Практика создания, использования и работы баз данных розничной клиентуры

В мировой практике общепризнанными «лидерами» по клиентским базам в рознице являются Wal-mart и Tesco [8]. Гиганты ежедневно собирают в режиме он-лайн сведения о покупках своих клиентов. Именно они ввели карты покупателей, что помогла помимо повышения продаж накапливать историю покупок по каждому покупателю. А сеть супермаркетов «Рамстор» (г. Москва) предлагает использовать такую систему, при которой автоматически, когда заканчивается тот или иной продукт в холодильнике или на полке, заказывается нужный продукт в нужном объеме. Очевидно, что без многолетних исследований истории покупок компания не смогла бы разработать и внедрить такой удобный сервис.

Плюсом сбора данных в торговых точках то, что он происходит в режиме он-лайн. К минусам в российской практике (помимо неучета клиентов, пришедших без карт, либо не пользующихся картами) можно отнести и то, что часто не требуется сама карта, а скидка даются по карте кассира – он сам «прокатывает» свою карту, и вам даже не нужно ее доставать. Таким образом, компании лишают сами себя важной информации.

Базы данных компаний, предоставляющих услуги, могут быть разделены по тому же принципу, что и предыдущая группа. Но здесь имеются свои особенности. Например, компании, оказывающие медицинские услуги, должны особенно следить за защитой базы. Они не имеют права ее использовать не по назначению и тем более передавать другим компаниям. С другой стороны, они очень подробны, и можно получить максимум достоверной информации о клиенте.

Рассмотрим пример с банками. Традиционно, именно в это секторе экономике, именно банки первыми стали систематически собирать данные в том числе и о розничных клиентах. Это было связано как с требованием законодательства, так и с необходимостью повышения эффективности работы с физическими лицами.

При обращении в банк, клиент обязательно предъявляет удостоверяющие документы, а также заполняет подробные анкеты. Это основанная особенность банковской базы данных. Поскольку данные в обязательном порядке проверяются сотрудниками служб безопасности, то банковские базы содержат преимущественно верные данные. Таким образом, банковские базы данных розничных клиентов содержат преимущественно однородную для всех банков информацию, достоверность сведений очень высокая, и охвачены все клиенты.

Несмотря на положительные моменты, существует некоторые проблемы. Например, в одном банке может существовать разделение физических лиц на розничных клиентов, клиентов потребительского кредитования и др. Особенности работы таковы, что на практике нередко, когда для каждого сектора своя база данных. Получается, что информация разрознена, и, как было, например, у «Народного банка Казахстана» [4], невозможно было посчитать общее число клиентов (многие значились в той, и в другой базе, причем формы и состав информации в базах был разный). После внедрения единой системы, были выполнены следующие работы [4]:

- создана единая база данных о клиентах банка;

- конвертация всех данных о клиентах банка из четырех различных банковских систем;

- разработаны и реализованы правила поиска дубликатов и объединения дублирующих записей;

- обеспечен единый интерфейс доступа к данным банковских систем и хранилищу для получения информации по клиентам в оперативном режиме, а также для создания и проверки новых записей.

Другой пример – деятельность банка Wells Fargo [1, c.99]. Благодаря внедрению единой базы данных о физических лицах и анализу информации, банк приобрел возможность отслеживать и анализировать каждую банковскую операцию клиента. При этом неважно, как она осуществлялась – в офисе, через банкомат, в магазине или через Интернет – все регистрировалось моментально. Это позволило банку делать клиентам целенаправленные предложения, в итоге сегодня ему удается продавать примерно 4 продукта в расчете на одного клиента (в среднем по отрасли этот показатель всего лишь 2,2). Таким образом, банк реализовал возможность кросс-продаж на основе данных о своих клиентах.

Помимо традиционных, некоторые компании используют нетрадиционные способы наполнения базы. Например, компания Sears проводила обычные беседы с покупателями в магазинах. В результате они выяснили, что многих не интересует тот или иной товар, их интересует то, что будет в итоге. Так появилась новая, успешно используемая многими компаниями мира, концепция магазина DIY [9].