Økt kundeorientering setter nye krav til forvaltning av kundedata. Ofte støtter imidlertid hverken organisasjon, kultur, kompetanse eller systemer full utnyttelse av kundedata. Konsekvensen er flere løsninger på tvers av bedriften, uten oversikt over dataflyt og dataeiere. En bredt forankret informasjonsstrategi er avgjørende for å sikre økt kundeorientering.
05.09.2002
Siv Juvik, Bekk Management Consulting
Kundeorientering setter nye krav til forvaltning av informasjon om kundene
I dagens marked er det å beholde og utvikle lønnsomme og lojale kunder et sentralt suksesskriterium. Markedsandel og inntjening skal opprettholdes gjennom kryssalg og mersalg, skreddersydde tilbud og lojalitetsprogrammer. Kundene behandles etter individuelle behov og preferanser og gjenkjennes i alle kanaler. Strategisk bruk av kunnskap om kundene er nøkkelen til dette, og kunnskapen bygges gjennom innhenting, behandling og tilgjengeliggjøring av kundedata.
I denne sammenheng er det spesielt tre typer data som er sentrale:
- Operasjonelle kundedata sikrer at kunderådgivere har riktig informasjon til en optimal og behovstilpasset kundedialog.
- Analytiske kundedata benyttes blant annet til segmentering, risiko-, lønnsomhets-, og avgangsanalyser.
- Styringsdata sikrer planlegging og oppfølging av organisatoriske enheter og medarbeidere på alle nivåer, samt raske og faktabaserte beslutninger.
Det er en sterk sammenheng mellom data som blir benyttet til ulike formål i virksomheten, men helheten blir ofte neglisjert fordi behov og etterspørsel kommer fra ulike brukergrupper i bedriften. Resultatet blir at det stilles en rekke sprikende krav til innhenting, behandling og tilgjengeliggjøring av data på tvers av organisasjonen, og manglende helhet i dataflyten.
Mangel på samordning fører til økte kostnader og forringelse av datakvaliteten
Store datamengder uten samordning resulterer i at det utvikles ulike rutiner og løsninger for flytting av data. Dette fører igjen til økte kostnader og forringelse av datakvaliteten. BEKKs erfaring viser at mangel på samordning og helhet skyldes både organisatoriske og systemmessige utfordringer:
Organisasjoner er ofte umodne i sin tilnærming til kundedata
Kundeorientering har ofte sitt utspring i markedsmiljøer, og involvering fra produkt- og IT miljøer er i mange tilfeller minimal. Dette skaper et kunnskapssprik i organisasjonen. Samtidig opprettholdes tradisjonell organisering rundt produkter. Produktlønnsomhet er ofte kjernen i styring og oppfølging, og bidrar til at dagens atferd opprettholdes. Mangel på tidlig involvering og dermed oppbygging av kunnskap og kompetanse gjør at organisasjonen som helhet står ulikt rustet mot å la kundeorientering gjennomsyre atferden i hele organisasjonen.
Mangel på kompetanse i sentrale brukergrupper
I tillegg eksisterer der ofte et gap mellom kompetansen som kreves for omgjøre data til forretningskritisk kundeinformasjon, og kompetansen som sentrale brukergrupper har. Sentrale brukere innen forretning mangler ofte kompetanse på databasespråk (f.eks. SQL) som kreves for å tilpasse og benytte analyseverktøy. I tillegg er ofte ressurser med denne kompetansen svært presset på tid, og har hverken mulighet eller myndighet til å prioritere uttrekk av nye data eller kompetanseoverføring til andre brukere.
Mangel på data og manglende datakvalitet
Datakvalitet var blant de ti høyest prioriterte strategiske IT investeringene innenfor bank- og finansinstitusjoner i 2001 i følge studie av Meridian Research, et ledende amerikansk analysebyrå innen teknologi. Studien viser at datakvalitet ofte er sviktende på grunnleggende data. Dette skyldes i hovedsak manglende rutiner for innlegging og behandling av data. Konsekvensen er at virksomheter opplever at de ikke har tilgang på nødvendige data med tilstrekkelig kvalitet. Særlig finansinstitusjoner sliter med mangelfulle data fordi kundens engasjement ofte er spredt på flere enheter, og innhentingen av data således skjer i ulike kanaler og organisasjonsenheter.
Mangel på tilstrekkelig systemstøtte
I flere virksomheter er datavarehus bygget opp etter gårsdagens styringssystemer - med fokus på produkter, avdelinger og deres lønnsomhet. En bevegelse mot kundeorientering krever nye uttrekk og nye sammensetninger av data, og dette er en utfordring i forhold til den eksisterende datamodellen. Dessuten er ofte data fra ulike enheter og systemer inkompatible, og det er dermed vanskelig å sammenligne data fra ulike systemer direkte. Dette er spesielt en utfordring som store finansinstitusjoner sliter med etter sammenslåing av bank, spare- og forsikringsselskaper.
Løsningen ligger i å utvikle en forretningsdrevet informasjonstrategi
Ved å utarbeide en informasjonsstrategi med høy involvering fra organisasjonen kan virksomheten imøtekomme de krav som vokser frem. Arbeidet med en informasjonsstrategi fokuserer på kundens behov og den forretningsmessige verdien av kundedata internt.
En informasjonsstrategi skal følgelig gi fordeler som:
- Samkjørte og enhetlige krav til data i alle organisasjonsenheter
- Effektiv flyt av informasjon i organisasjonen til en forsvarlig kostnad
- Klart eierskap til data og prosesser knyttet til bruk av data
- Tydelige og ensrettede begrepsdefinisjoner på tvers av alle organisasjonsenheter
- Avklarte roller og oppgaver til ulike datavarehus og systemer
Informasjonsstrategien må være eid og drevet frem av forretningssiden i bedriften, men det kreves også høy involvering fra IT.
BEKKs erfaring tilsier en enkel og pragmatisk prosess i fire trinn:
Definere brukergrupper og deres behov for data
Definering av behov kan gjøres effektivt og med høy involvering gjennom strukturerte intervjuer og workshops med nøkkelpersoner i ulike organisasjonsenheter:
- Hvilke brukergrupper har behov for data?
- Til hvilket formål skal dataene benyttes?
- Når og hvor ofte skal data benyttes?
- Hvilke form skal data ha?
Sammenstille prosesser som skal understøtte kundedata
Aktuelle prosesser må identifiseres og sammenstilles med behovet for kundedata.
Hvilke kjerneprosesser kan data knyttes til?
Prioritere krav
Kravene er ofte mange og krever derfor en prioritering. Det anbefales en prioritering etter kriterier som reflekterer verdi både eksternt ut mot kundene, internt i organisasjonen og som samtidig tar hensyn til kompleksiteten i kravet:
- Verdi for kunden ved at det kunden opplever merverdi
- Forretningsmessig verdi ved økt inntjening, høyere lojalitet og reduksjon av kostander
- Teknisk kompleksitet ved å estimere kostnad
For å raskt se resultater og gevinster av arbeidet er det viktig å prioritere kvalitet i data man allerede har, for deretter å begynne innhenting av nye data.
Utarbeide kravspesifikasjon og planlegge implementering
Basert på prioriterte krav må det videre utarbeides en kravspesifikasjon:
- Kilder til data og kilder for oppdatering
- Krav som stilles til lagring av data og informasjon
- Krav som stilles til datakvalitet og vedlikehold av denne
- Krav til tilgjengeliggjøring av data på tvers av brukergrupper og forretningsenheter
En oppsummering av kravspesifikasjonen er en datamodell som illustrerer fremtidens flyt av data på tvers av organisasjonen. Dataflyten viser til flyt mellom ulike brukergrupper og mellom ulike systemer. Samtidig må eiere av data gjennom flyten fremkomme tydelig.
Parallelt med utarbeidelsen av kravspesifikasjonen bør det utarbeides en kost-nytteanalyse. Denne analysen krever deltakelse, involvering og støtte fra både forretning og IT.
Suksess krever høy grad av involvering
Det er kritisk å kjenne til og forstå kritiske suksessfaktorer i arbeidet. Dette kan bidra til at prosjektgruppen tidlig kan arbeide med å redusere risiko i planleggingsfase.
Kritiske suksessfaktorer:
- Sterk involvering og eierskap i forretning
- Sterk motivasjon i IT-organisasjonen for gjennomføring
- En felles forståelse, ansvar og tett samarbeid mellom forretning og IT
- Sterkt analysemiljø- og kultur i organisasjonen
Erfaringsbasert metodikk
BEKKs tilnærming til informasjonsstrategi er basert på vår samlede erfaring fra arbeid med kundefokusering, CRM, datavarehus og bruk av kundedata i noen av Norges største og mest komplekse organisasjoner.