Economic splashes ♦ Экономические брызги

переводные статьи об экономике, маркетинге, аналитике и вообще различной человеческой активности, связанной с рациональным поведение (о праксеологии).

пятница, июля 17, 2009

Как же обработать все эти данные о клиентах

Оригинал: forbes.com
переведено 17.07.09.


Автор: Наоми Гросман.

Кажущаяся простота термина "бизнес-аналитика" (business intelligence, BI, бизнес знание) не соответствует тому огромному потенциалу, который возможен от ее внедрения на малых и средних предприятиях. Интеллектуальный анализ данных (data mining, бурение данных) является хребтом BI – это означает постоянный поиск в данных, выявление и извлечение ценной информации об операциях. В бизнесе ориентированном на покупателя информация может быть важным конкурентным преимуществом. Мы обратились к Гордону Линову, руководителю Data Miners, чтобы узнать, что может принести интеллектуальный анализ данных в составе системы BI для малых и средних предприятий.

bMighty: Что такого особенного в текущем бизнес окружении, что делает бурение данных о клиентах компании в составе бизнес-аналитики столько жизненно важным?

Линов: Давным давным давно - и это вид прошлого в розовых тонах - владелец магазина запчастей знал вас. Если вы пришли в бакалейных магазин, кто-то там тоже знал какие продукты вы будите покупать. Если женщина шла в банк и она была беременной, то банковский сотрудник непременно предложил бы ей заем на машину. Все это мы продали за более низкие ставки и более низкие цены, мы продали это ради больше эффективности, но тем самым мы потеряли близость с нашими покупателями. Как нам узнать наших покупателей снова? Это один из компонентов бизнес-аналитики.

Как малые и средние предприятия вписываются в эту картину бизнес-анализа?

Это зависит от характера взаимоотношений с их покупателями. Если у них только небольшое количество крупных клиентов, то они и так знают всех из них. Однако, один из наших клиентов, The Vermont Country Store, компания, выпускающая каталог, который она рассылает нескольким миллионам людей. Компания насчитывает около 400 работников. Как 400 человек могут узнать о нескольких миллионах? Им необходимо использовать ту информацию, которую они собирают для улучшения обслуживания потребителей и увеличения доходов.

Но не существует всеобщего подхода, потому что бизнесы различны, и существует несколько различных уровней на которых эти бизнесы работают. Некоторые ориентированы на проведение кампаний, подталкивая покупателей на покупку, и бизнес-аналитика помогает им оптимизировать каждую кампанию; другие используют традиционные прогнозные модели, связанные с бурением данных, подгонкой различных аспектов их веб-сайта к нуждам потребителей или рассылкой е-мейлов для привлечение покупателей назад на сайт.

Например, на Amazon.com, не являющимся маленькой компанией, если я купил Гарри Поттера 4, они знают, что я куплю Гарри Поттера 5, 6, 7, потому что они спрашивают себя – что следующее я куплю? Вы можете получить ассоциации и анализ рыночной корзины. Компании в ритейле особо заинтересованы в правилах ассоциаций. Какие вещи продаются вместе?

Как ИТ менеджеры компании могут максимизировать выгоды от бизнес-анализа?

ИТ менеджеру необходимо быть открытому к диалогу – это наиболее важная вещь. В большинстве компаний, когда менеджмент задает вопросы, ИТ менеджер говорит – это не может быть сделано, такое происходит, потому что люди натренированы не принимать решений за гранью существующих данных. Например, отдел маркетинга хочет сформировать план продвижения, и хочет знать какие еще товары были куплены в прошлом году, когда на суп была распродажа, ИТ менеджер может сказать "мы узнаем в течение трех месяцев". Так вопросы перестают задаваться и возможности оказываются упущены. Люди начинают принимать решения на основе интуиции и они теряют способность принимать более информативные решения.

Как они обретут способность принимать более информативные решения?

Люди у прилавка – хуже всего оплачиваемые люди – именно они знают покупателя. Вам необходим механизм получить эту информацию. У меня есть еще один отличный пример. Есть человек, который владеет сетью аптек, продающих шоколадки на день Св.Валентина. Это был большой бизнес для них. Используя бизнес-аналитическую систему SAS OLAP, они резали и крошили данные, чтобы обнаружить что два магазина имеют наиболее высокие продажи шоколада. Оба магазина управлялись одним и тем же человеком.

Они обнаружили, что вместо того, чтобы класть дешевый шоколад на нижние полки, а дорогой на верхние, их смешали. Оказалось, парни заходили в поисках дешевого шоколада, но потом останавливаясь у полки говорили себе "Она этого стоит". Это показывает, что люди у прилавка знают лучше, что происходит, и необходима система, которая бы передавала это знание. Необходима система которая будет транслировать эти наилучшие практики.

О чем еще должен задуматься малый бизнес при извлечении информации из данных?

Малые и средние предприятия нуждаются в данных, но они также нуждаются и в правильном отношении к данным, заключающемся в понимании, что данные надо хранить и обслуживать уже в чистом виде. Это основа всего и это надо понимать именно так. Им необходимо также хотеть обслуживать данные о своих клиентах. Vermont Country Store инвестировали в программное обеспечение по бизнес-анализу, потому что они наняли того, кто имел аналогичный опыт в финансовой сфере, и она, используя данные ПО, смогла показать, что она может найти потребителей более склонных к реакциям на почтовую рассылку.

Пейджер-компания, SkyTel, создала группу по анализу и нашла кого-то, кто мог программировать в SAS (статистическое ПО). Их первым проектом было, решить проблему, наиболее сильно влияющую на удовлетворение клиентов от услуг компании, заключающуюся в том, что многие из них превышали лимит минут в своем биллинговом плане, и могли об этом узнать только в следующем месяце, когда получали счет. Они решили, контактировать с этими людьми до того как придет счет и пытаться их перевести на более подходящий план расходов.

Это было названо "правильным планированием", и это было спорно, но они установили систему, где они могли видеть сколько сообщений позволено клиентам, и сколько они получили, и после этого связывались с ними. Это предотвращало разрывы договоров с клиентами. И это не о продвинутой аналитике, но об отношении в компании. Они поговорили с людьми, получили информацию, и сделали то, что должно было быть сделано.

Какие решения существуют, что бы помочь компании сделать нечто подобное?

SkyTel использовал SAS. Большинство малых и средних предприятий скорей всего не смогут позволить себе заказные решения. Если они делают инвестицию, тогда им нужен мощный сервер для аналитике и создания отчетов, и необходимо ПО для него. Они могут использовать реляционные базы данных такие как MS SQL server или ORACLE SQL, или MySQL (ПО с открытым исходным кодом).

Как только они освоили свои данные, многие вещи они смогут с этими данными делать, также легко как работать в Excel'е. Но также существуют и вертикальные решения на рынке. Существует статистическое ПО: Minitab, SPSS, SAS. И если человек имеет 100-200 сотрудников, то вполне логично иметь статистика или аналитика в штате.

Как менеджмент работает с ИТ?

ИТ парни нуждаются в больших ресурсах. Им необходима копия всех операционных данных, которая будет использоваться только для поддержки принятия решений и бизнес-аналитики. В любом бизнесе в котором много клиентов, компьютеры записывают транзакции. Вы не можете обращаться к этим системам, потому что они используются в бизнесе и им нельзя мешать. Таким образом вам нужна копия, к которой вы можете обращаться и искать ответы на вопросы. Если у вас бизнес за рамками интернета, то значит кто-то еще управляет вашим сайтом, таким образом вам нужна копия и этой системы для ИТ, чтобы они могли работать с данными. Бизнес люди должны обеспечить, чтобы это так и было. Вам необходима распределенная система ответственности.

Как можно рассчитать возврат на инвестиции (ROI) для решений по бизнес-аналитике?

Для меня, это путь как надо управлять бизнесом. Например, Лиз Клербон имела свежие цветы в офисе каждый день. Каков возврат инвестиций от этого? Это обязательство вести бизнес с уважением к клиентам. Но существуют некоторые частные случае, когда вы можете знать ROI. Это зависит от окружения. Если вы рассылаете письма с новостями каждый месяц и они одинаковы для всех клиентов, и вдруг вы изменяете эту рассылку, подгоняя ее под каждого клиента на основе сегментации, и в итоге это приводит к росту продаж... то вот вам и ROI.

Ярлыки: ,