V praxi existuje mnoho potenciálních využití pro identifikaci vztahů mezi klienty na úrovni celků optimalizujících své rozhodování v oblasti koupě. Je tak účelné nespokojit se při projektech zabývajících se datovou integrací klientských dat s pouhou deduplikací a unifikací klienta, ale pokračovat v identifikaci těchto více či méně skrytých vazeb. Tento článek si klade za cíl upozornit na možné vazby mezi klienty a zmapovat způsoby, jakými lze tyto vazby odhalit. Tam, kde je k dispozici potenciální podpora v datové základně, navrhuje tato práce způsob identifikace založený na využití statistických metod a metod strojového učení.
Jak zmiňuje [1], projekty implementace Customer Data Integration nekončí pouze fází identifikace unikátního klienta. V praxi je často vhodné identifikovat vazby mezi unifikovanými klienty. Identifikace těchto vazeb přitom rozhodně není samoúčelná. Z pohledu byznysu je často nutné mít k dispozici informaci o produktech, které jsou nakupovány v rámci samostatně hospodařící domácnosti z důvodu optimalizace nabídky jednotlivým členům takové domácnosti. Např. CRM oddělení pojišťovny takto může zařadit do cílové skupiny přímé kampaně nabízející produkt povinné ručení pouze jednomu ze členů domácnosti a ušetřit tak na nákladech na oslovení. Pokud si toto oddělení při vytváření cílové skupiny navíc nalezne typické produkty sjednávané jednotlivými členy domácnosti, bude vědět, že povinné ručení zpravidla sjednávají muži a zacílí kampaň právě na tuto část rodiny. Jiná situace by např. byla v případě nabídky úrazového pojištění, jehož sjednání spíše odpovídá zodpovědné povaze žen.
Dalším případem, který je nutné uvažovat, je situace, kdy klient sice není z pohledu své hodnoty pro firmu významný, ale současně zastává významnou pozici v subjektu, který již pro firmu významný je. Na své pozici je tak schopný ovlivnit nákupní chování daného subjektu. V takové situaci je nutné při budování vztahů s klientem (např. formou zvýhodnění v rámci servisních a komunikačních procesů) uvažovat i tuto „byznys“ spřízněnost.
Pokud bychom šli v integračním procesu subjektů, které s firmou přicházejí do styku dále nad rámec konceptu Customer Data Integration, dostali bychom se na úroveň, kterou můžeme nazvat např. Partner Data Integration. Tento koncept, naznačený např. v [1] a pojmenovaný autory tohoto článku, předpokládá, že firma nepřichází do obchodního styku pouze se svými klienty, ale i s dalšími subjekty jak na straně dodavatelů, tak na straně odběratelů, ale i na straně svých kmenových zaměstnanců, kteří se všichni mohou stát současně potenciálními klienty firmy. V případě pojišťovny sem patří i poškození, tj. klienti jiných pojišťoven, kterým je hrazeno plnění v případě škody plynoucí z pojištění odpovědnosti za provoz motorového vozidla.
Na základě předchozích odstavců lze vyslovit hypotézu, že obecně existují celkem čtyři úrovně vztahů firmy ke svým potenciálním i stávajícím klientům:
Pro budování vztahů na všech těchto čtyřech úrovních by měl poskytovat podporu zákaznicky orientovaný data mart CRM, optimálně centrální MDM (Master Data Management) řešení, které celé firmě poskytuje jednotný pohled na klienta. Pokud nejsou front-end aplikace umožňující pohled na jednotlivé interakce s klientem přímo napojeny na toto MDM řešení, je vhodné informaci o unifikovaném klientovi promítnout do systémů ze kterých tyto aplikace data čerpají. Konkrétní formou realizace napojení front end aplikací na bázi unifikovaného klienta je např. tzv. „karta klienta“, zobrazující pro každého klienta:
V následujcících odstavcích se nyní budeme věnovat způsobu identifikace jednotlivých úrovní vztahů klienta.
Jak již bylo výše naznačeno, i subjekt v jiné roli než klient, může pro firmu představovat klienta potenciálního. Za tímto účelem je třeba přizpůsobit MDM řešení tak, aby umožňovalo centralizovat nejen klienty ze všech linií byznysu (viz [1]), ale též záznamy všech partnerů firmy s identifikací všech rolí, v nichž ve vztahu k firmě vystupují. V případě pojišťovny to např. může být:
Všechny vyjmenované subjekty mohou potenciálně vystupovat v roli klienta, tj. v tomto případě pojistníka (tj. toho, kdo sjedná s pojišťovnou smlouvu a platí pojistné). Získatel pojištění může být (pokud má uzavřenou smlouvu povinného ručení na své vlastní vozidlo) současně pojistníkem, pojištěným, držitelem a vlastníkem vozidla. Pokud má uzavřeno též havarijní pojištění a dojde k dopravní nehodě, v rámci níž je viníkem jiný pojistník, dostává se též do role poškozeného.
Na základě principu Partner data integration (PDI) je možné pro každého partnera v jiných rolích než je pojistník na základě jeho profilu (demografického, životního stylu, apod.) odhadnout jeho spotřební chování a konvertovat jej do stavu klient.