Кейс: единая Data-стратегия для 5 дивизионов крупнейшей технологичной компании
Цель Data-стратегии — ответить на вопрос о том, как вся компания может использовать данные для развития бизнеса, и построить план реализации, который сплетет роли людей, процессов и технологий. На примере кейса мы хотим рассказать более подробно об этом продукте.
Вводные
Заказчик обратился за помощью в разработке Data-стратегии для развития работы с данными как с активом, который при определенном подходе позволит продвинуться бизнесу вперед. Организационная структура компании — дивизиональная, разделена на множество структурных единиц, где основой являются разные продукты или услуги.
Для стратегии было выбрано 5 ключевых дивизионов, влияющих на бизнес-показатели. Направления деятельности, продукты, циклы сделок, ЦА для всех 5 дивизионов разные.
Проблематика и предпосылки:
разрывы в коммуникациях и самостоятельность дивизионов осложняют принятие единых решений;
одна база данных для всех дивизионов и хаотичное использование контактов; непоследовательные, плохо определенные или недокументированные метрики и ключевых показателей эффективности CRM-сценариев;
«застревание» данных в изолированных хранилищах и отделах;
ручная интеграция данных из разрозненных источников;
проблемы с качеством данных (дубли, наполненность);
недостаточно информации для решения тактических задач в моменте;
и последнее, но не менее важное: данные не приносят ценности!
Согласитесь, что все вышеперечисленные проблемы достаточно распространены?
Кроме того, проблем, явно указывающих на необходимость разработки стратегии, может и не быть — ведь любые изменения, преднамеренные или нет, в вашей бизнес-стратегии, скорее всего, приведут к изменениям в типах данных, которые вы собираете, тактических решениях, метриках, которые вы хотите измерить, а также в том, как вы должны расставлять приоритеты. Data-стратегия как раз выполняет все эти задачи.
Мы помогли десяткам организаций с различным уровнем аналитической зрелости и техническими потребностями разработать стратегии для использования данных, и наш опыт привел к определению 5 этапов стратегии данных, по ним мы и расскажем о том, как решали задачу.
Аналитика;
Задачи стратегии;
KPIs;
Сценарии работы с CRM;
Дорожная карта реализации.
Аналитика
Изучение бизнес-стратегий, микро- и макро- целей, задач и проблем дивизионов в формате интервью — для понимания, какие текущие препятствия, ограничения и проблемы имеются в работе с данными. Особенность, с которой мы столкнулись, — это абсолютно разные бизнес-модели каждого из 5 дивизионов.
На таких встречах важно обращать внимание на то, что команды дивизионов пытаются измерить, вопросы, на которые они хотят получить ответы, и какие KPI показывают, что они достигают целей.
IT-ландшафт, оценка зрелости CRM и аналитики, база данных — провели инвентаризацию инструментов, технологий и систем, которые используются сегодня. Погрузились в источники данных, техническую инфраструктуру, текущие возможности аналитики и БД.
Задача агентства оценить:
то уже работает очень хорошо?
что настроено у всех, а что — только частично? чего нет, но обязательно должно быть?
кто получает выгоду от текущей аналитики? кто нет? кому нужно ее получить?
какие возможности есть внутри компании для настройки CRM и аналитики? имеются ли на это навыки и ресурсы?
На этом этапе мы анализировали весь массив данных двух систем, работающих параллельно:
CRM — система для хранения контактов, ведения бизнес-процессов;
CDP-платформа, используемая для коммуникационных кампаний.
Обнаружили ряд проблем, например:
отсутствие полноценной синхронизации систем — нет единого взгляда на базу контактов;
все базовые CRM-процессы присутствуют, но не отлажены на уровне интеграций, автоматизации, очистки данных (ручной перенос данных, дупликации данных и т. д.);
критично низкое наполнение карточек контактов в БД;
дивизионы не используют оперативные и детальные дашборды с KPIs в связке со своими воронками, фактически работая вслепую, и т. д.
Коммуникации и кампании
Суммарно мы проанализировали:
1500 email-кампаний в объеме более чем 16 млн отправок, за последние 2 года;
40 отчетов о медиа компаниях на различных диджитал-площадках;
активности лидогенерации, например отчетность колл-центров и так далее.
Пожалуй, самым сложным на этом этапе было разделение email-коммуникаций по дивизионам, т.к. база данных контактов единая, без четких правил по использованию контактов разными дивизионами. Фактические отправители не фиксировались в CDP-платформе.
В результате аналитики у нас сформировалось 27 гипотез по использованию CRM-сценариев.
Кроме того, важной задачей в этом блоке работ являлись серии встреч с дивизионами для обсуждения результатов. Мы понимаем, что часто команды не осознают, как управление данными влияет на их рабочую среду. По мере того как формируются предпосылки для стратегии «как должно быть», особенно важно передать это видение, демонстрируя каждой команде, как управление данными может помочь конкретно ей лучше выполнять работу, что в результате приведет к успеху компании в целом.
Кроме того, это поможет понять, какие CRM-процессы являются ключевым компонентом общих бизнес-целей, и с большей вероятностью принять ту стратегию управления данными, которую мы внедрили.
Задачи стратегии & метрики KPIs
После того как сложилось четкое понимание бизнес-целей, проблем и текущей среды, переходим к проектированию предполагаемого будущего состояния — описанию CRM-процессов, технологий и данных, необходимых для достижения целей.
На примере матрицы группируем все задачи стратегии, чтобы определить приоритеты и логическую последовательность действий. Важно, что это позволит выделить задачи, решение которых сразу принесет выгоду бизнесу.
В нашем проекте задачи в результате выстроились в 3-уровневую модель, которая объединила:
этапы работы с CRM: рекрутинг, сегментацию, коммуникации, аналитику;
приоритеты: высокий, средний, низкий.
На каждом пересечении оси мы вынесли задачи для стратегии
Формируем метрики KPIs в соответствии с этапами работы с CRM, а прогнозируемые показатели роста выводим к каждому уровню модели развития.
Сценарии работы с CRM
Мы выделили 3 основные группы направлений работ: стратегические, операционные, аналитические. В связке с 3-уровневой моделью развития, описанной ранее, мы легко выстроили приоритизацию в сценариях, которая позволяет сфокусировано подходить к очередности решений и реализации.
Стратегические
Сценарии, определяющие базовые направления работы с данными. Сюда относим ЖЦК, CJM, сегментацию БД. Актуально здесь обратить внимание на партнеров, если в организации есть процесс взаимодействия, в которых участвуют данные.
Примеры сценариев:
определены ключевые сегменты аудитории, и выстроен процесс сегментации клиентской базы в CRM под специфику каждого дивизиона: обязательные поля, группировка;
правила доступа к сегментам и коммуникациям методом распределения нагрузки (приоритизация доступа к сегментам, цели — задачи — частота — тип коммуникаций);
выстраивание воронки продаж каждого дивизиона и сопровождающих ее коммуникаций синхронизировано с общими правилами и применением уникальных статусов контактов;
построено стратегическое партнерство: концепция продвижения, цели, задачи, KPIs.
Операционные
Они нужны в первую очередь для упрощения работы команд. В данных сценариях выделяем все, что поможет в автоматизации на всех уровнях работы с данными.
Примеры сценариев:
автоматизирован процесс передачи лидов в CRM со всех источников лидогенерации. 100% данных передаются без ручной обработки;
настроены процессы гигиены БД: дедупликация, валидация, сбор согласий на коммуникацию;
введена политика контактов;
разработан единый план коммуникаций.
Аналитические
Сценарии, которые помогут собрать всю базу данных и структурировать ее для анализа. Чтобы выяснить, какие процессы и решения эффективны, какие нужно отладить, а в дальнейшем — чтобы прогнозировать будущее, выявляя тренды, закономерности и возможности.
Адаптируем сценарии под все роли: это могут быть аналитики, маркетологи, руководители разных уровней. У всех уникальные потребности в данных, сценарии должны учитывать это.
Примеры сценариев:
внедрен дашборд — единый и с разбивкой на дивизионы по показателям KPIs;
автоматически задействованы источники статистических данных;
формируются квартальные и годовые отчеты;
реализуется ad-hoc аналитика в случае нестандартных запросов.
Дорожная карта
Дорожная карта — финальный этап стратегии. Это план, в котором излагается процесс внедрения CRM-сценариев в соответствии с приоритетом, задачами (декомпозицией, если сценарий реализуется в несколько шагов), с учетом необходимых ресурсов, сроков реализации и достижения результатов для бизнеса.
Заключение
В заключении кейса хочется отметить важную деталь, которая повлияла на сроки разработки и успешный результат, — это глубокое вовлечение стейкхолдеров.
Разработка стратегии обязательно должна быть связана со всеми ключевыми участниками процессов бизнеса как с позиции применимости, так и с позиции реализации. Качественная и своевременная обратная связь, валидация со стороны заказчика лежат в основе создания любого стратегического продукта, помогая избежать разрыва между ожиданием и реальностью, длительных сроков разработки и множественных итераций продукта.
Надеемся, что подобный разбор Data-стратегии поможет вам лучше понять данный продукт и наш подход к его разработке! Помните, если у вас есть бизнес — у вас есть данные. Правильное управление данными позволяет конвертировать их в бизнес-актив, дающий сильное конкурентное преимущество в долгосрочной перспективе.
Кейсы
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 
