Читать онлайн «Информационные технологии и управление предприятием». Страница 66

Компонент автоматизации обслуживания клиентов обеспечивает мониторинг потребностей клиента, прохождения заявок и мобильных продаж, ведение базы знаний по клиентам, контроль за исполнением сервисных соглашений, управление запросами клиентов с использованием системы приоритетов. Эффект от ее внедрения заключается в снижении издержек на службу поддержки, улучшении предоставляемого сервиса, повышении степени удовлетворенности клиентов, переходе службы поддержки из группы затратных в группу прибыльных подразделений.

Таким образом, CRM позволяет вести учет характеристик клиентов, их предпочтений, поведения, истории взаимоотношений с предприятием. Ее применение позволяет не просто изучить желания потребителей, а работать с каждым клиентом в отдельности и выделенными целевыми группами, а также осуществлять аналитическую работу с рынком, получая при этом максимально возможную информацию о клиентах и их потребностях и строя на базе этих данных собственную стратегию производства, рекламы, продаж, дизайна, обслуживания и т. д.

Современные классификации выделяют три следующих типа CRM-систем:

•  оперативная – обеспечивает оперативный доступ к информации по конкретному клиенту в процессе взаимодействия с ним в рамках традиционных бизнес-процессов продажи и послепродажного обслуживания, ее функциональность охватывает маркетинг, продажи и сервис, что соответствуют стадиям привлечения клиента, совершения сделки и послепродажного обслуживания, то есть все те точки контакта, где осуществляется взаимодействие предприятия с клиентом;

•  аналитическая – обеспечивает синхронизацию разрозненных массивов данных и поиск статистических закономерностей в этих данных для выработки наиболее эффективной стратегии маркетинга, продаж, обслуживания клиентов и т. п.;

•  коллаборационная – предоставляет клиенту возможность непосредственного участия в процессе дизайна, производства, доставки и обслуживания продукта (сбор предложений клиентов при дизайне продукта, доступ клиентов к прототипам продукции и возможность обратной связи, реверсивное ценообразование – когда клиент описывает требования к продукту и определяет цену, которую он готов заплатить, а производитель реагирует на эти предложения).

В настоящее время прослеживается тенденция включения функциональности CRM-компонентов в ERP-системы различного класса (от систем, предназначенных для крупных предприятий, до систем, ориентированных на средние и мелкие компании). Подобная интеграция позволяет:

• обеспечить совместное использование данных о клиенте, собираемых разными компонентами;

• расширить рамки системы управления ресурсами предприятия, включив в нее заказчиков, поставщиков, партнеров, и как следствие – снизить издержки предприятия на продажи, поставки, маркетинг;

• ориентировать бизнес-процессы предприятия на наиболее полное и оперативное удовлетворение потребностей клиента за счет включения его заказов в систему производственного планирования;

• улучшить каналы взаимодействия клиента с предприятием, сделав их максимально удобными и предоставив клиенту возможности персонального обслуживания и самообслуживания.

В заключение обозначим одну из главных проблем при создании и поддержке подобной системы взаимоотношений – проблему поддержания целостности и безопасности информации о клиентах. Мероприятия, проводимые в целях защиты частной информации о клиенте, повышают уровень доверительных отношений между компанией и ее клиентурой.

Системы управления цепочками поставок SCM (Supply Chain Management) поддерживают технологию управления, реализующую концепцию CSRP (Customer Synchronized Resource Planning), которая предполагает наличие возможностей управления внешними по отношению к предприятию элементами производственной цепочки, а именно системой материальных потоков в сети поставщиков сырья и комплектующих. В ведении SCM-систем находится рассмотрение логистических операций на протяжении полного жизненного цикла изделия, то есть процесс разработки, производства, продажи и послепродажного обслуживания.

Следует отметить, что управление цепочками поставок является одним из наиболее сложных и трудоемких бизнес-процессов в условиях многопрофильных предприятий. Интеграция поставщиков, производителей продукции, дилеров, транспортных и финансовых компаний, участвующих в цепочках поставок, оказывается крайне затруднительной из-за несовместимых организационных, управленческих, информационных и других систем.

Идея управления цепочками поставок достаточно простая, в ее основе лежат следующие очевидные факты:

• стоимость товара формируется на протяжении всей цепочки поставок;

• на стоимость товара оказывает влияние не только и не столько эффективность операций по конкретной продаже, сколько общая эффективность операций по всей цепочке поставок;

• наиболее управляемыми с точки зрения стоимости являются начальные звенья цепочки поставок, связанные с производством товара, а наиболее чувствительными – заключительные звенья, связанные с его продажей.

Поэтому в SCM-системах акцент делается на поддержке процессов планирования производства и дистрибуции (проектирование сети цепочек, планирование и прогноз спроса, планирование снабжения и сбыта, планирование и составление графиков производства), а также поддержке процессов обеспечения выполнения поставок с ориентацией на ежедневное управление сбытом (ресурсы, перевозки, логистика, склад). Традиционная функциональность SCM-системы включает:

• планирование и прогнозирование спроса;

• выбор поставщиков и управление закупками;

• обработку/выполнение заказа и послепродажное обслуживание;

• управление складами;

• управление отгрузкой и транспортировкой;

• производственную логистику;

• расчеты;

• анализ эффективности отдельных элементов системы поставок.

Внедрение SCM-систем позволяет предприятию сократить стоимость и время обработки заказа, уменьшить время выхода товара на рынок, сократить затраты на закупки сырья и комплектующих, уменьшить складские запасы, сократить производственные затраты и, в конечном счете, увеличить прибыль.

Назначением систем данного класса является обеспечение руководителей, аналитиков и менеджеров информацией о всех аспектах деятельности предприятия для ее последующей оценки и анализа. В состав информационно-аналитической системы (ИАС) обычно включаются следующие подсистемы:

• подсистема сбора и хранения корпоративных данных, решающая задачи по сбору и фильтрации данных, накоплению и индексированию информации, обеспечивающая возможность использования информации в аналитических целях, а также при поддержке принятия решений на различных уровнях управления;

• подсистема доступа к данным, анализа и корпоративной отчетности, включающая модули, обеспечивающие доступ к данным и защиту конфиденциальной информации, инструменты по поддержке принятия решений и оперативному анализу информации, средства корпоративной отчетности и визуализации данных.

Первая подсистема традиционно базируется на технологии оперативной обработки транзакций OLTP (On-Line Transaction Processing). В основе второй лежит технология хранилищ данных (Data Warehousing), содержащих непротиворечивые консолидированные исторические данные предприятия, отражающие его деятельность за достаточно продолжительный период времени, а также данные о внешней среде его функционирования.

Часто, наряду с общим хранилищем данных, предприятия используют киоски/витрины данных (Data Mart), представляющие собой специализированные хранилища данных по конкретному подразделению или аспекту деятельности предприятия. В соответствии с этим хранилище данных может иметь как двухуровневую (источники данных – хранилище данных), так и трехуровневую (источники данных – общее хранилище данных – специализированные хранилища данных) архитектуру.

Важным компонентом ИАС являются средства загрузки данных в хранилище, обеспечивающие очистку данных, полученных из различных источников, а именно:

• устранение избыточности и обнаруженных ошибок;

• обнаружение и разрешение противоречий между данными;

• восполнение пропусков;

• проверку ограничений целостности и устранение их нарушений и т. п.

Анализ данных в хранилищах базируется на технологиях интерактивной аналитической обработки данных OLAP (On-Line Analytical Processing), глубинного анализа данных (Data Mining) и их визуализации.

В основе технологий OLAP лежит многомерное представление данных, обеспечивающее адекватность методов моделирования данных потребностям их анализа. В многомерной модели данные представляются в виде кубов данных (или гиперкубов), имеющих несколько независимых измерений многомерного пространства, при этом каждому измерению соответствует некоторый характеризующий какое-либо качественное свойство данных атрибут – время, территория, категория продукции и т. п. На множестве значений атрибутов могут быть определены иерархические отношения – «год—квартал—месяц», «регион—город—район», «услуга—консалтинг—реинжиниринг». Наборы значений атрибутов определяют ячейки куба, с которыми ассоциируются конкретные значения соответствующих показателей. С использованием такой модели возможен анализ данных с необходимой степенью детализации за счет: