Чтобы предлагать достойные реализации идеи, менеджеры по продажам сначала должны были определить некоторые исходные общие понятия (например, кто такие «лиды» – lead). Кроме того, им нужно было найти источники данных, которые бы использовались для расчета производительности. Скоро стало понятно, что данные о продажах хранятся слишком во многих разных системах, чтобы можно было без проблем сформировать полную картину бизнеса у конкретного продавца. В течение года в компании создали новую интегрированную систему, которая обеспечила максимально полное представление об отношениях Microsoft с корпоративными клиентами: что они покупали, с какими проблемами сталкивались, какие решения предлагались в этих случаях.
Новая система позволяла экономить 10–15 минут на каждой возможной продаже, избавляя продавцов Microsoft от необходимости искать и подготавливать данные вручную. Она также помогала руководителям более точно управлять своими цепочками продаж, используя прогностическую аналитику и машинное обучение для расчетов вероятности успешного завершения каждой возможной сделки на основе данных, предоставленных продавцом. Например, покупка и внедрение корпоративного программного обеспечения – это сложный процесс, который часто требует участия партнера. Значит, если у клиента уже есть партнеры, система прогнозирует более высокую вероятность успеха. Информация о возможности успеха для данной сделки, о продвижении обязательств по каналам продаж помогала менеджерам правильно определять приоритеты и выбирать действия, с наибольшей вероятностью обеспечивающие достижение поставленных целей. Со временем в Microsoft научились делать еще более точные расчеты (так, точность прогнозов для глобальных пользователей выросла с 55 до 70 %), что привело к повышению качества данных о каналах продаж и, в свою очередь, улучшило управление этими каналами.
Как правило, компании имеют возможности (часто – весьма значительные) дополнительно обогащать свои продукты и услуги и повышать качество обслуживания клиентов с использованием данных и аналитики. Это явление мы называем «оберткой». Чтобы удовлетворять непрерывно растущие требования клиентов и избегать при этом так называемой коммерциализации (превращения продуктов или услуг из уникального в обезличенный товар), компании «обертывают» свои предложения в данные. Один из ранних примеров такой «обертки» продемонстрировала FedEx, когда еще в 1990-х гг. ввела в качестве бесплатной услуги онлайн-отслеживание перемещения отправлений. Сейчас количество таких примеров неуклонно растет. Компании, стремясь повысить ценность своих продуктов, от кредитных карт до устройств для мониторинга состояния организма, дополняют их сопутствующей отчетностью, оповещениями и другой информацией.
Такая «обертка» – это результат творческого процесса, в ходе которого компания определяет, какие сложности существуют у клиентов, а затем находит способы решения этих проблем с помощью данных и аналитики. Например, корпорация Capital One Financial Corporation (диверсифицированный банк, базирующийся в Маклине, штат Вирджиния) узнала, что многие владельцы ее кредитных карт обеспокоены учащением случаев мошеннических транзакций. Но расследование каждого отдельного случая – слишком утомительный и затратный процесс. Вместо этого банк помогает клиентам легко и быстро выявлять мошенничество, привязывая к онлайновым документам по каждой транзакции логотип и карту компании. Эти визуальные подсказки помогают владельцам карт вспомнить, совершали они покупку или нет. В результате удовлетворенность клиентов обслуживанием по кредитным картам повышается и одновременно растет количество совершаемых покупок.
Johnson & Johnson обнаружила, что пользователи устройств мониторинга состояния здоровья, в частности пациенты с диабетом, заинтересованы в обобщении показателей и представлении их в понятном формате. И теперь компания предлагает пользователям своей системы OneTouch Verio Sync Meter (глюкометр, оснащенный передатчиком Bluetooth для связи с компьютером и телефоном) отчетность по предыдущим измерениям уровня глюкозы в крови, а также инструменты, помогающие понять смысл наблюдаемых явлений. Эти данные позволяют клиентам определять возможные причины колебаний уровня глюкозы и, соответственно, решать, какие изменения в образе жизни могли бы обеспечить им лучшее самочувствие.