תיעדוף טיפול בלקוחות

מאמר מעניין שפורסם בדמרקר בנושא תיעדוף לקוחות, וכיצד מערכות ה CRM מסייעות בכך (עם כמה ציטוטים שלי):

"מפלטינום ועד D: מערכות ה-CRM של חברות הסלולר נותנות בכם סימנים

כיום, ישנן מערכות שמזהות את טון הדיבור של הלקוח חברות הסלולר מתעדפות את הטיפול בלקוחות על פי נוסחה מדויקת ומורכבת שבסופה המסקנה - כמה אתם שווים לחברה?
19.05.11 11:16 רותי לוי

מה עושים כשיש לחץ של לקוחות שצריכים לקבל שירות? על פי הערכות, החברות לא מסתפקות בגיוס נציגים חדשים, ובזמני עומס הממתינים על הקו ממוינים ומנותבים על ידי מערכת ממוחשבת.
"מערכות מידע המטפלות בלקוחות (CRM) כוללות יכולות של תעדוף וסגמנטציית לקוחות, מכיוון שזה מה שארגונים מחפשים כיום", מסבירה עינת שמעוני, סמנכ"לית ואנליסטית בכירה בחברת SKTI, העוסקת במחקר ואנליזה בתחום מערכות המידע. "ארגונים מעוניינים להתייחס לכל לקוח בצורה שונה, החל בניתוב לנציג מתאים, דרך הצעת הצעות שיווקיות מתאימות וכלה בשימור. נכון, זה לא פוליטיקלי קורקט, אבל זה כיוון טבעי שאליו פונים ארגונים תחרותיים".

ככל הידוע, שלוש חברות הסלולר מפעילות מערכות מסוג זה. האידיאולוגיה העסקית בהחלט מובנת - המערכת מסוגלת לזהות לקוח ותיק שצימצם את היקף השימושים שלו וזקוק להצעה אטרקטיבית או אפילו לנתב לקוח שמתקשר כמה פעמים ישירות לנציג מדרג בכיר כדי לקצר את שרשרת התפעול. עם זאת, מהפן הצרכני קשה להתעלם מתהליך מיון לפי שווי שנעשה בהיחבא ומאחורי הקלעים.

כמה אתם שווים לחברת הסלולר? ממידע שהגיע ל-TheMarker המודל האנליטי לחישוב שווי לקוח פרטי מורכב ממשתנים רבים כמו כמות המכשירים שרכשתם, תקופת המנוי שלכם בחברה, גובה החשבונית ותמהיל השיחות היוצאות והנכנסות. לכל דבר יש משקל ובסופו של דבר כל הציונים שקיבלתם מתרכבים לכדי נוסחה ברורה שמייצרת אותיות. לקוח חדש הוא לקוח N, מעמד זמני למשך שלושה חודשים, עד שהחברה תבין כמה הוא שווה לה. לקוח C הוא לקוח ממוצע. לקוח B שווה מעט יותר, ולקוח A הוא הלקוח מועדף. הנתיב המהיר ביותר לקבלת שירות טלפוני מהיר שמור לבודדים המקוטלגים T/P, מלשון: פלטינום או טופ.

אך אם נדמה לכם שרק החשבונית שלכם מדברת, אתם טועים. לקוח שמרבה להתקשר למוקד ולהתלונן יורד ברמת הדירוג שכן הוא עולה יותר לחברה. חברות הסלולר מעריכות כי עלות ממוצעת לשיחה עם נציג היא 15 שקל. התחשיב הזה כולל את עלויות ההעסקה והפעלת המוקדים. כולל המזגן. לקוח בעל שימושים נמוכים במיוחד או כזה עם בעיות גבייה הוא לקוח מסוג D. החברה ככל הנראה לא תינזק אם תוותר עליו כמנוי.

"ערך לקוח", אינו המודל היחיד שהמערכות המוטמעות במרכזי השירות יודעות לחשב, מודל נוסף הוא "חיזוי נטישה": "כיום יש פרויקטים התחלתיים שיודעים לזהות גם את טון הדיבור של הלקוח או אוצר המלים שלו - לדוגמה, על ידי שימוש חוזר בשמות החברה המתחרה או באיום על תביעה משפטית", מסבירה שמעוני, "והטיפול יהיה בהתאם. המערכת תמליץ לנציג בזמן אמת מה הצעד הבא שיש לעשות מול אותו לקוח". נציגי השירות מקבלים כבר היום חיווי האם הלקוח בעייתי, תקיף או כזה שמתפשר וקל לשכנוע על פי רישום של שיחות קודמות שנערכו עמו. הכיוון הבא, לפי שמעוני, הוא מערכות לניהול תוכניות נאמנות, תוכניות הדומות למועדונים הנהוגים בחברות התעופה. מדובר בתוכניות שקופות, שייתנו לחברות לגיטימציה להתייחס באופן שונה לכל לקוח".

למאמר באתר דמרקר לחצו כאן.

מגמה חשובה בעולם ה-BI/DW

מאמר שכתבתי בנושא Big Data ו DW Appliances התפרסם בדמרקר:

לכולם ברור כי כמות הנתונים עמם ארגונים נאלצים להתמודד גדלה בכל שנה. הנה כמה מספרים המדגימים את הקושי: כמות הנתונים גדלה בכ50% בכל שנה, כאשר בשנים הקרובות שיעור הצמיחה יהיה גדול אף יותר, בשל הרצון להכניס למחסני הנתונים גם מידע בלתי מובנה, מעולם האינטרנט ורשתות חברתיות. במקביל, בסקר של MIT, 60% ממנהלים ציינו כי כמות המידע שעומד לרשותם גדולה מדי מכדי להתבסס עליו לצורך קבלת החלטות.

לתופעת הגדילה האקספוננציאלית של נתונים בארגונים קוראים כיום בספרות "big data" וזהו גם אחד הנושאים במחקר בתחומי ה-BI, למשל. בעקבות זאת, עלה טרנד חדש בעולם ניהול ואחסון הנתונים: קופסאות ענק (Appliances) שמנהלות כמות אדירה של נתונים. קופסאות אלה יחליפו את בסיסי הנתונים הקלאסיים המרכיבים כיום את מחסני המידע. הן מורכבות בתצורת "קופסאות שחורות", שמכילות חומרה, יכולות עיבוד נתונים מתקדמות (in memory processing, parallel computing, column-based computing), רכיבי ETL ואינטגרציית נתונים, וכן יכולות אנליטיות מובנות. הביצועים של קופסאות אלו הם מצויינים (פי 10-עד פי 100 מאלה של DW "קלאסיים").

היתרונות שבאימוץ קופסאות אלה - חוויית משתמש טובה, ביצועים טובים ולכאורה (אם נשארים "בתוך גבולות הקופסה") - עלויות תחזוקה נמוכות ו-time to market מהיר. חשוב לשים לב גם לחסרונות - העיקרית שבהן הגדלת התלות בספק מחשוב. בדומה לעידן ה-MF, בו ארגונים קנו קופסה באופן די דומה, בעידן ה-APPLIANCES אנו קונים הכל מספק אחד. לכן חשוב לנסות ולהגביל תלות זו עד כמה שניתן, לדוגמה - על ידי הכללת סעיפים לגבי רכש עתידי בחוזה.

ואכן, ספקים מזדרזים להיכנס לתחום ולבסס על מיקומם כמובילים - אורקל, יבמ, סאפ, EMC, HP ועוד, לצד ספקים ותיקים בתחום - טרהדטה, TM1 של יבמ. כמו כן, בשנה האחרונה שמענו על רכישות רבות בתחום והכרזות על מוצרים חדשים.

הקופסאות החדשות יהוו גם אתגר עבור החלוקה המבנית של מחלקות ה- IT. עד כה, מחלקות אלו עבדו בראייה של צוותים ולא בצורה רוחבית: צוות תשתיות, צוות אפליקציות, צוות אינטגרציה וכו'. אך מה קורה כשצריך לנהל וליישם קופסה שמכילה את כל שלושת רכיבים אלה? תחת איזה צוות הנושא יושב? האם יהיו צוותים חוצי תחומים שיטפלו ב-DW, ERP, CRM? מה זה אומר לגבי הכישורים הנדרשים מעובדי IT?

בעולם ה-BI, למשל, שבו ישנה הפרדה ברוב הארגונים בין צוות ה-BI ובין ה-DBAs, שיושבים תחת מחלקת התשתיות ומספקים שירותים לצוות ה-BI, כבר יש סימנים של שינוי. אם ניקח, לדוגמה, ספק APPLIANCE ותיק ומוכר - NCR TERADATA, נראה שבארגונים המפעילים טכנולוגיה זו כבר קיים שילוב: בד"כ ה-DBA של DW מבוסס טרהדטה, יושב במחלקת ה-BI ולא במחלקת תשתיות. זאת, לעומת ארגון בו ה-DW מבוסס אורקל/מיקרוסופט, בו ה-DBA יושב במחלקת תשתיות, שכן מדובר ביכולת כלל ארגונית ולא ספציפית לעולם ה-DW.

2011 Enterprise Applications Trends

Check out my presentation from STKI's summit 2011:

2011 Enterprise Applications Trends

View more presentations from Einat Shimoni.