Архивы: по дате | по разделам | по авторам

Цена любви клиента

Архив
автор : Игорь Гордиенко   16.11.1999

В октябре этого года компании DataMind, Lucent Technologies, Red Brick Systems и SGI совместно опубликовали "Белую бумагу", то есть концептуально-программный документ. Речь в нем идет о том, как использовать новейшие технологии для сохранения клиентуры и повышения эффективности рыночных действий.


Либерализация мировой системы коммуникаций привела к неоднозначным последствиям: индустрия пребывает в замешательстве и пытается срочно адаптироваться к новым условиям. После принятия в 1996 году Акта о коммуникациях, в США началась беспрецедентная гонка накопления капитала, слияний, реструктуризаций. То же самое происходит в Европе и Юго-Восточной Азии. В результате большинство компаний - от глобальных операторов до локальных провайдеров сотовой связи и пейджинга - ринулись на рынок, до предела обострив конкуренцию. Как следствие, каждый из участников рынка телекоммуникаций просто вынужден все внимательнее относиться к клиентам.

Пока эксперты пытаются угадать, каким окажется ландшафт рынка завтра, уже ясно, что среди победителей будут и те, кто не является лидером в технологиях. Вырваться вперед могут компании, чьи имена сегодня вообще не известны. Причина непредсказуемости событий довольно необычна - обращение всей отрасли лицом к нуждам потребителей. Именно этот фактор ныне признан ключевым для успеха бизнеса.

Ярким проявлением новой ситуации стала массовая миграция клиентов. Ежемесячно более миллиона компаний США покидают своих прежних поставщиков и уходят к другим. Например, для сектора сотовой связи в США характерен уровень миграции от 2 до 4 процентов в месяц. Опасения вызывает то, что этот показатель возрастает.

"Белая бумага" констатирует: при работе с постоянными потребителями услуг и товаров успех может обеспечить информация об этих клиентах, накопленная в базах данных (legacy databases), а именно образы (patterns) и тенденции (trends), скрытые от внешнего взора в глубине информационных массивов. Конкретные рецепты дает новая технология, получившая название "управление миграциями" (churn management).

С ее помощью компания может отслеживать группы пользователей, склонных к разрыву отношений. Как показывает практика, завоевание доверия новых клиентов обходится куда дороже, нежели удержание прежних. И часто бывает так, что новый клиент покинет своего нового поставщика еще до того, как тот окупит затраты на привлечение этого клиента.

Откуда брать информацию для применения churn management? Здесь в выигрышном положении оказались телекоммуникационные компании, в частности, те из них, которые предусмотрительно обзавелись автоматизированными системами отслеживания действий клиентов. Они уже располагают самыми большими (по сравнению с представителями других отраслей) и постоянно растущими базами деловой информации. В массивах баз содержатся сведения обо всех клиентских действиях: о вызовах, счетах, каждом сообщении о неполадках, запросах новых услуг и продуктов. Короче говоря, фиксируется каждое обращение клиента к услугам либо к купленному изделию. И если в других отраслях промышленности компании только пытаются создавать подобные репозитории, то у коммуникационных операторов они уже есть.

Эффективное управление миграциями основано на сегментировании базы клиентских данных. Эта процедура приводит к получению определенных срезов (профилей) накопленных данных. На их основе аналитики строят модели и пытаются предсказывать поведение клиентов.

Еще совсем недавно построение глобальных срезов было невозможно - по причине немыслимых объемов информации, которую нужно перелопачивать. В настоящее время, благодаря развитию технологий вскрытия данных (data mining), визуализации, складирования данных (data warehousing), появились возможности строить срезы любых масштабов. Более того, такие инструменты стали одним из самых перспективных и развивающихся прикладных направлений.

Итак, данные для управления миграциями получают, применяя методы вскрытия сырой информации. При этом на свет извлекаются неявные (hidden) образы и тенденции. Одновременно выявляются признаки, свидетельствующие о том, остается ли клиент лояльным к компании или решил "сделать ноги". Для того чтобы получить подобные прогнозы, нужно обработать десятки, а то и сотни параметров: демографические характеристики клиента, его сезонную и погодную активность, продолжительность сеансов пользования аппаратурой, поведенческие характеристики, количество и динамику телефонных входов, с которых клиент работает, наличие в месте работы или проживания клиента потенциальных конкурентов и т. д. Образы, которые при этом обнаруживаются (например, "клиенты, удовлетворяющие критериям X, Y и Z, с вероятностью P уйдут к другим поставщикам в декабре текущего года"), дают основу для эффективных направленных действий. Скажем, этой категории клиентов могут быть предложены специальные рождественские скидки.

Появление технологий вскрытия данных и средств визуализации освободило аналитиков от необходимости интерпретировать бесконечные ряды сырых цифр. Более того, развиваются такие возможности, как интерактивная интерпретация с применением систем географической привязки, многомерных изображений, анимации, других графических приемов. Например, аналитики могут привязывать к географической карте отношения с провайдерами связи, частоту вызовов служб поддержки и т. д. В сеансе работы с системой вскрытия данных специалист может в динамике вводить новые параметры либо исключать старые, что помогает более тонко понять сущность процессов, протекающих в среде клиентов.

Технологической платформой, на которой проводятся вскрытия, являются склады данных (data warehouses). Именно в них накапливается все существенное, они обеспечивают гибкие интерфейсы для пользователей, благодаря им возможен первичный анализ информации. Как правило, сначала данные сливаются в склад из множества ранее накопленных баз-предшественников.

Согласно отчету Technology Research Institute, выявление профилей клиентов является сейчас основным поводом для телекоммуникационных компаний делать инвестиции в системы складирования данных.

Проблемы применения складов данных не специфичны для отраслей промышленности. Решения для них есть. Трудности применения технологии конкретно для анализа клиентских профилей проистекают из фрагментированности источников первичной информации и ее огромных объемов. Обращаясь к тому же отчету Technology Research Institute, можно увидеть, что 26 процентов операторов связи из репрезентативной выборки имеют склады объемом более 500 Гбайт. Не редкость и терабайтные базы. Частично такое положение возникло из-за желания компаний восстановить ретроспективу процесса, всматриваясь в двадцатилетнюю историю.

В заключение "Белой бумаги" делается вывод: полумерами уже не обойтись. Лояльность клиентов стоит все дороже.



© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2022
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.