Analityka klienta w handlu i dystrybucji. Trendy i wątpliwości

Klient znajduje się w centrum uwagi każdego biznesu - ta zasada pozostaje niezmienna. Zmienia się natomiast otoczenie i wyzwania, przed którymi stoją działy marketingu i sprzedaży. Firmy zaczynają dostrzegać potencjał tkwiący w zbieraniu i analizowaniu danych dotyczących klientów, dostępnych zarówno wewnątrz organizacji, jak i poza nią (np. w mediach społecznościowych). Zmienia się też rola działów informatyki oraz utrzymywanych przez nich systemów informatycznych w organizacjach. Rolą IT staje się dostarczanie realnej wartości biznesowej i współuczestniczenie w strategicznych kierunkach rozwoju organizacji, a nie tylko administrowanie infrastrukturą informatyczną.

Powyższe trendy sprawiają, że aktualny jak nigdy dotąd staje się temat analityki zachowań klienta (Customer Intelligence). Customer Intelligence to coś więcej niż wdrożenie narzędzi informatycznych umożliwiających integrację i przetwarzanie danych o klientach. Customer Intelligence to coś więcej niż zastosowanie statystyki w celu lepszego zrozumienia zachowań klientów. Customer Intelligence to strategia przedsiębiorstw rozumiejących, że lepsza identyfikacja klientów oraz lepsze zrozumienie ich zachowań i potrzeb są źródłem realnej przewagi konkurencyjnej i zapewniają długofalowy wzrost w zakresie retencji klientów, przychodów i marżowości. W praktyce dzieje się to poprzez prowadzenie spersonalizowanej komunikacji i dopasowanie oferty handlowej.

Customer Intelligence operacjonalizuje klientocentryczną koncepcję prowadzenia biznesu. Inicjatywy z obszaru analityki klienta od wielu lat są punktem odniesienia, a często wręcz fundamentem inwestycji w takich branżach jak bankowość, telekomunikacja czy też ubezpieczenia. Wynika to ze specyfiki tych biznesów, w szczególności dużej liczby klientów końcowych, dużej intensywności relacji z klientem (a tym samym szczegółowości informacji na temat jego zachowań), jak również komodytyzacji tych branż (w szczególności łatwego porównania ofert i migracji pomiędzy dostawcami).

Aktualnie tematyka Customer Intelligence staje się równie ważna i eksplorowana w wielu innych sektorach rynku, w szczególności w handlu i dystrybucji. Firmy z tych branż dysponują już dużym zasobem danych klienckich zgromadzonych w systemach transakcyjnych. Jest to efekt zarówno zwiększającego się potencjału informatycznego (możliwość gromadzenia i archiwizacji danych), ale też sprzyjających zmian w modelach sprzedaży: media społecznościowe, rozwój e-commerce, urządzenia i aplikacje mobilne oraz internet rzeczy (Internet of Things) sprawiają, że detaliści mogą identyfikować klientów równie łatwo, jak dotąd robiły to banki czy telekomy. Dostarczając na bieżąco dane o swojej indywidualnej aktywności klienci przestają być anonimowi. Zwykle część tych danych jest gromadzona w istniejącej hurtowni (lub hurtowniach) danych. Okazuje się jednak, że dane te często nie są ani całkowicie zintegrowane, ani analizowane w przekrojowy i intensywny sposób. Tym samym nie są przekształcane w informację biznesową wykorzystywaną do optymalizacji prowadzonego biznesu, nie są monetyzowane. Tymczasem lepsza komunikacja z klientem oraz indywidualizacja oferty mogą wydłużyć cykl życia klientów poprawiając ich retencję jak również modyfikować i zwiększać wolumen zakupów, pozytywnie wpływając na marżę i przychód.

Zasadniczymi elementami Customer Intelligence są:

• Narzędzia integracji danych klienckich
  
• Zaawansowana analityka kliencka
  
• Narzędzia operacyjnego zarządzania i kontaktem i kanałami sprzedaży
  

Warto w tym miejscu omówić najczęściej pojawiające się wątpliwości przy rozważaniu inwestycji w obszar analityki klientów i personalizacji marketingu.

Czy każda firma powinna podejmować temat Customer Intelligence?

Wdrażanie koncepcji i narzędzi Customer Intelligence wymaga odpowiedniej skali działalności. Przede wszystkim potrzebna jest odpowiednia liczba klientów, zwykle nie mniejsza niż 10 000. W sytuacji gdy klientów jest mniej, zwykle można samodzielnie (tj. bez użycia zaawansowanych narzędzi IT) analizować ich zachowania oraz dopasowywać komunikację i ofertę. W przypadku działalności B2B relatywnie niewielka sieć klientów może być z powodzeniem obsługiwana przez zespół handlowców wsparty narzędziami klasy CRM. Jednak gdy liczba klientów (znacząco) przekracza 10 000, „ręczna” personalizacja oferty może nie być już możliwa. Co ważne, nie ma znaczenia charakter klienta: może to być zarówno osoba fizyczna (B2C), jak i przedsiębiorca (B2B). Wbrew pozorom jest wiele firm, które świadczą swoje usługi dla masowego klienta biznesowego (np. sklepikarzy, rolników, mikro przedsiębiorców z różnych branż.)

Czy kampanie komunikacyjne nie zniechęcą moich klientów?

Wielu przedsiębiorców nie jest przekonanych do pomysłu prowadzenia ciągłej komunikacji z klientami, obawiając się efektu odwrotnego od zamierzonego - niepokoi ich wizja zmęczenia i zniechęcenia klientów poprzez zbyt intensywne informowanie i ofertowanie. Faktycznie, dziś niemal każdy konsument jest uczestnikiem kilku, a czasem nawet kilkunastu programów lojalnościowych, jest stale zachęcany do udziału w różnego rodzaju programach i konkursach, jest też zalewany strumieniem ofert i promocji. Jednak wyniki badań konsumenckich prowadzonych przez firmę Accenture pokazują, że niemal 67% konsumentów jest skłonna dzielić się detalicznymi danymi na swój temat, aby uzyskać bardziej spersonalizowaną ofertę. Narzędzia Customer Intelligence idealnie wpisują się w ten trend. Nie chodzi bowiem o to, aby klienta przytłoczyć przesadną ilością natarczywych i niespersonalizowanych treści, ale aby kontakt był idealnie dobrany: zarówno pod kątem treści, jak również czasu i częstotliwości. Intensywność i jakość kontaktu z klientem są elementami personalizacji oferty, a więc mądrze wdrożona strategia Customer Intelligence nie zniechęca klientów do dostawcy.

Czy muszę dysponować dużą ilością danych o swoich klientach?

Im większą ilością danych dotyczących klientów dysponujemy, tym lepiej. Idealnym scenariuszem jest możliwość analizy klienta nazwanego. Jest to możliwe w przypadku posiadania programu lojalnościowego i/lub sprzedaży przez internet. W przeciwnym wypadku pozostaje analiza zachowań klientów na poziomie koszyka zakupów (m.in. analiza misji zakupowych). Analiza zachowań klienta będzie tym pełniejsza, im większy zakres dostępnych danych - nie tylko historia zakupów, ale również dane geo/demo-graficzne, preferencje zakupowe i zainteresowania, historia kontaktu (poza sprzedażą), dotychczasowa aktywność klienta w działaniach marketingowych i wiele innych. Doskonałym źródłem wiedzy jest również aktywność klienta na stronie internetowej (gdzie dokładnie i jak długo przebywał, w co klikał) oraz informacje zebrane ze źródeł zewnętrznych (media społecznościowe) lub aplikacji mobilnych.

Im więcej danych, tym lepiej, przy czym zwykle zasadniczym wyzwaniem jest integracja źródeł, tak aby uzyskać pełny, spójny i aktualny profil klienta (Widok 360). Niejednokrotnie zdarza się, że firmy mają niezintegrowane bazy danych (np. w systemie finansowo-księgowym, systemie lojalnościowym, e–sklepie, systemie CRM, bazach telemarketingowych, bazach mailingowych i innych). Brak jakościowej integracji tych danych może prowadzić do duplikacji komunikacji lub – co gorsza - nielogicznych lub wręcz wzajemnie sprzecznych ofert sprzedaży (np. różne poziomy rabatu na ten sam produkt w tym samym czasie w różnych kanałach). Wdrożenie narzędzi Customer Intelligence eliminuje te zagrożenia.

Czy mogę budować koncepcję spersonalizowanego kontaktu z klientem masowym bez analityki?

Oczywiście jest to możliwe, przy czym obarczone sporym ryzykiem. Mając do czynienia z klientem masowym (powyżej umownych 10 000 klientów) brak analitycznej segmentacji klientów i wykorzystania wąskich grup docelowych do prowadzenia targetowanych działań może sprawić, że nasze działania będą nieskuteczne: „ręcznie” indywidualizowana oferta może nie być wystarczająco dopasowana, ciągłe generowanie nowych inicjatyw marketingowych zbyt czasochłonne i kosztowne, a w podejmowanych działaniach mogą pojawić się liczne błędy merytoryczne i logiczne. W efekcie poniesione nakłady mogą nie przynosić oczekiwanego zwrotu, a nawet długofalowo zniechęcać klientów.

W przypadku dylematu czy inwestować w narzędzia analityczne (Data Mining, Predictive Analytics) czy operacyjne (Campaign Management), lepiej najpierw skupić się na analityce, która może być użyta w już istniejących procesach i narzędziach, a dopiero w drugim kroku informatyzować i automatyzować procesy komunikacji.

Co można stracić nie inwestując w Customer Intelligence?

Pozornie brak inwestycji w Customer Intelligence nie zmienia nic, biznes funkcjonuje jak dotąd. Jednak w perspektywie kilku najbliższych lat brak inwestycji w spersonalizowany, wielokanałowy marketing może okazać się zgubny. Liderzy rynku podejmują strategiczne decyzje dotyczące nowych sposobów komunikacji z klientem i sposobów sprzedaży. Realizują ideę Omni-Channel Customer Experience, a więc spójnej i dopasowanej komunikacji we wszystkich dostępnych kanałach komunikacji. Rosnące oczekiwania klientów sprawiają, że liderzy tych zmian mogą spokojnie patrzeć w przyszłość, a firmy okopujące się w tradycyjnym i masowym marketingu będą stopniowo tracić udziały w rynku.

Architektura rozwiązań SAS Customer Intelligence. Działania marketingowe są podejmowane na podstawie zachowań klienta oraz preferencji i reguł określonych przez organizację.