Руководитель отдела методологии BPMSoft Сергей Соловьёв рассказывает о том, зачем ИТ-компании выстраивать систему управления данными в CRM и как это влияет на продажи, аналитику и качество работы с клиентами.
Какие задачи стояли перед компанией
Рост клиентской базы и масштабирование продаж привели к необходимости навести порядок в CRM-системе. Компания поставила перед собой сразу несколько задач: унифицировать правила заполнения клиентской базы; устранить ошибки и неточности в сегментации контрагентов и сократить время маршрутизации лидов между подразделениями продаж.
Со временем в CRM начали накапливаться типичные для быстрорастущих компаний сложности: дубли карточек контрагентов, устаревшие сведения, неполные или некорректно заполненные поля. Это характерно для бизнеса, который занимается разработкой, сопровождением и продажей корпоративного программного обеспечения и активно работает с большим количеством юридических лиц.
Почему порядок в CRM важен для бизнеса
Любая CRM-система строится вокруг данных: клиентов, партнёров, лидов, сделок, юридических и физических лиц. Эти данные постоянно используются в операционной работе — для продаж, отчётности, планирования и управленческих решений. Именно поэтому качество данных напрямую влияет на эффективность бизнеса.
Проблема усугубляется тем, что разные подразделения работают с разными данными. Бухгалтерии важны банковские реквизиты, отделу продаж — история взаимодействий и потенциал сделок. При отсутствии единых стандартов данные фрагментируются: один и тот же контрагент может быть заведен в системе несколько раз, причём каждая карточка — с разным набором информации.
Дубли в CRM приводят не только к искажённой аналитике, но и к репутационным рискам. Если два менеджера параллельно ведут переговоры с одним клиентом, не зная об этом, это снижает уровень доверия к организации.
Как была выстроена система управления данными
Для решения проблемы компания создала единое звено компетенций — подразделение дата-менеджеров. Это специалисты, отвечающие за корректность, полноту и актуальность данных в CRM.
Дата-менеджеры работают по единым методикам, используют внешние аналитические источники и сервисы проверки контрагентов, включая DaData, с которым реализована интеграция в коробочной версии BPMSoft. При этом автоматические инструменты дополняются ручной проверкой: даже во внешних базах встречаются ошибки, которые важно выявлять до внесения данных в систему.
Точность данных особенно важна для клиентской сегментации. В компании работают два департамента продаж — Enterprise и Corporate, и каждый контрагент должен быть отнесён к своему сегменту. Чтобы исключить конфликтные ситуации, мы централизовали процесс создания новых контрагентов в CRM. Теперь только дата-менеджеры имеют право заводить новые карточки в CRM, а сотрудники продаж подают заявки на их создание.
Как организована работа дата-менеджеров
В команде работают дата-менеджеры, которые работают со всеми направлениями и обеспечивают единые стандарты качества данных. Все запросы на обработку информации формируются непосредственно в CRM — без почты и мессенджеров. Это позволяет фиксировать заявки, контролировать сроки и нагрузку сотрудников.
Для обработки запросов установлен SLA — не более двух часов. На практике команда работает быстрее: за один час специалист может проверить и внести до десяти контрагентов, включая анализ связей и дедупликацию.
Сроки SLA были рассчитаны с учётом всей цепочки обработки лида. Первый контакт с квалифицированным лидом должен происходить в течение одного рабочего дня, и двухчасовой лимит на работу с данными позволяет всем участникам процесса укладываться в свои KPI.
Работа с крупными холдингами требует корректного отражения корпоративной иерархии. Если принадлежность компании очевидна по названию, задача упрощается. Но в ряде случаев связи приходится дополнительно проверять — через СПАРК, официальные сайты или открытые источники.
При заведении нового контрагента дата-менеджеры определяют, к какому сегменту относится контрагент — Corporate или Enterprise. Такой подход исключает ошибки, когда крупные холдинги попадают в сегмент среднего бизнеса из-за некорректных данных.
Качественные данные как основа аналитики и ML
Точные и актуальные данные необходимы не только для продаж, но и для аналитики, прогнозирования и стратегического планирования. Например, без корректной адресной базы невозможно сегментировать клиентов по регионам и планировать офлайн-мероприятия.
Кроме того, качество данных напрямую влияет на работу ML-моделей в BPMSoft. Предиктивный скоринг анализирует историю лидов и сделок, оценивая вероятность их успешного закрытия. Алгоритм модели самостоятельно находит скрытые зависимости. Например, закономерное влияние работы конкретных сотрудников на результат обработки продажи: одни сотрудники могут быть сильны в крупных контрактах, другие — в сегменте среднего бизнеса. Однако при фрагментированных или неточных данных модель либо обучается некорректно, либо не может выдавать достоверные прогнозы.
Результаты внедрения системы управления данными
За год команда дата-менеджеров очистила CRM от нескольких тысяч дублей с помощью встроенных инструментов дедупликации BPMSoft, выстроила корректные связи между контрагентами и устранила ошибки сегментации.
Если ранее почти 9% лидов направлялись не в тот отдел продаж, то с начала 2025 года подобных случаев не зафиксировано. При установленном SLA в два часа среднее время обработки заявок составляет около 30 минут — в четыре раза быстрее установленного норматива.
В результате компания получила структурированную, актуальную и прозрачную базу данных, которая стала надёжной основой для аналитики, машинного обучения и управленческих решений.