CC BY
297
тема номера: страхование как социальное благо
УДК 004 (368)
CRM-аналитика в страховой сфере
Аннотация. Статья посвящена анализу эффективности использования продуктов Business Intelligence для проведения анализа клиентских данных и получения консолидированной эталонной клиентской информации на примере внедрения в страховой компании.
Ключевые слова: клиент; страхование; взаимоотношения с клиентами; CRM; бизнес-процессы страховой компании; бизнес-анализ; BI; анализ данных.
Abstract. Article is devoted to the analysis of efficiency of use of products of Business Intelligence for the analysis of client data and obtaining consolidated reference client information on the example of introduction in insurance company.
Keywords: customer; insurance; customer relationship; CRM; business processes in insurance company; Business Intelligence; BI; data analysis.
I ВитзонА.М.,
ЛВя студентка магистратуры
Финансового университета Ы [email protected]
ZMM
Любая компания стремится к максимизации прибыли. Чтобы реализовать это стремление, необходимо правильно организовать работу, опираясь на бизнес-стратегии, которые могут принести наибольшую прибыль при наименьших затратах.
В настоящее время все больше компаний страховой сферы стараются придерживаться клиентоори-ентированной стратегии, потому что успех деятельности напрямую зависит от степени достоверности и доступности информации о клиентах. Главными объектами анализа при таком подходе являются клиент и механизмы воздействия на него. Данная стратегия получила название CRM - Customer Relationship Management.
Каждая современная страховая компания имеет одну или более внедренных CRM-систем, предназначенных для автоматизации сбора и систематизации данных о клиентах. Системы данного типа, к сожалению, практически не обладают развитыми средствами анализа, в то время как для эффективного управления и развития бизнеса современным страховым компаниям необходимо рассматривать любую возникающую ситуацию под разными углами, оперативно принимать управленческие решения и иметь возможность анализировать большое количество
различной клиентской информации. Решающую роль в этих процессах играет наличие достоверной, консолидированной, эталонной информации - разноплановой отчетности по клиентам. Из-за игнорирования анализа С1ЯМ-данных страховщики порой даже не подозревают о существенных закономерностях поведения клиентов. А между тем знание подобных закономерностей и их учет могут принести значительную практическую пользу.
Одним из современных подходов к решению проблем, возникающих в страховом бизнесе, является использование платформ Business Intelligence (BI). Популярность BI-решений постоянно растет, поскольку растет потребность в них. На рынке появляются принципиально новые, зачастую более удобные и доступные BI-платформы, предоставляющие бизнесу новые возможности для анализа данных. При этом, в отличие от остальных классов бизнес-приложений, эффект от внедрения BI-решений становится очевиден буквально с первых дней работы системы. Даже в случае сложных и нетривиальных задач, возникающих в компаниях самых разных отраслей, BI часто позволяют быстро получать ответы на многие непростые вопросы и находить верные решения [1].
в настоящее время все больше компаний страховой сферы стараются придерживаться клиентоориентированной стратегии, потому что успех деятельности напрямую зависит от степени достоверности и доступности информации о клиентах
Научный руководитель: Рыжко А.Л., кандидат экономических наук, доцент.
Основная цель внедрения продуктов Business Intelligence предельно проста: преобразовать исходные данные в полезную информацию, которую можно использовать для принятия правильных и своевременных решений. На практике многие организации не используют все имеющиеся данные как источник получения необходимых знаний о бизнесе и клиентах для принятия решений и реакции на изменения ситуации. Чаще всего информация, которая действительно способна дать необходимые знания, не лежит на поверхности, а скрыта глубоко в данных, хранящихся во внутрикорпоративных системах. Для своевременного использования такой информации компании нуждаются в инструменте, который бы позволил осуществить оптимизацию, фильтрацию и объединение всех необходимых данных, а также провести их полный и быстрый анализ даже неопытным пользователям.
Анализ большого объема CRM-данных -это длительный и дорогостоящий процесс, который зачастую может препятствовать своевременному принятию решений или значительно увеличивать трудозатраты
Так как любая страховая компания по определению является клиентоориентированной, за время своей деятельности она накапливает большой объем различной информации о клиентах. Из всех подходов к управлению взаимоотношениями с клиентами на данный момент компании наибольшее внимание уделяют операционному уровню С1ЯМ-систем.
Основная цель внедрения продуктов Business Intelligence предельно проста: преобразовать исходные данные в полезную информацию, которую можно использовать для принятия правильных и своевременных решений
Задача повышения лояльности клиента решается в процессе контакта с ним. Все данные, полученные при общении, накапливаются и просматриваются перед следующим контактом или используются для построения статичных отчетов. Низкая эффективность таких отчетов обусловлена быстрой сменой актуальности С1ЯМ-информации и отсутствием анализа причин тех или иных результатов. Анализ большого объема С1ЯМ-данных - это длительный и дорогостоящий процесс, который зачастую может препятствовать своевременному принятию ре-
шений или значительно увеличивать трудозатраты, необходимые для решения задач, с которыми BI-платформа справляется за считанные секунды. Все это в будущем может помешать развитию страховой компании. Именно поэтому внедрение BI-решений для анализа клиентских данных становится все актуальней.
BI-инструмент достигает пика эффективности, когда располагает обширными данными для анализа, например информацией, хранящейся в системе CRM. Суть дела в том, что BI-инструменты помогают компаниям организовывать и управлять данными о клиентах и операциях сверху донизу, путем улучшения стратегических решений. Специально разработанные BI-инструменты, такие как QlikView и Microsoft BI Analytics, предназначены для того, чтобы извлекать информацию из различных бизнес-систем и организовывать ее в виде «приборных панелей» (Business Dashboard). Dashboard-панели используют для анализа и визуального представления актуальных, «живых» данных, полученных из CRM-системы, в режиме реального времени и отображения ключевых показателей эффективности (KPI) или ключевых финансовых показателей (KFIs), которые являются датчиками того, как организация выполняет поставленные перед собой задачи [2].
Каждая организация имеет свой набор аналитических потребностей и проблем при использовании CRM-систем. Тем не менее есть некоторые типичные главнейшие цели интеграции BI- и CRM-систем, которые могут быть сгруппированы следующим образом.
Сбор и консолидация данных. Хранение данных в одном месте для маркетинга, продаж и обслуживания клиентов. Благодаря интеграции BI и CRM, нужная информация может быть захвачена и добавлена в центральное хранилище.
Дублирование данных. Это общая проблема с приложениями CRM. Многие организации рассматривают вопросы интеграции BI-инструментов с CRM для сокращения дублирования данных [3].
Целью данной статьи является оценка эффективности использования продуктов Business Intelligence для проведения анализа клиентских данных и получения консолидированной эталонной клиентской информации на примере внедрения в страховой компании.
Задачами в ходе данной работы являются:
• анализ деятельности компании;
• описание внедренного BI-решения;
• анализ результатов внедрения BI-решения.
В качестве примера была рассмотрена модель ведения клиентской базы в страховой компании. Данные о клиентах в рассматриваемой компании
ТЕМА НОМЕРА: СТРАХОВАНИЕ КАК СОЦИАЛЬНОЕ БЛАГО
Таблица
Эффективность контактных данных*
Параметры Москва Екатеринбург
Цель Пролонгация КАСКО Пролонгация КАСКО
Количество договоров 73 (104) 26
Количество контактов 53 22
Эффективность данных, % 72,60 84,61
Количество подтвержденных контактов 50 19
Эффективность контакта, % 94,34 86,36
* Эффективный контакт - когда удалось связаться с клиентом и обсудить потребность в продлении полиса.
заводились в различные С1ЯМ-системы, не интегрированные между собой, в зависимости от того, какой страховой продукт компании приобретал клиент. В результате информация об одном и том же клиенте могла быть добавлена сразу в несколько систем независимо друг от друга. Проверка на то, вводилась ли информация в другой С1ЯМ-системе, предусмотрена не была, поэтому возникало постоянное дублирование данных об одном и том же клиенте, приобретшем в компании различные страховые продукты. В результате было решено провести очистку и стандартизацию данных для создания эталонных справочников клиентов посредством использования В1-платформы. Для внедрения был выбран В1-продукт QlikView. Выбор данного продукта обусловлен его мощностью, быстротой работы, простотой использования, а также невысокой стоимостью.
Главная цель проекта - быстрое создание единой базы клиентов, содержащей консолидированную, очищенную информацию о клиентах из всех систем-источников, именно поэтому при анализе различных В1-решений выбор пал на систему QlikView. За счет использования новой технологии In-memory система QlikView позволяет быстро анализировать большие объемы данных, а также представлять аналитическую информацию в удобном для понимания наглядном графическом виде.
В1-система QlikView - это современная система бизнес-анализа, позволяющая проводить кластеризацию информации из различных источников в режиме реального времени. Фундаментальные изменения в области бизнес-аналитики произошли с появлением технологии In-memory, которая вывела приложения на новый уровень. В1-система QlikView является лидером в этой области и самой быстро распространяющейся В1-платформой в мире [4].
In-memory-технологии или технологии вычислений в оперативной памяти (in-memory computing) значительно ускоряют обработку больших объемов данных, поэтому по мере роста такого явления, как Big Data, приобретают все большую популярность. Inmemory — это технологии управления базами данных, которые, в отличие от традиционных СУБД, хранят информацию в оперативной памяти. Поскольку процессы обработки данных в оперативной памяти протекают быстрее, чем обращение к файловой системе и считывание информации из нее, in-memory СУБД обеспечивает на порядок более высокую производительность программных приложений.
Анализ С1ЯМ-данных должен быть максимально быстрым и простым. При работе с клиентской информацией аналитика эффективна, только когда ее можно проводить оперативно.
Проект по объединению информации о клиентах в страховой компании, изначально разбросанной по нескольким различным С1ЯМ-системам, проходил по данным о физических лицах, обратившихся в компанию. Целью данного проекта являлось создание единой базы клиентов, содержащей консолидированную, очищенную информацию о клиентах из всех систем-источников.
Внедрение данного решения в страховой компании обеспечило наличие актуальной контактной информации клиентов. Появилась возможность от-
Так как любая страховая компания по определению является клиентоориентированной,за время своей деятельности она накапливает большой объем различной информации о клиентах
слеживания реальных телефонов клиентов, которые срабатывают и по которым можно дозвониться до клиента для пролонгации и предложения новых страховых продуктов. Также появилась возможность отслеживать агентские номера телефонов, т.е. те номера, которые агент компании в случае нежелания выдавать реальный номер клиента изменяет на заведомо ложные. Данную проблему удалось решить посредством автоматического проведения анализа данных, содержащихся в консолидированной базе. При выявлении одинакового номера телефона, встречающегося у большого количества различных клиентов (более 1000 физических лиц), данный номер в системе помечается как агентский, и в случае наличия у клиента другой контактной информации она отображается как приоритетная вместо агентского номера телефона.
Фундаментальные изменения в области бизнес-аналитики произошли с появлением технологии 1п-тетогу, которая вывела приложения на новый уровень
Проверка того, что внедрение данного решения было успешным, осуществлялась посредством проведения пилотной выгрузки контактной клиентской информации для пролонгации при помощи внедренного В1-решения. Выгрузка данных проводилась по двум регионам: Екатеринбургу и Москве, и только по договорам КАСКО, срок действия которых заканчивался в ближайшие две недели. Изначально процесс подготовки точно такого же перечня данных по клиентам мог занимать у сотрудника страховой компании около двух недель. С помощью внедренного В1-решения появилась возможность проводить данную выгрузку автоматически, т.е. в течение нескольких секунд, что помогло значительно снизить трудозатраты. Помимо снижения трудозатрат, анализ клиентских данных позволил увеличить эффективность проведения маркетинговых мероприятий в страховой компании.
Анализ CRM-данных должен быть максимально быстрым и простым. При работе с клиентской информацией аналитика эффективна, только когда ее можно проводить оперативно
В таблице представлен расчет эффективности контактных данных клиентов страховой компании на основании сделанной пилотной выгрузки с помощью внедренного В1-решения.
Из представленной таблицы видно, что эффективность найденных эталонных данных с помощью внедренного BI-решения в Москве составляет 73%. С помощью определенного BI-решением приоритетного номера телефона эффективность контактов (до кого удалось дозвониться) составила 94%. Эти результаты подтверждают целесообразность применения BI-решения для анализа клиентских данных страховой компании. Без использования системы анализа данных процесс подготовки списка контактов для пролонгации занимал у сотрудников страховой компании гораздо больше времени, а эффективность контактов была ниже 50%.
Как свидетельствует опыт, при совместной работе BI- и CRM-системы могут доказать свою эффективность уже в самое короткое время. Рассмотренный нами пример использования BI-платформы для выявления эталонных записей клиентов не является стандартным и часто встречающимся на практике, однако проведенная проверка внедрения BI-реше-ния в страховой компании показала, что и о таком использовании системы бизнес-анализа не стоит забывать. Знания о клиенте бесценны для любой клиентоориентированной компании. Именно основываясь на этих знаниях в полном объеме компания может планировать свою дальнейшую наиболее оптимальную стратегию развития и принимать различные эффективные управленческие решения. Постоянный анализ этих знаний повышает результативность управления взаимоотношениями с клиентом.
К сожалению, операционный уровень CRM-сис-тем зачастую не обладает достаточными функциональными возможностями для решения таких задач и проведения анализа данных в полном объеме. Именно поэтому для получения максимальной выгоды от накопленных за время деятельности компании клиентских данных необходимо также использовать аналитический блок, с помощью которого компания может значительно увеличить эффективность использования CRM-системы, отдачу от ее использования и, как следствие, увеличить объем продаж.
Литература
1. Что такое Business Intelligence? http://www.osp.ru/ os/2003/04/182900/ (дата обращения: 19.03.2014).
2. Business Intelligence for CRM http://www.cdmconsultores.com/crm/ ME9%20Datasheet%20-%20Business%20Intelligence.pdf (дата обращения: 18.03.2014).
3. Integrating CRM with business intelligence tools http://searchcrm. techtarget.com/tip/Integrating-CRM-with-business- (дата обращения: 18.03.2013).
4. Рынок BI-платформ. Результаты исследований за 2008 г. http:// citforum.ru/gazeta/99/ (дата обращения: 17.03.2014).
