Řízení vztahů se zákazníky (CRM) považuje většina společností za klíč k úspěšné budoucnosti. Nejedná se přitom o žádnou složitou filozofii, protože CRM tvrdí, že úspěch společnosti je předurčen mírou poznání potřeb zákazníka. Úspěch CRM strategie je založen na schopnosti získávat data ze zákaznických kanálů, vyhodnocovat je a přetvářet v nové obchodní procesy zpětně ovlivňující interakce se zákazníkem. Do těchto procesů se zákonitě, byť v různé míře, zapojí všechny informační systémy podniku.

CRM = aCRM + oCRM
Úspěch všech činností v oblasti CRM závisí na schopnosti společnosti vybudovat si samoučící se vztah se zákazníkem. Vztah, ve kterém se společnost učí o klientovi a jeho potřebách z údajů, které o něm shromažďuje v místech kontaktu. Z těchto údajů získává informace a znalosti, které jsou základem pro pochopení a předvídání chování zákazníka. V konečném důsledku jsou tyto znalosti základem pro uspokojování potřeb zákazníka a jeho udržení.

CRM je tedy strategií založenou na lepším pochopení zákazníků jako jednotlivců a přiblížení se jim v každém okamžiku kontaktu. Aktivity při uplatňovaní CRM v praxi jsou dvojího charakteru - operativního a analytického. Z technologického hlediska jsou potom analogicky pro fungování individuálních a ziskových vztahů se zákazníky potřebné dva typy systémů:

. operativní systémy - které zabezpečují fungování a realizaci každodenních kontaktů se zákazníkem. Pro klienty představují nejviditelnější části organizace. Operativní systémy pro CRM umožňují firmám přizpůsobit produkty a služby na míru individuálním zákazníkům. Slouží též k realizaci individuálních transakcí a kontaktů se klientem. Jsou to například systémy zabezpečující fungování telefonních center, automatizaci vyřizování objednávek anebo elektronického prodeje.

. analytické systémy - slouží pro podporu strategického rozhodování a k odhalování skrytých informací pro snadné pochopení a předvídání potřeb a chování zákazníků. Integrují údaje z operativních systémů a obsahují i nástroje na jejich analýzu. Z výsledků analýz potom přinášejí inteligenci - lepší znalosti o zákaznících - zpět do operativních systémů pro CRM. Znalosti o ziskovosti zákazníků, segmentech zákazníků, jejich profilech a pravděpodobném chování v budoucnosti.

Analytické CRM systémy slouží především k optimalizaci současných obchodních procesů a pomáhají definovat nové procesy podporující podnikovou strategii. V porovnání s operativním CRM, zákazník s nimi zdánlivě nepřijde do styku, ale aCRM by mělo zásadně ovlivňovat to, jak se k němu budou chovat všechny části organizace. Oblast analytického CRM zažívá v současnosti velký růst. Je to tím, že firmy si uvědomují, že o úspěchu reklamní kampaně, nebo odezvy na aktivity call-centra zákaznických služeb dnes rozhoduje výběr oslovených, příprava dotazování a akce generované na základě zachycených odpovědí. Tyto analýzy neslouží výlučně pro taktické řízení podniku, ale jsou nepostradatelnou podmínkou pro stanovení úspěšné strategie firmy.

Uplatnění aCRM
Analytické CRM nachází uplatnění např. v řešení následujících obchodních úloh:

. Segmentace zákazníků - úkolem aCRM je definovat skupinu zákazníků na základě podobného chování či profilu (věk, bydliště, využívání služeb). Hranice mezi získanými skupinami nedefinuje uživatel, ale systém aCRM, který vyhledává hraniční hodnoty mnoha proměnných definujících homogenní skupiny.

Výsledkem může být definovaný segment, (např. věk mezi 30 a 40 a bydliště: malé město) o kterém systém aCRM tvrdí, že z hlediska obratu, zisku a počtu nákupů, věku a typu bydliště zde existuje významná skupina zákazníků, kteří si jsou vzájemně podobní. Vznikají tak segmenty zákazníků, které jsou základním kamenem pro všechny další CRM procesy. Přes individuální přístup k jednotlivému zákazníkovi, propagovaný ve většině populárních přednášek (one-to-one), je obsluha konkrétního zákazníka definována segmentem, kam daný zákazník patří. Žádná firma s 100,000 zákazníky není schopna definovat 100,000 různých strategií jak má reagovat operátor telefonního centra pokud zavolá zákazník X. Přesto pokud přijdete do kontaktu s CRM kanálem úspěšné firmy musíte získat dojem, že tomu tak je.

. Analýza chování zákazníků - úkolem v této oblasti je predikce chování jednotlivce v určité situaci na základě statistických výpočtů. Algoritmus výpočtu je generován systémem aCRM na základě historických dat o zákazníkovi a jeho chování. Výsledkem výpočtu je hodnocení zákazníka (takzvané skóre), které v praxi může mít podobu přechodu zákazníka mezi segmenty. Systém CRM tak dokáže ukázat, že existuje rozdíl mezi 5-letou prognózou typů pojistek 25-ti letého svobodného muže s pojistkou na drahé auto a stejně starého muže se dvěmi dětmi, nesplácejícího hypotéku. Na taktické úrovni skóre zákazníka vypovídá o tom, jak bude reagovat na konkrétní nabídku dalšího produktu (cross selling), jaká je pravděpodobnost odchodu zákazníka, nebo jaká bude pravděpodobná odezva na firemní kampaň.

Je mnoho oblastí, které se neobejdou bez kontinuálního hodnocení zákazníka. Typickým příkladem je hodnocení schopnosti zákazníka splácet úvěr. Všechny finanční organizace rutinně používají skóring pro řízení kreditního rizika v oblasti spotřebitelských půjček, tj. pro určení výše půjčky, kterou mohou poskytnout na základě údajů o žadateli. Zisk z půjček silně závisí na kvalitě skórovacího modelu modifikovaného dle historie splátek současných půjček.

Technologie analytického CRM
Analytická infrastruktura tvořící jádro aCRM se skládá z následujících technologií:

Datový sklad CRM
Sběr dat o zákaznících, včetně historie jejich kontaktů a transakcí, je první nutnou podmínkou pro realizaci prvního bodu CRM strategie - vytvoření jednotného pohledu na zákazníka. Technologicky je řešeno jako datový sklad pro CRM, jehož tvorba a obsah jsou určovány potřebami obchodních uživatelů. Technologie datového skladu zahrnují následující prvky:

. Extrakce, transformace a loading (ETL) - zajišťující načítání různých firemních i externích zdrojů dat, včetně správy periodických načítacích procesů a snadné definice nových zdrojů.

. Správa metadat - správu informací o atributech a obchodních definicích uložených dat

. Uložení dat - správa datového úložiště včetně možnosti definice různých typů uložení (indexování, multidimenzionální databáze, skórovací procedury, uložení pro dolování dat)

. Datové a aplikační služby - jednotný interface pro přístup k datům a výpočetním službám z celé organizace (umožňující např. výběry segmentů nebo výpočty skóre)

Celopodnikový reporting
Úkolem datového skladu je poskytování všech druhů informací pro sestavovaní správ - od periodických sestav až po ad-hoc dotazy, od vysoce agregovaného reportu pro vrcholový management až to detailní sestavu pro managera konkrétní kampaně. Velkou oblibu si v této souvislosti získala OLAP technologie - interaktivní reporting, dle uživatelsky zvolených kategorii a výběrů.

Analýzy dat
Pro plné využití potenciálu ukrytého v CRM datovém skladu je dále nutno mít schopnost analyzovat zákaznická data různými analytickými technikami např.:

. statistické analýzy (testy hypotéz, analýza rozptylu, regresní analýza, analýza kategorických dat, diskriminační analýza, faktorová analýza, analýza přežití, apod.)

. analýza časových řad (identifikace procesu, autoregresní modely, modely se sezónní složkou, modely s interveční proměnnou, apod.)

. řízení kvality

. V poslední době se rozšiřují data minig produkty (dolování dat), které integrující tyto analýzy a přímo spolupracující s datovým skladem. Tyto produkty jsou díky aplikaci:

. vícerozměrného prediktivního modelování (rozhodovací stromy, regrese, neuronové sítě)

. segmentace (hierarchický clustering, k-mean clustering, metoda nejbližších sousedů)

. analýzy vícedimenzionálních kategorických dat schopny přímo generovat kódy použitelné pro řešení obchodních CRM úloh.

Pozn.: Článek byl zpracován na základě materiálů firmy SAS Institute, která na našem trhu, ale i v celosvětovém měřítku patří mezi přední dodavatele řešení v oblasti dolování dat a podpory rozhodování, budování datových skladů a manažerských informačních systémů.