Интеллектуальное извлечение информации из транзакций

Cредства управления отношениями с клиентами, дополненные интеллектуальным извлечением информации из транзакций, должны сыграть важную роль в улучшении обслуживания клиента.

Курт Холл (корпорация Cutter), ©Планета КИС

В системах управления отношениями с потребителем сегодня наметилась четкая тенденция на извлечение, преобразование, очистку, обогащение и загрузку пользовательских данных, поступающих из самых различных источников. Это могут быть, например, транзакции, ресурсы «Всемирной паутины», архивные документы, внешние источники. Обработанные таким образом сведения помещаются в корпоративные хранилища данных, склады оперативных данных, киоски данных и другие базы данных о клиентах. Здесь накопленная информация используется для распределения клиентов по различным группам, которые различаются по уровню доходов, покупательским склонностям, возрасту и положению, потребительской стоимости и другим подобным критериям. Выполняются такие операции с помощью ряда технологий бизнес-интеллекта (business intelligence). После этого появляется возможность готовить индивидуальные маркетинговые предложения и рассылать их по наиболее эффективным каналам (например, через «Всемирную паутину», по системам телемаркетинга, через центры телефонного обслуживания и с помощью автоматизированных средств маркетинга). Однако такой процесс обычно занимает от двух до восьми недель. Есть и еще одно серьезное «но»: несмотря на всю шумиху относительно индивидуального подхода к маркетингу, большинство компаний сегодня просто не в силах обеспечить интегрированное применение технологий бизнес- интеллекта. Полученные с их помощью результаты зачастую используются лишь на одном уровне обслуживания потребителя - либо в Web-магазине, либо в центре телефонного обслуживания, либо при составлении именных писем. Такой подход значительно снижает действенность уже имеющихся технологий, ограничивая сферу их действия.

А как насчет того, чтобы воспользоваться методами индивидуального маркетинга на тактическом уровне? Я имею в виду получение и анализ всех деталей транзакции в реальном времени. Системы обработки транзакций чаще всего используются сегодня, чтобы управлять жизненно важной для компании деловой информацией - финансовыми операциями, запросами на информацию, заказами на обслуживание, подтверждением кредитов и так далее. Совершенно очевидно, что все подобные транзакции несут в себе огромные объемы информации, однако ее потенциал используется далеко не полностью. Чтобы максимально реализовать открывающиеся возможности в обычной среде ИТ, необходимо перестроить саму методику обработки транзакций. А сделать это непросто, потому что такие системы оптимизированы для решения конкретных задач, и расширение рамок их действия связано с существенным риском, да и усилий требует немалых.

В частности, нельзя забывать о таком щекотливом вопросе, как целостность и скорость оперативной обработки транзакций. Поддержание этих параметров на должном уровне вступает в противоречие с расширением сферы применения транзакционных данных (это -- одна из тех причин, которые заставляют заранее готовить данные для анализа, производя их предварительное извлечение, преобразование и загрузку).

Необходимо найти способ, позволяющий беспрепятственно «выхватывать» из потока транзакций наиболее важную информацию в реальном масштабе времени. Только так можно наладить оперативную обработку данных о поведении каждого клиента с помощью технологий бизнес-интеллекта. Другими словами, нужно научиться применять такие технологии для получения информации о конкретном потребителе именно тогда, когда она нужна, -- пока вы разговариваете с ним по телефону или пока он бродит по Web-магазину вашей компании. А этого можно достичь, взяв на вооружение средства и методики интеллектуального извлечения информации из транзакций.

Интеллектуальное извлечение информации из транзакций для интерактивного управления отношениями

Сегодня мы все чаще встречаемся с новыми методами анализа содержания транзакций, позволяющими применять технологии бизнес-интеллекта для обработки клиентских транзакций в реальном времени. Это направление называют по-разному: и интеллектуальным извлечением информации из транзакций (ITM), и извлечением информации из данных в реальном времени, и интерактивным управлением отношениями с потребителем, и оптимизацией отношений с клиентами. Можно даже встретить такой термин, как нулевое запаздывание.

Возможности

Технология интеллектуального извлечения информации из транзакций открывает огромные возможности для управления отношениями с потребителем. Она позволяет развертывать приложения, которые:

• оперативно реагируют на события в больших сетях, контролируя данные на уровне транзакций;
  
• обеспечивают углубленное использование информации, заключенной в онлайновых транзакциях;
  
• расширяют возможности применения содержимого хранилищ данных за счет применения технологий бизнес-интеллекта, индивидуального обслуживания клиентов и управляемого пользовательского доступа (к Web-магазинам и другим узлам электронной коммерции и электронного бизнеса);
  
• опираясь на действия клиента и его профили, обеспечивают координацию коммерческих и служебных сообщений, генерируемых в различных точках обслуживания потребителя;
  
• позволяют использовать правила, составленные на обычном языке, применять автоматизированные системы документооборота, обработки сообщений и их маршрутизации, намного ускоряя тем самым весь процесс анализа как действий клиентов, так и результатов проводимых кампаний.
  

Центральным компонентом любой системы извлечения информации из транзакций являются правила. Именно они используются для «просеивания» потока транзакций, в ходе которого приходится в реальном времени контролировать огромные объемы информации, циркулирующей в ЛВС, ГВС, интрасети, Интернете и так далее. С их помощью удается извлечь из общего трафика лишь те транзакции, которые соответствуют заданному профилю. Выделенные таким способом транзакции поступают затем в аналитический механизм (экспертную систему), действующий на основе заранее заданных правил управления отношениями с потребителем. Здесь выполняются следующие операции:

• определяется значимость каждой клиентской транзакции;
  
• клиентская транзакция соотносится в архивными данными (профилями данного клиента), хранящимися на складе данных о потребителях, и с другими транзакциями, что позволяет определить возможности маркетинга в каждом конкретном случае;
  
• на основе оперативного интеллекта, применяемого в реальном масштабе времени, и архивных профилей клиента делается заключение или вырабатывается конкретная рекомендация по дальнейшей обработке транзакции;
  
• генерируется отклик для передачи по соответствующему каналу. Это может быть, скажем, вывод сообщения на терминал специалиста по обслуживанию клиентов с предложением дополнительных услуг (cross-sell) или модификации уже оказываемых (up-sell), либо сообщение электронной почты с уведомлением об отправке заказанного товара, либо создание Web-страницы, специально подготовленной с учетом запросов конкретного клиента, либо обновление базы данных о клиентах, либо генерация новой транзакции.
  

Интеллектуальное извлечение информации из транзакций открывает совершенно новые перспективы применения технологий бизнес-интеллекта для налаживания отношений с потребителем. Конечно, разработку стратегии развития контакта предполагали и средства управления кампаниями, и хранилища данных, и другие традиционные технологии бизнес-интеллекта, но там учитывались только архивные данные. В отличие от них интеллектуальное извлечение данных из транзакций позволяет сочетать профили клиента (архивные) с оперативным интеллектом реального времени. Благодаря этому появляется возможность интерпретировать динамическое поведение клиента в контексте истории отношений с ним. По существу, технологии интеллектуального извлечения информации из транзакций позволяют определить потребности клиента, а затем провести соответствующий им маркетинг. Такой подход в корне отличается от традиционного составления списка потенциальных клиентов с последующим обращением к каждому из них по телефону, по почте или по какому-либо другому каналу.

Конечно, интеллектуальное извлечение информации из транзакций - вовсе не универсальная палочка-выручалочка, способная решить сразу все проблемы управления отношениями с потребителем. Не сводит она на нет и капиталовложения в бизнес-интеллект, хранилища данных, системы управления отношениями с потребителем. Напротив, такие технологии дополняют возможности налаживания отношения с клиентами, расширяя потенциал применения существующих баз данных самых разных масштабов. Они позволяют оперативно и координированно применять средства бизнес-интеллекта для индивидуального обслуживания каждого клиента и связывать воедино системы работы с клиентами по всем имеющимся каналам.

Развитие электронной коммерции и электронного бизнеса заставляет строить отношения с клиентами и поставщиками по-новому. По сути, компании приходится вырабатывать новую стратегию, обеспечивающую тесную взаимосвязь между продуктами и услугами всех ее подразделений и филиалов. Необходимо организовать дело таким образом, чтобы индивидуальные данные о каждом клиенте были доступны на всех уровнях обслуживания. Добиться этого можно только за счет внедрения новых систем и технологий, которые повышают эффективность анализа потребительской базы компании в реальном или приближенном к реальному масштабе времени. Такой подход позволяет привлекать новых клиентов, удерживать уже имеющихся, и при этом повышает (оптимизирует!) рентабельность инвестиций в систему управления отношений с потребителем. В целом же средства управления отношениями с клиентами, дополненные интеллектуальным извлечением информации из транзакций, должны сыграть важную роль в улучшении обслуживания клиента.