Привет, Хабр!

Меня зовут Сергей Соловьёв, я руководитель отдела методологии в компании BPMSoft. Мы являемся разработчиком одноименной CRM-системы на базе low-code платформы со встроенными ИИ-инструментами. По версии Фонда Сколково и аналитического центра TAdviser, а также консалтинговой компании «Технологии доверия» – лучшей на российском рынке в 2024 году. В этой статье я расскажу, как мы управляем данными в собственной CRM и как это повышает эффективность бизнес-процессов.

Как появляется хаос

Разные подразделения компании работают с разными данными. Бухгалтерии важны название юридического лица и банковские реквизиты, отделу продаж — история взаимодействия с ним и потенциал кросс-продаж. При этом информация в CRM не всегда вносится корректно, что затрудняет поиск и работу с карточками клиентов. В результате данные оказываются фрагментированными и разрозненными: одному контрагенту нередко могут соответствовать две разные карточки.

Дубли контрагентов приводят к организационным проблемам. Если в CRM заведены две карточки одного клиента, разные менеджеры могут вести с ним параллельные переговоры, даже не подозревая об этом.

Проблема становится критичной по мере роста бизнеса и увеличения числа ошибок, связанных с некорректным ведением данных. Когда такие ситуации приобретают массовый характер, компании осознают необходимость системного управления. Однако на ранних этапах этому, как правило, не придают значения — в фокусе остается выбор и использование решений для автоматизации продаж и маркетинга. Чтобы эти процессы автоматизации работали точно, как швейцарские часы, нужно уделить внимание порядку в данных, от которого напрямую зависит эффективность использования новых систем и решений.

Как мы навели порядок?

Мы обозначили несколько проблем, основная из которых — это появление дублей записей контрагентов. Также информация не всегда обновлялась своевременно или вносилась некорректно. Чтобы навести порядок, мы выделили управление данными в отдельный процесс и делегировали его специалистам — дата-менеджерам.

Они владеют методиками корректного заполнения базы и умеют работать с внешними аналитическими источниками. Для обогащения карточек у них есть доступ к платным сервисам проверки контрагентов, а также к сервису DaData, с которым реализована интеграция в коробочной версии BPMSoft.

Однако в справочниках и внешних системах встречаются ошибки, поэтому важна дополнительная ручная проверка. Дата-менеджеры анализируют информацию, выявляют взаимосвязи между юридическими лицами и корректно заполняют карточки контрагентов там, где данные невозможно получить автоматически. Например, сегодня многие компании намеренно скрывают свои организационные связи из-за санкционных рисков, однако наш опыт позволяет выявлять эти связи и учитывать их в CRM.

Точное ведение базы особенно важно для сегментации клиентов. В нашей компании функционируют два департамента клиентских продаж: Enterprise и Corporate. Мы внимательно отслеживаем, к какому сегменту относится каждый конкретный контрагент. Ошибки при заполнении могут привести к конфликтам: если клиент из сегмента Enterprise случайно попадает к менеджеру из Corporate, возникает внутренняя борьба за клиента. Чтобы исключить подобные ситуации, мы централизовали процесс создания новых контрагентов в CRM: теперь сотрудники не вносят клиентов самостоятельно — для этого они обращаются к дата-менеджерам, которые единственные имеют право заносить новые записи в базу.

Работа дата-менеджеров изнутри

Сейчас в нашей команде работают четыре дата-менеджера. В течение последнего года они занимались очисткой данных, устранением дублей, сегментацией клиентов и выстраиванием связей в CRM.

В отличие от клиентских менеджеров, которые разделены по сегментам рынка, дата-менеджеры работают со всеми направлениями и обеспечивают единый стандарт качества данных.

Для взаимодействия с ними у нас разработан внутренний регламент: заявки на обработку данных формируются непосредственно в CRM. Это позволяет избежать потери информации в почте или в чатах — все запросы фиксируются и централизованно обрабатываются. В свою очередь я как руководитель могу контролировать работу отдела: видеть, сколько заявок находится в очереди, насколько быстро они обрабатываются, какая нагрузка у каждого сотрудника. Что касается распределения задач, то дата-менеджеры сами разбирают заявки, исходя из своей текущей загруженности. Это уже вопрос внутреннего планирования команды, при котором общий процесс остается полностью управляемым.

Мы установили SLA на обработку заявок — не более двух часов. Однако на практике команда работает быстрее: среднее время выполнения запроса составляет около 30 минут. Один дата-менеджер за час может найти, проанализировать, обработать и внести в систему до десяти контрагентов, включая проверку данных и выстраивание связей.

Такой SLA выбран не случайно. Мы рассчитали, что клиентские менеджеры должны совершать первый звонок квалифицированным лидам в течение одного рабочего дня. Чтобы четко выстроить этот процесс, мы проанализировали весь путь лида: сначала его квалифицирует телемаркетолог, затем он передает лид на обработку дата-менеджеру, который создает карточку контрагента в CRM. После этого лид распределяется между директорами по продажам, а затем — либо на руководителей групп, либо сразу на менеджеров. Двухчасовой лимит на обработку данных позволяет каждому участнику процесса уложиться в свои KPI.

Правильное формирование базы контрагентов

Когда речь идет о крупных холдингах, важно правильно выстроить иерархию связей между компаниями, чтобы четко понимать, кто кому подчиняется и где принимаются ключевые решения. В некоторых случаях связь очевидна: если в названии присутствует, например, «Газпром», остается определить, к какой именно ветке холдинга относится компания. Однако бывают и менее очевидные случаи — например, «Ново-Салаватская ТЭЦ», по названию которой сложно сразу определить принадлежность к «Газпрому». В таких ситуациях информация проверяется в СПАРК или на официальных ресурсах компании. Если в CRM появляется новый контрагент, мы анализируем его связи и корректно встраиваем в иерархию.

Далее при обработке данных дата-менеджеры определяют, к какому сегменту относится контрагент — средний бизнес или крупный и сверхкрупный бизнес. У нас действуют четкие правила распределения: если по цепочке владения (не менее 50% на каждом уровне) компания ведёт к одной из организаций сегмента Enterprise, она также попадает в этот сегмент. Этот подход позволяет правильно сегментировать клиентов и избежать ситуаций, когда, например, крупный промышленный холдинг или банк из ТОП-10 оказываются в Corporate из-за некорректного внесения данных.

Анализ данных

Для принятия управленческих решений, прогнозирования, анализа клиентской истории и разработки стратегии необходимы точные и актуальные данные. Например, без правильного ведения и актуализации адресной базы невозможно корректно сегментировать клиентов по их местоположению. А без этого маркетинг не сможет планировать адресные офлайн-мероприятия.

Корректность данных в системе также напрямую влияет на обучение встроенной в BPMSoft ML-модели предиктивного скоринга. Она анализирует лиды и продажи, прогнозируя вероятность их успешного закрытия.

Как это работает? Пользователь задаёт системе признак успеха — критерий, определяющий, достиг ли лид или продажа целевого результата. Для лида это переход в сделку, для продажи — подписанный контракт. ML-модель изучает исторические данные, выявляет закономерности и на их основе оценивает вероятность успеха новых лидов и сделок.

Алгоритм модели самостоятельно находит скрытые зависимости. Например, закономерное влияние работы конкретных сотрудников на результат обработки продажи: одни сотрудники могут быть сильны в крупных контрактах, другие — в сегменте среднего бизнеса. Однако для того, чтобы модель корректно выявляла такие закономерности, ей необходимы качественные и полноценно заполненные данные. Если информация в CRM неточная или фрагментированная, модель либо обучится неправильно, либо не сможет сформировать точный прогноз.

Именно поэтому работа дата-менеджеров критична: они обеспечивают чистоту и полноту данных, напрямую влияют на точность скоринга. А предиктивный скоринг, в свою очередь, важен как для руководства, так и для менеджеров, поскольку позволяет оценивать вероятность успешного завершения сделки. Если система показывает низкие шансы на выигрыш, это сигнал к пересмотру стратегии работы с клиентом.

Резюмируем

Данные — основа любой CRM-системы. Они представлены в виде различных объектов, таких как клиенты, контрагенты, партнёры, юридические и физические лица, лиды, продажи и т.д. Данные непрерывно обрабатываются, обновляются и используются в повседневной работе. На их основе формируются отчёты и аналитические дашборды, организуется контроль и планирование, принимаются управленческие решения. Можно смело сказать, что данные — это ключевой актив компании. Однако для эффективной работы бизнеса в данных необходимо навести и поддерживать порядок.

Выступая в роли внутреннего клиента своего же продукта, мы сделали это и теперь можем эффективно использовать собственную CRM BPMSoft для достижения целей маркетинга, продаж и сервиса.