Кейс: Единая Дата-стратегия
для 5 дивизионов крупнейшей технологичной компании

Цель Data-стратегии — ответить на вопрос о том, как вся компания может использовать данные для развития бизнеса, и построить план реализации, который сплетет роли людей, процессов и технологий. На примере кейса мы хотим рассказать более подробно об этом продукте.

Заказчик обратился за помощью в разработке Data-стратегии для развития работы с данными как с активом, который при определенном подходе позволит продвинуться бизнесу вперед. Организационная структура компании — дивизиональная, разделена на множество структурных единиц, где основой являются разные продукты или услуги.

Для стратегии было выбрано 5 ключевых дивизионов, влияющих на бизнес-показатели. Направления деятельности, продукты, циклы сделок, ЦА для всех 5 дивизионов разные.

Согласитесь, что все вышеперечисленные проблемы достаточно распространены?

Кроме того, проблем, явно указывающих на необходимость разработки стратегии, может и не быть — ведь любые изменения, преднамеренные или нет, в вашей бизнес-стратегии, скорее всего, приведут к изменениям в типах данных, которые вы собираете, тактических решениях, метриках, которые вы хотите измерить, а также в том, как вы должны расставлять приоритеты. Data-стратегия как раз выполняет все эти задачи.

Изучение бизнес-стратегий, микро- и макро- целей, задач и проблем дивизионов в формате интервью — для понимания, какие текущие препятствия, ограничения и проблемы имеются в работе с данными. Особенность, с которой мы столкнулись, — это абсолютно разные бизнес-модели каждого из 5 дивизионов.

IT-ландшафт, оценка зрелости CRM и аналитики, база данных — провели инвентаризацию инструментов, технологий и систем, которые используются сегодня. Погрузились в источники данных, техническую инфраструктуру, текущие возможности аналитики и БД.

На этом этапе мы анализировали весь массив данных двух систем, работающих параллельно:

Обнаружили ряд проблем, например:

Коммуникации и кампании

Суммарно мы проанализировали

Пожалуй, самым сложным на этом этапе было разделение email-коммуникаций по дивизионам, т.к. база данных контактов единая, без четких правил по использованию контактов разными дивизионами. Фактические отправители не фиксировались в CDP-платформе.

В результате аналитики у нас сформировалось 27 гипотез по использованию CRM-сценариев.

Кроме того, важной задачей в этом блоке работ являлись серии встреч с дивизионами для обсуждения результатов. Мы понимаем, что часто команды не осознают, как управление данными влияет на их рабочую среду. По мере того как формируются предпосылки для стратегии «как должно быть», особенно важно передать это видение, демонстрируя каждой команде, как управление данными может помочь конкретно ей лучше выполнять работу, что в результате приведет к успеху компании в целом.

Кроме того, это поможет понять, какие CRM-процессы являются ключевым компонентом общих бизнес-целей, и с большей вероятностью принять ту стратегию управления данными, которую мы внедрили.

После того как сложилось четкое понимание бизнес-целей, проблем и текущей среды, переходим к проектированию предполагаемого будущего состояния — описанию CRM-процессов, технологий и данных, необходимых для достижения целей.

На примере матрицы группируем все задачи стратегии, чтобы определить приоритеты и логическую последовательность действий. Важно, что это позволит выделить задачи, решение которых сразу принесет выгоду бизнесу.

В нашем проекте задачи в результате выстроились в 3-уровневую модель, которая объединила:

На каждом пересечении оси мы вынесли задачи для стратегии

Формируем метрики KPIs в соответствии с этапами работы с CRM, а прогнозируемые показатели роста выводим к каждому уровню модели развития.

Мы выделили 3 основные группы направлений работ: стратегические, операционные, аналитические. В связке с 3-уровневой моделью развития, описанной ранее, мы легко выстроили приоритизацию в сценариях, которая позволяет сфокусировано подходить к очередности решений и реализации.

Стратегические

Сценарии, определяющие базовые направления работы с данными. Сюда относим ЖЦК, CJM, сегментацию БД. Актуально здесь обратить внимание на партнеров, если в организации есть процесс взаимодействия, в которых участвуют данные.

Примеры сценариев:

Операционные

Они нужны в первую очередь для упрощения работы команд. В данных сценариях выделяем все, что поможет в автоматизации на всех уровнях работы с данными.

Примеры сценариев:

Аналитические

Сценарии, которые помогут собрать всю базу данных и структурировать ее для анализа. Чтобы выяснить, какие процессы и решения эффективны, какие нужно отладить, а в дальнейшем — чтобы прогнозировать будущее, выявляя тренды, закономерности и возможности.

Адаптируем сценарии под все роли: это могут быть аналитики, маркетологи, руководители разных уровней. У всех уникальные потребности в данных, сценарии должны учитывать это.

Примеры сценариев:

Дорожная карта — финальный этап стратегии. Это план, в котором излагается процесс внедрения CRM-сценариев в соответствии с приоритетом, задачами (декомпозицией, если сценарий реализуется в несколько шагов), с учетом необходимых ресурсов, сроков реализации и достижения результатов для бизнеса.

В заключении кейса хочется отметить важную деталь, которая повлияла на сроки разработки и успешный результат, — это глубокое вовлечение стейкхолдеров.

Разработка стратегии обязательно должна быть связана со всеми ключевыми участниками процессов бизнеса как с позиции применимости, так и с позиции реализации. Качественная и своевременная обратная связь, валидация со стороны заказчика лежат в основе создания любого стратегического продукта, помогая избежать разрыва между ожиданием и реальностью, длительных сроков разработки и множественных итераций продукта.

Надеемся, что подобный разбор Data-стратегии поможет вам лучше понять данный продукт и наш подход к его разработке! Помните, если у вас есть бизнес — у вас есть данные. Правильное управление данными позволяет конвертировать их в бизнес-актив, дающий сильное конкурентное преимущество в долгосрочной перспективе.