CRM для розницы: растет и меняется вместе с бизнесом

Система CRM, предназначенная для работы с клиентами банковской розницы, должна учитывать все аспекты персонального обслуживания: от тонкой сегментации клиентской базы до выстраивания эффективных коммуникаций. Рассказываем, как мы это реализовали в Газпромбанке.

Системы управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management, CRM) проходят в своем развитии различные этапы. Еще несколько лет назад на рынке доминировали классические операционные CRM (OCRM), которые решали основную задачу — повышение лояльности клиентов в ходе взаимодействий с ними. Затем появился новый класс систем - аналитические CRM (ACRM), которые умеют проводить глубокий анализ накопленных сведений о клиентах и тем самым помогают формировать планы дальнейшего взаимодействия с ними с учетом индивидуальных особенностей этих клиентов.

Когда Газпромбанк задумался о создании CRM для розничного бизнеса, было принято решение сразу пойти по пути аналитической системы CRM. То есть изначально была поставлена задача выстраивать коммуникации с клиентами-физическими лицами на основе анализа их индивидуального поведения. 

Это подразумевает сбор различных данных, его предпочтениях, результатах предыдущего общения с ним, использование этих сведений при формировании рассылок с новыми предложениями банка, информировании о новых возможностях клиента и т.д.

Старт проекта: выбор решения мирового лидера

Проект внедрения розничной CRM начался в 2017 году с внедрения программного модуля для массовых рассылок, которые формировались в соответствии с задаваемой бизнес-логикой в рамках конкретных маркетинговых кампаний — этими вопросами занимается Управление CRM-продаж.

В качестве базового технического решения был выбран продукт SAS Marketing Automation — крупная монолитная программная система, которая производит отбор клиентов по различным критериям и осуществляет массовые рассылки предложений для них.

На тот момент выбор был, в общем-то, очевиден: компания SAS — мировой лидер на рынке коммерческих Enterprise-решений продвинутой аналитики, в частности, для банковского сектора. Кстати, интегратор проекта — российская компания «Глоубайт Аналитические Решения» — один из основных партнеров SAS на российском рынке, обладающий значительной экспертизой в части продуктов данного вендора. Так что уход SAS из России не стал для банка катастрофическим происшествием, в работе внедренного решения не наблюдалось никаких неудобств, кроме отсутствия обновлений.

Надо отметить, что система CRM изначально создавалась как омниканальная. Под омниканальностью в Газпромбанке понимается умение видеть клиента со всех сторон: чем он пользуется сейчас, чем потенциально он желал бы пользоваться, и какое предложение банка соответствует его желаниям. Плюс учет результатов предыдущих коммуникаций, вплоть до контроля факта доставки сообщения клиенту, например, если у человека выключен телефон, а его надо срочно уведомить о чем-то, информация будет направлена по электронной почте. Помимо этого, сбор данных из разных источников дает возможность использовать для целей анализа информацию о клиенте из всех розничных систем банка в дополнение к собственным коммуникационным витринам CRM.

Однако в первоначальном виде CRM не могла оставаться долго — постоянное развитие розничного бизнеса банка и соответствующее совершенствование маркетинговой поддержки розницы требовало добавления новых возможностей в функционал существующей системы CRM.

Развитие коммуникационной составляющей CRM

В исходном варианте CRM поддерживала коммуникации с клиентами по двум каналам. С течением времени добавлялись новые каналы, а в фокусе внимания службы розничных продаж оказалась персонализация взаимодействий с клиентами.

С целью поддержки персонализированных коммуникаций в 2020 году сотрудники ИТ-департамента Газпромбанка разработали программный модуль, расширяющий возможности системы CRM, — модуль контактной политики (МКП). Это внешний модуль, который через интерфейс API умеет взаимодействовать с различными блоками системы CRM для того, чтобы эффективно управлять всеми коммуникациями с клиентами.

По сути, МКП содержит единую базу всех коммуникаций в рамках CRM. Это онлайн-база, реализованная на основе open-source сервера баз данных типа «ключ-значение» Redis (Remote Dictionary Service), хранит информацию о коммуникациях за 90 дней. Контактная политика формализуется в МКП с помощью матриц, которые можно настраивать нужным образом в разрезе продуктов и каналов. Таким образом, удается контролировать поток сообщений от банка, который приходит каждому конкретному клиенту, для того, чтобы он не получал ненужной ему информации, а также учитывать «черные списки» клиентов, отказы от рассылок и т.д. В МКП реализуются политики управления контактами различных типов. Пример продуктовой политики: общаться с клиентом на тему вкладов не чаще, чем раз в две недели. Это значит, что если произошло общение на эту тему, то любая другая попытка предложить вклад, даже если она исходит от другого сотрудника и по другому каналу, будут пресекаться в течение двух недель.

Все матрицы контактов легко настраиваются с помощью удобного пользовательского интерфейса: можно очень гибко изменять глубину запрета коммуникаций по разным каналам, продуктам, ИТ-системам.

С течением времени помимо роста клиентской базы, для которой было необходимо реализовывать сбалансированную коммуникационную политику, происходило и увеличение количества продуктов, которые предлагались розничным клиентам банка. В этих условиях стало актуально создание программного модуля, который помогает выбрать оптимальный вариант коммуникаций для каждого клиента с наибольшей вероятностью отклика. Такое решение приобрел банк. Затем часть решения, отвечающая за процесс маркетинговой оптимизации (МО), ИТ-специалисты самостоятельно переписали в 2021 году.

Модуль МО использует ежемесячно обновляемые скоринговые модели, на базе которых и с учетом заданной бизнес-логики идет расчет условий, предлагаемых каждому клиенту. Фактически результатом работы МО является сценарий коммуникаций с конкретными клиентами. Причем эти сценарии оптимизируются, с точки зрения себестоимости разных типов коммуникаций: SMS (самый дорогой вариант для банка), электронная почта (менее дорогая связь), push-сообщения на мобильный телефон (наименее затратный способ коммуникаций).

О том, в какие суммы выливаются исходящие контакты с клиентами для банка, можно судить по таким цифрам: за пять лет полноценного функционирования розничной CRM отправлено более 1,046 млрд push-сообщений, более 0,5 млрд e-mail сообщений и около 300 млн SMS. Каждый день в среднем отправляется 600 тысяч push, 300 тысяч e-mail, 120 тысяч SMS. Частота запросов предложений от мобильного приложения составляет в среднем 800 тысяч в день.

Рост розничного бизнеса — новые вызовы для ИТ

За несколько лет развития контактов с розничными клиентами в системе CRM появились не только новые исходящие каналы взаимодействий с клиентами, но и коммуникации внутри банковского приложения. Так, серьезным вызовом для ПО CRM стал запуск мобильного приложения Газпромбанка. В одну из первых версий, которая называлась Телекард 2.0, в приложении банка появились предложения клиентам в виде баннеров, рассчитываемых в реальном времени CRM, но текущая версия CRM с ростом клиентской базы не могла обеспечить нужную скорость передачи данных. По техническим условиям, для формирования баннера для клиента и передачи его в мобильное приложение нужен был очень жесткий уровень SLA — 3 секунды, но текущая версия CRM не могла обеспечить такую скорость передачи данных из приложения. Потребовался достаточно напряженный этап оптимизации, который завершился разделением базы данных с клиентской информацией на три части: одна работала с массовыми рассылками, вторая — с данными реального времени, а третья использовалась для точечной оптимизации нагрузки по доставке баннеров в мобильное приложение.

Впоследствии стали возникать коммуникации с различными внешними приложениями. Например, в рамках группы Газпром активно развивается экосистема приложений, куда входит, например, платежный кошелек GazpromPay или сервисы Газпромбанк Мобайл от собственного виртуального оператора сотовой связи Газпромбанка. Например, тем клиентам, которые пользуются, скажем, только услугами мобильного оператора ГПБ Мобайл, можно предлагать банковские услуги Газпромбанка.

Рост объемов коммуникаций вновь существенно вырос, и в 2022 году в ходе крупного проекта модернизации базы данных пришлось трансформировать ее в структуру из трех взаимодействующих кластеров баз данных. Для достижения нужной производительности система работает на кластере из 4 нод MS SQL, что не часто встречается в периметре систем нашего банка.

В то же время и конкуренты не позволяют остановиться в совершенствовании ИТ-систем. В последнее время скорость реакции на действия конкурентов измеряется уже не неделями или днями, счет идет буквально на минуты. В русле растущих потребностей бизнеса аналитическая CRM с годами наращивает свой «интеллект».

Интеллектуальные возможности CRM

Знаковым событием для банка стало внедрение в 2019 году функциональности услуг аналитической системы в реальном времени RTO ( Real-time offering ). В отличие от классической CRM, инициатором взаимодействия в этом случае является сам клиент, точнее, его действия, на которые система CRM реагирует в реальном времени.

Для этого используются некоторые триггеры (события, обусловливающие реакцию CRM), которые обрабатываются специалистами Управления маркетинговых кампаний в реализации некоторой бизнес-логики. Например, в качестве триггера могут выступать транзакции клиента: если он совершил покупку на АЗС Газпромнефти, но у него нет кобрендовой карты для автолюбителей, можно сразу предложить клиенту ее оформить. В качестве триггера могут также выступать различные события, информация о которых поступает из внешних информационных систем, интегрированных с ИТ-системами банка.

О том, что клиент подал заявку на кредит в другом банке, Газпромбанк узнает, получив извещение об этом событии из бюро кредитных историй. И тут же оперативно сформирует для клиента конкурентоспособное предложение кредита.

Очень интересный вид триггеров связан с текущим геопозиционированием человека – это еще один вид событий, информация о которых поступает от виртуального оператора сотовой связи. Наглядный пример: клиент оформил карту Gazprombank Mobile и проходит по улице мимо офиса Газпромбанк, где уже лежит готовая карта. В этот момент он получит извещение на телефон о том, что можно зайти в офис и получить карту.

Работу Real-time CRM обеспечивает ряд основных модулей:

• RTO (Real-time offer). Подсистема формирования актуального предложения банка для клиента занимается обработкой потоков событий, поступающих как от внутренних систем банка, так и от внешних систем. По факту срабатывания того или иного триггера формируется соответствующее предложение для клиента.

Интересная деталь: если человек кликнул на баннер с новым предложением, но не довел сценарий до финала, например, согласился с предложением кредита, но не оформил до конца, система RTO через некоторое время сама напомнит ему о незавершенном сценарии и предложит помощь.

• NBO (Next Best Offer). Модуль формирования наилучшего предложения создан для того, чтобы предлагать клиентам те продукты банка, которые он с наибольшей вероятностью оформит в банк в конкретный момент времени. 

Фактически это ПО реализует персонализированное предложение клиенту и в этом качестве используется в различных сценариях взаимодействий с клиентами. Во-первых, модуль работает во всех ситуациях, когда клиент начинает взаимодействие с какой-либо дистанционной системой обслуживания: при формировании стартовой страницы мобильного приложения в ходе загрузки на устройство клиента, при обращении клиента на сайт банка или при пользовании банкоматом. Во-вторых, модуль NBO помогает оператору колл-центра банка в ходе исходящего звонка клиенту или сотруднику, работающему с клиентами в офисе банка.

В целом, в банке создано единое окно для работы с клиентом в рознице — дашборд 360: в тот момент, когда оператор в колл-центре или сотрудник в офисе выездных продаж открывает карточку клиента, он там видит наилучшие предложения для клиента, которые сформированы по состоянию на текущий момент времени. Каждое предложение рассчитывается индивидуально в зависимости от контекста его обращения, от скоринговых оценок по тому или иному продукту и в зависимости от предыдущих откликов клиента.

• ЕХП (Единое Хранилище Предодобренных предложений). Этот удобный инструмент оперативных взаимодействий с клиентами, который не требует пересчета и анализа актуальных показателей, был добавлен в систему CRM в 2021 году. Такое предложение, например, может быть выдано клиенту в мобильном банке без участия менеджера и согласовано буквально в пару кликов без дополнительных проверок.

Автоматизация маркетинговых кампаний

В 2023 году в системе CRM появился еще один новый модуль — библиотека маркетинговых кампаний. Она позволяет внутренним бизнес-заказчикам из продуктовых стримов очень эффективно организовывать различные маркетинговые мероприятия. Им достаточно заполнить стандартную форму заказа кампании, которая тут же поступает в работу специалистам Управления маркетинговых кампаний. И на этом этапе они используют описания уже реализованных кампаний для того, чтобы быстро и эффективно спланировать и провести новое мероприятие, включая поддержку всех необходимых коммуникаций.

Примечательно, что эти описания содержат детальные сведения, помогающие заказчику управлять кампанией, включая описания в формате Jira для прозрачного контроля рабочих процессов коллег и учета их рабочего времени.

Возможности повышения эффективности всех этих работ еще не исчерпаны — в настоящее время в состав CRM добавляется специальный модуль — «шаблонизатор» маркетинговых коммуникаций. Дело в том, что количество кампаний, одновременно находящихся в реализации, уже превысило две сотни, а значит, сотрудники затрачивают немало ценного рабочего времени на оформление шаблона коммуникаций в ручном режиме. С помощью нового шаблонизатора удастся переиспользовать ранее созданные шаблоны коммуникаций, будет достаточно указать идентификатор нужного элемента библиотеки.

Таким образом, за пять лет развития розничной CRM в Газпромбанке к готовому вендорскому решению добавились вспомогательные модули для основного CRM, призванные оптимизировать как персонифицированную работу с предложениями банка клиентам, так и сами коммуникации с клиентами. Причем, банк выбрал путь собственной разработки дополнительных модулей, который оказался эффективнее приобретения готового продукта на рынке. Во-первых, программные решения разрабатывались с нуля, а значит, они сразу учитывали особенности банка и не требовали адаптации. Во-вторых, весь созданный код сразу оказывается в контуре банка, причем, в направлении CI/CD-процессов.

При этом уже внедренные вендорские CRM решения также адаптируются к данной концепции: идет большой проект по переносу кода вендора во внутренний контур банка и перевод его на CI/CD-рельсы. Конкретная реализация такого переноса может быть разной. Например, модуль маркетинговой оптимизации, который изначально был заказной разработкой вендора, впоследствии был выкуплен у него вместе с исходным кодом и переписан собственными силами с дополнительной проработкой алгоритмов оптимизации. Но главная цель понятна: 100% исходного кода системы CRM на 100% должно быть доступно для любого усовершенствования силами собственных ИТ-специалистов банка.