Быть может, ваши данные о клиентах так же залежались, как остатки пищи в офисных холодильниках. Не пора ли их почистить?

У Фрэнка Дрависа в запасе много страшных историй о том, к каким последствиям для бизнеса приводят устаревшие или же просто неверные данные. К примеру, одна компания отослала клиенту паллету товара, в то время как тот заказал и оплатил лишь одну коробку. Правда, самой паллеты на складе не оказалось, и заказ был отправлен по частям. Через некоторое время клиент позвонил, чтобы поблагодарить компанию за дополнительный товар и удостовериться, что ему не придется за него платить. Однако когда гостиная была забита коробками, клиент снова позвонил, умоляя прекратить доставку.

Некоторые ошибки не так заметны, но стоить они могут гораздо больше. Представьте себе инвестиционную компанию, которая заблокировала кредитную карту, а затем довольно необходительно обошлась с ее владелицей, обратившейся за разъяснениями в сервисную службу. Как заявляет Дравис, при более эффективном управлении базой данных клиентов не составило бы труда выяснить, что адрес женщины и крупнейшего клиента компании один и тот же и что она приходится ему дочерью. Теперь деньги ее отца помещены в другом месте.

Дравис — вице-президент по качеству данных компании Firstlogic, в течение 20 лет производящей программные средства, регулирующие качество данных. Сегодня он тратит меньше времени на доказательство важности точной информации, и больше — на создание инструментов. В ценности точных данных уже почти никто не сомневается.

К борьбе с некачественной информацией призывают теперь не только приверженцы ИТ, руководители компаний уделяют все больше внимания этой проблеме. Согласно исследованию Forrester Research, 76% опрошенных директоров по маркетингу считают информацию самым главным из того, что могут дать им информационные технологии. И только 59% респондентов заявили, что они более или менее удовлетворены качеством данных в своих организациях.

«ИТ-специалисты — не те люди, которым следует определять, какими должны быть качественные данные, — говорит Тед Фридман, аналитик по управлению данными компании Gartner. — Это прерогатива бизнес-руководства компании».

По результатам исследования Института хранения данных, в 2002 году некачественная информация стоила только американскому бизнесу более 600 млрд. долл. Данные о последующих годах недоступны, но вряд ли количество неправильно записанных имен, повторяющихся адресов, неверно обозначенных заказов и т. п. уменьшилось.

«Некачественная информация словно термит, который разъедает фундамент бизнеса», — говорит руководитель программы управления качеством данных в Массачусетском технологическом институте Рич Уанг, автор готовящейся к выпуску книги «Путешествие в качество данных» (Journey to Data Quality). Он в числе первых стал изучать проблему качества данных и сейчас уверен, что «средневековье позади», хотя управление качеством данных все еще не занимает места в списке приоритетных задач генеральных директоров.

И золото может поблекнуть

Устаревание данных неизбежно. Имена, адреса, номера телефонов, занимаемые должности — все это со временем меняется. Согласно статистике компании Dun & Bradstreet, обладающей одной из крупнейших в мире коммерческих баз данных (более 80 млн. записей, касающихся бизнеса), каждый час примерно 240 компаний меняют свой адрес, возникает 63 новые фирмы, происходит 112 смен на постах директоров, а восемь организаций объявляют о своем банкротстве.

Качество данных снижается во всех компаниях, от привычных обитателей Fortune 100 до самых маленьких и начинающих. В компании MCI, чья клиентская база данных покрывает весь телефонный рынок Соединенных Штатов, проблема качества данных вышла на первый план.

Скотт Ланда занимает пост директора клиентской базы данных MCI. В работе Ланды немало сложностей. Каждый год 20% американского населения меняет адрес. Меры регулирующего характера, такие как список «Не беспокоить рекламой», лишь осложняют задачу. Некоторые клиенты MCI оказываются занесенными как в центральную клиентскую базу данных, так и в базу данных так называемых «малых офисов» — двух отдельных бизнес-направлений в MCI, которые проводят собственные маркетинговые кампании.

Для поддержания клиентской базы данных в актуальном состоянии Ланда использует три анализатора качества данных, а также работает с поставщиком информационных услуг Experian. Три или четыре раза в год Experian полностью очищает базу данных MCI, применяя обычный идентификатор для отслеживания клиентов, опирающийся на такие источники, как Национальная служба изменения адресов Почтовой службы США.

Целостность данных дает возможность MCI эффективнее воздействовать на своих клиентов. По словам Ланда, им удалось достичь высокого уровня ответной реакции на маркетинговые кампании. Качественная информация о клиентах позволяет MCI, опираясь на данные, строить прогнозные модели своих маркетинговых кампаний. Кроме того, стали намного реже поступать жалобы от сотрудников отдела сбыта и маркетинга, работающих с клиентами.

Точность информации не менее важна для компаний, производящих программные инструменты для обеспечения чистоты клиентских данных. Ежегодно около четверти записей в базе данных контактов Siebel Systems, которая сама является крупнейшим разработчиком CRM-систем, устаревает. По заявлениям Siebel, это соответствует среднему показателю по отрасли. С тем чтобы информация соответствовала действительности, компания сверяется с базой данных Dun & Bradstreet. Однако, по словам вице-президента по глобальному маркетингу Джеффа Палвера, эта мера позволяет обнаружить лишь 80% несоответствий. А остальные 20% должны проверяться вручную.

В Siebel работает пять специалистов по качеству данных, которые чистят базу данных, связываясь с клиентами. Таким образом проверяется, верны ли имеющиеся о них данные, а также получают ли клиенты от Siebel маркетинговую информацию. В компании используется набор собственных программных инструментов, включая Siebel List Import и Siebel Data Quality, центральный компонент системы CRM. Их дополняют программы по чистке данных компаний Firstlogic и Trillium, непосредственно взаимодействующие с базой данных Siebel. Услуги по упорядочению данных таких поставщиков, как Experian, Acxiom и Dun & Bradstreet, также востребованы в компании.

Трехлетняя кампания Siebel по чистке своих внутренних маркетинговых данных привела, по словам Палвера, «к драматическим последствиям» для маркетинга: на 50% увеличилось число откликов на проводимые программы, на 63% сократилось количество повторно занесенных имен и на половину снизилась стоимость разработки маркетинговых альтернатив.

Эти успехи привели к сбережению около 2% маркетингового бюджета Siebel. Кроме того, чистка данных позволила Siebel сократить расходы на рекламу, таким образом, появилась возможность вкладывать больше средств в проекты, повышающие спрос на продукцию компании. По словам Палвера, точные данные «делают весь процесс торговли эффективнее».

Объединяйте и сверяйте

По оценкам Forrester, ежегодный объем продаж программ по чистке данных вырос с 250 млн. долл. в 2000 году до 500 млн. долл. сегодня.

Как утверждают аналитики Forrester, еще три года назад никто не обращал внимания на качество данных, теперь же ситуация изменилась.

И на то есть причины. Так, государственные агентства и корпорации активно помещают информацию о своих компаниях в Internet. Когда данные открыты, несоответствия у всех на виду и это никому не нравится. К тому же регулирующие меры, захлестнувшие корпоративную Америку, требуют более бережного отношения к данным. Списки, «куда нельзя звонить», антиспамерский акт CAN-SPAM, закон Сарбейнса-Оксли, антитеррористический закон Patriot Act и другие подобные законопроекты заставляют компании внимательно следить за точностью своих данных.

Крупные проекты CRM и ERP довольно часто терпят неудачу, поскольку в их основе лежит неточная информация, к такому выводу все чаще приходят в компаниях.

«Качество данных полезно не только для повышения прибыли, но все больше для создания новых проектов», — говорит Элана Андерсон, аналитик по методологии, средствам информации и маркетингу компании Forrester. Проекты зачастую включают запрос на разработку более персонифицированных рыночных стратегий без увеличения затрат. Для этого компаниям необходима точная информация о своих клиентах: где они делают покупки, что покупают, чем занимаются, как легче всего с ними связаться и т. д.

Тем не менее «всестороннего взгляда» на клиентов намного легче достичь на словах, чем на деле. У каждой крупной организации есть огромные объемы клиентской информации, помещенные в бессчетные группы в многочисленных базах данных. Сервисные службы и отделы продаж хранят разные записи о клиентах. Поскольку производственникам требуются иные данные, чем тем, кто занимается биллингом, информация расчленена, в этом главный источник проблем. Отдельно сосредоточенные данные не взаимодействуют друг с другом, и изменения, внесенные в одни, не отражаются на других. Вот только один пример. Торговый агент, пытающийся совершить сделку с клиентом, не знает о том, что он несколько минут назад разругался с представителем службы поддержки клиентов. Прощай, торговля!

«Отдельные системы работают хорошо. Но если попытаться связать их между собой, начинаются проблемы», — считает Марк Мэдсен, аналитик по системам поддержки принятия решений в Bear Creek, холдинге, работающем с каталогами компаний Harry and David и Jackson & Perkins.

Маркетологи для того, чтобы больше узнать о клиентах, используют данные, которые были предназначены для других целей. «Сейчас мы пытаемся применять информацию для биллинга и обслуживания, чтобы улучшить отношения с клиентами», — говорит Том Гейтер, исполняющий обязанности вице-президента по маркетингу подразделения Dun & Bradstreet, которое занимается развитием продаж и маркетинга.

ИТ-департамент компании Bear Creek осуществляет управление качеством данных, тесно взаимодействуя с бизнес-подразделениями в поддержании их маркетинговых целей. Для того чтобы клиентская база данных не устаревала, группа Мэдсена использует программы по чистке данных, разработанных Firstlogic, а также перепроверяет адреса при помощи других источников информации, например Национальной службы изменения адресов Почтовой службы США.

Такое же партнерство налажено и в компании Staples. Вице-президент маркетинга по базам данных этой компании — производителя канцтоваров Ивона Пайпер управляет департаментом из 20 человек, который отвечает за анализ данных, маркетинг по прямым почтовым рассылкам и ведение базы данных. Группа ответственна за маркетинг, но на самом деле налаживает взаимодействие между ИТ-департаментом и маркетингом. Пайпер говорит, что она «в основном выполняет функции переводчика» между двумя департаментами, которые «говорят на разных языках».

Пайпер ведет активную работу по сбору информации о клиентах Staples. «Нам необходимо знать, кто наши клиенты, где они находятся, каковы их личные качества, что они покупают, как они предпочитают поддерживать связь», — говорит она.

Более точные данные о клиентах позволили команде Пайпер перейти от традиционного маркетинга массовых почтовых рассылок или рассылок по электронной почте к «очень редким контактам, инициируемым действиями клиентов». Если кто-то покупает цифровую камеру, Staples предоставляет необходимую информацию. Подобная практика требует особенно точной информации, притом что у компании 19 различных источников данных, в которых храниться все — от статуса имущества, изъятого из налогового обложения, до информации о карточках лояльности и кредитных картах.

Пайпер отмечает, что программные инструменты для обновления данных сами по себе не являются решением проблемы. По ее словам, важнее иметь хорошо сконструированные структуры данных, которые облегчают работу с информацией среди множества приложений и помогают гибко управлять действующими бизнес-правилами. «Дело не в инструментах, — говорит она, — а в системе процессов, процедур и стандартов в вашей базе данных, а также в организации, владеющей качеством данных».

В компании Staples намерены продолжать совершенствовать управление данными. Пайпер и внутренняя комиссия, включающая членов ее собственной группы по ведению базы данных, специалистов по маркетингу и ИТ, обсуждают, как лучше организовать «департамент управления клиентами», который сосредоточится на разработке и поддержании стандартов данных.

Значение баз данных

Некоторым компаниям в большей степени, чем другим, требуются точные данные. American Traffic Solutions управляет системами для таких автоматических систем сбора платежей на платных автострадах, как E-Zpass, и сетей камер слежения, подобных тем, что установлены в Нью-Йорке. Так как в обязанности компании входит фиксирование людей, которые превышают скорость или проносятся мимо автоматов для приема оплаты, точные данные играют для компании первостепенную роль.

Когда квитанции отправляются по неверному адресу и остаются неоплаченными, American Traffic предлагает своим клиентам, в основном государственным транспортным агентствам, услугу по уточнению данных, которая выслеживает правонарушителей и высылает им извещения. Используя различные источники данных, компания обнаруживает около половины скрывшихся водителей, которые иначе никогда бы не заплатили штраф.

«Эти данные представляют огромную ценность для клиента», — говорит Адам Тьютон, директор по операциям American Traffic. Не менее важны они и для ATS. Компания интегрировала в свои базы данных программные инструменты по чистке данных компании Firstlogic, которые ускорили сопоставление и занесение клиентских записей. Сейчас Тьютон анализирует, как программные инструменты помогают компании в разработке новых сфер деятельности, таких как поиск людей, отказывающихся от поручительства или выплаты алиментов.

Для многих директоров маркетинга во главе угла стоит развитие или открытие нового бизнеса. Высококачественные данные нужны не только для отношений с клиентами, они позволяют повысить доход. Уанг считает, что для таких маркетологов данные равносильны стратегическому оружию.

Пайпер с этим согласна. «Нужно знать своих клиентов, но также необходимо уметь выбирать инициативы, достойные инвестирования, — говорит она. — Если вы используете устаревшую или неполную информацию, то рискуете отказаться от хороших программ».

Так что пришло время очистить свои данные.


Команда чистильщиков

Для осуществления чистки данных аналитики Forrester рекомендуют ряд шагов.

  • Внесите качество данных в список задач. Сделайте задачу по чистке данных приоритетной на ранних этапах осуществления проекта CRM или ERP. Определите время и процессы, необходимые для проверки данных, и убедитесь в работоспособности бизнес-правил.
  • Создайте команду по управлению качеством данных. Работа этой группы будет сосредоточена на поддержке и обновлении данных. Она также установит и отрегулирует бизнес-правила для сбора и применения информации.
  • Веди, а не следуй. Ответственность за качество данных должна возлагаться не на ИТ-службу, а на соответствующие бизнес-подразделения или рассматриваться как централизованная маркетинговая функция. Но ИТ-специалисты все же играют решающую роль в поддержке данных после выполнения бизнес-правил, они эксперты по чистке данных, так что позвольте им делать свою работу.
  • Создавайте шаблоны данных. Подсчитайте, сколько записей может обладать несоответствующим качеством из-за неполных или неверных данных. Это особенно важно для компаний, имеющих иностранных клиентов, для идентификации которых необходимы нестандартные шаги.
  • Очищайте и оттирайте. Для заполнения пробелов в данных, объединения и сопоставления несравнимых баз данных и уничтожения повторяющейся информации маркетологи полагаются на несколько ресурсов: собственные программные инструменты, пакеты компаний Firstlogic, Group 1 или Trillium, а также услуги, предоставляемые Acxiom, Harte-Hanks или Dun & Bradstreet.

Как насчет остальных данных?

Маркетологи все лучше справляются с клиентскими данными. Но базы данных, хранящие информацию о производстве и цепях поставок, шифрах компонентов и т. п., создают ряд проблем для компаний, пытающихся очистить свои информационные хранилища. «Клиентская информация всем понятна. Любой может взглянуть на запись и проверить, верен ли почтовый индекс, но проделать такую процедуру с производственными данными сможет не каждый», — говорит Нимиш Мета, вице-президент группы по интеграции и клиентским данным Siebel, которая создает и продает системы программного обеспечения для хранения клиентских данных.

Новые технологии, в частности технология радиочастотной идентификации (radio frequency identification, RFID), создают еще одно препятствие к управлению качеством данных. В связи с тем, что компании начинают использовать RFID для отслеживания продукции и других целей, появятся огромные объемы данных, поступающих в организации в реальном времени.

Существующие сегодня программные инструменты по управлению качеством данных, в значительной степени ориентированные на клиентские данные, придется приспосабливать к особенностям прочей информации. Тед Фридман, аналитик управления данными компании Gartner, называет это «следующим горизонтом, которого достигнет качество данных».


Michael Fitzgerald. Data Dump. CMO Magazine. February, 2005

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями