База данных розничной клиентуры

Введение
1. Теоретические и практические аспекты построение базы данных розничной клиентуры
2. Практика создания, использования и работы баз данных розничной клиентуры
Заключение
Библиографический список

База данных розничной клиентуры

9. Разработать программу внедрения системы сбора данных о клиентах. Также немаловажный пункт, особенно для крупных ритейлеров2, так как если компания не собирала данные, то каким образом она заработает (обкатка системы, тестирование, обучение персонала, внедрение в систему мотивации для исключения сопротивлений в коллективе и т.д.).
10. Контроль и поддержка работы системы.
11. Оценка эффективности.
Хотим остановится на последнем пункте. Многие, традиционно, пытаются оценить эффективность внедрения системы сбора и хранения данных о клиентах по принципу «до и после». То есть начинают сравнивать продажи, посещаемость, динамику клиентов сразу после начала сбора информации. Часто (особенно это и происходит на практике с базой розничных клиентов, как мы увидим в следующем разделе), руководство приходит к выводу что «это все бесполезно». Но мы предлагаем в таком случае пользоваться методом, по аналогии с оценкой инвестиционных проектов – приемом сравнения должно быть «с проектом и без проекта». Таким образом, эффективность и значимость проекта становится очевидной. Многие данные, которые получает компания почти бесплатно, и, что немаловажно, в режиме он-лайн, в процессе обычной работы всех подразделений предприятия, обычно собираются в процессе маркетинговых исследований. Исследования такого рода занимают много времени, могут быстро устаревать, и требуют значительных затрат. Таким образом,
В процессе сбора компанией информации о клиентах, в соответствии с условиями договора между компанией и клиентом, а также в соответствии с законодательством (в России – Гражданский Кодекс РФ), сведения, полученные компанией, не могут использоваться неоговоренным способом или передаваться третьим лицам без разрешения клиента. Однако в нашей стране в силу недостаточности прецедентов, а также расплывчатого Законодательства, данные распространяются, воруются и используются против самих же клиентов довольно часто. Хочется привести пример Яндекса.
Замечали ли вы, что, набрав как-то в строке поиска запрос на некую тему, через несколько дней натыкается буквально на десятки или сотни коммерческих объявлений и предложений на эту тему? Программа-«шпион», используемая Яндексом, позволяет «воровать», собирать и накапливать данные о пользователе, а затем использовать для предложения компаниям-рекламодателям. Такой вид сбора и использования информации, очевидно, не совсем легальный. Но по ряду причин – отсутствие четкого законодательства о личной тайне, Интернете и пр., - система продолжает работать, и претензий к ней у органов правопорядка нет.
Передача данных выгодна компаниям, в первую очередь, денежно – за список клиентов многие другие компании соглашаются платить большие деньги. Для них это оптимизация работы, так как не нужно самим тратить ресурсы на поиски и создание базы клиентов, проще купить готовую. О важности клиентской базы можно наглядно увидеть также в фильме «Американцы», где герои - продавцы жилой недвижимости. Кто-то из них получает большие прибыли за счет продаж, а кому-то грозят увольнением. Условия у всех одни – больше контрактов, больше вознаграждение. Но у некоторых есть списки потенциальных клиентов, а некоторые ищут наобум или им дают списки «плохих» клиентов.
Базы данных не только продаются, но часто воруются. Известны скандалы между 3 крупными российскими операторами связи, которые периодически заявляют о попытках конкурентов взломать и украсть их клиентские базы. Эти действия больше регулируются законом, в частности подпадают под действие статьи о похищении коммерческой тайны.
В заключении хотим остановиться на таком моменте. Сегодня клиентские базы данных являются частью маркетинговых информационных систем, либо CRM. Но, все-таки, они являются обособленными базами, которые имеют свою логику и содержание, и могут функционировать обособленно. Другое дело, что в различных целях они могут интегрироваться с МИС и CRM.
Современные базы данных существуют в электронном виде. Информация о посещениях и покупках, а также об основных сведениях новых клиентов, вносятся в единую электронную систему, но процессы могут быть разными.
Например, в супермаркетах такая информация собирается автоматически при предъявлении карты покупателя (дисконтные карты, которые идентифицируют в системе покупателя). В других же магазинах, например, в бутиках элитной одежды, информация может также вноситься продавцом-консультантом.
2. Практика создания, использования и работы баз данных розничной клиентуры
Базы данных розничных клиентов, как мы говорили выше, хранят в себе разнообразные сведения о клиентах. Конечно, их структуру и наполнение определяет каждая конкретная фирма, исходя из своих целей. Но мы выделим несколько групп, в зависимости от специфики компаний:
1. Базы данных розничных клиентов ритейлеров (магазины, супермаркеты, продуктовые и иные сети магазинов и проч.).
2. Базы данных розничных клиентов предприятий сфер услуг (салоны красоты, SPA-салоны, медицинский клиники, операторы мобильной связи, интернет-провайдеры, АЗС и др.).
3. Базы данных розничных клиентов банков и страховых компаний.
В этих категориях есть также свои подкатегории. Например, базы данных ритейлеров можно разделить на сетевых ритейлеров и отдельных магазинах. Особенностью является то, что сведения предоставляются клиентом по желанию, могут быть искажены и неполны. Кроме того, они могут содержать либо минимум информации, либо наоборот, подробные и эмоциональные описания клиентов.
Рассмотрим бутик элитной одежды. В клиентской базе содержаться сведения следующего рода:
Фамилия, имя, отчество.
Адрес, телефон.
Возраст.
Дата регистрации.
Номер и тип дисконтной карты.
Размер одежды и обуви.
Наличие и имена детей, супруга/супруги.
Должность клиента, сфера деятельности.
Примерный доход.
Частота покупок (сколько раз в год/месяц/неделю).
Краткое психоэмоциаональное описание.
Предпочтения в стиле.
Привычки (чай или кофе, любимое блюда, фильмы, распорядок дня, посещает тусовки или избегает и пр.).
Друзья, подруги (в том числе – клиенты бутика, не клиенты бутика, и не клиенты бутика, но потенциально могут ими стать).
За каждым клиентом закреплен продавец-консультант. Данные собираются при выдаче дисконтной карты 0 уровня (при покупке на сумму от 1000 евро) в виде анкетирования (фамилия, имя, отчество, адрес, телефон, иные контакты, занятие, должность и компания, размер, предпочтения в формате получения информации). После этого данные заносятся в компьютер, а также в специальную анкету «внутреннего пользования», где указаны все остальные пункты (см. выше). В процессе работы с клиентом продавец-консультант выясняет необходимую информацию, и фиксирует ее. Данные по клиентам в целом хранятся в общих книгах, для каждого свой раздел. При помощи этой информации клиенты делятся на категории «vip» и «не vip», по принципу частота покупок и дата последней покупки. В основном, играет роль дата последней покупки - если клиент в течение 3-х месяцев не делает покупок, то он автоматически переносится в категории «не vip». В клиентских «книгах» также отмечается визиты, даже если ничего не купили, а также пожелания и претензии (что не понравилось, что хотели но не смогли найти, возвраты одежды/обуви и др.). Поскольку в бутике периодически проводятся клиентские дни и вечера, то база служит источником формирования списков приглашенных. Обычно приглашают, как нетрудно догадаться, клиентов из категории «vip». Когда проходят распродажи, тогда обзванивают представителей другой категории. Vip-ам также звонят, когда приходит новая коллекция или поступает пре-коллекция3. Цена на такие вещи довольно высока, и только самые состоятельные могут себе позволить их купить.
Мы видим, что такая модель необъективна, затратна и спорна. Однако она широко распространена в бутиках – не только в России, но и в Европе, Китае, США и других странах. Дело в том, что она позволяет достичь главной цели – индивидуализации, учета всех особенностей конкретного клиента.
Противоположный пример – базы данных розничных крупных ритейлеров (для удобства будем называть «супермаркеты»). В них информации собирается достаточно хаотична, достоверность данных низкая. В обмен на дисконтную карту (часто, процент невысокий), покупатель заполняет анкету – фамилия, имя, отчество, адрес проживания, контактный телефон, как часто посещает супермаркет, в какие дни обычно делает покупки, как часто посещает магазины и как предпочитает покупать – «каждый день» или «закупать на неделю/месяц вперед».
Компания Л`Этуаль [7], например, внедрило систему сбора информации. Сегодня ее база насчитывает более 200 000 клиентов. Это позволяет компании планировать закупки, акции и распродажи. Система сбора проста – клиенты заполняют анкету, и получают карту. Далее, при покупках по карте, информаця накапливается. Минусы в том, что клиенты, например, не всегда совершают покупки по карте (а по фамилии скидка не предоставляется, то есть без карты покупатель не идентифицируется), и в том, что о клиентах собирают очень мало информации (пол, ф.и.о., дата рождения, контакты).
В мировой практике общепризнанными «лидерами» по клиентским базам в рознице являются Wal-mart и Tesco [8]. Гиганты ежедневно собирают в режиме он-лайн сведения о покупках своих клиентов. Именно они ввели карты покупателей, что помогла помимо повышения продаж накапливать историю покупок по каждому покупателю. А сеть супермаркетов «Рамстор» (г. Москва) предлагает использовать такую систему, при которой автоматически, когда заканчивается тот или иной продукт в холодильнике или на полке, заказывается нужный продукт в нужном объеме. Очевидно, что без многолетних исследований истории покупок компания не смогла бы разработать и внедрить такой удобный сервис.
Плюсом сбора данных в торговых точках то, что он происходит в режиме он-лайн. К минусам в российской практике (помимо неучета клиентов, пришедших без карт, либо не пользующихся картами) можно отнести и то, что часто не требуется сама карта, а скидка даются по карте кассира – он сам «прокатывает» свою карту, и вам даже не нужно ее доставать. Таким образом, компании лишают сами себя важной информации.
Базы данных компаний, предоставляющих услуги, могут быть разделены по тому же принципу, что и предыдущая группа. Но здесь имеются свои особенности. Например, компании, оказывающие медицинские услуги, должны особенно следить за защитой базы. Они не имеют права ее использовать не по назначению и тем более передавать другим компаниям. С другой стороны, они очень подробны, и можно получить максимум достоверной информации о клиенте.
Рассмотрим пример с банками. Традиционно, именно в это секторе экономике, именно банки первыми стали систематически собирать данные в том числе и о розничных клиентах. Это было связано как с требованием законодательства, так и с необходимостью повышения эффективности работы с физическими лицами.
При обращении в банк, клиент обязательно предъявляет удостоверяющие документы, а также заполняет подробные анкеты. Это основанная особенность банковской базы данных. Поскольку данные в обязательном порядке проверяются сотрудниками служб безопасности, то банковские базы содержат преимущественно верные данные. Таким образом, банковские базы данных розничных клиентов содержат преимущественно однородную для всех банков информацию, достоверность сведений очень высокая, и охвачены все клиенты.
Несмотря на положительные моменты, существует некоторые проблемы. Например, в одном банке может существовать разделение физических лиц на розничных клиентов, клиентов потребительского кредитования и др. Особенности работы таковы, что на практике нередко, когда для каждого сектора своя база данных. Получается, что информация разрознена, и, как было, например, у «Народного банка Казахстана» [4], невозможно было посчитать общее число клиентов (многие значились в той, и в другой базе, причем формы и состав информации в базах был разный). После внедрения единой системы, были выполнены следующие работы [4]:
создана единая база данных о клиентах банка;
конвертация всех данных о клиентах банка из четырех различных банковских систем;
разработаны и реализованы правила поиска дубликатов и объединения дублирующих записей;
обеспечен единый интерфейс доступа к данным банковских систем и хранилищу для получения информации по клиентам в оперативном режиме, а также для создания и проверки новых записей.
Другой пример – деятельность банка Wells Fargo [1]. Благодаря внедрению единой базы данных о физических лицах и анализу информации, банк приобрел возможность отслеживать и анализировать каждую банковскую операцию клиента. При этом неважно, как она осуществлялась – в офисе, через банкомат, в магазине или через Интернет – все регистрировалось моментально. Это позволило банку делать клиентам целенаправленные предложения, в итоге сегодня ему удается продавать примерно 4 продукта в расчете на одного клиента (в среднем по отрасли этот показатель всего лишь 2,2). Таким образом, банк реализовал возможность кросс-продаж на основе данных о своих клиентах.
Помимо традиционных, некоторые компании используют нетрадиционные способы наполнения базы. Например, компания Sears проводила обычные беседы с покупателями в магазинах. В результате они выяснили, что многих не интересует тот или иной товар, их интересует то, что будет в итоге. Так появилась новая, успешно используемая многими компаниями мира, концепция магазина DIY [9].
Проанализировав базы данных розничных клиентов на практике, можно сделать вывод о том, что данные собираются, но редко не анализируются. Но потребность в этом есть. Информация о клиентах позволяет создавать направленные программы лояльности клиентов. Логично продолжить цепочку –лояльные клиенты больше и чаще покупают, лучше реагируют на акции, более активны в целом, рекомендуют компанию друзьям/знакомым. К тому же, удержать клиента дешевле, чем привлечь нового (примерно в 5-10 раз [8]).
Сегодняшнее отношение к собиранию и анализу данных о розничных покупателях вызвано низкой, в большинстве случаев, достоверностью данных, непониманием важности сведений и нежеланием подстраиваться под каждого «мелкого» клиента. Такие мнения постепенно вытесняется, и компании начинают ценить своих покупателей. Так, еще в 2002 году 54% ритейлеров США внедрили CRM с целью сбора и анализа данных о розничных покупателях [9].
В условиях кризиса отслеживание динамики базы данных клиентов может дать ценную информацию. Например, как изменились предпочтения в продуктах, сократился ли средний чек, частота посещения, от каких товаров/услуг отказались совсем, что заменили на более дешевые аналоги и другое. Банкам и финансовым компаниями анализ базы позволяет получать важную информацию, например «в последние несколько месяцев возросло, хотя и незначительно, количество невозвратов кредитов. Аналитическая система позволяет банку вести постоянный мониторинг тенденций изменения поведения клиентов и фокусироваться на наиболее привлекательных сегментах клиентской базы, а также развивать перекрестные продажи» [5]. Особенно важно, по аналогии с корпоративными клиентами, выделять клиентов – индикаторов. Они первые сократили покупки, перешли на дешевые аналоги или ушли к конкуренту, у которого ниже цены. Но они же первыми вернуться, что может служить сигналом о том, что спад закончился, и начинается рост.
Теперь, подводя итог, можем сделать выводы о том, насколько нужны базы данных. Мы определили несколько важных моментов, на которые влияет клиентская база:
База данных помогает в управлении взаимоотношениями с клиентами, информация активно используется в процессе создания программ лояльности, стимулирования продаж, для организации специальных акций.
Клиентскую базу можно рассматривать как механизм конкурентного преимущества компании.
База также служит инструментом повышения стоимости компании.
Может являться дополнительным заработком (например, если продавать ее, или проводить какие-либо акции для других компаний).
Предоставляет данные для принятия управленческих, в том числе стратегических решений: от закупок до ассортиментной политики, открытия новых точек и т.п.
Помогает снижать издержки (например, на маркетинговые исследования, или помогает избегать неэффективных рекламных кампаний и акций).