Управление обратной связью

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Вступление

В данном разделе автор обосновывает актуальность темы, а также формулирует цели и задачи исследования.

1.1 Введение

В современном экономическом мире, когда конкуренция между компаниями продолжает обостряться и усложняться, обратная связь потребитель-производитель становится все важнее. Она дает наиболее достоверную информацию о спросе на товары и услуги, перспективных направлениях развития бизнеса, ошибках и просчетах планирования, способах продвижения продукции на рынке. Таким образом, хорошо налаженная обратная связь дает компании дополнительное конкурентное преимущество относительно других организаций, уделяющих этому недостаточное внимание.

Обратная связь всегда сопутствовала товарно-денежным отношениям, с самого их возникновения. Более того, на ранних этапах этих отношений, мнения покупателей было легко получить, так как цепочка производитель-продавец-потребитель была чрезвычайно короткой. Товары были единичны, и мнение о них можно было просто спросить при продаже. С развитием капиталистического производства и возникновением больших фабрик и заводов, появилась возможность значительно снизить себестоимость товаров потребления. Продукция таких предприятий настолько легко выигрывала в конкурентной борьбе за счет низкой цены, что позволяло на время забыть о мнении покупателя. Но этот этап, когда можно было конкурировать только ценой, ушел в прошлое. В мире, где появилось множество гигантских международных корпораций, конкуренция настолько обострилась, что любой производитель вынужден биться на рынке за своего покупателя, исследуя его запросы и ожидания; конкуренция ценой более не актуальна, так как ведет к краху предприятия.

1.2 Актуальность темы

Любой житель современного мегаполиса все чаще и чаще сталкивается с попытками компаний получить информацию об отношении к своим товарам и услугам “из первых рук “, т.е. непосредственно от потребителей. Это происходит потому, что в настоящее время всем уже предельно ясна важность этой информации и оперативность реагирования на нее - ведь от нее в значительной степени зависит конкурентоспособность предприятия на современном рынке. Ведь отзывы потребителей продукции компании способны не только оценить текущую актуальность данных товаров и услуг, но и предсказать чуткому бизнесмену направление развития новых трендов.

Сталкиваясь с различными формами обратной связи в жизни и на работе, я заинтересовался данной темой, убедился в ее важности в современном секторе потребительских услуг и решил исследовать возможные пути развития этого интересного инструмента управления и развития бизнеса. Мои попытки исследования темы столкнулись с большой фрагментированностью информации и недостаточным количеством работ в данной области. У меня возникло ощущение не научности, бессистемности и даже хаотичности усилий многих компаний по осуществлению обратной связи. В этот момент у меня зародилась мысль создания данной работы, в которой я соберу и проанализирую существующие методы, принципы, способы проведения мероприятий сбора информации “из первых рук” и их обработки.

1.3 Цель и задачи работы

Основной целью данной работы является исследование применимости различных технологических подходов к управлению обратной связью организации для решения практических задач управления и развития организации.

Данная работа ставила перед собой решение следующих задач:

выявление и классификация существующих технологических подходов к управлению обратной связью организации;

выделение критериев оценки существующих на данный момент различных технологических подходов к управлению обратной связью;

оценка применимости исследуемых технологических подходов к управлению обратной связью;

проверка сделанных выводов в ходе практического применения технологий управления обратной связью.

2. Основная часть

2.1 Теоретическая часть

В данной работе под термином "технологические подходы" подразумеваются такие методы получения и анализа данных обратной связи, которые могут быть автоматизированы в смысле информационных технологий. В реальной жизни существуют и другие подходы для решения этих задач - такие как, например, неформальное и неструктурированное личное общение с потребителем (фокус-группы, холл-тесты, и т.д., и т.п.), но они находятся за рамками проводимого в данной работе исследования.

2.1.1 Методы явного сбора данных обратной связи

В методах явного сбора данных - сбор данных происходит напрямую, путем задания конкретных вопросы человеку. Методы явного сбора данных в свою очередь подразделяются в зависимости от канала взаимодействия с респондентом на: CAWI (интернет-опросы), CATI (телефонные опросы), CAPI (персональные опросы с помощью компьютера). Традиционное бумажное анкетирования в данной работе не рассматривается, т.к. после его проведения собранные данные все равно каким-либо образом вводятся в централизованные хранилище данных (как правильно одним из указанных ниже способов - но с листа бумаги).

CATI (Computer Assisted Telephone Interview)

CATI - это индивидуальное интервью, которое проводится по телефону с использованием специальной компьютерной системы. Интервьюеры, находящиеся в колл-центре обзванивают потенциальных респондентов по заранее загруженной в систему выборке и пытаются получить от них ответы на заданные вопросы по телефону. Сценарий телефонного опроса как правило представляет собой некую программу, в которой последующие вопросы задаются в зависимости от того, как респондент отвечает на предыдущие (то есть в опросе могут быть логические ветвления и т.д.), и логика задания вопросов контролируется компьютерной системой.

Основными достоинствами данного метода являются:

относительно высокая надежность собранных данных, так как интервьюер общается с респондентом непосредственно

относительно высокая оперативность проведения опроса

возможность демонстрировать респонденту заранее записанные аудио-фрагменты (рекламные ролики, и т.д.)

возможность анализа собираемых данных в режиме реального времени

Основными недостатками данного метода являются:

относительно высокая стоимость проведения интервью, в связи высокой стоимостью организации и обслуживания колл-центра и очень невысоким процентом (до 5%) желающих принять участие в интервью от числа тех, кому удалось дозвониться

сложности при получении ответа по телефону на «чувствительные» для респондента вопросы (например - личные финансы)

невозможность демонстрации респонденту визуальных материалов

для получения статистически значимых результатов необходим высокий уровень телефонизации территории проживания респондентов

CAPI (Computer Assisted Personal Interview)

CAPI - это персональное интервью, которое проводится интервьюером в личном контакте с респондентом с помощью мобильного компьютера и централизованной компьютерной системы. Как и в случае с CATI - сценарий опроса представляет собой некую программу, логика выполнения которой зависит от ответов респондента и управляется компьютерной системой.

Основными достоинствами данного метода являются:

относительно высокая надежность собранных данных, так как интервьюер общается с респондентом лично

возможность проводить опрос непосредственно «на месте и во время событий» (в торговом зале, в аэропорту, сразу после покупки/получения услуги и т.п.) что позволяет получить свежее впечатление

возможность демонстрировать респонденту мультимедийные презентации

возможность проведения опросов там, где нет сети интернет и мобильной связи

Основными недостатками данного метода являются:

относительно высокая стоимость интервью в связи с участием интервьюеров и необходимостью страхования используемого ими мобильного оборудования

данные опросов попадают в централизованное хранилище с некоторой задержкой и их анализ в реальном времени затруднен

CAWI (Computer Assisted Web-based Interview)

CAWI - опросы через интернет - очень популярная в последнее время методика проведения опросов. Участников опросов выбирают из специальной панели, из предварительно заданной выборки, либо случайным образом, размещая точку входа в опрос в виде рекламного баннера на веб-сайте.

Преимущества CAWI:

В большинстве случаев этот метод является наиболее экономичным с точки зрения материальных и временных затрат

Предоставляет широкие возможности для демонстрации видео- и аудиоматериалов, а также изображений

Исследование особенностей поведения интернет-аудитории (предпочтений, мнений этой группы) возможно только этим методом

Основные результаты доступны в режиме реального времени через веб-интерфейс

Возможность опросить аудиторию, труднодостижимую при использовании других методов (например, молодежь, пользователей сложных компьютерных устройств и пр.)

Практически не накладывает ограничений в географии проводимого исследования.

Недостатки CAWI:

Не для всех рынков может быть гарантирована репрезентативность участников исследования целевой аудитории (например, исследование пожилых людей/ людей с низким материальных положением, жителей районов, недостаточно охваченных Интернетом)

Весьма затруднительно достоверно установить социально-демографический профиль респондента, что снижает достоверность собранных данных

программный связь управление

2.1.2 Методы неявного сбора данных обратной связи

В методах неявного сбора данных - сбор информации происходит без ведома человека и в некотором смысле он представляет собой обезличенный мониторинг поведения людей. В данной части будет рассматриваться: анализ тональности текста и retail audit (загрузка данных о покупках).

Аудит розничной торговли

Retail Audit (аудит розничной торговли) - это исследование, включающее анализ ассортимента, цен, дистрибуции, рекламных материалов в розничных точках по исследуемой товарной группе. Аудит розничной торговли позволяет получить информацию о том, какие марки продукта представлены в продаже, насколько они доступны (то есть во всех ли магазинах представлены), по какой цене и в каких объемах продаются. При помощи этих данных можно:

определить объем и доли рынка;

провести сравнительный анализ различных товаров и различных участников рынка;

выявить незанятые ниши и разработать новые продукты;

скорректировать позиционирование существующей и разработать основу позиционирования новой продукции.

Среди недостатков метода Retail Audit можно упомянуть сложность получения данных (административные препятствия). Все необходимые исходные данные сразу после покупки уже хранятся в памяти торгового оборудования супермаркета, а в случае использования покупателем различных карточек программ лояльности - они уже сразу ассоциированы с социально-демографическим профилем покупателя. По понятным причинам торговые предприятия проявляют крайнюю осторожность, передавая данные такого рода третьей стороне.

К преимуществам метода Retail Audit можно отнести относительную технологическую простоту получения данных и их высокую точность.

Данные Аудита розничной торговли позволяют постоянно отслеживать рыночную ситуацию и предоставляют уникальный инструмент для продвижения брендов и товарных категорий. Результатом аудита может являться:

Емкость рынка по конкретному виду товара в денежном и физическом выражении

Распределение показателей продаж по торговым маркам / производителям и ассортименту исследуемых марок / производителей (занимаемые доли на рынке, а также распределение в разрезе ценовых групп)

Распределение показателей продаж по основным характеристикам исследуемого товара (цвет, наличие добавок и т.п.), а также по основным характеристикам упаковки (емкость и тип упаковки)

Рекомендации относительно настоящего положения марки ("стадия жизненного цикла марки") и действий относительно ее дальнейшего продвижения

Рекомендации по планированию ассортиментного ряда (количество ассортиментных позиций (расширение ряда и/или ликвидация позиций), формы и объемы упаковок.

Рекомендации по планированию ценовой политики торговой марки (оценка привлекательности ценовых сегментов в натуральном и денежном выражении)

Аудит розничной торговли является выборочным исследованием, и для того чтобы получить представление о рынке в целом, его данные экстраполируются на всю генеральную совокупность торговых точек. Постоянная структура и состав выборки позволяют сравнивать получаемые на ее основе данные в динамике, что и делает аудит розничной торговли практически незаменимым средством для постоянного отслеживания структурных изменений на рынке.

С постоянным усилением конкуренции сокращается время для принятия управленческих решений, и возрастают информационные потребности. Точные и достоверные данные становятся ключевым конкурентным преимуществом. Уже невозможно действовать вслепую на рынке, полагаясь только на собственную интуицию. Что может быть важнее, чем своевременная оценка потребностей клиентов или реакции конкурентов?

Изменение требований к информации меняет и представления о реализации маркетинговых исследований. Retail Audit является оптимальным инструментом решения современных исследовательских задач на рынках FMCG (Fast Moving Consumer Goods - Товаров Повседневного Спроса).

Анализ тональности текста

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности текста) -- это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением мнений и эмоций в текстовых документах.

В последние годы происходит бурный рост размеров Интернета. Вместе с увеличением числа пользователей сети Интернет, возрастает и количество генерируемого ими контента. Люди оставляют сообщения на форумах, пишут посты в блогах, комментируют товары на страницах интернет-магазинов, делятся своими впечатлениями о товарах и услугах в социальных сетях. Согласно исследованиям Всероссийского центра изучения общественного мнения, количество россиян, регулярно (не реже раза в месяц) пользующихся интернетом выросло с 38% в 2010 г. до 55% в 2012 г. Число зарегистрированных в социальных сетях россиян за эти 2 года (с 2010 по 2012 гг.) также значительно возросло - с 53% до 82%. [15]

Весь этот контент несет в себе огромное количество информации, которую можно и даже нужно использовать. Существует отдельное направление искусственного интеллекта и математической лингвистики - обработка естественного языка, или компьютерная лингвистика. Оно позволяет извлекать разнообразную информацию, находящуюся в форме текста на естественном языке. Одно из перспективных направлений компьютерной лингвистики - анализ тональности текста.

Анализ тональности текста позволяет извлекать из текста эмоционально окрашенную лексику и эмоциональное отношение авторов по отношению к объектам, о которых идет речь в тексте. Большинство современных систем используют бинарную оценку - «положительный сентимент» или «отрицательный сентимент», однако некоторые системы позволяют выделять силу тональности.

В современном мире на наш выбор в каких-либо ситуациях зачастую влияет мнение других людей - мы читаем отзывы о товаре, прежде чем заказать его в интернет-магазине, узнаем мнение других людей, прежде чем проголосовать на выборах за того или иного кандидата, долго и тщательно выбираем себе ВУЗ, место работы и ресторан, который мы собираемся посетить. Эта информация представляет значительный интерес для маркетологов, социологов и многих других специалистов. Кроме того, для владельцев интернет-ресурсов жизненно важно знать мнение пользователей - будь это мнение относительно сделанного на портале нововведения, свежей новости или оценка пользователями товара в интернет-магазине. Все вышесказанное делает актуальной задачу анализа тональности текста.

Согласно [8], несмотря на перспективность и актуальность этой задачи, существует сравнительно малое число систем, способных эффективно анализировать тональность текста на русском языке.

Кроме того, необходимо заметить, что достаточно сложно связать между собой данные по тональности текста и социально-демографический профиль авторов соответствующих сообщений, что существенно снижает области практического применения данного технологического подхода.

Перспективы развития

Большие данные (Big Data)

Понятие больших данных подразумевает работу с информацией огромного объема и разнообразного состава, весьма часто обновляемой и находящейся в разных источниках в целях увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности. Консалтинговая компания Forrester дает краткую формулировку: `Большие данные объединяют техники и технологии, которые извлекают смысл из данных на экстремальном пределе практичности`.

“Big data” - термин, фигурирующий почти на всех профессиональных конференциях, посвященных анализу данных, прогностической аналитике, интеллектуальному анализу данных (data mining), CRM. Термин используется в сферах, где актуальна работа с качественно большими объемами данных, где постоянно происходит увеличение скорости потока данных в организационный процесс: экономике, банковской деятельности, производстве, маркетинге, телекоммуникациях, веб-аналитике, медицине и др.

Вместе со стремительным накоплением информации быстрыми темпами развиваются и технологии анализа данных. Если еще несколько лет назад было возможно, скажем, лишь сегментировать клиентов на группы со схожими предпочтениями, то теперь возможно строить модели для каждого клиента в режиме реального времени, анализируя, например, его перемещение по сети Интернет для поиска конкретного товара. Интересы потребителя могут быть проанализированы, и в соответствии с построенной моделью выведена подходящая реклама или конкретные предложения. Модель также может настраиваться и перестраиваться в режиме реального времени, что было немыслимо еще несколько лет назад.

В области телекоммуникации, например, развиты технологии для определения физического расположения сотовых телефонов и их владельцев, и, кажется, в скором времени станет реальностью отображение рекламной информации в торговых центрах учитывая интересы конкретных лиц, проходящих мимо.

В современных обсуждениях понятие Big Data описывают как данные объема в порядках терабайт. На практике (если речь идет о гигабайтах или терабайтах), такие данные легко хранить и управлять ими с помощью «традиционных» баз данных и стандартного оборудования (сервера баз данных).

Как правило, обсуждение Big Data сосредоточено вокруг хранилищ данных (и проведении анализа, основанных на таких хранилищах), объемом намного больше, чем просто несколько терабайт. В частности, некоторые хранилища данных могут вырасти до тысячи терабайт, т.е., до петабайт (1000 терабайт = 1 петабайт). За пределами петабайт, накопление данных может быть измерено в эксабайтах, например, в производственном секторе по всему миру в 2010 году, по оценкам, накоплено в общей сложности 2 эксабайта новой информации.[9]

Современные технологии позволяют «отслеживать» людей и их поведение различными способами. Например, когда мы пользуемся интернетом, делаем покупки в Интернет-магазинах или крупных сетях магазинов, таких как Walmart (согласно Википедии, хранилище данных Walmart оценивается более чем в 2 петабайта), или перемещаемся с включенными мобильными телефонами - мы оставляем след наших действий, что приводит к накоплению новой информации.

Различные способы связи, от простых телефонных звонков до загрузки информации через сайты социальных сетей, таких как Facebook (согласно данным Википедии, обмен информацией каждый месяц составляет 30 млрд. единиц), или обмен видео на таких сайтах, как YouTube (YouTube утверждает, что он загружает 24 часа видео каждую минуту; см. Wikipedia), ежедневно генерируют огромное количество новых данных.

Данные, которые порождаются с использованием технологий обратной связи, таких как описанные выше методы явного и неявного сбора данных естественным образом вписываются в концепцию Big Data. В принципе все «электронные следы», которые человек оставляет в Интернет, могут рассматриваться как неявная обратная связь, получаемая от него. К сожалению, на сегодняшний день, не существует отработанных и представляющих практическую ценность методов работы с Большими Данными. Однако, на взгляд автора, они могут появиться в течение ближайших десятилетий, и тогда способы взаимодействия организаций со своими клиентами скорее всего радикально изменятся.

Краудсорсинг

Термин «краудсорсинг» происходит от слов crowd (толпа) и outsourcing (аутсорсинг). Это процесс, привлекающий к выполнению определенного задания людей, не объединенных ни в одну другую систему. Он стремительно развивается именно благодаря новым технологиям. Возможен online и offline краудсорсинг.

Считается, что первым этот термин использовал Джефф Хау, в работе [7]. В ней Хау описал феномен объединения людей для решения какой-либо задачи без вознаграждения или за незначительное вознаграждение и последствия развития таких объединений для компаний, решающих аналогичные задания профессионально. С тех пор термин приобрел популярность и развивается, постоянно получая новые и новые проявления.

Суть метода заключается в том, что задача предлагается неограниченному кругу людей в независимости от их профессиональной, возрастной и статусной принадлежности. Участники краудсорсинг-проектов образуют сообщество, которое путем обсуждения выбирает наиболее удачное решение.

Для них это является прекрасным средством реализовать себя и использовать накопленные знания. Кроме того, наиболее активные участники получают, как правило, определенную награду по завершению проекта. А проекты становятся своеобразным социально-карьерным лифтом, давая возможность талантливым людям проявить себя.

Для компаний этот метод является мощным инструментом, позволяющим с минимальными затратами корректировать развитие бизнеса. В том числе - разрабатывать продукты, максимально ориентированные на клиентов, ведь клиенты, участвуя в краудсорсинговых проектах, сами проектируют продукты для себя.

В последнее время краудсорсинг используют не только в бизнесе: его начинают применять государственные и общественные организации. Интернет сделал этот метод дешевым и общедоступным в десятках областей человеческих знаний. Развитие технологий обеспечило доступ к информации огромному числу пользователей. Последнее обстоятельство, в свою очередь, сократило разрыв между профессионалами и любителями в разнообразных отраслях знаний. В результате организации получили возможность воспользоваться талантами "сетевой толпы", привлекая миллионы людей к работе над разнообразными задачами.

Джефф Хау показывал, что группы энтузиастов, которые работают над какой-то задачей, зачастую могут выдавать лучшие результаты, чем профессионалы. Хау полагал, что для любой работы больше всего подходит тот, кто больше всего хочет её выполнить. Эксперты, даже самые умные, всегда будут более ограничены, чем тысячи энтузиастов. Да и где гарантия, что профессионалы в какой-либо области не обременены теми же предрассудками, что и энтузиасты.

Базисом всех проектов, использующих краудсорсинг, являются талантливые люди, которые готовы жертвовать своим временем. Обычно энтузиасты, которые занимаются такими проектами, стремятся не столько заработать денег, сколько получить моральное удовлетворение от работы. Возможно, именно поэтому самыми масштабными примерами краудсорсинга до сих пор были некоммерческие проекты.

С ростом популярности традиционного вида краудсорсинга стали очевидны и его недостатки - например, бесполезный "шум" идей, генерируемый пользователями, недостаточная мотивированность волонтеров, а также снижение качества конечного продукта. И все же краудсорсинг, несмотря на все ограничения, находит все новые применения в целом ряде индустрий. Да и с "шумом", который производят пользователи, участвующие в проектах по краудсорсингу, можно справиться, правильно структурировав задачу и организовав ее выполнение.

Таким образом, множество людей создают идею. Оценивать её нужность могут не только модераторы, но и участники, потом эта идея дорабатывается и реализуется. Принципиально важно одновременное участие многих энтузиастов, так как это дает эффект синергии и позволяет генерировать наиболее оригинальные и даже гениальные решения.

Краудсорсинг всё более широко и активно используют как бизнес-компании, так и органы государственной власти и некоммерческие организации. Появляется всё больше успешно реализованных проектов с применением метода краудсорсинга от разработки законопроектов (например, конституция Исландии разработана с использованием метода краудсорсинга) до создания программного обеспечения. Самый известный такой проект - это "Википедия".

Выводы по данной главе

В ходе проведенного исследования технологические подходы к решению задач управления обратной связью организации классифицированы по признаку явного (direct) или неявного (inferred) взаимодействия с потребителем. Подходы, в которых используется явное взаимодействие с потребителем, классифицированы по используемому технологическому каналу получения от потребителя данных обратной связи.

Для оценки применимости различных технологических подходов к управлению обратной связью предлагается ввести следующий набор критериев:

Cтоимость реализации

Достоверность получаемых данных

Полнота получаемых данных

Оперативность получения и анализа данных обратной связи

Возможность глобального использования

Задачи управления обратной связью организации подразумевают необходимость, для ее менеджмента, оперативно принимать обоснованные и сбалансированные решения в ответ на происходящие изменения. Поэтому, на взгляд автора, предлагаемый набор критериев наиболее полно отражает требования руководства организации к применяемым технологиям обратной связи.

Предлагается ввести следующий набор (относительных) значений каждого из критериев:

Низкое (Н)

Среднее (С)

Высокое (В)

В предложенных критериях сравнительный анализ рассмотренных в данной главе технологических подходов к управлению обратной связью выглядит следующим образом:

	Direct Feedback	Inferred Feedback
	CATI	CAWI	CAPI	Retail Audit	Sentiment Analysis
Стоимость	В	Н	В	В	Н
Достоверность	В	С	В	С	Н
Полнота	С	С	В	С	Н
Оперативность	С	В	Н	В	В
Глобальность	С	В	Н	Н	В

Наиболее значимым выводом является то, что не существует одного идеального технологического подхода, который решает любые задачи управления обратной связью организации. Для построения эффективной организационной программы обратной связи необходимо одновременно использовать различные технологические подходы.

Пример 1:

В крупных российских и зарубежных исследовательских организациях для набора и контроля достоверности данных участников интернет-панелей (регулярные CAWI опросы относительно стабильной группы респондентов на разные темы) применяется CATI. И результаты, собранные с применением обоих технологических подходов хранятся и анализируются как единое целое.

Пример 2:

В организациях розничной торговли, после интервью в точке продажи (Point-Of-Sale interview), проведенного с применением CAPI, при согласии респондента, с ним продолжают общаться с применением CAWI и CATI - в зависимости от того, как удобнее респонденту, для того, чтобы максимально эффективно использовать полученные данные обратной связи.

2.2 Практическая часть

Данный раздел посвящен практическому применению технологий обратной связи для решения практических задач одной из крупнейших исследовательских организаций в России.

О компании «ГфК-Русь»

Институт маркетинговых исследований ГфК-Русь - российское дочернее предприятие GfK Group. Компания ГфК-Русь была основана в 1991 году в составе трех человек и стояла у истоков российского рынка маркетинговых исследований. ГфК-Русь была одной из первых организаций по проведению маркетинговых исследований в России. Ее директор, Демидов Александр Михайлович, одним из первых в стране на рубеже 80-х - 90-х годов начал заниматься маркетинговыми исследованиями, развивал и адаптировал к российскому рынку методику и технику маркетинговых исследований. В частности, под его непосредственным руководством в стране получили развитие такие направления рыночных исследований как торговая панель (Retail audit) (с 1994 года), потребительская панель (с 1996 года), мониторинговые проекты по исследованию эффективности рекламы и «здоровья» бренда (с 1999 года), многие другие специальные методы исследования потребления и сбыта.

Сейчас в компании работают 200 специалистов, которые в год проводят более 950 исследовательских проектов. Полевые работы для этих проектов проходят в 86-ти регионах Российской Федерации и основываются на постоянной занятости сотен интервьюеров.

ГфК-Русь проводит исследования на следующих рынках: рынок потребительских товаров, товаров длительного пользования, бизнес услуг, телекоммуникаций, розничной торговли, здравоохранения, финансов, туризма, автомобилей и СМИ. Во всех направлениях применяются стандартные международные технологии исследований, адаптированные к российским условиям. Процедура производственного процесса, включающая сбор, обработку и анализ данных, многократно отработана и прозрачна для клиентов. ГфК-Русь предлагает все виды полевых работ, в том числе с применением CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing), CAPI (Computer Assisted Personal Interviewing), CAWI (Computer Assisted Web Interviewing) интервью. Обработка данных ведется в программном обеспечении Confirmit, SPSS, Quantum, Oracle, Pulsar и др. Многоуровневый контроль сбора и последующей работы с данными - неотъемлемая черта всех проектов, позволяющая гарантировать клиентам высокую надежность проведенных исследований. [12]

Программный продукт «Confirmit»

Одним из наиболее распространенных в мире платформ управления обратной связью организации является платформа Confirmit. Она неоднократно упоминалась в отчетах таких аналитических агентств как Gartner и Forrester, поэтому автор выбрал ее в качестве предмета для исследования в рамках данной работы. Кроме того, автор проходил производственную практику в российском подразделении компании Confirmit летом 2012 года.

Потребительские свойства

Confirmit - это программная платформа управления обратной связью предприятия, позволяющая оптимизировать бизнес-процессы на основе данных, полученных от клиентов и сотрудников.

С помощью Confirmit можно создавать опросы, соответствующие нуждам компании, и проводить их среди клиентов или сотрудников. Исключительные возможности Confirmit по анализу собранных данных не только позволят фильтровать полученные ответы, строить таблицы, диаграммы и разграничивать доступ к отчетам, но и выявлять возможности оптимизации бизнес-процессов.

Тема опроса может быть любой, пользователь сам определяет, какие вопросы надо задать. Опросы могут быть очень простыми или очень сложными, в зависимости от потребностей. Благодаря широкому диапазону типов вопросов - опросы будут интересны для респондентов, что обеспечивает более высокий уровень отклика. Возможна автоматизация процесса. Например, если клиент звонит в контакт-центр, или покупает на WEB-сайте, он автоматически получает приглашение к участию в опросе мнения клиентов об этих услугах. Клиенты получают большой объем данных обратной связи при минимальных затратах на администрирование.

Наиболее распространенные типы опросов:

Удовлетворённость потребителей

Вовлеченность сотрудников

Эффективность WEB-сайта

Качество работы контакт-центра

Удовлетворённость от использования продуктов/услуг

Исследование рынка

Удовлетворенность бизнес-партнеров

В дополнение к интернет-опросам можно проводить опросы по телефону, опросы с использованием SMS или бумажных анкет. Получив данные, можно объединить их в Confirmit и создать отчеты, которые включают все данные обратной связи, из всех источников.

Confirmit позволяет оптимизировать и сам процесс обратной связи. Если опросы проводятся несколькими отделами компании с использованием разных средств, то сложно понять, сколько приглашений к участию в опросах получают на самом деле клиенты. Кроме того, ценность данных теряется за то время, пока они обрабатываются в разных отделах. Confirmit помогает управлять созданием и рассылкой опросов и максимизировать ценность полученных данных обратной связи. Кроме того, все опросы соответствуют единому стандарту, независимо от того, являются ли они долгосрочными стратегическими кампаниями обратной связи, или оперативными опросами о качестве отдельных продуктов или услуг.

Confirmit дает возможность быстрой реакции. Если клиент в ходе опроса сообщает, что он недоволен обслуживанием или продуктом, Confirmit автоматически посылает письмо по электронной почте соответствующим сотрудникам компании, сигнализируя о возникшей проблеме. У сотрудника собирается вся информация для того, чтобы повторно связаться с клиентом и решить проблему, независимо от того, является ли он оператором контакт-центра, менеджером или региональным директором. Данные методы позволяют компании сохранять клиентов и поддерживать свою репутацию.

Confirmit располагает множеством способов предоставления данных обратной связи, в зависимости от потребностей организации. Менеджеру контакт-центра или сервисной службы необходимо ясно представлять, как работают отдельные операторы или сотрудники. В то же время топ-менеджер должен понимать, как работают подразделения в различных регионах. Руководители разного уровня могут получить полную информацию о процессах обратной связи через интегрированные отчеты в порталах данных, таким образом они могут понять, как показатели обратной связи изменяются во времени, и какие причины могут вызывать эти изменения. После того, как отчет разработан, он требует очень небольшого администрирования. Доступ к отчётам в Confirmit осуществляется разными способами. Сотрудники могут подключаться к Confirmit, чтобы получить доступ к персонифицированным отчётам всякий раз, когда они хотят. С другой стороны, они могут регулярно получать отчёты по электронной почте через заданный интервал времени. Возможно помещение части отчетов с данными по всей компании непосредственно в корпоративный интранет для всеобщего рассмотрения. В то же время информация структурирована, всегда оперативна и соответствует потребностям конкретного сотрудника. Сотрудникам не нужно пробираться через огромное количество страниц, чтобы найти один показатель, который им необходим.

Данные обратной связи не заменяют данные CRM (Customer Relationship Management), а дополняют их. Они отвечают на вопрос «Почему?» в добавление к ответу на вопрос «Что?», который формируется данными CRM. Организация может объединить Confirmit со своей базой данных CRM. Это позволит получить ясное представление не только о том, что и когда клиент купил, но также и о том, как он относится к организации.

Confirmit обеспечивает наивысшие уровни безопасности в отрасли и протестирован ведущими финансовыми институтами. Серверные фермы Confirmit имеют сертификаты SAS 70 тип II, ISO, а также сертифицированы на соответствие европейскому Закону о защите информации. Работа серверных ферм Confirmit регулярно проверяется независимыми специалистами по безопасности, чтобы удостовериться в невозможности получения несанкционированного доступа к данным пользователей.

Модели лицензирования

Две модели лицензирования платформы Confirmit: On-Demand (Software-as-a-Service) и On-Premise - позволяют клиентам выбрать ту из них, которая наиболее полно отвечает потребностям их бизнеса. Независимо от выбранной модели лицензирования клиенты могут масштабировать объемы использования в соответствии с меняющимися потребностями своего бизнеса. Оба решения позволяют собирать большие объёмы данных или работать с множеством отчетов, разница лишь в местоположении серверов, на которых установлено ПО Confirmit. Для работы по модели On-Premise бывает достаточно двух серверов, но решение легко масштабируется для удовлетворения возрастающих требований.

Confirmit On-Demand позволяет использовать все преимущества платформы Confirmit без затрат на установку и администрирование системы на собственных серверах. Удаленный доступ устраняет необходимость в трудоёмкой настройке системы, поэтому клиенты могут начать работать очень быстро. Получая доступ к платформе через Confirmit.com, пользователи могут работать над своими проектами везде, где есть доступ в интернет. Всё, что для этого нужно - это логин и пароль. On-Demand или Software-as-a-Service (SaaS) платформа обеспечивает безопасный доступ к ПО через интернет. Серверные фермы, на которых установлено ПО, управляются компанией Confirmit, а хостинг обеспечивает компания Rackspace. Серверные фермы расположены в Далласе, штат Техас, США, и в Лондоне, Великобритания.

Архитектура и интеграция

При разработке программных продуктов компания Confirmit использует гибкий процесс управления проектами, называемый Evolutionary Project Management (EVO), что обеспечивает выгоду всем заинтересованным сторонам и позволяет предоставлять клиентам полнофункциональные и клиенто-ориентированные решения.

Платформа Confirmit состоит из набора модулей. Ядром системы является модуль подготовки опросов и проведения их через интернет. Широкий набор дополнительных модулей обеспечивает сбор данных по другим каналам связи, управление панелями респондентов, обработку и анализ данных, работу с отчетами. Общий вид архитектуры платформы Confirmit приведен на диаграмме ниже.

Платформа Confirmit имеет открытую архитектуру, обеспечивающую взаимодействие с другими стратегическими бизнес-системами, что позволяет разрабатывать сложные проекты или корпоративные процессы. Например, можно использовать платформу для импорта внешних данных из таких источников как веб-сайт, HR, CRM или финансовые системы, и затем объединять эти данные с данными исследований, проведенных с помощью Confirmit для более глубокого анализа и отчетности.

Дальнейшая интеграция возможна за счет использования широкого диапазона интерфейсов прикладного программирования (API). Confirmit API используют XML веб-сервисы, чтобы предоставить независимые от платформы средства автоматизации бизнес-процессов. Они позволяют улучшить качество распределенных информационных систем, уменьшая время, необходимое для их разработки. Эта модель делает Confirmit идеальным решением для широкого спектра корпоративных исследований и программ обратной связи, которые получают информацию от различных групп респондентов, бизнес-процессов и подразделений компании.

Безопасность, масштабируемость и доступность

Преимуществом Confirmit является гарантированно высокий уровень безопасности данных и соответствие нормативным стандартам. Клиенты получают доступ к системе, которая полностью масштабируема, соответствуя потребностям как сейчас, так и по мере их роста. Безопасность и конфиденциальность данных, получаемых от респондентов, защищена с помощью ряда сложных протоколов, разделения данных о респонденте и его ответов на вопросы, современной технологии управления паролями и SSL (Secure Socket Layer) технологии. В то же время, безопасность при создании опросов обеспечивается строгим протоколом доступа, разделением прав доступа на уровне проектов, протоколированием доступа, а также технологией управления паролями. Для защиты всех операций с собранными данными, Confirmit поддерживает шифрованную передачу файлов (PGP шифрование). Это очень важно для надежного экспорта данных и отчетов, загрузки данных о респондентах и другого обмена информацией с внешними базами данных. Также поддерживается FTP. Confirmit использует Script Checker для предотвращения потенциально вредоносного кода. Confirmit также обеспечивает безопасность e-mail приглашений к участию в опросах, рассылаемых компанией, чтобы эти приглашения не попали в спам.

Практика использования программного продукта «Confirmit» в ГфК-Русь

Исследование лояльности клиентов крупного международного ритейлера

IKEA - всемирно известная нидерландская компания, занимающаяся продажей мебели и товаров для дома. Компания IKEA занимается дизайном и реализацией мебели и сопутствующих товаров для дома, рассчитанных на массового потребителя. Концепция мебели ИКЕА состоит в том, что большую часть мебельного ассортимента покупатели собирают дома самостоятельно, также товары перевозятся в плоских коробках, тем самым снижаются затраты на логистику и сервис, что ведет к более низкой стоимости товаров.

Сеть торговых центров компании насчитывала 231 магазин в 24 странах мира (на конец 2008 года), по большей части в Европе; 273 магазинов в 25 странах мира (май 2010); с учетом магазинов, открытых на основе франчайзинга, сеть состоит из 325 магазинов в 41 стране мира.

На сегодняшний день «ИКЕА» закупает товары у более 1300 поставщиков в более чем 50 странах мира. Компании Swedwood, входящей в концерн IKEA, принадлежит более 30 мебельных и деревообрабатывающих предприятий в 11 странах мира.

По состоянию на конец 2008 года, общее число сотрудников IKEA -- 127,8 тыс. человек. Общий объём продаж IKEA за 2012-й финансовый год составил 28 млрд евро. [16]

Как и любая крупная мировая компания, IKEA должна ориентироваться на своих покупателей. Поэтому, компания интересует исследование их мнения. Чтобы узнать их мнения об удовлетворенности магазинами, проводились опросы на выходе из торгового зала. Покупателям задавали вопросы об их удовлетворенности уровнем обслуживания и ассортиментом магазина. Интервьюеры вводили эти данные с помощью планшетных компьютеров, которые были у них в руках. По окончании рабочего дня собранные данные передавались на центральный сервер для последующей обработки и анализа. Сотрудники компании ГфК выполняли очистку данных, подготовку отчетов в формате Microsoft Powerpoint и поставку этих данных заказчику. Данное исследование является так называемым трекинговым исследованием, то есть оно проводится “волнами” с интервалом в полгода, что позволяет увидеть тренды об изменении отношения к заказчику. Заказчик связывает KPI (Key Performance Indicators) своих сотрудников с результатами данного исследования, что позволяет менеджерам всех уровней повышать качество обслуживания.

Исследование удовлетворенности ипотечных заемщиков по заказу государственного регулятора

Открытое акционерное общество «Агентство по ипотечному жилищному кредитованию» (Агентство, АИЖК) создано в 1997 году по решению Правительства РФ. 100% акций АИЖК принадлежит государству в лице Федерального агентства по управлению федеральным имуществом.

Главная задача Агентства заключается в реализации государственной политики по повышению доступности жилья для населения России. Деятельность Агентства направлена на создание равных возможностей для получения ипотечных кредитов (займов) всеми гражданами России. Особое внимание Агентства уделяется формированию рынка ипотеки в регионах, где наименее развиты рынки жилья и ипотеки.

Агентством создана система двухуровневого рефинансирования ипотечных жилищных кредитов (займов), участниками которой являются банки -- первичные кредиторы, региональные операторы и сервисные агенты.

Основные функции Агентства:

заключение долгосрочных договоров с партнерами на рефинансирование ипотечных жилищных кредитов и займов с фиксированными условиями с целью обеспечения предсказуемости развития ситуации для участников рынка;

внедрение различных финансовых инструментов и механизмов для повышения ликвидности и снижения рисков участников ипотечного рынка;

привлечение финансовых ресурсов на ипотечный рынок путем выпуска и размещения на открытом рынке корпоративных облигаций и ипотечных ценных бумаг;

стандартизация порядка предоставления, оформления и обслуживания ипотечных жилищных кредитов и займов с целью обеспечения равной доступности ипотечных кредитов и займов для населения на всей территории России;

предоставление технической и консультационной помощи участникам рынка ипотечного жилищного кредитования в организации, подготовке и проведению операций, связанных с выдачей и рефинансированием ипотечных кредитов, покупкой и продажей закладных, выпуском ипотечных ценных бумаг и т. п.

В 2002 году Агентство разработало Стандарты процедур выдачи, рефинансирования, сопровождения ипотечных кредитов (займов)». Стандарты АИЖК устанавливают порядок взаимодействия Агентства с участниками ипотечного рынка, условия процедур выдачи, рефинансирования и сопровождения ипотечных жилищных кредитов и займов, а также требования, которые Агентство предъявляет к участникам унифицированной системы рефинансирования ипотечного жилищного кредитования (УСР ИЖК) (региональным операторам, сервисным агентам, первичным кредиторам, оценочным и страховым компаниям), основным параметрам ипотечных кредитных сделок, заемщикам, предмету залога (ипотеки), страховому обеспечению ипотечных сделок.

Агентство вносит изменения и дополнения в Стандарты в соответствии с актуальными тенденциями на рынке ипотечного жилищного кредитования.

Деятельность Агентства контролируется Наблюдательным советом, в состав которого входят представители администрации Президента РФ и независимые эксперты ипотечного рынка, что обеспечивает эффективность, прозрачность и стабильность его работы.

Целью данного исследования является изучение уровня осведомленности ипотечных заемщиков о возможности пере-кредитования, различных условиях, на которых предоставляются ипотечные кредиты, типовом социально-демографическом профиле заемщиков, о качестве ипотечного обслуживания.

В качестве выборки использовались данные реальных заемщиков, полученные из бюро кредитных историй. Базу респондентов составили 1000 человек.

Для проведения данного исследования была выбрана технология CATI и, в частности, продукт Confirmit CATI. Это связано с тем, что выбранной целевой аудитории формат общения с банком по телефону привычен и понятен. Опрос состоял из нескольких характерных блоков: социально-демографический, финансовый, знание и использование услуг АИЖК. Использование Confirmit CATI позволяло осуществлять многократные повторные контакты с одним и тем же респондентом. Таким образом, респондент отвечал на вопросы в удобные для него промежутки времени. Собранные данные хранились на сервере, хранящемся в офисе ГфК, с использованием Confirmit Reportal на основе этих данных создавались презентации в формате MS Powerpoint, которые поставлялись заказчику в электронном виде. Данное исследование является волновым (трекинговым) и проводится с интервалом в 12 месяцев. Это позволяет заказчику отслеживать изменения, происходящие на рынке ипотечного кредитования и оптимизировать свои бизнес-процессы, продукты и услуги в соответствии с меняющимися требованиями рынка.

Исследование вовлеченности потенциальных клиентов для международной сети детских развлекательных центров

KidZania предоставляет детям и их родителям безопасную, уникальную и очень реалистичную образовательную среду. Крытый тематический парк - это небольшой, но полноценный `настоящий город для детей' размером с гипермаркет. Здесь есть свои дома и улицы, поликлиника, пожарная станция, салон красоты, банк, радио и ТВ-студии, супермаркет, пиццерия, театр и многое другое. При входе дети получают специальные “деньги” этого города, которые они могут не только тратить в местных магазинах или на развлечения, но также и их зарабатывать. В игровой форме дети осваивают реальные профессии под руководством специальных сотрудников центра - пилоты управляют самолетами, телеведущие читают новости, полицейские расследуют, повара готовят вкусную еду.

Детский центр предлагает около 100 ролей в более чем 60 компаниях-учреждениях с различными уровнями сложности, чтобы дети любого возраста от 4 до 14 лет могли принять в этом участие. Внутрь могут быть допущены только родители детей самого младшего возраста.

Основной целевой аудиторией проекта KidZania являются родители, которые могут оставить своих детей на некоторое время в таком виртуальном пространстве не беспокоясь за их безопасность и буду уверенными в том, что детям будет интересно.

Заказчиком данного исследования является российское подразделение международной группы KidZania, которое решало задачу определения оптимальной цены и целевой аудитории проекта перед запуском его на российском рынке. Одним из априорных предположений о целевой аудитории проекта является ее достаточно высокий уровень доходов. Как правило, такие люди имеют доступ в интернет не только на работе и дома со стационарных компьютеров, но и с использованием мобильных устройств практически в любое время. В связи с этим, в качестве метода проведения данного исследования было выбрано CAWI, а в качестве программной платформы - Confirmit CAWI. ГфК Русь располагает обширной базой выборок респондентов с различными социально-демографическими характеристиками, из которой и была получена выборка респондентов для данного исследования. По электронной почте, с помощью Confirmit CAWI респондентам рассылались персонализированные приглашения к участию в опросе. При необходимости, Confirmit CAWI отправлял многократные напоминания. Опрос начинался с демонстрации респонденту видеофильма, в котором показывались реализованные в других странах проекты KidZania. После завершения видеофильма, респонденту задавалось несколько блоков вопросов, включая: отношение к идее, платежеспособный спрос. Полученные данные собирались на сервере ГфК и анализировались с помощью Confirmit Reportal и стандартных алгоритмов определения оптимальной цены, таких как метод Ван Вестендорпа. Сотрудники ГфК готовили отчеты для заказчика в формате MS Powerpoint. Крайне важным результатом данного исследования стало то, что концепция развития KidZania в России нуждается в дальнейшей доработке, так как ценовые ожидания владельцев проекта и платежеспособный спрос слабо коррелируют друг с другом. Данный проект ярко показывает, как используя технологии обратной связи, компании могут экономить огромные средства и оптимизировать свои продукты для наилучшего удовлетворения запросов потребителя.

Выводы по данной главе

В ходе проведенного анализа практического использования различных технологических подходов к решению задач управления обратной связью в компании ГфК Русь:

установлена адекватность предложенных выше критериев оценки применимости технологических подходов реально существующим бизнес практикам;

при реализации программ обратной связи выявлена целесообразность использования не только отдельных, наиболее применимых для конкретной задачи обратной связи технологических подходов, но и их комбинации - для повышения эффективности деятельности организации в целом;

при реализации программ обратной связи выявлена необходимость применения таких ИТ-решений, которые на одной платформе позволяют использовать все существующие технологические подходы получения данных, и анализировать собранные разными путями данные - как единое целое (например, схема стр.29).

Заключение

В ходе выполнения данной дипломной работы автор исследовал применимость различных технологических подходов к управлению обратной связью организации для решения практических задач управления и развития организации, и выполнил все поставленные перед ним задачи, а именно:

...