Теоретические и практические аспекты построение базы данных розничной клиентуры

13. История задания вопросов о продуктах и услугах

14. История реакции на рекламные компании

15. Идентификатор клиента (номер паспорта, счета, инвойса и т. д.)

Но, к сожалению, не раскрывается, как можно получить всю эту информацию в условиях, например, продажи продуктов в сети супермаркетов. Опыт показывает, что на практике это становится практически невозможным.

Многие базы сегодня не работают автономно, а кросс-табулируются с информацией о товарах, продавцах, работе складов [1, c. 99]. То есть данные о клиентах подвергаются обработке и интеграции с другими.

Базы данных розничных клиентов, традиционно, используются для оптимизации массовых рассылок – основного инструмента повышения продаж торговых сетей, банков и др. [1, с. 99]. Собственно, это главная причина, по которой начали собирать и создавать клиентские базы. Механизм такой: клиенты оцениваются по дате последней покупки, частоте покупок и стоимости (средней) покупки, полученные оценки суммируются, и те, у кого общий балл максимальный (обычно устанавливается порог), отправляется предложение. Это может быть каталог, купон на скидку, специальное предложение и даже подарок. Многие компании таким образом повышают процент отклика на предложение, при одновременном сокращении затрат на рассылку, печать, подготовку предложений.

Все компании сталкиваются со сложной задачей, если они решили создавать базу данных клиентов. Рассмотрим и предложим следующие этапы (алгоритм) создания базы.

Этапы создания базы данных:

1. Определить цель базы данных, то есть, какие данные должны быть собраны, с какой целью они будут использоваться.

2. Выявить круг вопросов, на которые мы хотим получить ответы.

3. Смоделировать параметры собираемой информации (варианты ответов на вопросы, точность и достоверность и т.п.).

4. Сформулировать конкретные вопросы (пункты) анкеты для розничных клиентов.

5. Прописать процесс сбора, контроля, мониторинга и корректировок данных, в т.ч. кем, где, каким образом собирается информация, когда, кем и как заносится в базу.

6. Определить формы и порядок сбора, накопления и хранения данных.

7. Определить права доступа (по отделам или по должностям) к базе данных.

8. Выбрать используемое программное обеспечение.

9. Разработать программу внедрения системы сбора данных о клиентах. Также немаловажный пункт, особенно для крупных ритейлеров[2], так как если компания не собирала данные, то каким образом она заработает (обкатка системы, тестирование, обучение персонала, внедрение в систему мотивации для исключения сопротивлений в коллективе и т.д.).

10. Контроль и поддержка работы системы.

11. Оценка эффективности.

Хотим остановиться на последнем пункте. Многие, традиционно, пытаются оценить эффективность внедрения системы сбора и хранения данных о клиентах по принципу «до и после». То есть начинают сравнивать продажи, посещаемость, динамику клиентов сразу после начала сбора информации. Часто (особенно это и происходит на практике с базой розничных клиентов, как мы увидим в следующем разделе), руководство приходит к выводу что «это все бесполезно». Но мы предлагаем в таком случае пользоваться методом, по аналогии с оценкой инвестиционных проектов – приемом сравнения должно быть «с проектом и без проекта». Таким образом, эффективность и значимость проекта становится очевидной. Многие данные, которые получает компания почти бесплатно, и, что немаловажно, в режиме он-лайн, в процессе обычной работы всех подразделений предприятия, обычно собираются в процессе маркетинговых исследований. Исследования такого рода занимают много времени, могут быстро устаревать, и требуют значительных затрат. Таким образом,