Трудный выбор

В начале декабря 2023 года в Москве завершил работу VI Всероссийский форум финансовых компаний по развитию CRM-систем «FINANCE CRM FORCE 2023», который показал, что пришло время для импортозамещения этих систем

После февраля 2022 года список CRM-вендоров значительно уменьшился. С российского рынка ушли такие ведущие игроки, как SAS, SAP, Oracle, Microsoft, Salesforce, Hubspot и т.д. Однако только сейчас большинство представителей финансового сектора приступили к достижению технологического суверенитета в этом сегменте.

До сих пор рынок развивался за счет доработок имеющихся решений по причине отдаленности регуляторных дедлайнов по замене этих некритических бизнес-систем. Но сколько ни откладывай, час «X» неумолимо приближается. Это стало одной из причин активизации игроков и практически полных залов профильных конференций и форумов. Дополнительная причина интереса к отечественным CRM — недостаточная функциональность устаревших решений при невозможности получения обновлений.

Какую аналитическую CRM выбрать?

В те времена, когда выбирать аналитическую CRM приходилось практически из одного единственного решения от глобального вендора SAS с небольшими вкраплениями функционала от Microsoft и Oracle, у финансистов был, очевидно, один основной критерий — персональная скидка на лицензию от того или иного интегратора.

Сейчас набор требований существенно вырос. Однако найти решение, которое полностью удовлетворило бы заказчика, практически невозможно — слишком мало времени было у отечественных разработчиков, чтобы хотя бы достичь установленной ранее планки соотношения цена/качество.

Но большинству приходится выбор делать или браться за собственную разработку.

Борис Герасимов, руководитель Центра развития систем клиентского маркетинга инвестиционной компании БКС «Мир Инвестиций», представил обзор отечественных CRM-систем, которые попали в его персональный short-лист.

Short-лист аналитических CRM

Источник: БКС «Мир Инвестиций», 2023 год

Эксперт сделал вывод: «У каждой из рассматриваемых систем есть параметр, по которому она превосходит остальные, поэтому выбор зависит от того, какие критерии приоритетны. В финале нас ждет трудный выбор».

У всех названных систем уже есть внедрения, поэтому возможны референс-кейсы, например:

• CVM-box — банк «Открытие», Ак-Барс Банк и Райффайзенбанк;
• CM Ocean — Московская биржа, ГПБ, РСХБ, Росбанк, Альфа-Банк, а также «Ренессанс-страхование»;
• Rubbles — банк «Тинькофф» и Хоум Банк.

Что касается собственной разработки — этот путь представляется довольно рискованным, тем не менее по нему пошло немало финансистов, которые дали обещание представить сообществу свои кейсы.

Как правильно «приготовить» CRM?

Кроме рассмотренных выше аналитических систем в банках используются и иные типы CRM: операционные, коллаборационные и комбинированные. Главная цель операционной CRM — улучшить качество работы с клиентами и повысить их лояльность. При этом в чистом виде такой тип встречается редко и требует дополнительного внедрения инструментов. Коллаборационные системы предназначены для сбора обратной связи от клиентов в виде запросов или отзывов. Для этого используются все каналы коммуникации: телефон, электронная почта, мессенджеры и другое. Комбинированные CRM позволяют организовывать работу с клиентами, анализировать результаты маркетинговых кампаний, управлять проектами и сделками и многое другое. Как правило, они сочетают в себе элементы из разных CRM и встраивается отдельными опциями.

По мнению участников Форума, конечная цель любой финансовой компании — выстроить комбинированную систему, которая способна работать в условиях, когда клиенты стараются не брать телефонную трубку с незнакомых номеров из-за вала звонков социальных инженеров и спамеров. Система должна учитывать особенности работы маркетологов в мессенджерах, каждый из которых борется со спамом своим собственным методом. Нужен low-code-функционал. А еще CRM должна научиться работать с персонализированными сообщениями, для чего необходим ИИ.

При всем этом работы начинаются с операционного модуля как самого простого, но базового элемента CRM. Поэтому данный сегмент решений может похвастаться самым массовым вводом в эксплуатацию. Но как правильно настроить интерфейсы с другими элементами IT-инфраструктуры банка? Как добиться обогащения информацией из внешних источников? Как бороться с дубликатами записей? Как превентивно готовить систему к постоянному изменению законодательства, например, в сегменте негосударственных пенсионных фондов?

Часть ответов на вопросы может предложить концепция, согласно которой не стоит закладывать в CRM весь функционал сразу, как это было ранее. Все равно его со временем не хватит. Лучшей практикой можно назвать сохранение расширенного интерфейсами ядра операционной CRM, а рутину, хоть и сложную технологически, доверить внешним модулям от независимых от банка вендоров. В эпоху SAS это было почти невозможно, но сейчас — почему нет?

Ника Суслова, директор по банковской практике компании HF LABS, и Дмитрий Локтев, владелец платформы по работе с клиентскими данными ОТП Банка, привели практический кейс в подтверждение эффективности этой концепции. Речь шла об интеграции CRM и MDM-системы. В частности, MDM-модуль собирает клиентов из всех учетных систем организации в эталонную базу, объединяет дублированные записи в единые карточки, разрешая конфликты данных. В итоге аналитики банка знают гораздо больше о своих клиентах, а бизнес сдает правильную отчетность регуляторам. В перспективе MDM открывает возможности для внедрения подхода Data Governance по клиентским данным, без чего современный data-driven-банкинг попросту невозможен.

ИИ для CRM?

Невозможно представить банк без систем искусственного интеллекта. Но если польза и безопасность ИИ в некоторых подразделениях финансовых организаций ставится под сомнение, а регуляторные риски там, где он мог быть полезным, довольно высоки, то в сегменте маркетинга и рекламы банка дела обстоят иным образом.

В докладе «Удержание клиентов с помощью персонализированных real-time-коммуникаций с момента проявления интереса до покупки» Олега Кирбабина, руководителя направления клиентской аналитики компании RUBBLES, было показано, как именно влияет на продажи взаимодействие с помощью ИИ с клиентом в реальном времени, а также как можно вывести персонализированный маркетинг за рамки действующих клиентов. Модульный подход построения CRM в компании RUBBLES видят в использования вендорской системы сквозного управления всеми коммуникациями с помощью единого инструмента, функционирующего на базе MLOps-платформы для эффективной работы с моделями машинного обучения.

Еще одно практическое применение ИИ раскрыл Никифор Студенков, директор по продажам и клиентскому обслуживанию компании «ФИНАМ». Он предложил обсудить возможность интеграции в CRM модуля «Контроль качества переговорного процесса». Не вдаваясь в технические детали, эксперт констатировал: «Мы получили быстрый отклик на изменение скрипта или внедрение новой инструкции».

Но банкиры не были бы банкирами, если бы не переводили все эффекты в экономические показатели. Лучше всех это удалось Екатерине Алиевой, директору департамента аналитического менеджмента и развития отношений с клиентами Росбанка. Поэтому всем желающим увидеть реальное будущее рынка банковских CRM стоит изучить, как увеличивать LTV клиента, а также проходить этапы развития прогнозного PNL.