Г Л А В А 10 ЭЛЕКТРОННАЯ КОММЕРЦИЯ: ТРУДНОСТИ И ВОЗМОЖНОСТИ ОЦЕНКИ ОКУПАЕМОСТИ ИТ

К оглавлению 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67
68 69 70 71 72

Возможности электронной коммерции облегчили обработку ин-

формации с помощью математических алгоритмов и искусственного

интеллекта в сочетании с активным сбором данных. Становится ре-

альным анализ больших объемов показателей коммерческих предп-

риятий. При этом широко используются достижения в таких

областях, как статистика, определение зависимости между перемен-

ными, базы данных и вычисления с высокой производительностью.

Интересным примером того, как можно извлечь прибыль с по-

мощью обработки данных, может служить крупный нью-йоркский

банк. Этот банк использовал программу доступа клиентов к банковс-

ким услугам с помощью телефонной линии. Приложением пользова-

лось небольшое количество клиентов, и его использование

планировалось прекратить из-за высокой стоимости обслуживания.

В службу поддержки поступало много жалоб от клиентов. Было про-

ведено небольшое исследование, которое показало, что клиенты,

пользовавшиеся приложением, пользовались также и другими услу-

гами банка и имели в нем крупные вклады. Это были в основном по-

жилые люди, которые использовали линию поддержки клиентов как

социальную отдушину. Они звонили и подолгу общались с сотрудни-

ками службы поддержки, которых уже знали по именам, а неполадки

программного обеспечения использовались в качестве предлога.

У пожилых людей создавалось впечатление, что приложение под-

держивает их связь с банком, что они занимаются важными делами,

в результате чего у них возникало ощущение внутреннего комфорта.

После некоторого размышления, видя очевидную взаимосвязь

между программой, клиентами и другими услугами, которыми они

пользовались, банк принял решение сохранить приложение. Финансовые расходы на его поддержку с лихвой компенсировались сохра-

нением клиентов, которому оно способствовало. Таким образом, об-

работка данных является одной из тех областей, которые не

приносят моментальной прибыли на вложенный капитал, но могут

играть важную роль в области принятия решений.

Обработка данных является интерфейсом и технологией извле-

чения информации из данных. Система управления взаимоотноше-

ниями с клиентами (CRM) связана с принятием решений на основе

этой информации. Например, розничный торговец, осуществляю-

щий продажи по каталогам, создает новый каталог. Ему нужно знать,

какие потребители с наибольшей вероятностью откликнутся на но-

вое предложение. Система CRM снабжена базой данных, содержа-

щей информацию о потребителях, которые проявляли интерес

к товарам из предыдущих каталогов. CRM-модуль применяет встро-

енные критерии для создания моделей поведения потребителя.

На основе этих моделей можно прогнозировать вероятность получе-

ния отклика на новый каталог от того или иного потребителя. Эта

информация может быть эффективно использована для разработки

целевой рыночной стратегии. Подобные инновации могут потребо-

вать специализированного подхода к сбору данных и изменить уро-

вень окупаемости.

Электронная коммерция также выдвинула на передний план воп-

рос рентабельности как следствия лояльности потребителя. Сущест-

вует ли взаимосвязь между средой и отношением потребителя? Как

влияет канал электронной коммерции на поведение потребителя?

В следующем разделе мы попытаемся ответить на эти вопросы.