Операционный или аналитический CRM: дуэль или дуэт?

«У нас уже есть CRM», — эту фразу мы, IT-интегратор Databorn, слышим на старте почти каждого проекта. Однако наш глубокий опыт на рынке ИТ-консалтинга показывает: компании часто смешивают понятия аналитический CRM (aCRM) и операционный CRM (oCRM), не осознавая, что это принципиально разные решения с разными целями.

В данной статье Евгений Чернобуров, директор по развитию бизнеса Databorn в регионе Центральной Азии и Кавказа, делится своей экспертизой, чтобы помочь вам разобраться в специфике операционного и аналитического CRM. Вы узнаете, где проходит граница между этими системами и зачем современному бизнесу нужны они обе.

CRM расшифровывается как Customer Relationship Management, то есть управление взаимоотношениями с клиентами.

Но на практике под этим термином могут понимать:

• систему продаж,
• маркетинговую платформу,
• систему персональных предложений,
• омниканальную коммуникационную платформу,
• систему управления лидами,
• систему управления задачами фронт-офиса,
• хранилище истории взаимодействий.

Из-за этого у бизнес-заказчиков часто возникает ложное ощущение, что CRM — это одна универсальная система, которая «должна уметь все».

На практике это не так. В крупных организациях, особенно в банках, телекоме, страховых компаниях, ритейле или других отраслях, CRM представляет собой не один модуль и не одну «коробку». Это архитектурный слой, состоящий из разных систем, каждая из которых отвечает за свою часть клиентского взаимодействия.

В банках, телекоме и страховых компаниях данные о клиентах, как правило, распределены по множеству систем: АБС (автоматизированная банковская система), карточный процессинг, кредитный конвейер, биллинг, интернет-банк, мобильное приложение, контакт-центр, DWH (хранилище данных), Data Lake (озеро данных), антифрод, AML (противодействие отмыванию денег), скоринговые системы и BI-отчетность.

В современной архитектуре oCRM и aCRM работают вместе и дополняют друг друга.

Платформа данных собирает информацию о клиентах из разных источников.
Аналитический CRM (aCRM) использует эти данные для сегментации, аналитики и выбора лучшего предложения или действия. Затем решение передается в каналы коммуникации: мобильное приложение, сайт, push, SMS, контакт-центр или отделение.

Если взаимодействие идет через сотрудника, операционный CRM (oCRM) показывает ему нужную информацию: карточку клиента, задачу, скрипт или персональное предложение.
После покупки, отказа, звонка или клика клиента данные возвращаются обратно в aCRM. Система анализирует результат и улучшает следующие коммуникации.

Например, aCRM определяет, что клиенту подходит кредитный продукт, а oCRM показывает оператору контакт-центра готовое предложение и сценарий разговора.

В банках, телекоме и страховании oCRM обычно отвечает за обслуживание клиентов и работу сотрудников, а aCRM за персонализацию, удержание клиентов, маркетинговые кампании и рекомендации на основе данных.

Ниже приведем сравнительную таблицу oCRM и aCRM для наглядности:

Операционный CRM — это система для ежедневной работы сотрудников с клиентами. Она объединяет данные о клиенте, обращения, продажи, задачи и взаимодействия в едином интерфейсе.

Ключевые функции oCRM:

• единая карточка клиента,
• управление обращениями из разных каналов,
• поддержка продаж и лидов,
• назначение и контроль задач,
• маршрутизация бизнес-процессов,
• хранение истории взаимодействий,
• продуктовый и сервисный каталог,
• интеграция с контакт-центром, мобильными приложениями, АБС и другими корпоративными системами.

oCRM помогает стандартизировать клиентский сервис, ускорять обработку запросов и контролировать операционные процессы.

Аналитический CRM — это система, которая помогает принимать решения о коммуникации с клиентом: кому, когда, через какой канал и с каким предложением обращаться.

Ключевые функции aCRM:

• клиентский профиль 360°,
• сегментация клиентской базы,
• управление маркетинговыми кампаниями,
• real-time-персонализация и триггерные сценарии,
• Next Best Offer / Next Best Action,
• применение ML- и predictive-моделей,
• A/B-тесты и контрольные группы,
• управление контактной политикой и частотой коммуникаций.

aCRM помогает повышать отклик, снижать отток, персонализировать предложения и оптимизировать маркетинговые коммуникации на основе данных и аналитики.

Кейс № 1. Наличие CRM-системы не закрывает все потребности бизнеса

Частая ситуация: компания внедрила систему для контакт-центра, отделений или продаж и считает, что CRM-задача закрыта. Но когда возникает вопрос персонализации, управления клиентской базой, Next Best Offer (NBO), кампаний, ML-моделей или real-time-сценариев, оказывается, что операционный CRM не предназначен для этих задач.
Он может хранить карточку клиента. Но карточка клиента — это не аналитический CRM.
Он может фиксировать историю обращений. Но история обращений не закрывает потребность в сегментации и decisioning.

Он может показывать оператору предложение. Но вопрос в том, кто и как это предложение выбрал.

Если предложение заранее вручную загружено списком из Excel, это еще не полноценный aCRM. Если система не умеет рассчитывать аудитории, управлять приоритетами, учитывать отклики, запускать A/B-тесты и оптимизировать сценарии, то это — скорее канал исполнения, а не аналитический CRM.
Операционный CRM может быть прекрасной системой для фронт-офиса и при этом не решать задачи клиентской аналитики. Обратная ситуация тоже возможна.

Кейс № 2. «Сначала нужно внедрить операционный CRM, а уже потом аналитический»

Да, такое утверждение часто встречается, но на практике это не всегда верно. Последовательность зависит от бизнес-задачи, текущей архитектуры и зрелости данных.
Есть компании, которым действительно сначала нужно навести порядок во фронтальных процессах: карточка клиента, обращения, задачи, продажи, SLA, контакт-центр. В этом случае oCRM может быть первым логичным шагом.

Но есть компании, у которых уже есть достаточные каналы взаимодействия и данные, при этом отсутствует системное управление клиентской базой. Например, банк имеет мобильное приложение, интернет-банк, SMS-шлюз, контакт-центр, хранилище данных и продуктовые системы, но кампании ведутся вручную, сегменты собираются аналитиками по запросу, ML-модели не встроены в процесс, а эффективность коммуникаций измеряется фрагментарно.

В такой ситуации aCRM можно и нужно внедрять независимо от крупного проекта oCRM. Более того, аналитический CRM часто дает быстрый бизнес-эффект именно потому, что использует существующие каналы коммуникации.

aCRM может начать управлять предложениями и коммуникациями через эти каналы, даже если операционный CRM еще не заменен или существует в нескольких разных системах.
Правильный вопрос звучит не «что внедрять первым», а: «Какая бизнес-проблема сейчас важнее: автоматизация клиентских операций или повышение эффективности клиентских решений и коммуникаций?»

Если основная боль компании в том, что сотрудники не видят единой карточки клиента, обращения теряются, задачи не контролируются, отделения и контакт-центр работают в разных системах, а руководители не видят прозрачности процессов — вероятно, нужен операционный CRM или модернизация oCRM.

Если основная боль в том, что кампании запускаются вручную, сегменты собираются долго, предложения не персонализированы, клиенты получают нерелевантные сообщения, модели не встроены в процесс, отклики плохо учитываются, а эффективность кампаний сложно доказать — вероятно, нужен аналитический CRM.

Если есть обе группы проблем, то нужен комплексный CRM-ландшафт, где oCRM и aCRM работают совместно, но внедряются с учетом приоритетов бизнеса.