2. SAP Customer Data Cloud (CDC)

Имеет 3 модуля для выполнения функционала.

Identity.Модуль управления омниканальной идентификацией клиентов (соц. сети, личный кабинет, мессенджеры и т.д.). Включает в себя более 30 соц.сетей и источников идентификации. Позволяет обеспечить быструю настройку идентификационных механизмов используя соц.сети. Позволяет хранить и обрабатывать данные для последующей передачи "чистой" информации в системы маркетингового профиля. Содержит набор механик и модулей для развития идентификаций.

Consent. Модуль управления персональными данными для клиентов, для поддержки законодательства Европы (GDPR), США, Китая и РФ (ФЗ152) об использовании, хранении и обработке персональных данных. Позволяет предоставить клиентам компании полное управление их персональными данными, включая управление разрешениями на передачу третьим лицам, использовании для персонализации и трансграничном обмене.

Profile. Модуль сбора данных профиля клиента (прогрессивное профилирование клиента), возможность сбора данных из профиля социальных сетей (помимо основных идентификаторов) - половозрастных, геолокационных данных, данных об интересах профиля. Предоставляет так же инструменты гибкого обогащения профиля из различных соц.сетей, с возможность определения в визуальном конструкторе тех данных, которые используются в профиле и из какого источника они будут взяты. Позволяет поставлять в системы маркетинга чистые и обогащенные социальные профили клиентов из соц.сетей. Устраняет необходимость дополнительной дедупликации на уровне маркетингового хранилища и служит пре-фильтром для получения качественных клиентских данных.

3. SAP Digital Asset Management Cloud by OpenText (DAM)

Инструмент для управления цифровыми медиа по всем каналам взаимодействия с клиентами. Выполняет функцию сбора, управление и доставки цифровых активов для продвижения бренда и маркетинговых кампаний о портфелях, продуктах и услугах. А также автоматизации всего жизненного цикла мультимедиа от создания до многоканального распространения и совместной работы со всеми заинтересованными сторонами внутри компании и партнерских агентствах.

4. Loyalty Management (LOY)

Позволяет управлять баллами и вознаграждениями и моделировать правила, условия и предложения лояльности. Также управлять участием с гибкими механиками начисления баллов и надежным инструментом управления уровнями во всех каналах взаимодействия. Имеет возможность обработки больших объемов активностей и взаимодействий участников программы лояльности и переходов на разные уровни участия.

5. Receipt Bank (RCB)

Система, в которой ведется обработка отсканированных чеков.

6. Event App

Приложение для регистрации клиентов на мероприятия. Можно открывать прямо в SAP Marketing

7. Check-in APP

Приложение для чекина клиентов на мероприятие (Регистрация факта посещения мероприятия)

8. Hands Free Shopping (HFS)

Система, содержащая в себе данные о сдаче покупок на хранение:

-данных клиентов, воспользовавшихся данной услугой;

-данных о магазинах, в которых были сделаны покупки.

9. Mobile Application

Мобильное приложение, позволяющее просматривать магазины, находящиеся в торговых центрах «УЛЬТРА», и добавлять их в «Избранное», регистрироваться на мероприятия и сканировать чеки из магазинов, находящихся в торговых центрах, а также покупать бонусные купоны.

10. ULTRA Web-site

Веб-сайт сети торговых центров «УЛЬТРА». Позволяет просматривать магазины, находящиеся в торговых центрах «УЛЬТРА», регистрироваться на мероприятия, вступать в клубы, жертвовать баллы на мечты друзей, а также покупать бонусные купоны.

Далее описаны связи между компонентами информационной системы и какие данные они передают друг другу.

1. CDC-MKT

CDC осуществляет передачу контактов в МКТ, данные по которому содержат: - имя;

- фамилия;

- отчество;

- дата рождения;

-тип аккаунта (Lite, Full);

- email;

- мобильный телефон;

- любимая УЛЬТРА;

- GIGYA ID (уникальный идентификатор контакта в CDC);

- Member ID (уникальный идентификатор участника в лояльности);

- vkontakte ID (идентификатор контакта в социальной сети ВКонтакте);

Также передаются взаимодействия о регистрации, авторизации. При удалении контакта отправляет запрос на удаление контакта в Marketing.

2. CDC-WEB

WEB- Вызов экранных форм CDC (Ввод и отображение на сайте информации по клиенту). Вызов API CDC при снятии разрешения на маркетинговую коммуникацию при переходе по ссылке "отписаться" из рассылки

3. CDC-MOB

MOB-Вызов экранных форм CDC (Ввод и отображение в приложении информации по клиенту).

4. CDC-HFS

HFS - Поиск учетной записи по e-mail/телефон через API CDC;

HFS - Создание новой учетной записи через API CDC;

HFS - Чтение данных учетной записи через API CDC;

HFS - обновление профиля учетной записи через API CDC.

5. CDC-LOY

LOY - Удаление участника в LOY.

LOY - Обновление участника в LOY

CDC -обновления данных участия через API CDC

LOY -регистрация участия с помощью CDC.

6. LOY-MKT

LOY- отправка взаимодействий в Marketing:

- регистрация в программе лояльности;

- начисление баллов лояльности;

- списание баллов лояльности;

- повышение уровня лояльности;

- понижение уровня лояльности;

- покупка купонов.

7. HFS-MKT

HFS - передача взаимодействий:

- покупатель сдал свои покупки на стойку HFS;

-покупатель забрал свой покупки со стойки HFS.

8. WEB-LOY

WEB - чтение уровня участия в ПЛ;

WEB- чтение баланса бонусных баллов;

WEB - чтение купленных купонов.

9. WEB-MKT

WEB - передача взаимодействий через API MKT:

- Посещение страницы магазина;

- посещение страницы мероприятия;

- просмотр расписания мероприятия;

- регистрация на мероприятие;

- отзыв на мероприятие написан;

- вступление в клуб;

- выход из клуба;

- посещение веб-сайта по рекламному баннеру;

- отмена регистрации на мероприятие.

WEB - передача связки ID учетной записи и cookie через API MKT.

WEB - чтение информации по регистрациям на мероприятие.

10. MOB-LOY

MOB - регистрация участия

MOB - чтение участия

MOB - чтение баланса

MOB - чтение купленных купонов

11. RCB-MKT

RCB - отправка чеков в MKT

12. MOB-MKT

MOB - передача связки GIGYA ID и Device ID.

MOB - передача связки Device ID и Mobile Application Token для отправки push-уведомлений.

MOB - передача взаимодействий:

- Посещение страницы магазина

- Добавление магазина в избранное

- Удаление магазина из избранного

- Регистрация на мероприятие

- Отмена регистрации на мероприятие

13. MOB-RCB

MOB - загрузка и чтение чеков

14. DAM-MKT

MKT - поиск изображений в Content Studio при подготовке шаблонов писем.

VNT/MKT - загрузка картинок и текста в DAM через API DAM.

15. RCB-LOY

RCB - передача в LOY сумму чека

LOY - преобразование суммы чека в баллы лояльности

16. DAM-WEB

WEB - Получение изображения Веб-сайтом на странице мероприятия из DAM через API

WEB - Получение текстового описания мероприятия из DAM через API

17. VNT-MKT

VNT- передача взаимодействий:

- изменение времени мероприятия;

- регистрация на мероприятие;

- отмена регистрации на мероприятие.

18. CHK-MKT

CHK - передача взаимодействий:

- регистрация на мероприятие;

- посещение мероприятия/таймслота.



3.3 Результаты тестовых испытаний и апробации модели

Разработанные в соответствии с требованиями атрибуты сегментации позволили спроектировать и реализовать модель сегментации. Сегментация производится посредством SQL-запроса к Custom Calculation Views и объединением этих View через первичный ключ контакта. Из-за большого количества атрибутов расчёт модели производится достаточно долго, поэтому создаются отдельные «подмодели» сегментации, в которых проводится сегментации лишь по отдельным атрибутам для создания маркетинговой компании и дальнейшей коммуникации. На рисунке 3.7 представлена схема, показывающая логику работы с клиентской базой

Рисунок 3.7 логика работы с клиентской базой



Тестирование производилось на контактах, являющихся копией настоящих контактов в продуктивной системе, интегрированных из использующейся ранее CRM Manzana. Результатом успешного тестирования являлось попадание нужного количества контактов в разработанный сегмент.

При помощи модели сегментации получена возможность автоматизировано отправлять персонализированную коммуникацию клиентам, оказавшимся в необходимом сегменте. Вместо массовых рассылок мы получили возможность выборочно отправлять письма тем, кому отправляемая информация может быть действительно полезна. Это не только увеличивает лояльность клиентов, но и сокращает расходы на коммуникацию.

Далее приведен алгоритм сегментации клиентов.

Шаг1. Выберите "Создать", чтобы создать модель (Рисунок 3.8).

Рисунок 3.8 Создание сегментации

Шаг 2. Выберите значение из раскрывающегося списка "Профиль сегментации" (Рисунок 3.9).

Рисунок 3.9 Выбор профиля сегментации



Шаг 3. Теперь можно обработать и сохранить модель в приложении "Сегментация"(Рисунок 3.10).

Рисунок 3.10 Сохранение сегментации

Шаг 4. Для сегментации перетащите необходимый атрибут из списка в множество со всеми контактами в профиле (Рисунок 3.11).

Рисунок 3.1 выбор атрибута сегментации

Шаг 5. После этого выберете необходимое значение, по которому хотите сегментировать атрибут, либо исключите это значение по атрибуту.



Рисунок 3.12 выбор значения для атрибута

На рисунке 3.13 приведены методы сравнения, которые можно выбрать при сегментации.

Рисунок 3.13 доступные методы сравнения

Для атрибутов, являющихся показателями, есть возможность применять фильтры в виде атрибутов-признаков. Например, в подсчете количества отсканированных чеков есть возможность фильтровать по дате скаинирования.



Рисунок 3.14 выбор значения для атрибута по количеству отсканированных чеков и фильтр по дате

Число, указаное в сегменте - количество контактов с выбранным значением атрибута.

Рисунок 3.15 Сегментирование клиентов по возрасту



Операции над множествами используются для создания новых сегментов путем определенного комбинирования двух уже существующих сегментов. Для получения доступа к операциям над множествами перетащите сегмент на другой сегмент или выберите операцию «скомбинировать сегменты» (Рисунок 3.16).

Диалог «Скомбинировать сегменты» содержит следующие операции над множествами (Рисунок 3.17):

- Выберите Объединить, чтобы создать сегмент, содержащий объединение множеств двух сегментов.

- Выберите «Создать пересечение», чтобы создать сегмент, содержащий пересечение множеств двух сегментов.

- Выберите Вычесть (A-B) или (B-A), чтобы создать сегмент, содержащий разность множеств двух сегментов, а именно:

- A-B: Целевой сегмент перетаскивания (B) или сегмент, который выбирается мышью как последующий при операции «Скомбинировать сегменты», вычитается из перетаскиваемого сегмента (A).

- B-A: Перетаскиваемый сегмент (A) или сегмент из которого выбирается операция «Скомбинировать сегменты» вычитается из целевого сегмента перетаскивания (B).

Рисунок 3.16 Комбинирование сегментов



Рисунок 3.17 способы объединения множеств

На рисунке 3.18 изображена сегментация, в которой сегментируются клиенты с уровнем лояльности выше первого и у которых есть согласие на коммуникацию по EMAIL или MOBILE APP. Выбрав контакты из целевых групп, в зависимости от средства на коммуникацию, им отправляется письмо или push-уведомление о том, как им сохранить текущий уровень лояльности.

Рисунок 3.18 пример полученной сегментации клиентов с уровнем лояльности выше первого и у которых есть согласие на коммуникацию по почте и мобильному приложению



Еще один пример сегментации, сделанной для стимулирования клиентов совершать покупки, указана на рисунке 3.19. Торговая сеть предложила акцию: «Участники программы лояльности, совершивших за последний месяц две покупки в общей стоимости более 5000 рублей, при совершении третей покупки на сумму более 1000 рублей получают подарок».

Рисунок 3.19 сегментация клиентов лояльности, отсканировавших чек 2 раза за месяц на общую сумму 5000

Клиент должен состоять в программе лояльности, а значит у него должен быть ID программы лояльности. За наличие того или иного ID системы отвечает атрибут «ID Origin», показывающий какой ID какой системы имеется у контакта (к ним также относятся телефон и email). Поэтому для отбора контактов необходимо пересечь 2 множества: «ID Origin = SAP_LOY_PROGRAM» и «ID Origin = EMAIL». После отобранных контактов с лояльностью и почтой необходимо отобрать контакты, отсканировавших чек 2 раза за последний месяц. За отсканированные чеки отвечает атрибут «Receipt Data», в нем можно добавить фильтр даты сканирования чека (Рисунок 3.7). После этого выбираются контакты, где общая сумма покупок по выбранному сегменту больше или равна 5000 с помощью атрибута «Receipt Amount».

Помимо сегментации клиентской базы, SAP Marketing формирует отчеты из OLAP-кубов, которые строятся из Calculation View. Для тестирования формирования отчетов были созданы тестовые мероприятия, и прогружены тестовые взаимодействия по этим мероприятиям.

Пример отчета, где признаком выбрано «Мероприятие» изображён на рисунке 3.20

Рисунок 3.20 отчет по мероприятиям в SAP Marketing Cloud

Пример отчета, где признаком выбран «Канал» изображен на рисунке 3.21. Отчет показывает, какими каналами воспользовались клиенты для выполнения действия с мероприятием.

Рисунок 3.21 отчет по каналам привлечения клиентов на мероприятия

В приложении Analytics and Report Gallery есть возможность просматривать графические отчеты. На рисунке 3.22 представлен пример графического отчета



Рисунок 3.22 пример графического отчета

Выводы

В третьей главе:

- Описана реализованная информационная модель рассматриваемой торговой сети;

- разработана модель сегментации для реализации в SAP Marketing Cloud и их интеграция с Calculation View в SAP HANA;

- приведены результаты тестовых испытаний и апробации разработанного решения.



Заключение

В рамках проведенного исследования были выполнены следующие работы:

- Был проведен анализ глобальных трендов в развитии торговых компаний;

- Исследованы подходы к управлению маркетингом в торговых сетях;

- Произведен анализ лидирующих CRM-решений для поддержки управления маркетингом и продажами;

- Была исследована торговая сеть, в которой была внедрена CRM_система на базе платформы SAP Marketing Cloud;

- Были исследованы процессы управления взаимоотношения с клиентами в рассматриваемой торговой сети;

- Были разработаны функциональные требования к CRM-решению для задачи клиентской сегментации;

- Описана реализованная информационная модель рассматриваемой торговой сети;

- Разработана модель сегментации для реализации в SAP Marketing Cloud и их интеграция с Calculation View в SAP HANA;

- Приведены результаты тестовых испытаний и апробации разработанного решения.

Таким образом, поставленная цель исследования достигнута, а все запланированные задачи успешно решены.

Разработанные модели сегментации в составе CRM-решения на платформе SAP Marketing Cloud успешно внедрены в деловую практику исследуемой торговой сети, а полученные результаты могут представлять интерес для FMCG-компаний аналогичного профиля.

Список использованных источников

1. ИТ в ритейле 2019

2. Роботизированная автоматизация процессов

3. ИТ в розничной торговле

4. Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. - СПб.: Наука, 1996.

5. Маркетинг/ Под ред. Багиева Г.Л. - СПб., 1999

6. Бурцева Т.А., Управление маркетингом, Москва, 2005

7. Бурцева Т.А., Маракулина И.В. Маркетинговые исследования. Практикум. - Киров, 2003.

8. Аникеев С. Методика разработки плана маркетинга. - М.: Фолиум, 1996.

9. Пробный маркетинг и его разновидности [Электронный ресурс]/ Virtualstoey

10. Magic Quadrant for the CRM Customer Engagement Center

11. Magic Quadrant for Multichannel Marketing Hubs

12. МЕГА (сеть торговых центров)

13. Возьмите управление прибылью в свои руки

14. Афанасьев М.П. Маркетинг: стратегия и тактика фирмы. - М.: АО «Финстатинформ», 1995. - 112 с.

15. Бурцева Т.А. Стратегическое планирование. - Киров: ВСЭИ, 2002.

16. Виханский О.С. Стратегическое управление. - М.: Гардарика, 1998.

17. Маркетинговый анализ деятельности фирмы /Под ред. Пешковой В.М. - М.: Банки и биржи, 1995

18. Нагапетьянц Н.А. Прикладной маркетинг:Уч.пособие для ВУЗов. - М.:Юнити-Дана, 2000. - 272.

19. Ващакин Н.П. О системе маркетинговой информации //Маркетинг. - 1999. - №.3.

20. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, практика, методология. - М.: Финпресс, 1998. - С. 219-225.

21. Бурцева Т.А. Маркетинговые исследования конкурентоспособности товара. - Киров, 2003.

22. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг. - СПб.: Питер, 2002.

23. Федько В.П., ФедькоН.Г., Шапор О.А. Основы маркетинга. Серия «Учебники, учебн.пособия» Ростов Н/Д:Феникс, 2002. - 512 с.

24. Хлусов В.П. Основы маркетинга. - М.: «Издательство ПРИОР»,1999.- 160с.

25. Время чистого шоппинга прошло

26. От рационального к эмоциональному

27. Алексунин В.А. Маркетинг: краткий курс. Уч.пособие. - 2-е изд. - М.: Издательский дом «Дашков и К», 2001. - 191 с.

28. Афанасьев М.П. Маркетинг: стратегия и тактика фирмы. - М.: АО «Финстатинформ», 1995. - 112 с.

29. Березин Н. Маркетинг сегодня. - М., 1996.

30. Бурцева Т.А. Управление конкурентоспособностью продукции в условиях рынка. Диссертация канд.эк.наук. - Киров, 1999.

31. Бурцева Т.А., Маракулина И.В. Маркетинговые исследования. Практикум. - Киров, 2003.

32. Бурцева Т.А. Маркетинговые исследования конкурентоспособности товара. - Киров, 2003.

33. Великая Е.Г. Стабилизация экономики промышленных предприятий на основе разработки системы маркетинга: Дисс.:канд.экон.наук. - Старый Оскол, 2001. - 153 с.

34. Гилбер А. Черчилль. Маркетинговые исследования . - СПб.: Издательство «Питер», - 2000. - 752 с.

35. Годин А.А. Маркетинг: Уч.- метод. Пособие. - М.: Издательский дом «Дашков и К», 2000. - 212 с.

36. Демченко Е.В. Маркетинг услуг. - Мн.: БГЭУ, 2002.

37. Дихтль Е., Хершген Х. Практический маркетинг. - М.: Высшая школа, Инфра, 1996

38. Завгородняя А.В., Ямпольская Д.О. Маркетинговое планирование. - СПб.: Питер,2002. - 352 с.

39. Лебедев О.Т., Филиппова Т.Ю. Основы маркетинга./Уч.пособие.- СПб:Издательский Дом «МиМ», 1997.- 220с.

40. Маркова В.Д., Кузнецова С.А. Стратегический менеджмент: Курс лекций. - М.: ИНФРА-Н; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2001

Приложение 1

Размещено на Allbest.ru

...