Елена Ивашечкина, директор по управлению абонентской базой компании «ВымпелКом», отвечает за анализ и управление клиентской базой компании. На основе выявленного ею и ее коллегами клиентского опыта принимаются очень многие решения, касающиеся усовершенствования нынешних продуктов компании и создания новых. Как с помощью персонифицированных предложений повысить лояльность клиентов, предотвратить отток нынешних и привлечь новых? Почему будущее бизнеса принадлежит клиентоориентированным компаниям и почему их деятельность рано или поздно будет строиться на основе персонификации отношений с клиентами? Ответы на эти и многие другие вопросы — в рамках состоявшейся недавно беседы с Ивашечкиной.

Какие особенности могут свидетельствовать о том, что перед нами клиентоориентированная организация?
На мой взгляд, клиентоориентированная компания — это компания, которая любит своего клиента и заботится о нем. Очевидно, что эти слова должны быть отражены в ее миссии и подкрепляться определенными действиями, а также особой корпоративной культурой. Иные подходы в современных условиях не имеют перспектив. Мы это хорошо понимаем и с осени прошлого года предпринимаем ряд последовательных шагов в соответствии с нашей новой клиентской стратегией: «Просто. Удобно. Для тебя!»

По моим наблюдениям, далеко не всякая организация, работающая в России, стремится быть клиентоориентированной. Для каких организаций клиентоориентированная стратегия является выигрышной?
Считаю, что такая стратегия будет выигрышной для всех организаций. Другое дело, что не все организации, а точнее их руководители, это осознали и развивают бизнес в данном направлении. В долгосрочной перспективе клиентоориентированная стратегия — единственно выигрышная, поскольку каждый хочет внимания именно к себе, ждет именно персонифицированного подхода.
Раньше считалось, что на индивидуальный подход могут рассчитывать только клиенты премиальных сегментов. Однако сегодня мы видим, что любой массовый клиент желает получить достаточно высокое качество обслуживания. Правда, предоставить такой сервис непросто, особенно если у вас действительно много клиентов — например, более 56 млн человек, как в «ВымпелКоме».

Елена Ивашечкина

Елена Ивашечкина, директор по управлению абонентской базой компании «ВымпелКом»

Образование: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», магистратура, специальность «стратегическое управление финансами фирмы»

Послужной список последних лет:
2013 – настоящее время
ОАО «ВымпелКом», директор по управлению абонентской базой
2007 – 2013
ОАО «ВымпелКом», эксперт по анализу кампаний, начальник отдела аналитики целевого маркетинга, руководитель службы клиентской аналитики, руководитель департамента по управлению абонентской базой

На основе каких принципов строятся бизнес-процессы клиентоориентированной организации?
В первую очередь нужно понимать, кто ваш клиент и каковы его потребности. В идеале нужно встать на место клиента. Продукты, которые вы производите, должны быть логически завершенными и полностью отвечающими потребностям клиентов. Кроме того, необходимо управлять всем жизненным циклом продукта и тщательно контролировать его качество на всех этапах этого цикла. Компании, не сфокусированные на клиенте, управляют жизненным циклом фрагментарно: одни сотрудники контролируют вывод продукта на рынок, другие — его продажи, третьи отслеживают обратную связь, но никто не делает комплексную оценку впечатления клиента от продукта.
В «ВымпелКоме» есть отдельное подразделение, которое отвечает за весь комплекс взаимодействия компании с клиентами и осуществляет кросс-функциональный контроль, — блок по клиентскому опыту.
В качестве примера реализации одного из клиентоориентированных принципов можно привести активное внедрение методологии «путешествие клиента» (Customer Journey): поставив себя на место клиента и совершая клиентский «путь» по каждому продукту, по каждой точке касания, мы видим все узкие места и можем исправить недочеты, даже не дожидаясь обратной связи от клиента.
Еще один ключевой принцип: очень важно, чтобы у клиентоориентированной стратегии был серьезный бизнес-спонсор. Если глава компании верит, что клиентоориентированная стратегия является сегодня единственно выигрышной (а в «ВымпелКоме» это именно так), то он способствует тому, что все бизнес-процессы выстраиваются в соответствии с этой стратегией. Допускаю, что успешная реализация возможна и в случае, если ее бизнес-спонсором будет не гендиректор, а другой влиятельный и авторитетный топ-менеджер. Главное, чтобы все клиентоориентированные инновации внедрялись максимально быстро и целенаправленно.

В каких случаях требуется не просто сегментация клиентской базы, а персонифицированный подход к клиенту?
С точки зрения нашей компании, он в самое ближайшее время станет нужен во всех случаях. Мы пришли к пониманию того, что наиболее правильное выстраивание отношений с клиентом — индивидуальный подход по принципу «один клиент — это один сегмент». Тем не менее мы все же используем сегментный подход, но ориентируемся на переход в скором будущем к исключительно персонифицированному, который уже работает в двух самых широко представленных каналах — в центрах поддержки клиентов и офисах продаж и обслуживания.
По моему глубокому убеждению, переход к персонифицированному подходу — единственный способ завоевать или удержать лидерство.

За счет чего персонифицированный подход окупается?
Внедрение инструментов, которые позволяют обрабатывать данные и принимать решения по каждому клиенту в отдельности (а у нас, напомню, более 56 млн абонентов), причем по возможности в реальном времени, стоит немалых денег. Сейчас мы внедряем и осваиваем технологии Больших Данных, чтобы использовать петабайты информации для формирования персонифицированных предложений в режиме реального времени.
Что важно, затраты на создание персонифицированных предложений окупаются достаточно быстро — не за годы, а за месяцы. Например, инструментарий для генерации предложений в реальном времени на входящих каналах (то есть в центрах поддержки клиентов и офисах продаж) мы внедрили достаточно быстро, и после ввода в промышленную эксплуатацию он окупился за семь месяцев. Кстати, срок окупаемости в точности совпал с расчетами, которые мы делали перед тем, как этот проект начать. Таким образом, мы видим еще одну выгоду от персонифицированного подхода: можно точно спрогнозировать выручку и спланировать финансовые потоки.

Можно ли определить условия или обстоятельства, при которых персонифицированный подход при работе на массовых сегментах будет выгоден?
Персонификация становится критически важной в условиях насыщения рынка. Именно в такой ситуации работают участники телеком-рынка. Кроме того, в силу специфики, именно телеком-провайдеры имеют больше контактов с клиентами — следовательно, и клиентских данных. Поэтому в нашем случае персонифицированный подход должен применяться уже сегодня. В конечном итоге выиграет тот, кто освоит его быстрее и качественнее.

Какие подходы, регламенты, технологические инструменты нужны, чтобы персонифицировать отношения с клиентом?
В первую очередь нужно хорошее хранилище данных с как можно более частым обновлением. Также, разумеется, нужны инструменты, которые могут быстро обрабатывать имеющиеся массивы клиентских данных, и чем таких инструментов больше, тем лучше. Кроме того, нужны понятные средства повседневной работы для менеджеров. Это, в частности, касается систем управления маркетинговыми кампаниями, систем для исследования и анализа бизнес-данных и пр.
Что касается регламентов, они, конечно, должны быть, чтобы обеспечить правильное взаимодействие различных служб компании, и все службы и сотрудники должны их знать. Если этой задачей будет заниматься одна единственная дирекция, результата не будет. Любое взаимодействие с клиентами должно отражаться на данных и процессах множества подразделений. Например, если отдел маркетинга выслал персональное предложение, то информация об этом должна в кратчайшее время появиться и, например, в контакт-центре. Продукты компании должны идеально работать во всех точках их взаимодействия с клиентами. Добиться этого как раз и помогают регламенты.
Еще пример. У нас есть так называемая политика контактов — это «сердце» управления абонентской базой. Она определяет, сколько предложений может за месяц получать наш клиент через тот или иной канал взаимодействия. Ее можно адаптировать к персональным предпочтениям на основании обратной связи с клиентом. Есть группы клиентов, которые не воспринимают предложения, поступающие через SMS, но хорошо реагируют на предложения в соцсетях. Уже скоро мы научимся учитывать эти нюансы и подстраивать наши коммуникации под предпочтения наших клиентов.

Какие данные нужны, чтобы достаточно ясно понимать клиента?
Чем больше данных, тем лучше. Около 80% усилий в области сегментации клиентов, подготовки персональных предложений, совершенствования предиктивных моделей — работа с данными. При этом из тысяч параметров, которые характеризуют клиентов, существенными оказываются 30–40 показателей. Распознать их и выбрать — это целое искусство.
Бывает так: сам по себе параметр не «работает», но если собрать его значения за несколько недель и взять логарифм, то он становится значимым — например, прогнозирует, что клиент склонен приобрести дополнительную услугу или, наоборот, ничего покупать не хочет и вообще планирует уйти. Исследованием клиентских данных занимаются мои сотрудники из аналитической службы. Они применяют инструментарий SPSS Clementine (сейчас он называется IBM SPSS Modeler). Благодаря их исследованиям компания научилась с хорошей достоверностью выявлять клиентов, которые собираются уйти.
Другой вопрос — понять, почему клиент решил уйти и что ему предложить, чтобы он остался. Одно предложение, скорее всего, не спасет отношения с клиентом. Если же мы отслеживаем весь комплекс взаимодействия с клиентом, анализируем, пытаемся понять причины, корректируем свою работу и вдобавок к этому готовим для клиента предложение, то велик шанс, что клиент останется с нами.

Как вы трактуете понятие контекста клиента и что может дать знание об этом контексте?
Контекст — это реальная текущая ситуация клиента: где он сейчас, может ли уделить нам время, через какой канал ему сейчас удобнее общаться и прочее. Это весь комплекс исторических и актуальных поведенческих данных, который помогает правильно сформировать предложения именно для него. Если клиенту не хватает скорости Интернета, можно предложить ему новые возможности. Может быть, он звонит нам, чтобы решить какую-то свою проблему. Например, у него ребенок пошел в школу — это тоже данные о клиенте, благодаря которым можно, скажем, предложить клиенту планшет для ребенка. Чтобы знать этот контекст, одних только исторических данных о клиенте недостаточно. Нужны огромные массивы множества других данных — тут как раз и вступают в игру технологии работы с Большими Данными.
Мы ведем итерационную аналитическую маркетинговую работу: изучаем, где у нас есть данные о клиентах, откуда еще мы можем их получить, чтобы, обработав их, еще эффективнее продвигать наши продукты. Большое внимание у нас уделяется тестированию: мы проводим множество тестов маркетинговых кампаний на относительно небольших группах (кто на что откликается, кому что нравится), чтобы выбрать кампании с наибольшим влиянием на клиентов.

Какие источники данных следует использовать, чтобы получить реалистичный контекст клиента?
В компании есть собственные источники данных о потреблении услуг связи, их качество стопроцентное. Также есть социально-демографические данные о клиентах — их качество не такое высокое, поскольку не все клиенты заполняют анкеты при получении SIM-карт, к тому же эти данные не всегда могут быть актуальными. Например, клиент мог зарегистрировать на себя SIM-карту и затем отдать телефон с ней ребенку или кому-нибудь из своих родителей. Поэтому социально-демографические данные имеют у нас не такой высокий приоритет.
Кроме того, новые данные удается получить в результате анализа Больших Данных, их качество тоже практически стопроцентное. Сложнее всего здесь выбрать значимые параметры поведения клиентов.
Использовать данные о клиентах, получаемые из внешних источников, мы не можем из-за законодательных ограничений (в частности, закона
№ 152-ФЗ).

Насколько перспективно анализировать данные о геолокации клиента?
Мы уже начали использовать собственные данные о геолокации своих клиентов, благодаря чему удается готовить интересные предложения для них. Например, клиент приезжает в аэропорт, где проведет примерно два часа. В этот момент было бы замечательно предложить ему мобильный Интернет, если он еще к этой услуге не подключился, и оповестить о роуминговых опциях, которыми выгодно пользоваться за рубежом. Очень важно успеть предложить такие возможности до вылета. Это удается благодаря инструментарию Больших Данных: данные геолокации позволяют нам определить, что клиент приехал в аэропорт в течение пяти минут, еще десять минут потребуется, чтобы подготовить и выслать ему предложение.
Другой пример: если клиент проходит рядом с офисом «Билайн» и у нас есть персональное предложение для него, будет замечательно в этот момент предложить ему зайти к нам в офис, чтобы ознакомиться с предложением. Аналогичным образом можно реализовать партнерские программы: клиент проходит мимо офиса кого-то из партнеров и получает привлекательное предложение. Есть у нас и множество других идей по монетизации данных геолокации.

Каким образом можно анализировать собираемые данные, чтобы получить знания о клиенте? Какие системы следует для этого использовать?
Как я уже сказала, мы активно применяем средства построения моделей SPSS. Также нужны различные «движки», умеющие обрабатывать данные в реальном времени. Необходим и инструментарий для управления маркетинговыми кампаниями — у нас есть своя система Campaign Management, одним из модулей которой является Real Time Decision Manager от IBM. Ну и конечно, необходимо хорошее хранилище данных с максимально структурированной, правильно собранной информацией.

Есть ли способы удостовериться в том, что формируемый контекст действительно адекватен, актуален, реалистичен?
Конечно. Самый лучший способ удостовериться — проверить на клиентах. Поэтому до запуска кампании мы проводим тесты на выборке объемом 3–5 тыс. клиентов.

Какого рода решения можно принимать, основываясь на контексте данных?
На основе правильно сформированного контекста можно делать разно­образные выводы, от самых мелких (например, насколько хороша конкретная маркетинговая кампания) до «глобальных» и стратегически важных (устраивают ли клиентов нынешние продукты и не пора ли вывести на рынок новые). К примеру, если рост объемов потребляемых клиентами данных происходит за счет видеотрафика, нужно предлагать пакеты услуг, которые позволяли бы абонентам за приемлемую плату просматривать достаточно большое количество видео. Если известно, что часть абонентов смотрят в основном футбольные матчи, можно предложить им пакет услуг, ориентированный именно на футбольных болельщиков. Клиентам, желающим смотреть видео с качеством Super-HD, можно предложить свой пакет. На подобных выводах можно выстроить и финансовую модель компании, и модель реализации ее клиенто­ориентированной стратегии.

Чему может научиться клиентоориентированная компания, анализируя хронологию отношений со множеством клиентов, отраженную в данных их контекстов?
Она может не просто научиться, а стать лучшей в своем классе. Компания, которая умеет глубоко анализировать весь контекст пользователя и на основе такого анализа исправлять свои промахи и создавать новые продукты, — это идеальная компания. Другое дело — чтобы приблизиться к такому идеалу, придется пройти тернистый путь. Наша компания проделала значительную его часть, тем не менее мы прекрасно понимаем, как много еще предстоит сделать, чтобы она стала по-настоящему клиенто­ориентированной. В частности, предстоят большие инвестиции в ИТ.
Какие ключевые роли следует различать в цепочках принятия решений относительно клиентов внутри клиентоориентированной компании?
Во-первых, должны быть менеджеры по продуктам, которые несут полную ответственность за продукты, создаваемые ими для клиентов. Во-вторых, должен быть менеджер, который отвечает за клиентский опыт компании в целом. Одна из его функций — оценить, насколько тот или иной продукт интересен клиенту и востребован. Чтобы его правильно создать, нужны аналитики, которые помогут выявить и понять тенденции спроса; специалисты по ИТ и технологи, которые помогут продукт правильно реализовать; наконец, должны быть люди, которые донесут до клиента ценность этого продукта, объяснят, почему следует воспользоваться продуктом, какую клиент получит пользу. Эту работу обычно выполняют менеджеры по продажам в секторе B2B и специалисты в контакт-центрах и офисах продаж в B2C.

Какую роль в ней вы отводите лично себе, а также ИТ-менеджерам вашей компании?
Считаю, что роль нашего подраз­деления очень важна и значение его растет с каждым днем. Оно является связующим звеном между клиентами и всей нашей инфраструктурой, маркетингом, региональными подраз­делениями. Мы видим обе стороны. Кстати, именно мы формируем заказы для ИТ-подразделения на внедрение новых инструментов анализа. Мы сами их ищем. С помощью лучших инструментов мы глубже проанализируем клиентскую базу, создадим более привлекательные предложения и в конечном итоге быстрее добьемся того, чтобы наш клиент был счастлив.
И конечно же, роль ИТ-менеджеров очень важна — без ИТ ничего этого не было бы. Они знают специфику нашего подразделения, предлагают нам свои идеи и возможные пути их реализации. Мы также обсуждаем с ними свои идеи и задачи и вместе определяем, как их лучше решать. Нередко при этом выбираются методы, о которых мы поначалу и не думали. Мне нужно, чтобы мне о них рассказали, причем на языке бизнеса, — тогда я смогу понять, как их применить. К счастью, наше ИТ-подразделение является бизнес-ориентированным, это очень помогает мне и моим коллегам.