Российский рынок CRM-систем 2022-2023: базовые принципы и тренды

В последние годы ИТ-сектор претерпевает серьезные изменения, и CRM-сегмент не исключение. Однако вопрос, что именно изменилось существенно, а какие базовые принципы функционирования CRM все еще незыблемы, остается открытым. Может ли в ближайшее время что-то прийти на смену привычной событийно-ориентированной архитектуре или ее подходы достаточно универсальны?

Может ли в ближайшее время что-то прийти на смену привычной событийно-ориентированной архитектуре или ее подходы достаточно универсальны? Как изменились CRM-системы в связи с нарастающим использованием трендовых технологий вроде нейросетей, искусственного интеллекта (AI, ИИ), машинного обучения (ML) и других? 

Директор продукта НОТА МОДУС (ex. T1 CRM) Владимир ВИГУРА также отмечает бурное развитие систем с микросервисной архитектурой. Такой подход позволяет разрабатывать каждый из блоков платформы независимо от других, менять процессы и улучшать их, не затрагивая прочие сервисы, и быстро развивать CRM-систему, в считаное время выпуская доработки и релизы.

В числе трендовых инноваций так называемые сквозные технологии, которые применяются и во многих других сценариях. Это облачные технологии (или «эластичные облака»), ИИ, большие данные и «Интернет Вещей». Как считает г-н Вигура, нейросети и машинное обучение становятся мегатрендами в контексте CRM, потому что с ростом объема данных существующие алгоритмы перестают эффективно работать. Реальные примеры на поверхности. Когда крупный ретейлер берется за конкретный сегмент рынка, многое зависит от того, насколько интересное предложение он сделает и как точно определит целевую аудиторию. Если розничная сеть продолжит отправлять письма всем подряд, то вряд ли она что-то продаст – лишь потратит бюджет на ненужные рассылки. Именно для таких задач в числе прочих используются машинное обучение и ИИ.

Кроме того, эти инструменты помогают проанализировать большой массив информации и сделать прогноз, предугадать действия клиентов. Например, ИИ может определить, что 90 из 100 человек проявляют конкретный паттерн поведения в определенных условиях, и предположить, как изменения этих условий и паттернов скажутся на продажах.

Директор по продукту S2 Андрей БАТАРИН отмечает, что сегодня CRM помогают продвигать, продавать, анализировать и выполнять абсолютно разные задачи – от управления коммуникациями в десятках каналов одновременно до размещения постов в соцсетях и администрирования программ лояльности. CRM стали синонимом слова «автоматизация».

Как считает г-н Батарин, появление ИИ изменило многое. В частности, CRM-системы c аналитического этапа развития перешли на прогнозный. Это больше не истории про помощь в принятии решений – теперь это про принятие решений без участия человека или как минимум про выбор из предложенных вариантов. «AI- и ML-инструменты сами квалифицируют клиентов, определяют их в оптимальный сегмент клиентской базы (которую сами же и сегментировали), запускают персонализированные рассылки для прогрева, а в нужный момент предлагают оффер, который наиболее вероятно сконвертируют в продажу. Люди на этом пути больше не главные герои. Во всяком случае не во всех сценариях. А клиентский опыт становится все более персонализированным», – рассказывает он.

Отдельного внимания заслуживают чат-боты и разговорные интерфейсы. Без CRM их развитие сложно представить, ведь они присутствуют на протяжении всего клиентского пути: приведут в квалифицированный вид отдел продаж, отправят счета или документы, напомнят о себе на нужном этапе сделки, а после продажи будут выполнять функции отдела техподдержки.

Помимо прочего, г-н Батарин отмечает, что с расширением удалёнки кратно выросло проникновение облачных и мобильных CRM в деятельность компании. По сути CRM за последние пару лет стали обязательным продуктом для бизнеса: они доступны по цене, их легко запустить, у них нет массы ограничений, присущих «коробкам» во внутреннем контуре.

«По поводу EDA: cложно предположить, что может прийти ему на смену, потому что в целом Event-Driven Architecture – это один из самых востребованных и современных паттернов для создания надежных, производительных и масштабируемых приложений. Кроме того, каждая задача требует анализа и выбора правильной архитектуры с учетом бизнес-процессов, структуры обрабатываемых данных и требований к нагрузкам», – отмечает г-н Батарин.

Особенность EDA в том, что части приложения, построенного на EDA, не монолитны и, по сути, не знают друг о друге. Они обмениваются данными напрямую или через посредника (шина событий). Триггер из одной части приложения инициирует событие в другой части. Например: пользователь нажимает кнопку на сайте – сайт отправляет событие в шину – запускается микросервис, подписанный на это событие, – микросервис выполняет действие, допустим, отправляет электронное письмо или обновляет базу данных. При этом микросервису не нужно ничего знать о сайте или пользователе, он просто реагирует на событие. Такое свободное взаимодействие делает систему более масштабируемой и устойчивой к сбоям. Но есть и недостатки. Во-первых, сложность в проектировании (как инфраструктуры, так и алгоритмов), особенно больших распределенных систем. Во-вторых, высокие требования к производительности инфраструктуры. И в-третьих, сложность отладки и дебаггинга.

Г-н Батарин подчеркивает, что новые решения обычно возникают на стыке разных технологий, поэтому именно в этой области стоит искать интересные тренды. Перспективным выглядит комбинирование разных паттернов и технологий, создание гибридных решений.

По мнению г-на Батарина, весьма перспективной выглядит также развертка EDA-приложений в облаках с применением платформ оркестрации контейнеров. Это позволяет значительно облегчить задачи проектирования и управления инфраструктурой, повысить надежность и масштабируемость.

Кроме того, инструменты AI и ML позволяют добиться повышения производительности, масштабируемости и надежности EDA-систем. Например, машинное обучение используют для оптимизации маршрутизации событий, прогнозирования нагрузок и выявления аномалий, поясняет он.

Эксперт департамента CRM ГК «КОРУС Консалтинг» Максим Потапов считает, что пока на рынке очень мало CRM-систем, в которых встроены подобные функции (ИИ, нейросети и т.п.). Есть вендоры, которые добавляют модули и есть отдельные решения, которые можно интегрировать с системой. Однако в реальных проектах процент этих новшеств на данный момент крайне мал. Это связано как с техническими требованиями (чтобы использовать нейросети, компания должна обладать хорошо развитой ИТ-инфраструктурой), так и с уровнем зрелости процессов и CRM-решения в целом.

ИТ-инфраструктура представляет собой сложную взаимосвязь отдельных систем и подсистем, отвечающих за разные списки задач. Однако чем более полноценными и одновременно простыми будут связи одной ИТ-подсистемы с другими, тем более эффективной будет работа разных отделов компании. Как же обеспечить качественную интеграцию CRM с другими важными системами, например с ПО для бизнес-аналитики, избежав или минимизировав проблемы на этом пути?

Максим Потапов (ГК «КОРУС Консалтинг») считает, что вопрос лишь в том, нужна ли отдельная интеграция или функция уже встроена в существующую систему. В целом можно отметить, что интеграционная составляющая на данный момент не является камнем преткновения: такой компонент, как качественный API, – must-have любой СRM.

Чтобы получить от внедрения CRM-системы максимум пользы, необходимо периодически оценивать эффективность ее работы и в зависимости от результатов этого анализа время от времени пересматривать правила взаимодействия сотрудников компании с CRM-системой. Но по каким именно критериям лучше всего оценивать эффективность внедрения и использования, а также как часто имеет смысл менять правила работы с CRM?

Руководитель направления по работе с финсектором в компании НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ) Владислав Игнатенко отмечает, что в рамках согласования проекта компания обычно утверждает целевые показатели, которые должны быть достижимы по итогам внедрения. Соответственно, эффективность CRM нужно оценивать по ним. Пересмотр правил взаимодействия сотрудников с CRM-системой стоит запускать в соответствии с изменяемыми бизнес-процессами.

Андрей БАТАРИН (S2) предлагает оценивать эффективность внедрения и работы CRM-системы по двум критериям: объективному и субъективному. Объективный критерий – это показатели работы сотрудников в цифрах и отчетах. Стало ли больше сделок? Меньше ли потерянных лидов? Больше выполненных задач? А что по прибыли? Субъективный критерий – опросы сотрудников, насколько им удобно работать с CRM. Может быть, не продумано расположение кнопок или используются нелогичные сценарии, из-за чего приходится много времени тратить на исправления. Г-н Батарин рекомендует при сборе обратной связи не удовлетворяться ответом «раньше было лучше», а разобраться в нюансах и причинах недовольства, считает он.

Максим Потапов (ГК «КОРУС Консалтинг») рекомендует формировать метрики эффективности, которые можно измерить и сравнить до и после внедрения. Это могут быть как локальные показатели, например время на заполнение карточки звонка оператором КЦ, так и более комплексные – в рамках сквозного бизнес-процесса. Кроме того, важно использовать метрики «приживаемости» – насколько активно сотрудники пользуются системой. Полученные результаты необходимо интерпретировать, понимая специфику деятельности компании и бизнес-среду, убежден г-н Потапов.

Владимир ВИГУРА (НОТА, «Т1») подчеркивает, что, как и любая другая система, CRM нужна в первую очередь для автоматизации процессов. Эффективность внедрения в этом случае выражается в сэкономленных времени и деньгах. К примеру, раньше маркетолог тратил три часа, вручную сегментируя список контактов для рассылки: собирал файлы, сравнивал их, сортировал. С внедрением CRM на осмысленное формирование сегмента аудитории уходит не больше 10 минут.

Необходимость пересматривать правила взаимодействия сотрудников с CRM-системой зависит от целей, которые преследует бизнес. Например, если начали падать продажи, не выполняются KPI, проблема может быть не в CRM-системе, а в опустевшем рынке. Чтобы разобраться в истинных причинах, г-н Вигура предлагает воспользоваться инструментами EUM (End User Monitoring), которые помогают оценить эффективность использования CRM с точки зрения выполнения бизнес-процессов и их отдельных функций. Можно запустить такой мониторинг по всей розничной сети и посмотреть, какие участки этого процесса тормозят: например, где сотрудники тратят больше пяти минут на внесение в систему заявки на кредит.

Другой полезный инструмент – Process Mining – позволяет в целом проанализировать поведение пользователей внутри бизнес-процесса, понять причины отклонений от принятых сценариев и после выявления всех проблемных мест выработать стратегию по внесению изменений в бизнес-процесс.