7. Проблемы предметной области

Основная проблема, связанная с данной предметной областью заключаются в отсутствии системы классификации клиентов по их важности для предприятия, а также учета взаимодействия с ними. Это также напрямую отражается на времени обслуживания клиентов.

Отсутствие методик, основанных на объективных методах оценки значимости клиентов, существенно затрудняет возможность предоставления менеджером отдела по работе с клиентами соответствующей бонусной программы.

Наличие единой системы скидок для всех клиентов может существенно сократить прибыль предприятия (а, следовательно, и зарплату сотрудников) вследствие того, что как малоприбыльные клиенты, так и высокодоходные клиенты получат одинаковые скидки и бонусы.

Что касается социального аспекта, то здесь можно сказать о том, что велика потеря высоко прибыльных клиентов, способных перейти к конкурентам, вследствие получения таких же скидок и бонусов, как и клиенты, совершающие покупки нерегулярно либо на незначительные суммы.

Обобщив описанное выше, сформулируем проблемы предметной области с разделением их по типам.

Организационные проблемы:

1. Наличие единой программы скидок, основанной на выводах менеджера (согласованная с руководством), а не на оценке клиентов;

2. Отсутствие регламента, согласно которому менеджер определяет размер скидок (т.е. нет единого руководства, в котором регламентируются возможные программы скидок);

3. Отсутствие обратной связи с клиентом после заключения договора (т.е. менеджер в случае появления новых услуг, акций, бонусов, скидок и т.д. не уведомляет об этом клиентов).

Социальные проблемы:

1. Риск снижения доходности предприятия, который может отразиться на заработных платах сотрудников;

Основная техническая проблема - отсутствие средств для хранения данных о клиенте в формализованном виде, т.е. менеджер хранит информацию о клиентах обычно в разных источниках (файлах, папках, а иногда даже на бумажных носителях).

8. Постановка цели и задач дипломной работы

Целью дипломной работы является нахождение решения проблемы оценки значимости клиентов в отделе по работе с клиентами ООО «СКАЗКА-ГРАД» путем моделирования, оптимизации бизнес-процессов и проектирования и реализации информационной CRM-системы, которая позволит ранжировать клиентов и выявлять из них наиболее доходных, а также сохранять всю историю взаимодействия с ними.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1. Оптимизация математической модели;

2. Реинжиниринг бизнес-процессов;

3. Построение моделей оптимизированных бизнес-процессов;

4. Проведение анализа систем-аналогов, представленных на российском и международном рынке.

5. Проектирование информационной системы, которая позволит решить поставленные проблемы

6. Реализация информационной CRM-системы парка развлечений ООО "Сказка-Град" .

2. Моделирование и оптимизация бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами ооо «сказка-град»

1. Оптимизация математической модели

В качестве оптимизации предлагается внедрение в структуру процесса продажи услуг дополнительной функции – анализа клиентов путем сегментирования их в определенные группы, характеризующие их значимость для ООО «Сказка-Град».

Оптимальной методикой оценки важности клиентов является RFM-анализ. RFM (англ. Recency Frequency Monetary — давность, частота, деньги) — сегментация клиентов в анализе сбыта по лояльности [3].

RFM определяет три категории:

• Recency (давность) — давность сделки (чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента, тем более вероятней, что он повторит действие);

• Frequency (частота) — количество сделок (чем больше каких-либо действий совершит клиент, тем больше вероятность того, что он его повторит в будущем);

• Monetary (деньги) — сумма сделок (чем больше денег было потрачено, тем больше вероятность того, что он сделает заказ).

RFM-анализ позволит выявить как самых доходных клиентов, так и менее доходных клиентов, вследствие чего менеджеры смогут разработать для каждой группы клиентов свою систему скидок и предложений.

Таким образом, основными параметрами в данном случае являются:

• Дата последней покупки (t_посл)

• Объем покупок (Q)

• Сумма покупок (S)

После проведения RFM-анализа формируется 5 групп клиентов, от маловыгодных клиентов до самых доходных.

Соответственно необходимо разработать для этих пяти групп пять различных программ скидок.

Для группы с самыми выгодными клиентами процент скидки может достигать 10-15%, в то время как для маловыгодных этот процент составит лишь 2-3% и т.д.

Отобразим внедренные процессы в математической модели. Сам процесс обслуживания заявки от момента ее принятия до момента предоставления услуг изменений не претерпевает, однако весь процесс обслуживания клиента добавляются новые процессы:

• проведение RFM-анализа и соответственно формирование групп клиентов по их значимости в соответствии с результатами данного анализа;

• разработка рекламной кампании и программ скидок для каждой из групп клиентов.

Зададим сеть Петри для оптимизированного процесса:

P = {р1, р2,…, р28} – множество состояний процесса;

T = {t1, t2, t3, t4, t5, t6, t7, t8, t9, t10} –множество переходов процесса;

I = {i1, i2, i3, i4, i5, i6, i7, i8, i9} – множество входных функций;

O = {o1, o2, o3, o4, o5, o6, o7} –множество выходных функций.

Множество состояний P ={р1,…,р28} процесса характеризуется наличием меток разных типов

Множество переходов T = {t1,…,t10} процесса характеризуется временными характеристиками.

Граф математической модели оптимизированного бизнес-процесса представлен на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1. –Граф сети Петри для процесса оформления групповой заявки на посещение парка развлечений ООО «Сказка-град» после оптимизации

Таблица 2.1 – Значения состояний и переходов оптимизированной математической модели.

Состояния (позиции)

Переходы

p1 – получена база данных клиентов p2 – сформированы 1 группа клиентов p3 – сформирована 2 группа клиентов p4 – сформирована 3 группа клиентов p5 – сформирована 4 группа клиентов p6 – сформирована 5 группа клиентов p7 – составлена программа скидок для 1 группы p8 – составлена программа скидок для 2 группы p9 - составлена программа скидок для 3 группы p10 – составлена программа скидок для 4 группы p11 – составлена программа скидок для 5 группы p12 – посещение фирмы клиентом p13 – клиент 1 группы p14 – клиент 2 группы p15 – клиент 3 группы p16 – клиент 4 группы

t1 – проведение RFM-анализа t2 – разработка программы скидок для каждой группы t3 – определение принадлежности клиента к одной из 5 групп

Таблица 2.1. (Продолжение)

p17 – клиент 5 группы p18 – выбор программы для 1 группы p19 – выбор программы для 2 группы p20 – выбор программы для 3 группы p21 – выбор программы для4 группы p22 – выбор программы для 5 группы p23 – консультация проведена p24 – заявка сформирована p25 – прием заявки p25 – заявка рассмотрена p27 - счет выставлен p28 – счет оплачен p29 – договор заключен p30 – посещение парка развлечений

t4 – выбор программы скидок в соответствие с принадлежностью клиента к той или иной группе t5 – консультация клиента t6– формирование заявки t7 - подача заявки t8 – рассмотрение заявки t9 - выставление счета t10 – оплата счета t11 – заключение договора t12 – предоставление услуги

Таблица 2.2 – Временные оценки оптимизированного бизнес-процесса

t1	tпост = 5 мин.
t2	t = 1 день
t3	tmin=1 мин, tmax= 5 мин.
t4	tпост = 30 сек.
t5	tmin= 3 мин., tmax = 7мин.
t6	tmin= 2 мин., tmax = 5мин.
t7	tпост = 10сек
t8	tmin= 1мин., tmax = 5 мин.
t9	tпост = 5 мин.
t10	tmin= 1мин., tmax = 5мин.
t11	tmin=5 мин, tmax= 10 мин.
t12	tmin=5 мин, tmax= 10 мин.

В результате оптимизации математической модели удалось добиться сокращения временных затрат на консультацию клиента, а также на формирование клиентом заявления на оказание услуг.

Разработка программ скидок сократилась с двух дней до одного вследствие разделения клиентов на группы.

Посредством базы данных клиентов проводится RFM-анализ, в результате которого формируются 5 групп клиентов, ранжированных по важности. Затем для каждой группы клиентов составляется своя программа скидок и бонусов.

При приеме клиента, менеджер определяет принадлежность клиента к одной из пяти групп, и выбирает соответствующую программу скидок. Затем менеджер консультирует клиента в соответствие с выбранной программой.

Далее процесс обслуживания клиента идет стандартным образом: клиент формирует заявку, подает ее оператору, который ее принимает и рассматривает. Далее оператор передает данные в службу расчетов, которая выставляет счет. Клиент счет оплачивает, после чего заключается договор, Сведения из договора подаются в службу организации технического управления, которая и предоставляет доступ к выбранным клиентом услугам.

Рассмотрим применение RFM-анализа на пример текущей статистики о клиентах ООО «СКАЗКА-ГРАД».

В качестве клиентов в данном случае рассматриваются только юридически лица, т.е. это предприятия, организации открытого и закрытого типов, индивидуальные предприниматели.

Расчеты произведем на текущую дату - 21.09.2011

Шаг 1. Рассчитываем для каждого клиента давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (21.09.2011) и датой последней его покупки.

Разбиваем полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.

Шаг 2. Для каждого клиента определяем количество покупок за определённый период (статистические данные)

Разбиваем полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5, наименее активные покупатели получат F=1.

Шаг 3. Для каждого клиента определяем сумму потраченных денег (статистические данные). Разбиваем полученные данные на 5 групп.

Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы – М=1.

Статистика клиентов по основным параметрам для RFM-анализа представлена в приложении 1. Совместив статистические данные, получим код RFM, состоящий из трёх цифр. Результаты ранжирования клиентов по RFM-коду показаны в приложении 2. Жирным шрифтом отмечены самые доходные клиенты, которые чаще остальных пользуются услугами связи данного предприятия, причем они тратят при этом наибольшие суммы денег.

Процентное соотношение клиентов от самых доходных (1 группа) до самых маловыгодных (5 группа) представлено в таблице 2.5.

Таблица 2.5 – Процент клиентов в каждой группе

1 группа	2 группа	3 группа	4 группа	5 группа
18%	21%	19%	20%	22%

Из представленной таблицы можно сделать вывод, что все 5 групп клиентов имеют практически одинаковое количество клиентов.