potom automaticky předávána v rámci definovatelného workflow
jednotlivým uživatelům k obchodním rozhodnutím a k provedení vhodných akcí. Ve
formě doporučení k dalším krokům a postupu při příštím kontaktu je dále
prezentována pracovníkům kontaktních center či obchodníkům a dealerům, nebo je
dokonce využita přímo pro aktivní kontaktování klienta s předdefinovaným
scénářem hovoru. Právě toto představuje koncept tzv. magické obrazovky, která
nejen zobrazuje všechna dostupná data o klientovi a historii jeho vztahu s
organizací, ale hlavně vytváří doporučení pro jednání s klientem založená na
analýze dat o něm, jakož i na predikcích jeho chování. Takto fungující systém
bývá označován jako uzavření smyčky mezi analytickým a kontaktním CRM (closed
loop CRM).
Výše popsaná komplexní funkčnost nebývá (a v dohledné době ani nebude) součástí
standardně nabízených CRM řešení, ačkoli sada analytických nástrojů pro její
podporu již v některých velkých CRM balících zahrnuta je. Jedná se totiž o
systém tak principiální a specifický pro každou jednotlivou společnost, že je
nutné ho "ušít" každé organizaci na míru, aby skutečně odrážel její konkrétní
procesy, metody, možnosti, postavení na trhu atd. Mnozí prodejci CRM produktů
tyto skutečnosti umně zamlčují a slibují zázračné vyřešení všech problémů
společnosti pouhou instalací jejich produktového balíku, často v rekordně
krátkých dobách. K takovým tvrzením je však potřeba přistupovat značně
skepticky.

Trendy v CRM
V budoucnosti lze očekávat stále vyšší stupeň integrace a propojování
jednotlivých řešení pro marketing, prodej, zákaznickou podporu a servis s
analytickými systémy a jejich vzájemné ovlivňování a prolínání. Všechny formy
kontaktu, zejména elektronické, budou nadále generovat ohromná množství dat,
která bude nutné analyticky zpracovávat, ukládat a vyhodnocovat. Schopnost
účelné a efektivní práce s těmito daty, jejich vyhodnocování a analýzy bude čím
dál důležitější a bude jí věnováno stále více pozornosti. Důraz přitom bude
kladen na zvyšování efektivity zákaznických procesů a snižování souvisejících
nákladů. Podpora zákazníků bude automatizována na nejvyšší možnou míru. Klienti
budou ve stále více odkazováni na samoobslužné nástroje, jako je internet či
automatizované telefonní odpovědní systémy, nebo alespoň na méně nákladové
kanály, jako je např. e-mail. Tradiční a drahá "živá" podpora bude vyhrazena
jen pro nejvýnosnější a nejperspektivnější klienty a pro ty, kteří budou
vyhodnoceni jako rizikoví z hlediska možného přechodu ke konkurenci.
Klíčový význam pro tento vývoj bude mít schopnost určovat hodnotu klienta z
hlediska organizace a z ní vyplývající nastavení úrovně služeb. Data mining a
analytické nástroje provázané s detailním sledováním každého kontaktu se
zákazníkem umožní stanovit relativně přesně skutečnou výnosnost klienta a jeho
očekávanou celoživotní hodnotu. Na základě těchto údajů budou přehodnocovány
procesy a úrovně poskytovaných služeb pro jednotlivé segmenty klientů. Tento
perspektivní přístup se někdy označuje jako CVM customer value management.
Oproti zkratce CRM se tak zdůrazňuje posun od orientace na vztahy s klienty k
orientaci na budování a řízení jejich hodnoty. Dá se říci, že CVM představuje
další krok v evoluci CRM, který podnikům umožní minimalizovat náklady,
poskytnout špičkové a drahé služby nejcennějším klientům a levné, byť také
vysoce přizpůsobené a na míru šité služby ostatním zákazníkům.
Miroslav Čábela působí jako CRM Project Director ve společnosti Adastra.


Slovník pojmů
CRM customer relationship management, řízení vztahů se zákazníky
BI business intelligence, soubor analytických nástrojů pro podporu rozhodování
OLTP on-line transaction processing, zpracování transakcí v reálném čase
(on-line)
OLAP on-line analytical processing, provádění analýzy dat v reálném čase
Souborová databáze databáze, kde z principu nejsou navzájem těsně provázaná
data a relace mezi nimi, např. tabulky v Excelu (z tohoto pohledu nebyla
relační ani DB2, FoxBase apod.)
Relační databáze databáze, kde jsou data a relace (vztahy) mezi nimi těsně
provázány
CTI computer telephony integration, technologické provázání např. pro zobrazení
dat o zákazníkovi na terminálu operátora
CVM customer value management, ohodnocení zákazníka z hlediska jeho přínosu
dodavatelské firmě
ERP enterprise resource planning, podnikový informační systém (se základem v
podnikovém účetnictví), kde leží základní firemní data, z nichž lze vycházet v
rozhodovacím procesu
ETL extract, transform, load, tzn. přenesení dat z různorodých roztříštěných
systémů do podoby, s níž lze pracovat
1 1311 / vox









Komentáře
K tomuto článku není připojena žádná diskuze, nebo byla zakázána.