Integrarea CRM-BI (2)

Avantajele dashboard-urilor

Aplicaţiile de tipul automated analytics au avantajul că, prin arhitectura şi tehnologiile proprii, permit agregarea datelor provenind dintr-o varietate de surse şi le organizează într-o „formulă“ uşor lizibilă, chiar şi pentru utilizatorii neiniţiaţi, respectiv într-un dashboard.
Un dashboard oferă, în general, două categorii de informaţii: indicatori-cheie de performanţă (Key Performance Indicators, KPIs) şi indicatori-cheie financiari (Key Financial Indicators, KFIs). Cu ajutorul dashboard-ului, un utilizator poate vizualiza rapid indicatorii-cheie şi, în funcţie de semnalele oferite de aceştia, poate realiza o analiză de tip drill-down pentru a decela cauzele unui anumit efect semnalat de KPIs, sau poate iniţia o analiză de tipul „What if“, sau poate realiza analize comparative în funcţie de diverse criterii etc.
Trebuie subliniat că tehnologia dashboard-urilor real-time furnizate de aplicaţiile de tipul automated analytics este sensibil diferită de cea a soluţiilor de tip Analytical CRM sau BI, pentru că instrumentele automate de analiză funcţionează pe baza unor algoritmi pre-programaţi şi oferă seturi de indicatori-cheie (KPIs şi KFIs), la rândul lor predefiniţi. Definirea acestora se face în urma unui proces de analiză internă, realizată înainte de startarea procesului de implementare efectivă. Din această predefinire şi pre-programare provine, însă, marea majoritate a beneficiilor pe care le oferă aplicaţiile de tipul automated analytics. Dezavantajul inerent constă în faptul că această abordare nu permite analize predictive de profunzime, cum ar fi cele de decelare a tiparelor comportamentale ale clienţilor, care să permită segmentări mult mai precise şi mai rafinate, care rămân încă „apanajul“ soluţiilor complexe de BI.

Conectarea insulelor de date

Sunt minusuri incontestabile, dar marele merit al aplicaţiilor constă în faptul că acest tip de aplicaţii aduce BI-ul la un nivel accesibil şi mai ales acţionabil, făcând accesibile în timp real informaţii consolidate, provenind din varii aplicaţii. Soluţiile de tipul automated analytics reprezintă o rezolvare şi pentru provocarea reprezentată de existenţa „insulelor de date“. Astfel se explică şi de ce numeroase companii din categoria large enterprise au optat pentru implementarea unor astfel de soluţii, în loc să meargă pe calea bătută a integrării bazelor de date, crearea de Data Warehouse etc.
CRM-ul este o soluţie care, la nivel teoretic, ar trebui să acopere în cadrul unei companii activitatea tuturor departamentelor care interacţionează cu clienţii. Dincolo de dificultatea integrării, utilizatorilor CRM le sunt utile, însă, şi alte informaţii, provenind din departamente care nu au o interacţiune directă. Cum ar fi, de exemplu, cel financiar – situaţia încasărilor, a restanţelor la plată etc. pot reprezenta criterii importante în definirea şi lansarea unei oferte. Informaţiile furnizate automat de sistemele de monitorizare a vizitelor clienţilor pe site-ul/urile companiei pot fi şi ele extrem de utile agenţilor de vânzări. Prin intermediul soluţiilor de tipul automated analytics accesarea acestor date devine posibilă.

Pentru a fi cu adevărat eficientă, o soluţie CRM trebuie să permită companiei o abordare proactivă a relaţiei cu clienţii săi. Respectiv să asigure datele care să permită înţelegerea mult mai corectă a acestora, a comportamentului lor de achiziţie, a dorinţelor acestora, astfel încât compania să poată găsi răspunsul optim.