Каким образом «продвинутая» CRM повышает продажи и как грамотно ею управлять
- В первой части материала я рассказывал, как из простой базы данных о клиентах, которая была в белорусских компаниях 15 лет назад, CRM переросла в систему, объединяющую службы продаж, сервисное обслуживание, маркетинг, производственные отделы и т.д.
Продолжу приводить примеры, как использовать возможности современной CRM, чтобы они приносили максимальный результат.
Эффективность коммуникаций
Бизнесу, разумеется, необходимо измерять маркетинговый эффект - от работы с сегментами клиентов. Для этого можно задействовать базы данных из CRM, в которых фиксируется активность по сделкам. Однако на практике все получается немного не так. В белорусских компаниях часто возникает проблема анализа информации. Большинство компаний у нас маркетинговые эффекты не измеряет, либо делает это неправильно. Пример. Call-центр обзвонил клиентов, предлагая им банковский продукт или услугу. После этого происходит замер, принесла ли активность результат. Обычно он происходит по принципу: мы обзвонили тысячу человек, из них наш продукт купило 10 или 100 пользователей. Соответственно, считается конверсия.
На самом деле, такая оценка не всегда будет верной, потому что клиенты могли и сами купить продукт - без звонка. Мы не знаем, каков чистый эффект коммуникаций. Условно - клиент уже пришел в магазин и уже совершает покупку. И в это время ему звонят и предлагают тот же самый продукт. Чтобы избежать подобных ошибок, в базе клиентов в аналитической СRM можно выделить контрольные группы пользователей, которые идентичны по характеристикам тем, которые приходят в компанию благодаря call-центру. Естественно, с контрольной группой сотрудники call-центра не работают.
Затем можно отслеживать поведение клиентов одной и другой группы за определенный промежуток времени. Замерять: сколько покупок было совершено ими. Чтобы затем «взвесить», сопоставить эти данные - и определить вклад конкретного пользователя, который пришел за покупкой через звонок из call-центра.
Таким образом, задача аналитического CRM - корректно и правильно измерять эффекты. Для этого может потребоваться и учет статистических погрешностей, ошибок и т.д.
Учет клиентского опыта
Про точки контакта с клиентом говорят сегодня много. Но компаний, которые на практике занимаются их описанием - т.е. строят карты опыта клиентов, единицы. Идея этих карт в том, что нужно не просто формально фиксировать все контакты или сделки, а собирать информацию, как и каким образом клиент взаимодействует с компанией в реальной жизни.
Пример. Биллинговая система операторов связи фиксирует факты «успешных» коммуникаций по принципу «вы позвонили - и вас соединили».
А вот что происходит, если вы не смогли дозвониться? Или разговаривали и звонок прервался? Долгое время компании, потенциально понимая, что могут собирать такую информацию, этого не делали. Такие данные не обрабатывались - не было понимания, как их можно использовать.
Между тем, очень важно владеть информацией о качестве связи на уровне каждого абонента, а не в целом всей сети. Изучение реального опыта клиента (сколько у него было «обрывов», недозвонов, по какой причине и т.д.) позволяет прогнозировать и предотвращать сложные ситуации для конкретных пользователей. Это могут быть важные, значимые клиенты для компании - которые, к примеру, живут в специфическом районе с проблемами со связью.
Кроме того, в любой сфере есть группа клиентов, которая никогда не будет звонить в центр поддержки и жаловаться. Люди просто уйдут к конкуренту.
Сбор информации о проблемах позволяет фиксировать критические области, замечать «невидимую» часть в обслуживании, правильно на это реагировать.
Выбор лучшего предложения
Предположим, у компании есть несколько новых продуктов, которые она хочет продать конкретному клиенту. И ей важно сориентировать сотрудников, какой именно из этих товаров они должны предложить.
Одно из направлений аналитического CRM - оптимизация такого предложения. В нем важно сочетать 2 характеристики:
- Вероятность, что предложение будет интересно клиенту
- Доход, который получит компания
Пример. Компания может предложить дорогостоящий бытовой прибор, но вероятность его покупки будет низкая. Также она может продавать менее дорогостоящее оборудование, но при этом ей важно, чтобы вместе с ним была куплена дополнительная гарантия стоимостью $10. И в этом случае, покупка будет совершена с большей вероятностью.
Таким образом, в CRM при помощи аналитики определяются уровни вероятности совершения покупки. Идет «игра»: каким образом и кому предлагать тот или иной продукт.
Управление знаниями
Помимо скриптов, правил поведения, которые регулируют взаимоотношения с клиентами, важная часть современных CRM - управление знаниями. Т.е. скорость, с которой сотрудники способны находить подсказки и информацию, реагировать на проблемную ситуацию.
Все это зависит от стандарта, по которому разработаны базы знаний в компании, т.е. от того, каким образом в CRM организован быстрый и удобный доступ к информации в этой базе.
Как компаниям работать с аналитической СRM
По моему опыту могу сказать - это наиболее продвинутые коммерческие банки, телекоммуникационные компании, транспортно-экспедиторские фирмы, бизнесы, которые имеют крупные call-центры и достаточно большие клиентские базы.
С другой стороны, основная часть белорусского бизнеса либо совсем не имеет CRM, либо не прошла этап интеграции клиентских баз, либо имеет определенные инструменты, но, к сожалению, их не развивает. И получается, что даже если на предприятии есть CRM - эта система поддерживает в лучшем случае текущие сделки, документооборот, процессы. Но аналитический модуль там, как правило, не развит. Статистика по сделкам ведется самая минимальная.
Кроме того, у наших предприятий большие проблемы с обновлением информации о сделках. Менеджеры по продажам увольняются, на их место приходят новые - и им достается очень много устаревшей, неактуальной информации.
И здесь очень много зависит от руководителей среднего звена: тех, кто непосредственно управляет продажами. Понятно, что если информация устаревает - пользоваться CRM эффективно невозможно.
Сколько времени надо на внедрение аналитической СRM
Да этого надо «дойти», решив вопросы на уровне стратегии, организационной структуры компании, наладки процессов в области продаж, обслуживания, маркетинга.
Это затратный процесс, поэтому собственнику важно определиться с целями внедрения CRM, иметь представление - как должен быть поставлен процесс работы с системой.
Можно купить инструмент, но если внутри компании не выстроены процессы - CRM останется неиспользованной. Либо с ней будут работать не так, как нужно.
Внедрение CRM может занимать до полугода. Спешить c этим проектом - неправильно. Важно потратить время, чтобы лучше понять свой бизнес и сформировать адекватное техзадание. И уже потом искать под него инструменты. Время уйдет на:
- Внесение информации в базы данных
- Формирование справочников
- Обучение сотрудников, постоянный инструктаж
- Тестирование и отладку процесса
Важно привязать работу с CRM к определенным KPI, чтобы сотрудники понимали важность всех действий.
Что проще: внедрить новую CRM или доработать уже существующую
Общего решения нет. Для разных целей могут быть использованы разные продукты. Финансовая отчетность может формироваться отдельно, управление сделками - отдельно.
Нужно отталкиваться от специфики конкретного бизнеса. Если компания с небольшой базой клиентов, то, естественно, рассматриваются варианты «прикрутки» - определенный аналитический модуль добавляется к системам, которые есть. По нашему опыту, это редко удается сделать на базе бухгалтерских программ, т.к. CRM тесно связана с системой заказа. В целом, правильнее сформировать хранилище аналитической информации или так называемые витрины клиентских данных.Для этого создаются отдельные базы данных, либо внедряется ИТ-продукт, который помогает хранить всю аналитическую информацию.
Такое хранилище резко повышает возможности компаний:
- Вы можете подключать к нему - например, документ в Excel и генерировать в нем нужные данные в нужном разрезе.
- К таким аналитическим хранилищам можно «прикручивать» прогнозировщики: программы, которые позволяют строить аналитические модели и прогнозировать ситуацию в будущем.
Т.е. подобные ИТ-продукты не связаны с определенными программными решениями СRM. Сегодня это наиболее продвинутый и правильный путь. Но, отмечу, что он все-таки доступнее для бизнесов, где клиентские базы крупные, большие, а потребности в анализе - разнообразные.