Алгоритмизация и моделирование взаимоотношений с клиентами – новый CRM
Invite pending
Видела здесь несколько толковых переводов с Harvard Business Review и решила воспользоваться примером и перевести то, что близко мне самой, и, надеюсь, покажется интересным и полезным читателям Хабра. Перевод не дословный, а, скорее, пропущенный через призму личного опыта и восприятия проблематики, прошу простить мне мелкие отступления и подмену образов местами. Оригинал доступен по ссылке.
В дословном переводе тема звучит как «Автоматизация взаимоотношений с клиентами – новый CRM». На мой взгляд это не совсем корректно.
Наша цифровая вселенная растет экспоненциально. Увеличение количества информации к 2020 году ожидается до 44 зеттабайт. (Для справки 1 зеттабайт равен 1 000 000 000 000 гигабайтам)
Компании пытаются использовать этот огромный объем данных таким образом, чтобы сделать нашу жизнь лучше. В потребительском мире организации уже анализируют и используют получаемые данные в режиме реального времени для своих целей: интернет-магазины прогнозируют поведение покупателя и адаптируют последовательность и расположение товаров на экране в соответствии с предпочтениями клиента; финансовые организации в доли миллисекунд выявляют и предотвращают мошеннические операции; медицинские учреждения используют накапливаемые массивы данных для более эффективной диагностики и лечения пациентов, и это только несколько примеров.
Но в корпоративной среде, традиционно данные очень разрозненные, громоздкие и зачастую заносятся вручную в базы данных таких систем, как системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Которые, не считая перехода в облака, не так уж сильно изменились со времен их создания в 1990-е годы.
Запуская и обслуживая технологичные проекты на предприятиях, нам не раз доводилось видеть, как грамотное использование данных помогало компаниям увеличить продажи. Но, при всех этих благих намерениях, приспособить менеджеров по продажам к использованию средств мониторинга их действий и контролированию пайплайна, крайне проблематично. Продавцы обязаны тратить уйму времени на ручной ввод данных, а затем тратить еще больше на поиск среди этих данных необходимой информации. В то время как высшее руководство ясно осознает всю ценность возможности контролировать работу менеджеров через CRM, подавляющее большинство продавцов не любит лишнюю работу и контроль своих действий, и посему использует CRM-систему с неохотой и очень редко задействует весь её потенциал. Эта административная работа становится еще более весомой, если учесть, что продавцы только 11% своего времени используют действительно на продажи.
Это, конечно, кажется чудовищно устаревшим, учитывая, что мы живем в эпоху рекомендаций Amazon и Siri. Что если бизнес-процессы предприятия стали бы такие же умные и простые в использовании как Siri? Что если менеджеры по продажам начали бы использовать преимущества от подсказок следующих действий, как водители с навигатором или покупатели интернет-магазинов? Что если CRM, в том виде как мы его знаем, умер?
Подобно тому, как Amazon активно сообщает тому, кто только что приобрел коляску, что он также скорее всего захочет купить автокресло, корпоративные приложения должны активно советовать пользователям наиболее важные и срочные задачи чтобы правильно и эффективно расставлять приоритеты. Искусственный интеллект и алгоритмы поддержки принятия решений на основе исторических данных и событий, могут вывести продуктивность работников на качественно новый уровень, позволяя фокусироваться на наиболее значимом, постоянно помогать друг другу и совместно развиваться.
Воплощение этого в реальность может быть гораздо ближе, чем вы думаете, благодаря машинному обучению и механизмам предиктивного анализа данных.
Для большинства сотрудников, их текущие задачи не всегда являются по-настоящему важными. Менеджеры тратят слишком много времени общаясь с неправильными людьми и посылая сообщения, которые не находят отклик. Использование возможности применять автоматически рекомендуемые действия и подходы позволит каждому менеджеру упростить процедуру принятия решений, руководствуясь данными, освобождая свое время, чтобы сосредоточиться на выстраивании доверительных взаимоотношений и на других человеческих аспектах бизнеса.
Поскольку взаимодействие между сотрудниками и клиентами все чаще стало носить цифровой характер – будь то переписка через Facebook, по электронной почте, через web-сайт или другие цифровые каналы – анализ данных упрощается, и становиться очевидно, что же такого делают успешные менеджеры, чего не делают остальные, что из этого наиболее эффективно, и как заставить остальных делать то же самое.
Незаметные ранее ограничения традиционных CRM-систем становятся очевидными в современном, автоматизированном, предиктивном мире. Дни использования CRM просто как инструмента отслеживания продаж сочтены. Будущее CRM, как и всего корпоративного ПО, в предложении дальнейших действий на основе прогнозных аналитик и глубокого знания специфик отрасли и бизнес-функций.
CRM не умер (пока). Но продавцы не будут использовать его должным образом до тех пор, пока он не поумнеет и не начнет экономить их время, вместо того, чтобы обременять вводом данных и утомительным поиском. Будущее CRM в освоении прогнозных данных и проактивности. Только сотрудники, которые эффективно сработаются с роботами-помощниками, будут преуспевать в этом новом мире.
В дословном переводе тема звучит как «Автоматизация взаимоотношений с клиентами – новый CRM». На мой взгляд это не совсем корректно.
Наша цифровая вселенная растет экспоненциально. Увеличение количества информации к 2020 году ожидается до 44 зеттабайт. (Для справки 1 зеттабайт равен 1 000 000 000 000 гигабайтам)
Компании пытаются использовать этот огромный объем данных таким образом, чтобы сделать нашу жизнь лучше. В потребительском мире организации уже анализируют и используют получаемые данные в режиме реального времени для своих целей: интернет-магазины прогнозируют поведение покупателя и адаптируют последовательность и расположение товаров на экране в соответствии с предпочтениями клиента; финансовые организации в доли миллисекунд выявляют и предотвращают мошеннические операции; медицинские учреждения используют накапливаемые массивы данных для более эффективной диагностики и лечения пациентов, и это только несколько примеров.
Но в корпоративной среде, традиционно данные очень разрозненные, громоздкие и зачастую заносятся вручную в базы данных таких систем, как системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Которые, не считая перехода в облака, не так уж сильно изменились со времен их создания в 1990-е годы.
Запуская и обслуживая технологичные проекты на предприятиях, нам не раз доводилось видеть, как грамотное использование данных помогало компаниям увеличить продажи. Но, при всех этих благих намерениях, приспособить менеджеров по продажам к использованию средств мониторинга их действий и контролированию пайплайна, крайне проблематично. Продавцы обязаны тратить уйму времени на ручной ввод данных, а затем тратить еще больше на поиск среди этих данных необходимой информации. В то время как высшее руководство ясно осознает всю ценность возможности контролировать работу менеджеров через CRM, подавляющее большинство продавцов не любит лишнюю работу и контроль своих действий, и посему использует CRM-систему с неохотой и очень редко задействует весь её потенциал. Эта административная работа становится еще более весомой, если учесть, что продавцы только 11% своего времени используют действительно на продажи.
Это, конечно, кажется чудовищно устаревшим, учитывая, что мы живем в эпоху рекомендаций Amazon и Siri. Что если бизнес-процессы предприятия стали бы такие же умные и простые в использовании как Siri? Что если менеджеры по продажам начали бы использовать преимущества от подсказок следующих действий, как водители с навигатором или покупатели интернет-магазинов? Что если CRM, в том виде как мы его знаем, умер?
Подобно тому, как Amazon активно сообщает тому, кто только что приобрел коляску, что он также скорее всего захочет купить автокресло, корпоративные приложения должны активно советовать пользователям наиболее важные и срочные задачи чтобы правильно и эффективно расставлять приоритеты. Искусственный интеллект и алгоритмы поддержки принятия решений на основе исторических данных и событий, могут вывести продуктивность работников на качественно новый уровень, позволяя фокусироваться на наиболее значимом, постоянно помогать друг другу и совместно развиваться.
Воплощение этого в реальность может быть гораздо ближе, чем вы думаете, благодаря машинному обучению и механизмам предиктивного анализа данных.
Для большинства сотрудников, их текущие задачи не всегда являются по-настоящему важными. Менеджеры тратят слишком много времени общаясь с неправильными людьми и посылая сообщения, которые не находят отклик. Использование возможности применять автоматически рекомендуемые действия и подходы позволит каждому менеджеру упростить процедуру принятия решений, руководствуясь данными, освобождая свое время, чтобы сосредоточиться на выстраивании доверительных взаимоотношений и на других человеческих аспектах бизнеса.
Поскольку взаимодействие между сотрудниками и клиентами все чаще стало носить цифровой характер – будь то переписка через Facebook, по электронной почте, через web-сайт или другие цифровые каналы – анализ данных упрощается, и становиться очевидно, что же такого делают успешные менеджеры, чего не делают остальные, что из этого наиболее эффективно, и как заставить остальных делать то же самое.
Незаметные ранее ограничения традиционных CRM-систем становятся очевидными в современном, автоматизированном, предиктивном мире. Дни использования CRM просто как инструмента отслеживания продаж сочтены. Будущее CRM, как и всего корпоративного ПО, в предложении дальнейших действий на основе прогнозных аналитик и глубокого знания специфик отрасли и бизнес-функций.
CRM не умер (пока). Но продавцы не будут использовать его должным образом до тех пор, пока он не поумнеет и не начнет экономить их время, вместо того, чтобы обременять вводом данных и утомительным поиском. Будущее CRM в освоении прогнозных данных и проактивности. Только сотрудники, которые эффективно сработаются с роботами-помощниками, будут преуспевать в этом новом мире.