Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

Содержание

Введение

1. Теоретические и практические аспекты построение базы данных розничной клиентуры

2. Практика создания, использования и работы баз данных розничной клиентуры

Заключение

Библиографический список

Введение

Компании во все времена искали способы повышения прибыли, увеличения доли рынка, привлечения лояльных покупателей. Однако, в розничном сегмента традиционно для этого используется реклама, специальные акции, низкие цены, используется географическое преимущество и т.п.

В последние десятилетия, а сейчас особенно, в период мирового финансового кризиса, указанные инструменты становятся затратными и малоэффективными. В поисках хорошего инструмента, компании-лидеры решили перенести опыт взаимодействия с корпоративными клиентами на розничных.

Таким образом, в фокусе внимания оказались данные о розничных покупателях. Но возник ряд сложностей – например, проводить исследования так, как это делалось бы в случае работы на корпоративном рынке, нецелесообразно – от покупки (или не покупки) каждого конкретного человека мало что зависит, поэтому есть ли смысл удовлетворять уникальным потребностям одного конкретного человека?

В ходе работы стали создаваться базы данных, которые включали минимальную, неспецифическую информацию – имя, адрес, контакты. С развитием технологий стало возможно регистрировать и отслеживать все покупки каждого человека, без значительных затрат на этот процесс.

Дальше возникла задача проанализировать полученные сведения. Специалисты нашли выход – анализировать, не отдельны людей и их поступки, а выделить в базе категории, и управлять уже категориями.

Таким образом, создание, внедрение и поддержка работы базы данных розничных клиентов выходит сегодня на первый план практически для всех компаний. Эта проблема рассмотрена в данной работа. Она состоит из двух частей.

В первой части работы рассмотрены основы и сущности базы данных розничных клиентов, описан процесс внедрения системы сбора информации.

Вторая часть содержит практические опыт и выводы на основе представленных примеров. В этой части показаны проблемы и трудности сбора информации. Рассмотрены особенности баз данных в различных компаниях.

Проблема и сущность базы данных розничных клиентов рассматривается, обычно в контексте программного обеспечения и общего управления компании (в т.ч. как составляющая часть CRM), а также при рассмотрении маркетинговых баз данных. Практические примеры, а также новые разработки и подходы представлены только в статьях, интервью и новостных блоках в сети Интернет. В конце работы даны ссылки и указания использованных в работе источников.

1. Теоретические и практические аспекты построение базы данных розничной клиентуры

База данных розничных клиентов существуют сегодня практически в любой компании, в том или ином виде.

Изначально сведения о клиентах накапливались несистематичски, и, часто, в произвольной форме. Так, продавцы магазинов, аптекари, парикмахеры сотни и десятки лет назад получали, хранили и использовали информацию о своих клиентах. С ростом бизнеса, усложнением процессов, увеличением потоков покупателей, сокращением времени общения (облуживания), а также текучкой кадров, появилась необходимость в получении и сохранении информации о клиентах. Кроме того, если раньше, примерно до 50-70-х гг. XX века, крупные компании производили в основном стандартный, однородный продукт, то теперь современные технологии позволяют кастомизировать¹ производство.

Таким образом, на протяжении почти полувека компании внедряют системы по сбору данных. Такие системы получили название баз данных. Мы рассмотрим самые сложный, на наш взгляд, тип – базу данных розничных клиентов.

Особенности базы данных розничных клиентов обусловлены разными причинами [3]. В первую очередь особенностями розничной торговли: большим объемом операций, большим числом клиентов, неоднородностью (чаще всего) клиентов. Это затрудняет анализ данных, подстройку под каждого клиента. Поэтому традиционно, розничных клиентов делят на категории, и процесс анализа и управления происходит по категориям.

Определим цель создания базы данных. Действительно, настолько ли она важна, и для чего используется? Практика и исследования показывают, что база данных служит инструментом для получения ценной информации, которая используется:

1. Отделом продаж – для анализа сезонности продаж, разделения покупателей на категории, формирования стратегий и тактик продаж.

2. Отделом маркетинга и рекламы – для исследования особенностей поведения покупателей, выявления тенденций, формирования ассортиментной политики, формирования ценовой политики, системы скидок и распродаж, а также помогает при планировании и обосновании рекламных и маркетинговых кампаний/акций.

3. Отделом закупок – для определения потребностей товара, формирования графика поставок и т.д.

4. Высшим руководством – с целями оценки и мотивации персонала, для целей стратегического планирования, бизнес-планирования и др.

Основным элементом базы данных являются данные о клиентах. База данных розничных клиентов традиционно [1, c. 98-99] включает в себя следующие основные элементы: имя, адрес, демографические данные. Данные получаются от самих покупателей, в ходе их регистрации, получения карт, дополнительных бонусов и т.п. Также современные базы содержат историю покупок, в том числе с их помощи можно отслеживать судьбу специальных купонов, скидок, акций. Лучшие базы данных включают в себя особенности психографики покупателей, модель потребительского поведения.

Предлагают [6] аккумулировать информацию следующего характера сведений о розничных клиентах:

1. Фамилия, имя, отчество

2. Почтовый адрес

3. Телефон

4. Длительность проживания по данному адресу

5. Возраст

6. Пол

7. Семейное положение

8. Данные о семье (число и возраст детей, наличие домашних животных и т. д.)

9. Образование

10. Доход

11. Профессия

12. История покупок

13. История задания вопросов о продуктах и услугах

14. История реакции на рекламные компании

15. Идентификатор клиента (номер паспорта, счета, инвойса и т. д.)

Но, к сожалению, не раскрывается, как можно получить всю эту информацию в условиях, например, продажи продуктов в сети супермаркетов. Опыт показывает, что на практике это становится практически невозможным.

Многие базы сегодня не работают автономно, а кросс-табулируются с информацией о товарах, продавцах, работе складов [1, c. 99]. То есть данные о клиентах подвергаются обработке и интеграции с другими.

Базы данных розничных клиентов, традиционно, используются для оптимизации массовых рассылок – основного инструмента повышения продаж торговых сетей, банков и др. [1, с. 99]. Собственно, это главная причина, по которой начали собирать и создавать клиентские базы. Механизм такой: клиенты оцениваются по дате последней покупки, частоте покупок и стоимости (средней) покупки, полученные оценки суммируются, и те, у кого общий балл максимальный (обычно устанавливается порог), отправляется предложение. Это может быть каталог, купон на скидку, специальное предложение и даже подарок. Многие компании таким образом повышают процент отклика на предложение, при одновременном сокращении затрат на рассылку, печать, подготовку предложений.

Все компании сталкиваются со сложной задачей, если они решили создавать базу данных клиентов. Рассмотрим и предложим следующие этапы (алгоритм) создания базы.

Этапы создания базы данных:

1. Определить цель базы данных, то есть, какие данные должны быть собраны, с какой целью они будут использоваться.

2. Выявить круг вопросов, на которые мы хотим получить ответы.

3. Смоделировать параметры собираемой информации (варианты ответов на вопросы, точность и достоверность и т.п.).

4. Сформулировать конкретные вопросы (пункты) анкеты для розничных клиентов.

5. Прописать процесс сбора, контроля, мониторинга и корректировок данных, в т.ч. кем, где, каким образом собирается информация, когда, кем и как заносится в базу.

6. Определить формы и порядок сбора, накопления и хранения данных.

7. Определить права доступа (по отделам или по должностям) к базе данных.

8. Выбрать используемое программное обеспечение.

9. Разработать программу внедрения системы сбора данных о клиентах. Также немаловажный пункт, особенно для крупных ритейлеров², так как если компания не собирала данные, то каким образом она заработает (обкатка системы, тестирование, обучение персонала, внедрение в систему мотивации для исключения сопротивлений в коллективе и т.д.).

10. Контроль и поддержка работы системы.

11. Оценка эффективности.

Хотим остановиться на последнем пункте. Многие, традиционно, пытаются оценить эффективность внедрения системы сбора и хранения данных о клиентах по принципу «до и после». То есть начинают сравнивать продажи, посещаемость, динамику клиентов сразу после начала сбора информации. Часто (особенно это и происходит на практике с базой розничных клиентов, как мы увидим в следующем разделе), руководство приходит к выводу что «это все бесполезно». Но мы предлагаем в таком случае пользоваться методом, по аналогии с оценкой инвестиционных проектов – приемом сравнения должно быть «с проектом и без проекта». Таким образом, эффективность и значимость проекта становится очевидной. Многие данные, которые получает компания почти бесплатно, и, что немаловажно, в режиме он-лайн, в процессе обычной работы всех подразделений предприятия, обычно собираются в процессе маркетинговых исследований. Исследования такого рода занимают много времени, могут быстро устаревать, и требуют значительных затрат. Таким образом,

В процессе сбора компанией информации о клиентах, в соответствии с условиями договора между компанией и клиентом, а также в соответствии с законодательством (в России – Гражданский Кодекс РФ), сведения, полученные компанией, не могут использоваться неоговоренным способом или передаваться третьим лицам без разрешения клиента. Однако в нашей стране в силу недостаточности прецедентов, а также расплывчатого Законодательства, данные распространяются, воруются и используются против самих же клиентов довольно часто. Хочется привести пример Яндекса.

Замечали ли вы, что, набрав как-то в строке поиска запрос на некую тему, через несколько дней натыкается буквально на десятки или сотни коммерческих объявлений и предложений на эту тему? Программа-«шпион», используемая Яндексом, позволяет «воровать», собирать и накапливать данные о пользователе, а затем использовать для предложения компаниям-рекламодателям. Такой вид сбора и использования информации, очевидно, не совсем легальный. Но по ряду причин – отсутствие четкого законодательства о личной тайне, Интернете и пр., - система продолжает работать, и претензий к ней у органов правопорядка нет.

Передача данных выгодна компаниям, в первую очередь, денежно – за список клиентов многие другие компании соглашаются платить большие деньги. Для них это оптимизация работы, так как не нужно самим тратить ресурсы на поиски и создание базы клиентов, проще купить готовую. О важности клиентской базы можно наглядно увидеть также в фильме «Американцы», где герои - продавцы жилой недвижимости. Кто-то из них получает большие прибыли за счет продаж, а кому-то грозят увольнением. Условия у всех одни – больше контрактов, больше вознаграждение. Но у некоторых есть списки потенциальных клиентов, а некоторые ищут наобум или им дают списки «плохих» клиентов.

Базы данных не только продаются, но часто воруются. Известны скандалы между 3 крупными российскими операторами связи, которые периодически заявляют о попытках конкурентов взломать и украсть их клиентские базы. Эти действия больше регулируются законом, в частности подпадают под действие статьи о похищении коммерческой тайны.

В заключении хотим остановиться на таком моменте. Сегодня клиентские базы данных являются частью маркетинговых информационных систем, либо CRM. Но, все-таки, они являются обособленными базами, которые имеют свою логику и содержание, и могут функционировать обособленно. Другое дело, что в различных целях они могут интегрироваться с МИС и CRM.

Современные базы данных существуют в электронном виде. Информация о посещениях и покупках, а также об основных сведениях новых клиентов, вносятся в единую электронную систему, но процессы могут быть разными.

Например, в супермаркетах такая информация собирается автоматически при предъявлении карты покупателя (дисконтные карты, которые идентифицируют в системе покупателя). В других же магазинах, например, в бутиках элитной одежды, информация может также вноситься продавцом-консультантом.

2. Практика создания, использования и работы баз данных розничной клиентуры

Базы данных розничных клиентов, как мы говорили выше, хранят в себе разнообразные сведения о клиентах. Конечно, их структуру и наполнение определяет каждая конкретная фирма, исходя из своих целей. Но мы выделим несколько групп, в зависимости от специфики компаний:

1. Базы данных розничных клиентов ритейлеров (магазины, супермаркеты, продуктовые и иные сети магазинов и проч.).

2. Базы данных розничных клиентов предприятий сфер услуг (салоны красоты, SPA-салоны, медицинский клиники, операторы мобильной связи, интернет-провайдеры, АЗС и др.).

3. Базы данных розничных клиентов банков и страховых компаний.

В этих категориях есть также свои подкатегории. Например, базы данных ритейлеров можно разделить на сетевых ритейлеров и отдельных магазинах. Особенностью является то, что сведения предоставляются клиентом по желанию, могут быть искажены и неполны. Кроме того, они могут содержать либо минимум информации, либо наоборот, подробные и эмоциональные описания клиентов.

Рассмотрим бутик элитной одежды. В клиентской базе содержаться сведения следующего рода:

• Фамилия, имя, отчество.

• Адрес, телефон.

• Возраст.

• Дата регистрации.

• Номер и тип дисконтной карты.

• Размер одежды и обуви.

• Наличие и имена детей, супруга/супруги.

• Должность клиента, сфера деятельности.

• Примерный доход.

• Частота покупок (сколько раз в год/месяц/неделю).

• Краткое психоэмоциаональное описание.

• Предпочтения в стиле.

• Привычки (чай или кофе, любимое блюда, фильмы, распорядок дня, посещает тусовки или избегает и пр.).

• Друзья, подруги (в том числе – клиенты бутика, не клиенты бутика, и не клиенты бутика, но потенциально могут ими стать).

За каждым клиентом закреплен продавец-консультант. Данные собираются при выдаче дисконтной карты 0 уровня (при покупке на сумму от 1000 евро) в виде анкетирования (фамилия, имя, отчество, адрес, телефон, иные контакты, занятие, должность и компания, размер, предпочтения в формате получения информации). После этого данные заносятся в компьютер, а также в специальную анкету «внутреннего пользования», где указаны все остальные пункты (см. выше). В процессе работы с клиентом продавец-консультант выясняет необходимую информацию, и фиксирует ее. Данные по клиентам в целом хранятся в общих книгах, для каждого свой раздел. При помощи этой информации клиенты делятся на категории «vip» и «не vip», по принципу частота покупок и дата последней покупки. В основном, играет роль дата последней покупки - если клиент в течение 3-х месяцев не делает покупок, то он автоматически переносится в категории «не vip». В клиентских «книгах» также отмечается визиты, даже если ничего не купили, а также пожелания и претензии (что не понравилось, что хотели но не смогли найти, возвраты одежды/обуви и др.). Поскольку в бутике периодически проводятся клиентские дни и вечера, то база служит источником формирования списков приглашенных. Обычно приглашают, как нетрудно догадаться, клиентов из категории «vip». Когда проходят распродажи, тогда обзванивают представителей другой категории. Vip-ам также звонят, когда приходит новая коллекция или поступает пре-коллекция³. Цена на такие вещи довольно высока, и только самые состоятельные могут себе позволить их купить.

Мы видим, что такая модель необъективна, затратна и спорна. Однако она широко распространена в бутиках – не только в России, но и в Европе, Китае, США и других странах. Дело в том, что она позволяет достичь главной цели – индивидуализации, учета всех особенностей конкретного клиента.

Характеристики

Тип файла документ

Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.

Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.

Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.

Список файлов курсовой работы