De waarde van een geïntegreerd klantbeeld

Atos, Atos and fish symbol, Atos Origin and fish symbol, Atos Consulting, and the fish itself are registered trademarks of Atos Origin SA. July 2008© 2008 Atos Origin. Confidential information owned by Atos Origin, to be used by the recipient only. This document or any part of it, may not be reproduced, copied, circulated and/or distributed nor quoted without prior written approval from Atos Origin.

Peter van Overveld / Arco Schenkel

Amsterdam, 22 januari 2009

De waarde van een geïntegreerd klantbeeld

2 WatWeetIkVanMijnKlant – 22 januari 2009

Agenda

1. Visie

2. Wat zien we bij de klant?

3. Onze aanbevelingen

4. Case

5. Wat is uw volgende stap?


Visie op de Markt

Product gerichte ITGestandaardiseerde

technologieGestandaardiseerde processen

& dataOptimale business en IT

flexibiliteitOptimale business en IT

flexibiliteit in netwerkomgeving

Product gerichte organisatie (Silo) Richting klantgericht

Scheiding Front-, Mid- en Backoffice

Klant centraalKlantgerichte ketens

(Kop-Staart)

Stap 1 Stap 2 Stap 3 Stap 4

De toekomstige organisatie maakt gebruik van herbruikbare processen en modulen die optimale flexibiliteit aan de klant bieden en uiterst efficiënt zijn in productie.


Customer

Ou

tpu

t D

eli

very

Ch

ann

els

Ser

vice

Del

ive

ry C

han

nel

s

Corporate Staff & Support FunctionsPerformance Management

IT

HR Finance

Legal

Relationship and Product Management

Label CLabel C

Label BLabel B

Label ALabel A

Channel 2Channel 2Channel 1Channel 1 Channel 3Channel 3 Channel 4Channel 4

Sales Product Configuration

CRM Distribution Management

Provider mgt

Knowledge mgt

Archive

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other

Corporate Staff & Support Functions

FactoryBusiness Architecture

Product Process Organisation

IT ArchitectureInformation Application Infrastructure

BankingProduct lifecycle

Banking:Processing

and Management

InsuranceProduct lifecycle

Insurance:Processing

and Management

Factory

Klant staat centraal in alle “lagen”


Visie Atos Consulting


Customer

Ou

tpu

t D

eli

very

Ch

ann

els

Ser

vice

Del

ive

ry C

han

nel

s


IT

HR Finance

Legal


Label CLabel C

Label BLabel B

Label ALabel A




Provider mgt

Knowledge mgt

Archive

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other






Banking:Processing

and Management



and Management

Factory




Customer

Ou

tpu

t D

eli

very

Ch

ann

els

Ser

vice

Del

ive

ry C

han

nel

s


IT

HR Finance

Legal


Label CLabel C

Label BLabel B

Label ALabel A




Provider mgt

Knowledge mgt

Archive

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other


Business ArchitectureProduct Process Organisation


Product YProduct lifecycle Y:

Processingand Management

Product XProduct lifecycle X:

Processingand Management




Factory


Customer

Ou

tpu

t D

eli

very

Ch

ann

els

Ser

vice

Del

ive

ry C

han

nel

s


IT

HR Finance

Legal


Label CLabel C

Label BLabel B

Label ALabel A




Provider mgt

Knowledge mgt

Archive

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other

Phone

Fax

Email

Mail

Internet

B2B

Other





Banking:Processing

and Management



and Management

Factory





Huidige situatie

Klantdata is overal aanwezig, echter het ligt opgeslagen in veel verschillendesystemen.


Huidige situatie

» Bankingback office systemen, kantorennet, internet, productsilo’s: betalen, sparen, lenen, hypotheken, …, credit cards, asset management

» VerzekeringenPolis- en claims management, productsilo’s: schade, pensioenen, inkomen, zorgverzekeringen, …

» Communicatie, Media, UtilitiesProvisioning, billing

» ZorgverlenersPatienten, ex-patienten, overledenen, farmacie, eerste lijn, tweede lijn, thuiszorg, revalidatie, buitenlandse zorg

» OverheidSociale zaken, onderwijs, belasting, vreemdelingenzaken, juridische zaken, veiligheid, burgerzaken, …

» PharmacieVoorschrijfgedrag, affinity en relatie-analyse

» RetailKoopgedrag, Aansprakelijkheid, loyalty programma’s

» IndustrieOnderhoud, garantie, aansprakelijkheid

» Travel en leisureReservering, ticketing, in-checken, bagage afhandeling, loyalty programma’s, privacy management

» High TechOnderhoud, garantie, aansprakelijkheid

» AutomotiveKentekenadministratie, service, verzekering, financiering, garantie, aansprakelijkheid

Geen branche specifiek probleem…..


Waarom is er nog geen klantbeeld?


Wat is de oplossing?


Technology Base Business Services &Governance

Performance &Scalability

Information Quality

Wat komt er bij kijken….

Data ModelIntegration &

Synchronization


Aanbevelingen

Onderzoek welke mogelijkheden en uitdagingen er binnen de organisatie zijn om tot een eenduidig klantbeeld te komen.

Creëer een visie op basis (van business, IT, processen en organisatorische commitment) van wat bereikt kan worden.

Focus op de business uitdagingen. Ontwikkel een business case die gebaseerd is op harde benefits.

Bepaal welke MDM systemen/ CDI hubs het beste past bij de wensen voor nu en in de toekomst.

Gebruik best-practices voor data governance en change management.

Think big; act small

MDM

Management & Organisatie

Klantbeeld

Mensen &Cultuur

Processen


SituatieSituatie

Geen centraal klantbeeld waardoor inzicht in klant ontbreekt. Inzicht is noodzakelijk om klant

beter te benaderen.

Geen centraal klantbeeld waardoor inzicht in klant ontbreekt. Inzicht is noodzakelijk om klant

beter te benaderen. ComplicatieComplicatie

OplossingOplossing

Case: verzekeraar, naar een klantgerichte organisatie

“Met inzicht in de klant verdien je niks,

het gaat erom wat je met het inzicht doet”

Noodzaak tot verandering:• Klanttevredenheid• Efficiëntie bedrijfsvoering

Noodzaak tot verandering:• Klanttevredenheid• Efficiëntie bedrijfsvoering

Klant centraal in denken en doen

Focus op integrale klantbenadering door middel van het digitaliseren van het proces waarin het

klantbeeld een essentiële rol speel:• Ontsluiting via digitalisering archieven;• Klantbeeld levert inzicht en efficiency op.

Focus op integrale klantbenadering door middel van het digitaliseren van het proces waarin het

klantbeeld een essentiële rol speel:• Ontsluiting via digitalisering archieven;• Klantbeeld levert inzicht en efficiency op.

Veranderende markt: • Toenemende concurrentie, meer

distributiekanalen; • Steeds mondiger consumenten met

toenemende serviceverwachting; • Gedrag consument verschilt per

product.

Veranderende markt: • Toenemende concurrentie, meer

distributiekanalen; • Steeds mondiger consumenten met

toenemende serviceverwachting; • Gedrag consument verschilt per

product.

Veranderende organisatie: • Fusie organisatie;• Veel klantinformatie in archieven, niet

digitaal beschikbaar;• Trage, klantonvriendelijke organisatie.

Veranderende organisatie: • Fusie organisatie;• Veel klantinformatie in archieven, niet

digitaal beschikbaar;• Trage, klantonvriendelijke organisatie.


Case: Benefits (1)

Kwantitatief

Verlaging van opslagkostenVerlaging van opslagkosten

Verlaging van archiveringskostenVerlaging van archiveringskosten

Verlaging van bezorgkostenVerlaging van bezorgkosten

Geordende klantdataGeordende klantdata

Directe toegankelijkheidDirecte toegankelijkheid

Tijd en plaats onafhankelijke toegang

Tijd en plaats onafhankelijke toegang

Dig

ital

iser

ing

van

pro

ces

Kwalitatief

Verandering marketing & sales processen


Sneller zoeken in het callcenter Besparing van

€ 165.000

Case: Benefits (2)

Verhoging van transactiesnelheid Verlaging van responstijd

Vermindering van wachttijd

Besparing van 3 FTE

Verhoging

van de

klant-

tevredenheid

Kosten

besparing

Benefits

Verandering prolongatie per jaar;Overzicht per klant

Maandbetaling/ auto incasso


Wat is uw volgende stap….

» Interviews met business over mogelijkheden en issues

» Data Quality Audit (namen/adressen/dubbelingen/deeldoorsnede)

» Business Case

» Eindpresentatie

3weken

First Win Quick Scan (Human Inference / Atos Consulting)

Maximaal 3 databases € 20.000

First Win Quick Scan

Database 1

Database 2

Database 3

Atos, Atos and fish symbol, Atos Origin and fish symbol, Atos Consulting, and the fish itself are registered trademarks of Atos Origin SA. July 2008© 2008 Atos Origin. Confidential information owned by Atos Origin, to be used by the recipient only. This document or any part of it, may not be reproduced, copied, circulated and/or distributed nor quoted without prior written approval from Atos Origin.

For more information please contact:

Peter van Overveldt +31 (0) 88 265 8387

m +31 (0)6 30 315 [email protected]

Atos Consulting Papendorpseweg 93C

3528 BJ Utrechtwww.atosconsulting.com


Best practices

7 - 001AA - AO PP template

Data Governance

Rules, policies, procedures, roles and responsibilities to guide overall management of enterprise data

Executive sponsorshipData Management PolicyOrganisation: clear definition of roles and responsibilities

• Who is responsible for standards and definitions?• Who is responsible for quality of data?• Who maintains the data?• Who maintains processes and procedures

Embedding DM roles in the existing organisation


DM Organisation: There should be roles to cover all of the activities …

Executive responsible for data quality in a functional area e.g.Sales, Finance, Production

Data Domain Steward

RESPONSIBILITIESROLE

Data modelling, input to IT projects, …Data Architect

Assists Data Manager in carrying out central activitiesDM Team Member

Maintain the DM organisation; auditing; compliance; supporting activities

Data Manager

Individuals responsible for actually maintaining data in systems

Data Maintainer

Individual responsible for data quality for a specific master data e.g. 1 owner for item data, 1 owner for customer data

Data Owner

Board level sponsor and owner of DM policyExecutive Sponsor

EXAMPLE


Metadata management: data definitions and standards

Agree definitions and standards

Agree what is global / local

Define / assign owners for the standards

Documentation readily available and usable

Implementation of definitions and standards


Master data processes

Scoping: what should be managed centrally/locally

Define formalised processes and procedures for data maintenance Clear responsibilities for who does what Defined workflow Appropriate balance of centralised versus decentralised

Ensure that roles and responsibilities are correctly embedded in the organisation

Make appropriate use of tools to support the process Master Data Management software Automated workflow Intelligent forms

Design the process first Be aware of the technical possibilities but tooling comes later!


Data Quality Process Overview

DEFI NE ASSESS SUSTAI N

Meet or Exceed Quality Requirements

Below Quality Requirements

Changes to Requirements

Key Risks To Be Addressed

Quality requirements are unknown or are not being addressed

Business perceives data quality levels are higher than actuality

Source data does not meet the increased level of data quality required

•Overall data quality degrades over time•No adequate control environment in place

Data Quality Process

I MPROVE


Data Quality Approach - outline

Understand why Data Quality is important (awareness)

Define objectives, for example: To get all data at required levels of accuracy by DD/MM/YYYY To provide a reporting mechanism which factually records current accuracy of data Provide foundation for long-term improvements in Data Quality across CFS

Review approach to Data Accuracy with stakeholders Obtain commitment and resources

Establish Data Quality teams to work on data processes business-led with business people involved in day-to-day processes

Initial audit of current data against agreed standards Workshop to agree standards

Report levels of accuracy

Root cause analysis for data problems (by DQ team)

Action plans to remove causes of errors

Correct errors in the database

Continuous process established …

Action plans to include•Process/procedural changes•Organisational changes•System requirements/changes•People education and training•Instilling discipline•Review required use of tools to identify and report quality issues

Data Governance and Data Management organisation Metadata Management

Master data processes Data Quality


Architectural styles CDI Hub (Gartner)

Consolidation style

Registry

style

Coexistence style

Transaction style

Storage Golden Record

(consolidated view of master data)

X(Not up-to-date)

-(only cross reference

Index to source records)

X(Not guaranteed up-to-

date)

X(up-to-data )

Published view - X(Dynamic)

X X

Central Authoring -(Authoring remains

distributed)

-(Authoring remains

distributed)

-(Authoring remains

distributed)

X

Suitability For reporting, analysis and central reporting

Mainly for real-time central reference

For harmonization across databases and for central reference

Act as system of record to support

transactional activity

Analytical Focus Operational Focus

De waarde van een geïntegreerd klantbeeld

Business

Transcript of De waarde van een geïntegreerd klantbeeld