Sustav za upravljanje odnosima s klijentima

Tehniko veleuilite u ZagrebuVrbik 8a10000 Zagreb

CRMSustav za upravljanje odnosima s klijentimaCRM sustavi i njihova implementacija u Hrvatskom Telekomu

Kolegij Napredno elektroniko poslovanje

Marko ZoufalikZagreb,19.01.2014.

Sadraj:

1. Uvod to je Upravljanje odnosima s klijentima?12. Informacijski sustavi za upravljanje odnosom s klijentima23. Analitiki CRM33.1. Izvori i priprema podataka za analitiki CRM33.2. Tehnologije analize podataka43.3. Analitiki modeli53.3.1. Segmentacija klijenata53.3.2. Analiza profitabilnosti63.3.3. Analiza budueg ponaanja64. Operativni CRM75. Kolaborativni CRM86. Najznaajniji proizvoai CRM softvera97. Implementacija CRM sustava u Hrvatskom Telekomu108. Zakljuak119. Literatura12

1.Uvod to je upravljanje odnosima s klijentima?Upravljanje odnosima s klijentima, engleski Customer (Client) relationship management, skraeno CRM, je poslovna strategija koja se temelji na na filozofiji kupac je kralj tj. kupca stavlja na sredinje mjesto. Ta je filozofija razvojem informatike u proteklih dvadesetak godina doivjela promjenu. Danas se kae da je kupac suvremeni diktator kojemu tvrtka stalno prilagoava svoje poslovanje sbog sve vee dostupnosti informacija, sve jae konkurencije na tritu te rastue pregovarake moi klijenata u prodajnom procesu. Najvanija zadaa poduzea je zadovoljavanje potreba klijenata tj. kupaca to u konanici znai i njihovu dugoronu vrijednost poduzeu. Visoki prihodi i dobit mogui su jedino ako su potrebe klijenata zadovoljene.

Neka istraivanja pokazuju da je esterostruko tee pronai novoga kupca i prodati mu proizvod nego li taj isti proizvod prodati ve postojeem kupcu. Tipini nezadovoljni kupac e o svom nezadovoljstvu izvjestiti u prosjeku devet ljudi. Zadovoljni kupac e o svom zadovoljstvu izvjestiti u prosjeku pet ljudi. Poduzee moe viestruko poveati dobit ako i za malo povea broj zadovoljnih kupaca. 70% kupaca koji su nezadovoljni uslugom ponovno e poslovati s istim poduzeem ako se problem nezadovoljstva oko usluge brzo rijei. Zadovoljni klijenti plaaju vie za proizvod ili uslugu. Kao to vidimo, zadovoljstvo kupca uistinu je najvanija zadaa poduzea. Nadalje, prema Paretovom principu pretpostavlja se da 20% klijenata generira 80% dobiti. U industrijskoj prodaji potrebno je obaciti 8 do 10 poziva prema novom klijentu da bi se prodala roba, dok su kod postojeih klijenata potrebna 2 do 3 poziva.

Jedino sustavnim praenjem zadovoljstva klijenata moemo saznati potrebe kupaca. U tom procesu najvaniju ulogu ima CRM. CRM stvara poslovne prakse i procese koji poveavaju uinak poslovanja, identificira parametre vrijednosti za postojee i potencijalne klijente te nudi alate kojima se razvija poslovna kultura usmjerena pruanju maksimalne vrijednosti klijentima.

Nekada je u mnogim djelatnostima postojala velika segmentacija trita. Mali trgovci i prodavai mogli su prakticirati individualan pristup klijentima. Takav se pristup razvojem masovne proizvodnje, masovne maloprodaje i trgovine u 20. st prestao prakticirati. irokim razvojen informatike danas se primjenom CRM-a ponovno vraa takva praksa. Proizvod i uluga nastoje se prilagoditi svakom klijentu koje su prakticirale individualan pristup klijentima.

CRM je u osnovi strategija poslovanja tvrtke koja se oituje kroz ljude i procese te informacijske tehnologije. Sredstvo koje slui za ostvarenj ciljeva te strategije je CRM tehnologija. Bez CRM sustava nebi bio mogu cjelokupan pristup klijentu, prepoznavanje klijentovih potreba te naposlijetku i zadovoljavanje potreba klijenata. CRM predstavlja integriranu marketinku, uslunu i prodajnu strategiju koja nalae zajedniki rad svih odjela poduzea.

2. Informacijski sustavi za upravljanje odnosom s klijentima

Postoje jednostavni CRM informacijski sustavi koji imaju vrlo ogranien broj funkcija te su relativno jeftini i namijenjeni malim poduzeima. Mnogo sloeniji CRM informacijski sustavi namijenjeni su velikim poduzeima i njihov razvoj i implementacija moe stajati ak i vie od 100 milijuna $.

CRM tehnoloko rjeenje sastoji se od tri glavna dijela: operativnog analitikog kolaborativnog

Operativni CRM osigurava automatizaciju procesa marketinga, prodaje i usluge. Operativni CRM omoguava razmjenu podataka o klijentu izmeu razliitih odjela u poduzeu. Operativni CRM zaduen je za svakodnevnu komunikaciju s klijentom. Prikuplja, skladiti, izvlai, obrauje, interpretira i izvjeuje o podacima o klijentima

Analitiki CRM nije u direktnom kontaktu s klijentima. Analitiki CRM obrauje cijeli spektar podatka prikupljenih iz operativnog i kolaborativnog CRM-a te na temelju rezultata donosi tj. generira odluke i strategije. Analitiki CRM bazira se na data warehousingu, tj. sistemu skladitenja podataka. Obrada podataka rezultira donoenjem obrasca ponaanja o klijentu na temelju kojih se personalizira ponuda. U obradi tih podataka koriste se mnoge analitike metode koje stvaraju istu i opsenu sliku o klijentu i njegovim eljama. To uvelike pomae u planiranju marketinkih aktivnosti.

Kolaborativni CRM omoguije interakciju izmeu poduzea i klijenata, partnera i dobavljaa. Klijent u svojoj komunikaciji vidi samo kolaborativni CRM, ono je suelje prema klijentu. To predstavlja kontakte, e-mail, web, aplikacije itd. Kolaborativni CRM obuhvaa sve ono to se tie kontakta s klijentom te spaja mnogo dijelova i procesa koji poduzeu olakavaju kontakt, tj. kolaboraciju s klijentom. Kolaborativni CRM osigurava te obuhvaa brojne kanale kontakata s klijentom. Kontakt s klijentom, tj. informacije o klijentu se prikupljaju putem call centra, e-maila, weba, konferencija te direktnom interakcijom s klijentom. Glavni cilj kolaborativnog CRM-a je podizanje kvalitete komunikacije s klijentom to u stvari znai via razina sustava za prikupljanje informacija o klijentu.

U novije vrijeme razvio se i geografski CRM.

3. Analitiki CRM

Vrlo je vano da poduzee ima dovoljan broj podataka o klijentu, no to samo po sebi nije dovoljno. Vanije je imati sustav koji je u mogunosti iz tog skupa podataka o klijentu izvesti ono najvanije na temelju ega se mogu bazirati poslovne aktivnosti poduzea.

Kroz analizu podataka trai se veza izmeu pojedinih podataka, analiziraju se trendovi. Analize se baziraju na OLAP i data mining tehnologiji.

data mining je proces analiziranja vrlo velikog broja podataka sve u cilju izdvajanja relevantnih informacija OLAP eng. Online analitical processing je multidimenzionalno procesiranje prodataka koje daje brzi uvid u bitne informacije. OLAP i Data warehousing su komplementarni procesi. Data warehousing skladiti i upravlja podacima dok OLAP te podatke procesira u informacije na temelju kojih se mogu donostiti poslovne odluke

Data warehousing je platforma za analizu podataka. Podaci, odnosno informacije o klijentima prvo se moraju unijeti u skladie podataka.

3.1 Izvori podataka za analitiki CRM

Izvori podataka za analitiki CRM su kolaborativni CRM, operacijski CRM, ERP, SCM itd.

Kolaborativni CRM osigurava podatke koji se dobivaju iz interakcije s kupcima najee putem call centara, a u zadnje vrijeme sve vie i putem weba. Ti podaci ukljuuju albe, pohvale, savjete, miljenje o usluzi itd.

Operacijski CRM objedinjuje SFA tj. informacijski sustav prodaje, EMA tj. marketing informacijski sustav i CSS tj. podrka klijentima

SFA sales force automation hrv. automatski informacijski sustav prodaje sadri podatke o cijenama, statusu narudba, prikupljanju narudba itd. EMA - enterprise marketing automation hrv. automatski marketing informacijski sustav sadri podatke o marketinkom planu, uspjenosti provedbe plana, trokovima marketinga itd. CSS customer service and support hrv. sustav usluge i podrke klijentima sadri podatke o uslugama prije kupnje, uslugama poslije kupnje, broju albi, sadraju albi, potpori itd.

ERP, SCM u sebi sadravaju pravila upravljanja te cijeli skup podataka o ljudskim resursima i proizvodima.

ERP eng. Enterprise resource planning tj. planiranje resursa poduzea je sistem koji objedinjuje cijeli skup podataka o poslovnim aktivnostima poduzea, organizaciji, rezultatima itd.

SCM eng. Supply chain management tj. upravljanje lancem ponude je sustav koji je zaduen za uinkovito planiranje, implementaciju i kontrolu operacija koje se tiu lanca ponude. SCM prati sve segmente lanca prodaje od skladitenja, transportiranja unutar poduzea, distribucije proizvoda ili analogno usluga od ulaska u poduzee do predaje klijentu.

Data warehousnig alati prikupljaju podatke te ih organiziraju u skupove informacija o klijentu i skupove informacija o ponaanju.

informacije o klijentu ukljuuju godine, spol, zanimanje, prihode, stupanj obrazovanja, obitelj, hobije itd. U tom skupu jo se nalaze informacije o potranji klijenta kao to su koliina, vrsta i cijena traenog proizvoda ili usluge.

informacije o ponaanju ukljuuju ponaanje pri kupnji tj. koliinu, vrijeme i mjesto kupnje. Jo ukljuuju i informacije o interakciji tj. albama, kritikama, miljenju o usluzi, marketinkoj aktivnosti itd.

3.2 Tehnologije analize podataka

Nakon to se informacije organiziraju analizira ih OLAP i Data mining tehnologijama.

Kao to smo ve prije spomenuli, OLAP je kratica od Online analitical processing. OLAP podatke organizira u multidimenzionalne skupove koji se analiziraju na multidimenzionalni i logiki nain. OLAP se sastoji od dva temelja, mjerne vrijednosti i dimenzije.

mjerna vrijednosti je brojana vrijednost kao to je koliina prodanog proizvoda ili usluge, vrijednost prodaje itd.

dimenzija obuhvaa geografsku dimenziju, vrijeme itd.

Rezultati dobiveni OLAP metodom prikazuju se grafovima i formama. Grafovi svojom vizualizacijom bolje doaravaju odnose izmeu razliitih varijabli dok forme prikazuju prave podatke.

Data mining je proces pronalaenja znaajnih informacija u cijelom skupu raznovrsnih podataka. Obuhvaa oznaavanje, traenje i modeliranje velikog broja podataka sve u cilju pronalaenja odnosa i uzoraka. Metode Data mininga su statistika analiza, stabla odluka (eng. decision trees), mree ivaca (eng. neural networks), indukcija, prerada te grafika vizualizacija. Pronalaenje uzoraka je vaan proces Data mininga koji prouava odnose izmeu skupova podataka. Metoda Data mininga svoj procvat doivjela je razvojem raunala te mogunou kvalitetne vizualizacije.

Postoje tri stupnja analize podataka u Data warehousingu: opisna i deduktivna analiza baziraju se na OLAP-u modularna analiza bazira se na Data miningu

3.3. Analitiki modeli

Cijela filozofija CRM-a bazira se na tome da se svakom klijentu pristupa drugaije. Prodaja proizvoda ili usluge ne smatra se vie pukum inom prodaje ve se nastoji stvoriti iskustvo prodaje koje e klijenta u potpunsoti zadovoljiti te e stvoriti dugotrajan odnos s poduzeem. Cilj je totalna segmentacija trita, no to je preskupo pa se stoga pokuava pronai optimalna segmentacija, ali koja e im bolje opisivati klijenta.

Analitiki modeli su:

3.3.1. Segmentacija klijenata

Ovaj model klijente svrstava u odreene grupe ili segmente uzimajui u obzor informacije o klijentima i o njihovu ponaanju. Klijenti koji pripadaju odreenom segmentu dijele sline elje, slinih su platenih mogunosti itd. Segmentacija definira naine na koji e se cijeli skup klijenata, postojeih i potencijalnih svrstati u odreene segmente. Na temelju svrstavanja produzee e svakom segmentu ponuditi razliiti tim marketinga tj. ponuditi e im razliite proizvode ili usluge.

Glavne metode Data mininga koje se koriste kod segmentacije su segmentirajui algoritmi i regresijska analiza. Na temelju tih metoda klijenti se razvrstavaju u segmente te to u konanici, ako je uspjeno provedeno, rezultira veom dobiti te veom vjernosti klijenata prema poduzeu.

3.3.2. Analiza profitabilnosti

Model analize profitabilnosti za zadau ima pokazati koji klijenti donose najvie dobiti poduzeu. Poetna faza ovog modela je rangiranje klijenata prema njihovom udjelu u prihodima poduzea izraenom u postocima.

U pravilu 20% klijenata donosi 80% dobiti te je takve klijente najvanije zadrati, a zove ih se zlatnim klijentima

Ovaj model mora dati tone informacije o tim klijentima te analizirati njihovo zadovoljstvo i vjernost. Nakon to se utvrdi tko je ta skupina klijenata prema njima se razvija poseban odnos.

Metoda Data mininga koja se koristi u ovom modelu je metoda segmentirajuih algoritama.

3.3.3. Analize budueg ponaanja

Ovim modelom poduzea mogu predvidjeti kako e se njihovi klijenti ponaati u budunosti. To im pomae prilikom razvoja novih proizvoda. Uz to to pomae u razvoju novih proizvoda, pomae i kod planiranja buduih marketinkih aktivnosti. Bill Gates je jednom prilikom rekao da je Microsoft poduzee koje je uvije 6 mjeseci udaljeno od steaja. Ta teza potvruje vanost analize budueg ponaanja

Metode Data mininga koje se koriste u ovom modelu su stabla odluka (decision trees) i statistika analiza.

Ova tri modela promatraju se kao cjelina jer jedino tako mogu dati cjelokupnu sliku o klijentu.

Slika 1. Klijenti nisu stvoreni jednako (Muller, Sria, 2005.)4. Operativni CRM

Operativni CRM prua potporu poslovnim aktivnostima front officea, tj. aktivnostima koje su u neposrednom kontaktu s klijentima. U to spada prodaja, marketing i usluna sluba.

Operativni CRM je zaduen za:

osiguravanje personaliziranog i uinkovitog marketinga, prodaje i usluge kroz viekanalnu suradnju. prua iroki uvid u obiljeja klijenta zaposlenima u prodaju i uslunoj slubi daje uvid u podatke o interakciji s klijentom

Operativni CRM objedinjuje tri tipa poslovnih aktivnosti:

SFA sales force automation, hrv. automatizacija prodaje

SFA obuhvaa najvanije funkcije prodaje i upravljanja prodajom. To ukljuuje upravljanje korisnikim raunima, upravljanje kontaktima, predvianje, upravljanje prodajom, praenje elja klijenata, kupovne navike klijenata. DFA alati su dizajnirani kako bi poveali produktivnost prodaje.

CSS customer service and support, hrv. sustav usluge i podrke

CSS je zaduen za automatizaciju zahtjeva za uslugom, albe, povrate proizovoda te za procesiranje zahtjeva za informacijama. Sve se manje prakticira klasian model help-deska i call centra, a sve vie se te aktivnosti integrira u CIC tj. sustav interakcije s klijentom. CIC koristi vie vidova komunikacije s klijentima kao to su web, fax, telefon, kiosk, direktna interakcija itd. Glavni infrastrukturni zahtjevi CSS-a su integracija komunikacijskih veza koja omoguuje veliku propusnost i pouzdanost.

EMA enterprise marketing automation, hrv. automatizacija marketinga

EMA osigurava informacije o poslovnom okruenju, konkurentima, trendovima u industriji, makroklimi te provoenje marketing kampanja u cilju poveanja uinkovitosti marketinkih kampanja. Glavne funkcije su demografska analiza, segmentacija, predvianje.

Integrirani oCRM software esto se naziva front desk rjeenjem zato to se tie neposrednih kontakata s klijentima.

Mnogi call centri koriste CRM software za skladitenje podataka o klijentima. Kada klijent nazove automatski se vade pa i unose nove informacije o klijentu. To pomae uinkovitosti usluge prema klijetu to u konanici znai manje trokove.

5. Kolaborativni CRM

Kolaborativni CRM u osnovi predstavlja suelje operativnog i analitikog CRM-a.U sebi ukljuuje upravljanje odnosom s partnerima i dobavljaima, kontaktni centar tj. sve funkcije koje osiguravaju interakcije s vanjskim subjektima. U tome se oituje povezanost kolaborativnog i operativnog CRM-a. Kolaborativni CRM dakle predstavlja samo ono to klijent vidi tj. fizike poslovnice, telefonske kontakte, e-mail, web.

Putem kolaborativnog CRM-a se ostvaruju kontakti koji potom generiraju operativne podatke, a zatim se ti operativni podaci analiziraju putem analitikog CRM-a.

Slika 2. Komponente CRM-a (Muller, Sria, 2005.)

6. Najznaajniji proizvoai CRM softwera

Oracle

Oracle je danas najvei proizvoa sustava za upravljanje bazama podataka, planiranje resursa poduzea, sustava sa upravljanje odnosima s klijentima i sustava za upravljanje nabavnim lancem. Osim klasinog CRM softvera nude i on-demand rjeenja.2005. preuzeli su softversku kompaniju Peoplesoft, a 2006. tada najveeg proizvoaa CRM softvera Siebel systems. Tim akvizicijama postali su najvei proizvoa CRM sustava. Nakon mnogih drugih akvizicija 2005. zapoljavali su 50.000 ljudi te time bili druga najvea softverska kompanija na svijetu.

Siebel systemsTvrtka koja je dugo vremena bila vodei proizvoa CRM softvera danas posluje pod Oracle grupom pa se i CRM softver zove Oracle Siebel CRM. Osniva je bivi direktor iz Oraclea.

Peoplesoft

Nekada kao zasebna kompanija bila je jedan od veih proizvoaa CRM softvera. 2005 preuzeo ih je Oracle.

SAP Systemanalyse und Programmentwicklung

SAP je njemaka softverska kompanija osnovana 1972. Dugo vremena surauje s Oraclom,a nakon to je Oracle akvizicijama uao na trite SAP-a te ozbiljno poeo konkurirati SAP-u suradnja je raskinuta. Danas su drugi proizvoa CRM softvera.

salesforce.com

Tvrtka koja je vodei nuditelj on-demand CRM sustava. Salesforce je ASP tj. application service provider. Oni nude cijelokupno CRM rjeenje tj. od softvera, hardvera, odravanja itd. Prednost je u tome to se cijeli sustav nalazi na njihovim serverima, a kupac plaa uslugu, a ne softver. To je svakako od koristi manjim i srednjim poduzeima dok u zadnje vrijeme i vea poduzea razmiljaju tom rjeenju.

Microsoft

Najvei proizvoa softvera na svijetu sa svojim Microsift Dynamics CRM rjeenjem polako jaa svoju poziciju na CRM tritu. U travnju 2008. objavili vijest da e i oni ponuditi on-demand uslugu.

ASP je kratica za application service provider. To su kompanije koje putem interneta iznajmljuju svoju CRM aplikaciju za mjesenu naknadu. Poduzee iznajmljuje cjelokupnu uslugu, od hardvera, softvera, odravanja itd. Trini udio ASP CRM sustava raste.

7. CRM sustav u Hrvatskom TelekomuImplementacija CRM-a od 2008. godine do danasHrvatski Telekom u radu koristi vie implementiranih CRM sustava u razliitim granama HT korporacije. Tako je najvea implementacija napravljena 2010.godine kada je pripajanjem drutva T-Mobile Hrvatska d.o.o. drutvu HT-Hrvatskog Telekoma d.d.,objedinjeno poslovanje T-Coma i T-Mobilea u jednu organizaciju. Samim potezom objedinjavanja poslovanja fiksne telefonije i mobilne telefonije dolo je do problema s implementacijom dvaju sustava jer je tadanji T-Com je koristio ORACLE CRM sustav, a T-Mobile SAP CRM sustav. Raznim pokuajima do danas nije dolo do uspjene implementacije jednog sustava u drugi zbog ogromne koliine podataka koji sadre i jedan i drugi. Trenutno stanje u CRM sustavu HT-a i dalje funkcionira kao svaki zasebno odnosno i dalje su na snazi dva sustava s kojim djelatnici svakodnevno rade. U budunosti se nadaju nadogradnji ili izgradnji novog CRM sustava koji bi objedinio postojee.Sljedei grafiki prikaz poblie objanjava stanje:

Slika 3. Prikaz CRM-a u HT-u

8. Zakljuak

Sustavi za upravljanje odnosom s klijentima u budunosti e jo vie dobiti na vanosti. Doi e i do znaajnih poboljanja, a i do znaajnih promjena na tritu CRM sustava. Jo je uvijek veliki problem dali sve ono to se reklamira od strane proizvoaa i nuditelja CRM usluga zbilja u praksi tako i funkcionira. Teko je napraviti granicu izmeu standardne prakse bez upotrebe CRM sustava i rada s CRM sustavom. To namee i druge probleme oko stvarnih povrata na investiciju. Vano je naglasiti da su sami proizvoai naglasili da se preko 70% CRM sustava neuspjeno implementira. CRM nije samo softver, CRM je strategija. Nadalje je vano naglasiti da CRM nije arobni tapi ve njime treba znati raditi. Raunala putem razliitih metoda analize nisu u stanju u potpunosti predvidjeti ponaanje kupca ve onaj krajnji dio valja prepustiti ovjeku. Oni najznaajniji kupci vie vole osoban pristup te na samu pomisao da se koriste raunala u analiziranju njihova budueg ponaanja mogli bi odustati od kupnje.

Neki kritiari tvrde da je CRM samo izmiljotina informatike industrije i da se bitno ne razlikuje od standardnih procesa koji se koriste u poslovanju. to je zapravo CRM tj. da li je takva koncepcija moe svrstati u jednu ladicu?

Isto kao to se CRM-om nastoji predvidjeti ponaanje klijenata te mu pruiti personaliziranu uslugu, tako i razna poduzea nemaju iste potrebe glede CRM-a. Svako poduzee je posebno te bi imalo najvie koristi od personaliziranih CRM sustava. Zaposlenici Salesforce.coma predvodnici su filozofije koja zastupa tvrdnju da nikome ne treba softver ve usluga. Zato oni preko interneta omoguuju da poduzee klijent od njih iznajmu tono ono to mu treba.

Kao to je CRM pomogao u detaljnijoj i optimalnijoj segmentaciji trita koja bi u konanici trebala dovesti do manjih trokova, tako e u budunosti ASP on-demand sustavi postati predvodnik CRM usluge.

9. Literatura1.Mller, J., Sria, V., Upravljanje odnosnom s klijentima, Delfin, Zagreb, 2005.2.Baumeister, H., Customer relationship management for SMEs, Institut fr Informatik, Mnchen, 2002.3. Forsman, S., OLAP Council white paper, OLAP Council, 1997.4. Edwards, J., Get it together with collaborative CRM, http://www.insidecrm.com/ 13.01.2014.5. Why is CRM so difficult, http://www.enterpriseappstoday.com/crm, 13.01.2014.

1