Это вторая статья образовательного курса HFLabs по Customer Data Integration (CDI) — мастер-системам клиентских данных. Наш курс рассказывает, как построить минимально достаточную CDI.

В предыдущей статье мы объясняли, кому и зачем нужна CDI-система: систематизированные знания о клиентах улучшают маркетинг, клиентский сервис, скоринг, расчет рисков и работу call-центров.

В этой же статье рассмотрим, что умеет хорошая CDI-система.

В онлайне или по расписанию принимает данные миллионов клиентов

Информация о клиентах в больших компаниях все время обновляется. Хорошая CDI умеет быстро забирать изменения из исходных систем. Некоторым организациям достаточно делать это раз в неделю, но CDI должна поддерживать и ежедневные обновления. Порой это критично.

Когда исходные системы присылают изменения в онлайне, CDI должна сохранять их на лету. Это важно для бизнеса.

Если клиент страховой купил новый полис, желательно, чтобы эта информация поскорее появилась во всех IT-системах компании. Тогда о покупке сразу узнает, например, маркетинг.

Учетные системы получат свежие данные из CDI, когда та в онлайне добавит новый полис в «золотую» карточку клиента.

В онлайне отдает чистые клиентские данные

Хорошая CDI-система умеет в онлайне возвращать информацию потребителям: личному кабинету, скоринг-системам, онлайн-банкам, контактным центрам. И не просто информацию, а чистые данные: стандартизированные, очищенные от опечаток и дублей

Клиент онлайн-банка справедливо ждет, что тот загрузится за несколько мгновений. А время загрузки зависит в том числе от скорости ответа CDI.

Находит данные клиента во всех учетных системах по ID в любой из них

В каждой учетной системе компании у клиента может быть свой идентификатор. Хорошая CDI умеет с этим работать: какой бы ID ни задали в онлайн-запросе, она соберет данные клиента из всех доступных источников.

Оператор говорит CDI страховой: «Я знаю, что нужный мне клиент имеет в CRM идентификатор “30453”. Дай мне этого клиента. Пожалуйста». А CDI отвечает: «Вот все, что мы знаем о клиенте с CRM-идентификатором “30453”. Вот он, собственно, в CRM. А еще него есть полис ОСАГО и застрахованный дом».

Такой поиск нужен, например, для личного кабинета. Чтобы узнать клиента и все продукты, которыми тот пользуется.

Собирает информацию о клиентах в онлайне по четким запросам — точно как просили

Хорошая CDI-система найдет все клиентские записи, где текст запроса встречается в точности.

На запрос «Иванов, Московская» хорошая CDI отдаст информацию по всем людям, которые

  • живут в Иванове на улице Московская;
  • живут в Московской области и имеют фамилию Иванов;
  • живут на Московской улице и имеют фамилию Иванов.

Но может поискать и в конкретных полях.

Например, ищем: «фамилия: Иванов, улица: Московская». Тогда CDI отдаст только карточки людей по фамилии Иванов, живущих на Московской улице.

Находит данные клиентов и по приблизительным онлайн-запросам. Понимает их даже с опечатками

Скажем, по запросу «Иваноп Вася» полнотекстовой поиск никого не найдет. Даже если указать адрес. Потому что полнотекстовый поиск работает только по четкому идентификатору: не совпало — не нашел.

Здесь поможет онлайн-поиск по нечетким запросам. Например, оператор ищет всех Василиев Ивановых по адресу Москва, Турчанинов пер, дом 6, стр 2. Но торопится и спрашивает CDI: «Найди, пожалуйста, такое: “фамилия: Иваноп, имя: Вася, адрес: Мск Турчанинов 6с2”». Но CDI не тушуется: «Все понятно! Пожалуйста: “фамилия: Иванов, имя: Василий, адрес: Москва, Турчанинов пер, дом 6, стр 2”».

А если CDI найдет много Василиев Ивановых по этому запросу, то проранжирует их по степени похожести.

CDI-система, которая ищет в онлайне по нечетким запросам, обеспечит и скорость, и качество обслуживания клиентов.

Итог: что умеет хорошая CDI

Это не все, но минимально достаточные критерии, которые отличают хорошую CDI.

  1. Принимать данные миллионов клиентов разными способами. Как минимум — мгновенно в онлайне или же по расписанию, пакетами.
  2. Отдавать в онлайне чистые данные, стандартизованные и очищенные от опечаток и дублей.
  3. Находить клиентские данные в онлайне по идентификатору, полученному из любой учетной системы компании.
  4. Находить информацию о клиентах в онлайне по четким запросам — в точности как просили.
  5. Находить информацию о клиентах в онлайне по приблизительным запросам. Даже с опечатками.
Команда HFLabs вложила пятнадцатилетний опыт в офлайн-курс «Клиентские данные в энтерпрайзе: от проектирования MDM-системы до Data Governance и аналитики». Он длится три дня, состоит из пяти модулей с теорией и практикой. Почитайте на странице курса, чему мы учим и как как попасть на обучение.