Časopis: Bankovnictví 1/2011 
Autor: Jiří Živnůstka, Adastra
Klíčová slova: Customer Relationship Management, Customer Value Management, Client Retention, Risk Management, Data Governance, Master Data Management.
Bankéři, marketingová i další zákaznicky orientovaná oddělení využívající přístupů CRM mají k dispozici přehledné informace o zákaznících, nejen z hlavního systému banky. Naráží však na několik problémů, z nichž jeden se táhne jako červená nit několik posledních let a nyní dospěl do stadia, kdy je třeba ho akutně řešit. Tím problémem je kvalita dat a jejich využití.
CRM neboli Customer Relationship Management se stal za posledních deset let prakticky standardem v každé střední a velké finanční instituci. Pro firmy podnikající na finančních trzích je vztah se zákazníkem a jeho důvěra jednou ze základních komodit. K tomu, aby tento vztah a důvěra mohly vzniknout, je třeba dobře znát svého zákazníka, jeho potřeby, problémy či sny. Z tohoto důvodu je nedílnou součástí umět data o klientech efektivně sbírat, udržovat a použít jak k interním procesům, tak k aktivnímu oslovení zákazníka.
To znamená, že je třeba tato data umět použít pro určení hodnoty zákazníka (Customer Value Management), udržení daného zákazníka (Client Retention), ale i k nabídnutí správného produktu (x-sell). Zároveň je potřeba se chovat k zákazníkovi jako k ekonomicky spojené skupině (například k rodině nebo když fyzická a právnická osoba jsou jedna entita), oslovit ho s nabídkou správného produktu či služby a samozřejmě je využít i pro Risk Management a vymáhání (například je-li manžel delikventní, pak pravděpodobnost, že manželka bude také, je vyšší; to samé je i u delikvence spoludlužníků nebo garantů úvěru).
Nedílnou součástí je využívat serviceto-sale procesy a samozřejmě sbírat informace o spokojenosti zákazníka. Mít loajálního klienta, používajícího aktivně služby a produkty a umět reagovat na jeho chování, by mělo být prvotním cílem. Pro efektivní komunikaci je nezbytné umět použít tato data napříč všemi distribučními kanály, které má daná finanční instituce k dispozici - to znamená od internetového bankovnictví, přes call centrum až po pobočky.
Data dostupná v „Real-time“ módu
Abychom mohli všechny tyto sofistikované analýzy a přístupy moderního managementu používat, je třeba nejprve vlastnit a následně správně rozumět získaným informacím. z nich je pak možné vytvořit komplexní analýzy, které mohou pomoci ke správným rozhodnutím. Tyto informace jsou uloženy v datech, ze kterých musíme za pomoci příslušných znalostí informace získat.
Bohužel, problémů s daty bývá mnoho. Přes evergreeny, jako jsou datová kvalita nebo zálohování dat, až po ty méně známé problémy jako například vlastnictví a údržba dat ve velkých korporacích (neboli problémy a úkoly tzv. Data Governance) nebo neexistence jednotného klientského či produktového záznamu napříč celou firmou nebo finanční skupinou. Poslední jmenovaný problém efektivně řeší oblast trefně pojmenovaná Master Data Management (MDM).
Jednou z největších výzev je mít data (informace) dostupná v „real-time“ módu. Uveďme si příklad - zákazník komunikuje s call centrem, které kontaktuje finanční instituci s tím, že má problém a je nespokojený. Původně se pracovníkovi call centra zobrazuje informace, že má daný zákazník hodnotu bonitního klienta a že se mu má nabídnout produkt X. Pracovník call centra by měl mít možnost zadat informaci o nespokojenosti zákazníka, na jejímž základě by mělo proběhnout znovu ohodnocení klienta a nastavení následných akcí, které budou reflektovat aktuální stav.
Samozřejmostí je uchovat kontaktní historii, která je důležitá pro další zpracování a analýzy.
Situace v mnoha velkých finančních institucích je však většinou následující - po mnoho let si jednotlivá oddělení střádala své vlastní systémy, kterými řešila pouze své vlastní potřeby a problémy, bez ohledu na zbytek celé firmy. Za tuto dobu tak vzniklo několik desítek až stovek různých systémů, které mezi sebou nejsou vždy plně kompatibilní, někdy spíše zcela nekompatibilní. Takový stav většinou vede k zavedení integračního projektu, kde se za pomoci určitého middleware za mnoho měsíců a milionů vynaložených nákladů docílí stavu, kdy mezi sebou začnou jednotlivé systémy plně komunikovat.
Zdánlivé vítězství
I přes toto zdánlivé vítězství však v devíti případech z deseti nejsou spojeny datové základny jednotlivých systémů a každý satelit si tak ukládá svá data do své vlastní databáze. v rozdílných databázích by nebyl problém, pokud nechceme jednotlivá data ze systémů spojit, abychom srovnali stav v obou systémech na jednom záznamu. Tento stav nastává především v případě zákazníka a produktu a z toho vyplývajících informací, které by nám pak pomohly optimálně řídit životní cyklus klienta.
Stejně jako v každé střední až větší finanční instituci většinou existuje uvedený problém, existuje tam také Data Warehouse (datový sklad) nebo v lepším případě Operational Data Store (ODS). v ODS jsou uložena data, která mají „near real time“ charakter, nebo jsou v některých případech jednou denně aktualizována napříč celým podnikem, a to včetně výsledků jednotlivých analytických úloh zpracovávaných v Business Intelligence (BI). DWH/ BI je typicky zodpovědné za příslušnou analytiku a po procesu napočítání jednotlivých charakteristik je nutné výsledek poskytnout do hlavních systémů banky, mimo jiné i do Operational Data Store.
ODS typicky slouží jako zdroj dat (ne vždy jako jediný) pro pobočkový systém, CRM nebo například univerzální frontend, aby při kontaktu klienta s pracovníkem měl pracovník informaci, jak má daného klienta obsluhovat a který z produktů mu má nabízet.
Pokud se vrátíme k předchozímu příkladu - poté co by od klienta byla získána zpětná vazba a ta se zadala do systému, mělo by dojít k re-evaluaci a pracovník by měl být veden, co dále a jakým způsobem s klientem řešit, případně co mu nabídnout (real time decisions).
Další úlohou, která má podobný charakter, je EDM (Event Driven Marketing), kde při dané aktivitě nebo akci zákazníka nastává specifická nabídka.
Záchrana existuje
I v případě, že bychom opustili veškeré systémy a nakoupili nové, problému bychom se nezbavili, protože data o současných klientech by stále byla uložena v rozdílných strukturách, případně v jiných formátech. Například klient pod jménem Jiří Mizera může být uložen v jednom nebo ve dvou polích, navíc jako J. Mizera, Jirka Mizera nebo jiří mizera. Jednou může být uložen jako fyzická osoba a podruhé jako živnostník nebo jednatel firmy. Také může být uložen jako majitel účtu nebo jako disponent účtu jiného. Pokud ale tento klient přijde na pobočku, obsluha by měla vidět pouze jednoho klienta a k němu všechny jeho produkty, bonitu, rizikovost a další atributy.
Abychom tohoto vytouženého stavu mohli dosáhnout, je potřeba do architektury začlenit komponentu MDM Hub, která tyto informace bude poskytovat a spravovat. Bude se starat o propagaci dat do dalších systémů, držet jednotlivé vrstvy konsolidací (vazby mezi klienty) a master záznamy. Zajistit propagaci do dalších systémů není vždy jednoduchá úloha, protože ne všechna data lze měnit „od stolu“, ale je potřeba kontaktu s klientem vyvolaného bankou nebo iniciovat proces v případě, že klient navštíví pobočku sám.
Další velkou hodnotou je napojení této komponenty architektury na front-end z důvodu zabránění vstupu nekvalitních nebo špatných dat a k zamezení duplicit v klientských datech. Toto řešení ve spojení s Data Governance (příslušné procesy, role, KPI, organizace) by se mělo starat o data, tzv. Master Data Management.
A právě to je cesta k opravdovému Customer Relationship Managementu. Pokud k tomu připojíme data (samozřejmě v rámci dodržení všech legislativních procedur) z dceřiných či finančně spjatých institucí, získáváme přehled o klientovi v rámci celé finanční skupiny - a jsme tak schopni ho podle toho také obsluhovat.
Nad takto konsolidovanou klientskou a produktovou databází včetně kontaktní historie je následně možné efektivně nabízet produkty s potenciálem pro x-sell, plánovat marketingové kampaně nebo efektivně odradit klienta od odchodu z dané finanční instituce díky absolutnímu přehledu o jeho vztahu k finanční instituci za celou jeho historii.
Nyní může začít opravdová práce
Po provedení všech zmíněných operací a uplynutí mnoha měsíců jsme se dostali do bodu nula, odkud je možné začít budovat sofistikovaný vztah klient vs. společnost. Existuje-li jednotný klientský záznam, je možné shromažďovat veškeré informace o klientovi napříč celou institucí. A máme-li například pokročilý systém pro Risk Management a scoring, který je integrován na zbytek systémů ve společnosti, je možné poskytnout klientovi bezpečně a s maximálním snížením rizika půjčku v řádu několika desítek minut. Stejně tak je možné v případě telefonátu klienta na call centrum obratně nabídnout produkty, které jsou mu z hlediska jeho klientského profilu nejblíže, kdy scoring na výši půjčky je možné docílit téměř v reálném čase.
Samotné profilování a segmentace klienta pak může oproti předchozímu stavu probíhat velice sofistikovaně a je dokonce možné nabízet i zcela nové produkty například na bázi spotřebitelských nebo jiných úvěrů pro klienta jako fyzickou osobu, který je zároveň v bance veden jako živnostník.
Široké pole působnosti se rovněž nabízí v internetovém bankovnictví, kde je možné, aby klient sám podal informace o svých preferencích a na základě dalších údajů, které jsou o něm uloženy v současných systémech, je možné mu následně nabízet specifické nastavení jím vlastněných produktů nebo nabízet produkty zcela nové. Naprosto analogická situace se pak nabízí v call centrech.
Customer relationship management
Jak jsem zmínil v úvodu článku, je Customer Relationship Management v posledních několika letech velice oblíbeným tématem. Pokud je zmíněno na vrcholné poradě managementu slovní spojení zákaznické vztahy, vždy se setká s kladným ohlasem.
Jak ale můžeme řídit vztahy s našimi zákazníky, když o nich nevíme všechno? Jak můžeme řídit vztahy se zákazníkem, který byl jeden den na pobočce jako živnostník a druhý den jako fyzická osoba a obsluha na pobočce nic netuší o jeho předchozí návštěvě?
- Právě z těchto důvodů by mělo být ještě před slovem CRM vždy vysloveno sousloví Master Data Management.