Business Intelligence

Автоматизация запуска маркетинговых кампаний

0

Современный бизнес, особенно на высококонкурентных рынках требует быстрой реакции на поведение клиентов, на поведение конкурентов и в этой связи очень часто решаются задачи по автоматизации запуска маркетинговых кампаний. На конкурентных рынках показатель Time to market (время выхода предложения) очень критичен и в этой связи компании стремятся автоматизировать цикл запуска кампаний.

Сегодня я проведу краткий обзор возможностей решений, так как сейчас решаю аналогичную задачу. Возможно, мое мнение покажется вам интересным и вы сможете более взвешенно подойти к выбору поставщика решений.

Современные системы позволяют автоматизировать следующие блоки:

1. Организация workflow по согласованию кампаний. Если в вашей компании решения по запуску принимаются и делаются одним блоком, то наверное данный функционал может вам показаться не столь интересным.

2. Ведение маркетингового плана кампаний. Возможность задания нескольких блоков маркетинговых активностей, запланировать бюджеты на кампании, поддерживает мониторинг и корректировку. Если у вас не столь много кампаний и направлены они на один сегмент, то скорее всего этот модуль вам не интересен, но если ваш план маркетинга изобилует отдельными блоками, тогда в наглядной форме инструментарий позволяет отслеживать все эти активности, в т.ч. проводить мониторинг их выполнения.

3. Выстраивать контактную политику с вашими клиентами. Если у вас всего один канал и один сегмент клиентов, то при выборе решения не стоит обращать внимание на присутствие или отсутствие данного модуля, так как скорее всего для вас он ценности не представит, но если у вас 2 и более каналалов коммуникаций, имеющих ограничения, например либо по емкости либо по бюджету, который вы на него можете потратить в единицу времени, то данный модуль вам жизненно необходим.

3. Бибилиотека кампаний. Очень часто в распределенных системах играет важную роль, так как позволяет накапливать лучший опыт проведения кампаний, транслировать на другие регионы, используя готовые шаблоны, с модификацией по сегменту.

4. Библиотека предложений. Если их не так много, то ее отсутствие вам вероятно не помеха.

5. Модули по заданию шаблонов коммуникаций. Интерфейс, позволяющий, например, настраивать шаблоны SMS сообщений, e-mail сообщений и т.д.

6. Сегментация базы и работа с внешними списками. Тут нужно обращать внимание на возможности системы, так как иногда система может работать только с преднастроенными списками, а есть системы, которые позволяют модифицировать сегмент, что называется на лету.

7. Разбиение на контрольную и целевую группу. Несмотря на огромное количество литературы по этому вопросу, решение данной задачи не столь тривиально, хотя имеет огромное значение при оценке эффективности кампаний. Я бы сказал, что ряд систем имеют огромные проблемы с решением этой задачи.

8. Оценка эффективности и встроенная аналитика. Несмотря на то, что это не совсем задача системы по управлению маркетинговыми кампаниями, ряд систем имеют встроенные отчеты по кампаниям, что позволяет сократить время на их разработку. Я отношу этот пункт к некритичным, так как это легко подменяется возможностями BI-системы, если она у вас есть.

Вот пожалуй на эти пункты нужно обращать внимание в первую очередь. Определить критичные из них и выбирать решения исходя из них.

Изучая возможности отдельных систем, я бы разделили их все на 2 класса: чистые системы по управлению маркетинговыми кампаниями, такие как например, SAS CM, IBM Unica и околоcrmные решения, примеры — SAP, Oracle. Они отличаются подходом при внедрении, а также имеют некоторые различия с точки зрения описанных мною пунктов.

Универсального совета, что выбрать, не существует. Есть преимущества и недостатки в обоих решениях. Если вы столкнулись с решением подобной задачи и не знаете с какой стороны подходить, напишите мне, возможно, я вам помогу.

Удачи вам! Оставайтесь на связи.

PS Стал писать реже, потому как раз занимаюсь доскональным изучением систем подобного класса, времени катострофически не хватает.

Data quality — качество данных

0

Сегодня мне бы хотелось поговорить о самой большой проблеме всех внедрений BI — о проблеме качества данных. Особо острой проблема является в тех случаях, когда существует более чем один источник данных. Например, в British Telecom сейчас более 200 биллинговых систем. И несомненно, когда приходится считать какой-либо составной показатель из нескольких источников или выбирать показатель из множества конкурирующих источников (источники, которые содержат один и тот показатель), в этом случае мы всегда сталкиваемся с решением задачи обеспечения качества данных.

Недавно я встречался с Вице-Президентом Oracle по BI — Полом Родвиком и задал вопрос о подходах, которыми пользуются компании во время внедрения. О двух из них я несомненно слышал, но третий меня слегка удивил, хотя он имеет право на существование.

В настоящее время есть несколько принципов решения проблем:

1. «Глубокое решение» — подход, при котором создается единый источник, который является мастер-источником для всех остальных систем, т.е. идет двухсторонняя интеграция. Т.е. изменяя данные или справочники в мастер-источнике, данные меняются в остальных источниках автоматически. Пожалуй самый дорогостоящий подход, но при этом самый, наверное, правильный. Несомненно, если у Вас более 10-ка разных источников со своей нормативно-справочной информацией по каждому из них, и Вы собрались создать мастер-источник с нуля, приготовьтесь раскошелится.

2. Аналитический подход — односторонняя интеграция — справочники поддерживаются аналитически на уровне хранилища в BI-системе. Там же решается приоретизация конкурирующих источников. Гораздо дешевле во внедрении, немножко сложнее поддерживать. Все-таки с источников могут прийти любые данные, могут появиться новые источники, соответственно приходится постоянно решать эту задачу.

3. Не решать задачу вообще. Я был немного удивлен этим заявлением Пола. На что он заметил: «Для некоторых отраслей гораздо важнее иметь хоть какие-то данные, чем не иметь их вовсе». Конечно, применительно к телекому, банкам или ритейлам такой подход вряд ли возможен, хотя по некоторым типам данных, возможно. Но все же он имеет право на существование.

Вообще говоря, прежде чем использовать данные, необходимо решить вопрос о качестве данных. В противном случае, в том случае если данные недостоверные, своим решением можно нанести ущерб предприятию, нежели пользу.

Я при выборе подхода руководствуюсь финансовой составляющей. Какой эффект дает улучшение качества данных? Если погрешность в данных достаточно низка, при этом данные используются не для формирования официальной раскрываемой информации, а всего лишь для проведения аналитических выкладок или проверки каких-либо гипотез, стоит ли улучшать качество этих данных, если улучшение не принесет никакой дополнительной ценности для компании? Вопрос, конечно, больше риторический, ситуации бывают разные.

А какими способами пользуетесь Вы при выборе источника данных и как контролируете качество?

Удачи Вам!

Teradata форум 2011

0

Вчера в гостинице Hilton Moscow Ленинградская состоялся первый российский форум компании Taradata. Несмотря на то, что форум по количеству участников был много меньше чем Oracle Day, качество материалов докладчиков, на мой вгляд, было намного выше. Конечно, стоит отметить, что российские докладчики намного проигрывали своим коллегам.
И даже казалось бы такая интересная тема как SNA (social network analysis — анализ социальных сетей, не путать с Facbook-ом, возможно я попозже расскажу что это такое более детально) была преподнесена представителем компании МТС как скучная рутинная работа. Может быть если бы для меня было что-то новым, тогда было бы интересно, а так очень и очень скучный доклад.
Самый, на мой взгляд интересный доклад был у Стивена Бробста — CTO Taradata. Big Data наше все, но это и понятно, что тут основной бизнес Teradata как раз в поиске таких кейсов и помощь в реализации этих идей у заказчиков. Стивен отметил новый тренд и я с ним в этом вопросе полностью согласен, что компании переходят от анализа транзакционных данных к анализу ивентов (event), т.е. поведении клиента еще до момента осуществления танзакции, т.е. покупки. Для меня, как для представителя телекома это не совсем новое. Но в то же время на Западе уже давно идет анализ данных по поведению клиентов до осуществления того или иного действия, анализа его переходов по сайту и т.д. Услышал новый термин Consumer Intelligence, который и характеризует эту деятельность по анализу.

Было несколько совсем необычных примеров, например для фермерских хозяйств, вживление датчиков в коров и сбор статистики о каждом ее перемещении. Датчики от страховых кампаний, которые отслеживают стиль вождения автомобиля и в зависимости от стиля могут предоставлять автомобилистам скидки. Все это возможно благодаря интелликтуальному анализу данных.

Очень интересные доклады были представителей Lufthansa и Coca-Cola. Было представлено большое количество примеров задач, которые они решают аналитически, значительно расширил кругозор.

Представитель банка ВТБ 24 рассказал об использовании банкоматов как канала коммуникации с абонентом. Очень интересный кейс. Но докладчик как всегда самое интересное скомкал и пропустил, сославшись на то, что в зале собраны профессионалы. После его выступления случился интересный момент, который связан с банкоматами. Один журналист сказал, что их банкоматы не только не поздравляют своих абонентов, как указывал докладчик, но и зажовывают деньги, после чего после месяца разбирательств деньги не венули и даже не принесли извинения. Докладчик вышел с честью, обещав лично во всем разобраться. Надеюсь, проблему решили.

Ханс-Петер Мизра (Директор, Бизнес-консалтинг, Телекоммуникации, Teradata) на примерах показал, как можно улучшить коммуникацию с абонентом на сайте, используя его логи посещений, информацию о его друзьях и т.д. Доклад был довольно интересным и содержательным.

В целом хочу отметить, что подобного рода мероприятия позволяют значительно расширить кругозор.

Удачи Вам!    


Oracle Day 2011

0

Вчера удалось посетить Oracle Day 2011, который по традиции состоялся в Москве в отеле Редиссон САС Славянская.

В этом году секции были построены несколько по-другому. Отраслевых секций не было, были по направлениям деятельности. Я пошел на секцию по бизнес-аналитике.

Что могу сказать? Наверное самым запоминающимся были только 2 выступления представителей Oracle, которые действительно хоть как-то были посвящены бизнес-аналитике. Все остальные какие-то банальные выступления интеграторов либо представителей Oracle, которые к бизнес-аналитике имеют такое же отношение как я к балету. Грубое сравнение конечно, но Российская бизнес-аналитика как-то уж совсем блекло была представлена. Такое ощущение, что в России до аналитики-то второго поколения далековато, что уж говорить про аналитику третьего поколения.

Яркий пример, интегратор рассказывает про аналитический инструментарий и использование ритейловой преднастроенной модели. Идет выступление, подводятся итоги- «Мы реализовали 10 отчетов». Классное целеполагание, оказывается для успешности любой аналитической системы достаточно реализовать 10 отчетов. Куда уж говорить о какой-то финансовой оценке инструментария и о тех целях, которые преследовались при внедрении. Уж точно не отчеты реализовать.

Наверное самым разносторонним было выступление Ольги Горчинской, которая рассказала, про бизнес-аналитику будущего. Речь скорее шла про инструментарий. Плохо то, что было очень мало реальных примеров и все какие-то поверхам. Oracle сделал важный шаг с точки зрения визуализации workflow и результатов Data mining-а, договорившись с разработчиками открытого программного подукта R, который так широко известен на Западе. Хорошая новость, это действительно может приблизить Oracle к IBM SPSS. На мой взгляд от этой конкуенции выиграют все пользователи, потому что конкуренция подстегнет обе компании.

Также понравилось выступление Алексея Глаголева, который совместно с директором по развитию Навтек  рассказывали про Location intelligence, или про геоаналитику, пространственная аналитика. Понравились примеры, которые приводились на выступлении Алексея, плохо конечно, что примеры не российские. Ну надеюь и мы сделаем в ближайшем будущем шаг, тем более что примеры использования в России есть, взять хотя бы тех же таксистов, которым исходя из близости от места отправления пассажира приходит сообщения только на конкретные машины.

Про геоаналитику и примеры ее использования я предлагаю поговорить еще в следующий раз, тем более, что тема очень интересная.

 

 Удачи Вам!


Ситуационный маркетинг и BI

0

Что такое ситуационный маркетинг, мы с Вами разобрались, теперь давайте разберемся, как этот инструментарий можно встроить в BI. BI-системы вообще говоря не real-time системы и мы это должны понимать. Лучшее чего от них можно добиться, так это данные на текущий день минус 1, т.е. сегодня за вчерашний день.

Нам еще нужен механизм оповещения, в этом нам поможет BI. Современная BI система непременно содержит механизм оповещения/предупреждения и если есть интеграция с каким-нибудь средством, e-mail, лучше СМС, то это то, что нам действительно нужно.

Любая маркетинговая кампания важна именно in time (т.е. вовремя) и наша с Вами задача сократить время выхода ее на рынок (time to market).

Как же теперь объединить все эти возможности воедино? Очень просто. Настраиваем ежедневные отчеты в BI таким образом, чтобы в случае срабатывания какого-нибудь флага (произошло какое-то событие, на которое мы должны непременно реагировать, например, крупный клиент снизил потребление услуг, или поменялась его структура потребления, клиент мог расторгнуть договор и т.д.), менеджер, отвечающий за тот или иной сектор, получал оповещение удобным для него способом и непременно реагировал на него. Кроме этого, если существует интеграция с инструментом Campaign Management, в случае срабатывая какого-либо события, может запускаться какая-либо маркетинговая кампания.

В случае с real-time, ситуация аналогичная, только Вы должны сразу создавать и сценарии поведения в случае срабатывания события (т.е. реактивные меры) и условия, при которых они должны срабатывать (т.е. критерии оповещения/запуска мер реагирования). 

Удачи Вам, и если у Вас уже есть BI-система и Вы до сих пор не пользуетесь ситуационным маркетингом, Вам стоит непременно этим заняться, результаты не заставят себя ждать.


Вверх
Яндекс.Метрика