Колонки

Больше — не лучше: почему непродуманный сбор клиентских данных может навредить бизнесу

Колонки
Константин Степанов
Константин Степанов

Директор по ключевым проектам HFLabs

Ирина Печёрская

Цели сбора данных могут быть самыми разными: от простой коммуникации с клиентом и разработки новых услуг до обучения алгоритмов. Все сценарии требуют разного набора данных и затрагивают различные правовые аспекты. Как правильно собирать и использовать данные, рассказал Константин Степанов, директор по ключевым проектам HFLabs.

Больше — не лучше: почему непродуманный сбор клиентских данных может навредить бизнесу

Представим, что вы собираетесь выпить чаю. Вы знаете, что для этого нужно вскипятить воду, а вода закипает при 100°C. Этого знания будет достаточно, чтобы удовлетворить свою потребность, и совершенно не обязательно знать множество других законов физики или искать информацию в интернете. Если же вы захотите приготовить что-то более сложное, вероятно, вам понадобится собрать больше информации о продуктах, температуре и времени их приготовления.

Так же и с данными: стремление собрать как можно больше информации о клиенте без цели лишь навредит. Можно потратить миллионы на закупку серверов и систем хранения, на аналитиков и маркетинговые исследования, на базы данных и справочные системы и увидеть, что эти данные не работают: продажи не растут, а новые продукты не пользуются спросом. 

Деньги выброшены на ветер, а в результате имеем только риски нарушения законодательства о персональных данных и недовольство клиентов.

 

Количество не переходит в качество

Проблема компаний, которые столкнулись с бесполезностью клиентских данных, в том, что они не ответили себе на вопрос: что именно они хотят получить от них? Само по себе желание собрать максимум данных ведет не к росту бизнеса, а только к затратам. 

Премия молодых предпринимателей Young Awards 2021. Подать заявку.

Для более-менее крупной компании оборудование для хранения данных может обойтись в 10-50 млн рублей единоразово, софт — еще 10-20 млн. В нашей практике мы встречали случаи, когда стоимость ИТ-инфраструктуры была на порядок выше: чем больше данных, тем более мощные инструменты требуются. 

Также нужна команда аналитиков, инженеров и специалистов по данным с зарплатой примерно в 200 тыс. рублей в месяц у каждого. Сюда же прибавим стоимость сбора или покупки баз данных во внешних источниках. 

В погоне за данными компании забывают, что их складирование без сценариев использования бесполезно. Например, крупные банки из-за избыточности, дублирования и хранения устаревших баз часто предлагают клиентам продукты с менее выгодными условиями, нежели у них уже есть. 

Я сам активный клиент одного из крупнейших банков страны. Банк знает, как меня зовут, каков мой доход, какие у меня открыты продукты. Тем не менее менеджеры банка периодически звонят мне, предлагая кредитную карту с меньшим лимитом, чем у меня уже есть. Банк оплачивает такие звонки (или смс-рассылку) десяткам тысяч клиентов в день и в месяц теряет на этом миллионы рублей. 

Другой пример: ритейлер собрал много данных о клиенте из разных источников, в итоге в его карточке оказалось несколько телефонных номеров и адресов электронных почт. Попытка связаться с ним по устаревшим или недействительным контактам по очереди делает коммуникацию дорогой и неэффективной. 

В этих ситуациях компаниям не нужно было знать профиль клиента в соцсетях или отслеживать предпочтения, чтобы сделать ему хорошее предложение: они уже обладали необходимой информацией. Нужно было лишь обеспечить качество данных и построить процесс коммуникации на их основе.

Если раньше для очистки и приведения в эталонный вид базы данных в 10 млн записей в ручном режиме нужно было потратить примерно 50 человеколет, то сегодня за человека это могут сделать алгоритмы. Стоимость проектов по приведению в порядок клиентских баз для крупных операторов данных, таких как федеральные банки или телекомы, варьируется от 30 до 200 млн рублей в зависимости от масштаба проблем и объемов данных. Это немало, но открывает новые возможности их использования в бизнесе.

 

Найти то, что скрыто

Ориентируясь на данные из внешних источников, легко не заметить, что нужная информация, возможно, уже есть внутри. Надо просто уметь ее извлечь. Скажем, оператор решил запустить новый тариф для детей. Чтобы предлагать его, ему нужно знать, у кого из его абонентов есть дети. Но в договоре на оказание услуг связи такой информации нет. 

Казалось бы, это как раз тот случай, когда сбор или покупка дополнительных данных оправданы? Однако, если внутренние базы нормального качества и работа с ними выстроена, то эту информацию можно получить из существующего набора данных. 

Достаточно сгруппировать по адресу клиентов и выделить домохозяйства, затем проанализировать их трафик. Если в домохозяйстве цифровое телевидение, с помощью которого смотрят детские каналы или фильмы, то с большой вероятностью в семье ребенок. В итоге получаем данные для точного сегментирования.

 

Когда данных недостаточно

Конечно, это не означает, что вообще не нужно собирать дополнительные данные. Данные хороши для конкретной цели. Например, многие традиционные офлайн-ритейлеры на фоне пандемии решили запустить доставку продуктов. В обычной ситуации они не собирали адреса покупателей, ограничиваясь лишь телефонными номерами при оформлении карт лояльности. Однако теперь им действительно потребовалась новая информация о клиентах, чтобы запустить сервис.

Дополнительные данные могут пригодиться в том случае, если компания начинает оказывать какие-то смежные сервисы. Например, две телеком-компании собирают схожую информацию о корпоративных клиентах, однако одна из них определилась с целью их сбора, а другая — нет. 

Первая создала сервис проверки юридических лиц-контрагентов, используя для этого свои данные и обогащая из открытых источников. Вторая просто складирует. Они ведут борьбу за одних и тех же потенциальных клиентов. Но одна зарабатывает на данных, продавая дополнительные сервисы, а другая лишь тратит. 

 

Цель оправдывает сбор

Впрочем, собирать данные без цели — это не только дорого, но еще и грозит проблемами с законом. 152 ФЗ о персональных данных четко говорит, что их нельзя собирать просто так: в согласии на обработку данных должна быть указана цель сбора. Один из наиболее распространенных видов нарушения закона — как раз обработка данных с целями, отличными от тех, что были заявлены на этапе сбора.

Требование указывать цель сбора данных создает дополнительные риски проверок и штрафов Роскомнадзора. Например, если клиенту позвонит компания, которой он не давал согласие на обработку персональных данных, он может пожаловаться на нее в Роскомнадзор. 

Если ведомство инициирует проверку в отношении этой компании, ей нужно будет доказать правомерность получения или их покупки данных у оператора данных. У него, в свою очередь, должно быть письменное согласие клиента на их продажу третьим лицам.

 

Как превратить данные в мусор

Кроме юридических вопросов, у сбора данных есть и этическая сторона. Чтобы клиент согласился оставить контакты, ему нужно объяснить, зачем это нужно. Для доставки товара нужны адрес и телефон. 

Если вы покупаете, скажем, холодильник в рассрочку, то паспортные данные нужны для договора, но если вы покупаете пару носков в магазине, то просьба ритейлера предоставить паспортные данные будет излишней. Сбор чувствительной информации может отпугнуть потенциального клиента от совершения покупки. Поэтому так важно, чтобы цели сбора данных были понятными и выполнимыми, а регламенты им соответствовали. 

Делиться данными или нет — это право клиента, которым часто пренебрегают. До сих пор многие онлайн-игроки не дают совершить покупку или воспользоваться сервисом, пока все поля анкеты не будут заполнены. 

В этой ситуации покупатели часто оставляют некорректную информацию, указав вместо номера паспорта или телефона случайный набор цифр вроде 111-111. В итоге компания получит мусор, а не данные, а в худшем случае не получит ничего: покупатель просто уйдет. 

Принуждая клиентов делиться информацией, бизнес сам ухудшает качество входящих данных, теряет клиентов и снижает продажи. 

Вопросы, чтобы проверить, правильно ли построена работа с клиентскими данными:

  1. Устраивает ли качество текущих клиентских баз?
  2. Есть ли у вас данные о клиентах, которые потом не используются?
  3. Какой информации вам не хватает/хотелось бы иметь?
  4. Почему ее нельзя получить из существующего набора данных?
  5. Каковы цели сбора/покупки дополнительных данных?
  6. Готовы ли к инвестициям в это направление? 
  7. Учтены ли юридические риски сбора/покупки персональных данных? Например, указаны ли цели сбора данных во внутренних документах?
  8. Сможете объяснить клиентам, как именно дополнительные данные о них улучшат качество ваших услуг и продуктов? 
  9. Встречались ли с отказами от покупки из-за нежелания клиента предоставить личные данные?

Фото на обложке: 80's Child/shutterstock.com

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Персональные данные в 2021: как компаниям с ними работать и не получать штрафы
  2. 2 «Выиграет тот, кто начнет готовиться прямо сейчас»: как продавать в интернете без персональных данных
  3. 3 «Наши разговоры — это новая big data»: как речевые технологии помогают бизнесу лучше узнать клиентов
EdTech: карта российского рынка
Все компании и инвесторы в области образовательных технологий
Перейти