Feb 27 2012

Trženje in podatkovne baze

Objavil marjan 27.02.2012 pod miks

Trženje je tako pomembno, da ne more biti posebna funkcija. Če gledamo s stališča končnega rezultata, to je s stališča končnega porabnika, predstavlja trženje celotno poslovanje… Poslovni uspeh ni odvisen od izdelovalca, pač pa kupca.

Živimo v svetu, kjer je sprememba edina konstanta. Strategije, ki so bile nekoč jedro uspeha so lahko danes popolnoma neprimerne. Tako je na primer Henry Ford izdeloval samo črne avtomobile (model T) in je se na zahteve kupcev po različnih barvah odzival z znanim stavkom: »Na voljo vam je model T v katerikoli barvi, da je le črn.« Nasprotno so se pri General Motorsu zelo hitro odzvali na zahteve trga in začeli izdelovati avtomobile različnih barv. S takšno strategijo so prehiteli Forda. Kasneje je General Motors izdeloval velike avtomobile, čeprav so kupci že povpraševali po manjših. Na to povpraševanje so se odzvali Japonci in začeli izdelovati manjše avtomobile. Peter Drucker je ugotovil, da zmagovita formula enega desetletja verjetno ne bo ostala zmagovita v naslednjem desetletju.

Danes je konkurenca neizprosna. Ni dovolj, da svoje delo opravljamo dobro. Biti moramo odlični, če želimo uspeti na vse bolj konkurenčnem svetovnem trgu. Najnovejše študije so pokazale, da je ključ do uspešnega podjetja v tem, da poznaš in zadovoljiš ciljnega kupca s ponudbo, ki je zdaleč boljša od ponudbe tekmecev. Trženje je tista poslovna funkcija, ki mora opredeliti ciljne kupce in predlagati, kako bi kar najbolje, konkurenčno ter dobičkonosno zadovoljili njihove potrebe in želje (Kotler, 1998).

Podjetja bi za povečanje tržnega deleža naredila takorekoč vse. Priča smo prehodu cenovne k necenovni konkurenci, kjer so informacije ključna prvina. Eno izmed izredno močnih konkurenčnih orodij predstavljajo trženjske baze podatkov (Shaw, 2001). Korenine trženjskih baz izvirajo iz filozofije osredotočanja na nakupne želje in specifične potrebe kupcev. Vsako dobro podjetje želi zadovoljiti potrebe svojih kupcev.

Če pogledamo na problem nekoliko bolj celostno, ugotovimo, da gre za trženjski informacijski sistem, ki temelji na trženjskih bazah podatkov.

Kotler (1998) pravi, da dobro zasnovan trženjski informacijski sistem vsebuje štiri podsisteme:

• Sistem notranjih podatkov. Njegova naloga je zagotavljanje svežih podatkov o prodaji, stroških, zalogah, denarnih tokovih, terjatvah in obveznostih. • Sistem trženjskega obveščanja. Sistem, ki tržnike redno oskrbuje z informacijami o dogajanju v zunanjem trženjskem okolju. • Sistem trženjskega raziskovanja. Skrbi za zbiranje informacij o posameznih trženjskih problemih. Opredelimo problem, načrtujemo raziskavo, zbiramo in nato analiziramo informacije. • Sistem za podporo trženjskim odločitvam. Vsebuje statistične metode in modele za odločanje, ki pomagajo managerjem pri odločanju.

Klasičen marketing predstavlja oglaševanje, ki je namenjeno velikim množicam in vsebuje enako sporočilo za ves segment. Dejansko imajo kupci zelo specifične potrebe in jih takšno oglaševanje ne pritegne. Pojavi se vprašanje učinkovitosti klasičnega oglaševanja.

Sporočilo je potrebno usmeriti v specifične tržne segmente, ki jih moramo drobiti in deliti tako dolgo, da pridemo do individualnega kupca. Cilj je torej individualni kupec, ki predstavlja en segment. Računalniško vodene baze podatkov omogočajo takšno specifično usmerjenost na kupca.

1.1 Kaj pomeni trženje na osnovi baz podatkov?

Shaw (2001) pravi, da ni univerzalne definicije in ponuja naslednjo ugotovitev. Trženje na osnovi baz podatkov predstavlja interaktiven pristop k trženjskemu komuniciranju, ki uporablja različne komunikacijske medije (pošto, telefon, telefaks, prodajno osebje…) z namenom povečati tržni delež, spodbudili povpraševanje in ostati v tesnem stiku s kupci. Cilj je zbirati podatke o kupcih, jih analizirati in uporabiti pri izboljšanju bodočih stikov in ponudb.

Shema baz podatkov, vir TDI solutions

Značilnosti dobre trženjske baze podatkov so (Shaw, 2001):

• Vsak dejanski ali potencialni kupec predstavlja en zapis v bazi podatkov. Segmenti in trgi predstavljajo skupino individualnih kupcev.

• Zapis kupca vsebuje poleg splošnih podatkov za identifikacijo in naslavljanje, še informacije o preteklih transakcijah in stikih s podjetjem.

• Med procesom nakupa morajo biti informacije o preteklih transakcijah na voljo, da se lahko prodajalec prilagaja kupčevim potrebam.

• V bazo je potrebno vpisovati tudi zapise o kupčevih odzivih na prodajalčeve iniciative.

• Informacije iz baze podatkov morajo biti na voljo oblikovalcem trženjske politike, da se lažje odločajo kakšne produkte/storitve ponuditi določenemu trgu/segmentu.

• V velikih podjetjih, kjer prodajo več različnih proizvodov enemu kupcu, se bazo uporabi za koordiniran in konsistenten pristop h kupcu.

• Baza dejansko nadomešča tržne raziskave. V sklopu zbiranja podatkov o kupcih se beleži tudi njihov odziv in s tem pridobimo informacije, ki so izrednega pomena za podjetje.

• Veliko količino podatkov, ki jih hranimo v bazi, obravnavamo s pomočjo avtomatiziranega trženjskega upravljanja, katerega naloga je bolj ali manj avtomatično ugotavljanje priložnosti in nevarnosti.

• Gre za popolno marketinško avtomatizacijo, pri kateri je zelo malo podjetij uspešnih. Toda mnoga imajo to za svoj dolgoročni cilj.

Trženje na osnovi baz podatkov predstavlja za manegement velik izziv. Baze zahtevajo natančno vzdrževanje velikih količin podrobnih informacij o kupcih. Uporaba informacij za pomoč pri marektinškem odločanju zahteva dolgoročno načrtovanje in razvijanje trženjskega sistema in politike podjetja.

Poleg tega gre za interdisciplinarni pristop, kjer sodelujejo ljudje iz informatike in trženja. Ponavadi učijo drug drugega in udeleženi pogosto pozabijo na tradicionalne načine delitve dela v podjetju.

1.2 Lestvica lojalnosti

Lestvica lojalnosti (Shaw, 2001) je ključen koncept pri trženjskih bazah podatkov. Trženje na osnovi baz podatkov naj bi omogočilo gibanje kupcev po lestvici navzgor (vse do 9. stopničke, ki predstavlja tesen odnos med kupcem in trgovcem).

• Nobene zavesti o podjetju ali produktih/storitvah • Zavedanje podjetja • Zavedanje produktov/storitev • Pozitivno zaznavanje • Zaznavanje osebne koristi • Povpraševanje • Premostitev pomislekov • Prodaja produktov ali storitev • Tesen odnos med kupcem in trgovcem.

Bistvo trženja na osnovi baz podatkov je neposredno komuniciranje s kupci in zbiranje njihovih oprijemljivih odzivov.

1.3 Koraki k razvoju podatkovno podprtega trženja

V vsaki poslovni funkciji avtomatizacija poteka v korakih. Pri trženju na osnovi baz podatkov govorimo o štirih korakih, ki se razvijajo iz enega v drugega in imajo zelo različne filozofije.

Korak 1. Skrivnostni seznami.

V tej fazi so trženjske baze podatkov enake osnovnim prodajnim bazam. Ponavadi so organizirane po produktih, kjer se lahko kupec pojavi vsakič pod drugo kategorijo. Na takšen način je zelo težko ugotoviti, da gre za istega kupca. Prodajne baze so nastale iz potreb računovodskih oddelkov in so skoraj neuporabne za trženjske analize. Ponavadi pride do konflikta med različnimi poslovnimi funkcijami, ki ne vidijo razloga za spremembe baz zgolj zato, da bi ugodili trženjskim zahtevam. Seznam potencialnih kupcev se naredi posebej in ni integriran s prodajno bazo podatkov.

Korak 2. Baze podatkov o kupcih.

V tej fazi so prodajne in trženjske baze dobro organizirane. V primeru, da podjetje uporablja več različnih distribucijskih kanalov, ima za vsakega posebej narejeno bazo podatkov. Usmerjenost na kupca je možna; lahko zaznamo naravo odnosa med prodajalcem in kupcem za celo vrsto različnih produktov. Problem nastopi, ker imamo večje število baz, kar vodi v konflikte znotraj trženjske poslovne funkcije ali v konflite z oddelkom prodaje.

Iz te faze se lahko naučimo kateri podatki so pomembni, katere vrste podatkov moramo uporabljati skupaj, katere konflikte moramo rešiti in kaj moramo poudariti pri uporabi trženjkih baz podatkov.

Korak 3. Koordinirana komunikacija s kupcem.

V tej fazi imamo eno bazo. Računalniški sistem uporabljamo za koordinacijo. Poudarek ni na bazi, temveč kupcih. Baza je zgolj mogočno orodje. Ključna vprašanja so: kdo so naši kupci, kakšne so njihove potrebe in kako bomo koordinirali naše napore, da se jim bomo približali.

Korak 4. Integrirano trženje.

Mnoge poslovne funkcije so avtomatizirane znotraj zaprtih sistemov, toda potrebujejo informacije iz drugih funkcij. Zato je potrebno zagotoviti, da določen podsistem dobi informacije (ki jih potrebuje) iz drugega podsistema. Podsistemi morajo biti med seboj prepleteni.

1.4 Kako je Internet spremenil trženje?

Shema baze podatkov, vir How things work

Trženjske baze podatkov se pojavijo v sredini 1980-ih let, ko so računalniki in programska oprema postali dovolj napredni in ekonomični. Možno je bilo shranjevati informacije o strankah in jih uporabiti za graditev dolgoročnih odnosov z njimi. S tem so povečali prodajo in dobičke.

Korak dalje je uporaba trženjskih baz podatkov za trženje en na enega (an. One to One). Problem je v tem, da je le nekaj podjetji uspelo doseči to raven. Gre za uporabo modelov pri oblikovanju posameznega profila uporabnika, nato segmentiramo kupce v profitne skupine in razvijemo različno strategijo za vsako skupino. Toda razviti različno strategijo za vsakega kupca posebej se zdi utopično.

In prišel je internet. Minilo je nekaj let, preden so se tržniki zavedali, kakšen je njegov potencial. Ugotovili so, da uporaba interneta omogoča stvari, o katerih so v času starih baz lahko le sanjali. Na primer, uporaba »piškotov« (an. Cookies) omogoča prepoznavanje uporabnika kadarkoli se vrne na vašo spletno stran. Pozdravite ga z njegovim imenom: »Pozdravljen JANEZ! Kako si danes?«. Ali ni lepo, če bi vas trgovec v trgovini sprejel na takšen način. Takšna prepoznava strank omogoča oblikovanje raznovrstnih odnosov med stranko in prodajalcem.

Nekatera podjetja danes popolnoma prilagodijo in personalizirajo svoje spletne strani za vsakega uporabnika posebej. Glede na to, da s pomočjo »piškotov« vedo, kaj je Janez kupil oz. kakšna so njegova interesna področja, lahko stran popolnoma prilagodijo njegovemu osebnemu profilu in mu kot prvo stran ponudijo proizvode, ki so mu pisani na kožo. Ni si težko predstavljati njegovega veselja in naklonjenosti k nadaljnjim nakupom.

Kako vemo, da personalizacija vpliva na povečanje prodaje? Internet s svojo nesluteno širino omogoča tudi testiranje. Na primer, imamo podjetje s 100.000 strankami. Oblikovati morajo skupino 20.000 strank, gre za kontrolno skupino, ki nima prilagojenih spletnih strani (vsi bodo videli enako vsebino). Ostalim 80.000 strankam (testna skupina) prilagodimo strani njihovim osebnim potrebam in željam. V primeru, da personalizacija vpliva na prodajo, bo imela testna skupina večjo vrednost nakupov od kontrolne. Natančno korist personalizacije je možno zaznati že v tednu ali dveh, odvisno od pogostosti obiskovanja spletne strani. Povečano prodajo moramo primerjati s stroški programiranja in oblikovanja personalizacije. Enostaven izračun je prikazan v spodnji tabeli.

Tabela 1: Prikaz vpliva personalizacije na spletno prodajo SKUPINA (število) PRODAJA PRO Testna skupina (80.000) 200.000.000,00 SIT 250kup Konkrolna skupina (20.000) 39.000.000,00 SIT 195kup 550 Strošek pesonalizacije 10.000.000,00 SIT -100 SKUPNA KORIST 450

Vir: Huges, 2001.

Skupna korist je 450 tolarjev na kupca ali če povemo drugače, s personalizacijo zaslužimo dodatnih 45.000.000,00 SIT.

Ena izmed največjih sprememb se je pojavila pri komunikaciji s stranko. V starih časih je lahko tržnik v najboljšem primeru stranki poslal klasično zahvalno pismo. Danes je razvitih mnogo komunikacijskih kanalov, preko katerih komuniciramo s stranko (Hughes, 2001):

Na spletni strani. Ko pritisnemo gumb »Nakup«, se na zaslonu pojavi napis (»Hvala za vaš nakup, Janez.«) in opis kupljenega izdelka ali storitve. Medtem ko Janez bere sporočilo, dobi elektronsko pismo, v katerem se podjetje še enkrat zahvali za nakup in opiše kaj mora Janez narediti, če želi naročilo spremeniti ali odpovedati. V nadaljevanju dobi še nekaj e-mailov:

• Vaša pošiljka bo poslana ob… • Vaša pošiljka je bila poslana preko DHL in vaša številka je… • Ali je pošiljka prišla do vas v zadovoljivem času? Kakšno je vaše mnenje o produktu in procesu naročanja?

Nihče ne more oblikovati tako tesnih odnosov s stranko preko klasične pošte. Zelo pomembno je, da je takšna komunikacija zastonj. Aplikacija samodejno kreira sporočila in jih avtomatično pošilja naslovnikom brez dodatnih stroškov.Stranke vpišejo podatke v aplikacijo, ki je neposredno povezana z bazo, kar pomeni, da je lahko odziv podjetja takojšen: elektronska pošta z zahvalo in dostava v naslednjih nekaj urah. Takšen odziv ni možen z nobenim drugim mehanizmom. Podjetja omogočajo potencialnim kupcem dostop do velikega števila informacij, opisov, detajlov, tehničnih specifikacij, primerjalnih študij,… vse to naj bi imel dober trgovec v glavi, toda v praksi je pogosto ravno obratno.

Na žalost se kljub velikim prednostim interneta mnogo podjetij še vedno ne odloča za poslovanje preko omrežja. Sistem mora biti zelo dober, če ne najboljši. Imeti mora ažurne informacije in uporabljati mora napredne aplikacije, ki lahko opravljajo vlogo trgovca – če nekaj ni na voljo oz. na zalogi mora sistem ponuditi soroden izdelek. Tržniki ne smejo dovoliti informatikom, da vodijo spletno stran. Stran morajo upravljati ljudje, ki razumejo kupca in njegovo razmišljanje.

Pravila uspeha povzeta po Hughesu

• Internet je izredno napreden medij, toda naj ne bo to vaš edini komunikacijski kanal. Ne nosite vseh jajc v eni košari.

• Podjetja z narejeno infrastrukturo (skladišča, sistem dobavljanja, trgovine, poslovni kontakti in stranke), lahko poslovanje izboljšajo s pomočjo interneta. Le nekaj »samo internet« podjetij bo preživelo.

• Zbiranje elektronskih naslovov z dovoljenjem za njihovo komercialno uporabo je ena izmed pomembnejših aktivnosti.

• Internet odziv je veliko cenejši kot katera koli druga oblika komuniciranja. Na vsak katalog, formo, račun in produkt napišite svoj URL naslov.

• Če želite biti uspešni pri elektronskem poslovanju in navezovanju stikov s kupci, naj spletne strani ureja oddelek za trženje in ne oddelek za IT.

• Internet ne bo nikoli nadomestil tiskanih katalogov, neposredne prodaje, radia, televizija, reklam, trgovin, hipermarketov, časopisov, knjig,… Kupcu dajte v roko katalog in zraven URL naslov, kjer lahko na najenostavnejši način naroči željeno blago. Internet je do sedaj daleč najboljši in najcenejši transakcijski medij.

• Uporabite »piškote« za prepoznavo kupcev, ko se ponovno vrnejo na vašo stran. Nagovorite jih z njihovim imenom. Personalizirajte njihovo spletno izkušnjo.

• Nenazadnje pogosto preverjajte ali je vaše poslovanje profitabilno, sicer…

2 Podatkovno podprto trženje v Sloveniji

Podatki o nakupih posameznih kupcev so koristnejši od tržnih raziskav. Vendar se ti v bazah ponavadi utopijo v agregirani množici podatkov. Ključno vprašanje pri tem je, ali jih bodo slovenske družbe kmalu uporabile bolj učinkovito.

Ker trg oblega preveč ponudnikov, je kupec postal redka dobrina: prodajalci se čedalje bolj zatekajo k taktikam, ki mejijo na varstvo ogrožene vrste. V tujini, vse bolj pa tudi pri nas, skušajo podjetja izbrskati o svojih zdajšnjih in potencialnih odjemalcih kar največ informacij: dohodek, stan, poraba električne energije, izobrazba, način preživljanja prostega časa itn. Z namenom, da bi razkrili njihove nakupovalne navade in čim bolj natančno predvideli, za kaj in kako bodo zapravljali v prihodnje.

Le z vestnim spremljanjem nakupovalnega obnašanja lahko podjetja prilagajajo svojo ponudbo prihodnjim trendom s primerno mero verjetnosti, vse drugo je eksperimentiranje. Kot je pred kratkim svaril Paul Postma, specialist za CRM, tržnim raziskavam ne gre najbolj verjeti. Po njegovem ljudje redko naredijo tisto, kar napovedujejo. V petdesetih letih, ko se je pokazal koncept samopostrežne trgovine, so v ZDA spraševali ljudi, ali bi šli v trgovino, kjer bi s polic sami jemali blago. Kar 95 odstotkov jih je odgovorilo, da ne bi. Vsi vemo, kako se je kljub temu trgovina razvijala. Podobna je bila pred desetimi leti napoved bančnih komitentov o dvigovanju denarja na bančnih avtomatih.

Podjetja morajo zato opazovati, kaj stranke počnejo: kaj in kako kupujejo. Toda – kar jim stranke govorijo, naj vzamejo s precejšnjo rezervo. Kako pa vse to uresničiti? Eden izmed možnih načinov je spremljanje transakcijskih podatkov, torej podatkov o dejansko opravljenih nakupih posameznega kupca. Vendar to ni niti preprosto niti poceni.

Postavlja se vprašanje, kakšne podatkovne baze imajo torej slovenska podjetja in kaj z njimi počnejo. Ali imajo podatke zbrane le zato, da se ob koncu obdobja (meseca, četrtletja ali leta) za vodstvo pripravijo lična poročila, ki povedo malo o prihodnosti a izdatno poročajo o stvareh, ki niso pomembne? Ali lahko zaradi njih podjetja dejansko snujejo inventivne trženjske prijeme? V dosedanjih raziskavah je bilo ugotavljeno, da slovenska podjetja večinoma gradijo baze transakcijskih podatkov, po katerih pripravljajo predvsem standardna poročila v okviru analize prodaje, na primer po regijah, prodajalnah, skupinah izdelkov… Izgradnja sistematičnih modelov na ravni posameznega potrošnika ali izbranih potrošniških segmentov pa je še v povojih.

Za Slovenijo lahko trdimo, da se stvari pri podatkovno podprtem trženju obračajo na bolje, a kljub temu smo še vedno daleč v primerjavi s tujimi konkurenti. V tujini podjetja usmerjajo precejšnje napore v modeliranje življenjskega cikla potrošnika. Z njimi spremljajo in napovedujejo obnašanje znanih porabnikov ali porabniških segmentov v vseh fazah – od prvega do zadnjega nakupa, vključno z analizo razlogov za prenehanje sodelovanja. Za tako analizo uporabljajo demografske, socioekonomske, transakcijske in anketne spremenljivke. Poleg tega je s takimi analizami mogoče ugotoviti značilnosti aktivnih, a anonimnih potrošnikov in napovedovati obnašanje potencialno zanimivih potrošniških segmentov.

Glede na vse zgoraj povedano, pridemo do vprašanja, zakaj bi se podjetja sploh odpravljala v tako drage vode, kot je analiziranje potrošnikov in njihovih nakupovalnih navad? Prvi res kakovosten podatek, ki ga prinese taka analiza, je segmentacija potrošnikov v razrede donosnosti. Če podjetje kupcev ne more tako razdeliti, je načrtovanje tržnih dejavnosti, ki bi na eni strani ohranjale visokodonosne zveste kupce, na drugi pa bi kupce z velikimi zmožnostmi spremenile v dobre stranke, bistveno teže.

3 Podatkovno podprto trženje v izbranem podjetju

Podjetje se poleg prodaje goriva in ostalih dejavnosti ukvarja tudi z izdajo in poslovanjem z lastnimi plačilnimi karticami.

Poslovanje s plačilnimi karticami ustvarja velike količine razmeroma točnih podatkov o strankah in opravljenem prometu. Poleg tega obstaja tudi konstantna povezava med podjetjem in stranko v smislu periodičnih obvestil o poslovanju. Ta dejstva so kot nalašč za razmišljanje o razvoju podatkovno podprtega trženja z uporabo metod odkrivanja znanja v podatkih in izrabi dobljenih rezultatov za povečanje konkurenčne prednosti podjetja, zmanjšanje tveganja pri poslovanju in zmanjšanju stroškov, predvsem jalovega oglaševanja.

Izbrano podjetje izdaja lastne kartice že od 1991 leta. Sprva so bile v prometu samo t.i. naftne kartice, ki so bile namenjene nakupu goriva, ki pa so bile kasneje dopolnjene z možnostjo nakupa vsega blaga, namenjenega vozilu. Ta tip kartice obstaja še danes, le da je ponudba še bolj razširjena. Leta 1993 so bile uvedene t.i. srebrne poslovne kartice, ki so bile namenjene direktorjem in vodstvenemu kadru podjetij. Glavni namen kartic je bil usmerjen v potovanje, zato so se začele sklepati pododbe o sprejemanju tudi s hoteli, gostilnami, avtomehaničnimi delavnicami, zavarovalnicami, rent-a-car podjetji,… Istega leta je bila vpeljana tudi kartica, ki je namenjena občanom. Skupaj s tem je bila uvedena tudi lastna blagovna znamka.

Ker pa je izbrano podjetje trgovsko podjetje s trgovino na debelo in drobno z lastnimi prodajnimi mesti, razpršenimi po celi Sloveniji, je prvenstveni namen uporabe lastne kartice obdržati stranke, na račun odloženega plačila še povečati svojo prodajo, posredno pa, kar se kaže predvsem v zadnjem času s pojavom naprednih informacijskih tehnologij, uporabiti tako zbrane podatke za maksimiranje dobička. Zato podjetje teži k temu, da so neposredni stroški, ki jih imajo stranke z uporabo kartice, čim manjši.

Poslovanje s plačilnimi karticami že od nekdaj ustvarja velike količine podatkov. Beleži se vsaka transakcija, v izbranem podjetju pa tudi vsaka postavka transakcije – torej tudi kupljeno blago ali storitev. Poleg teh podatkov je za poslovanje s plačilnimi karticami značilna tudi obsežna količina demografskih podatkov o strankah.

Poslovnje s plačilnimi karticami ponuja velikanske možnosti izvajanja tržnih aktivnosti, saj je sestavni del poslovanja konstantno periodično obveščanje strank o opravljenem prometu. Komunikacijski kanal je torej stalno odprt. V ta namen je potrebno ugotoviti, kakšne vrste stranke obstajajo, kaj jim je potrebno ponuditi, da ne bodo odšle h konkurenci, kaj jim je še možno dodatno prodati.

Pogoji za razvoj podatkovno podprtega trženja torej obstajajo, kakšne pa so dejanske razmere v izbranem podjetju bo na kratko opisano v nadaljevanju, kjer so vplivni dejavniki razvrščeni v tri kategorije: dejavniki, ki razvoj podatkovno podprtega trženja omogočajo (an. Enablers), dejavniki, ki ga spodbujajo (an. Drivers) in dejavniki, ki razvoj ovirajo (an. Barriers).

Na koncu je podan tudi kratek pogled v prihodnost razvoja in uporabe podatkovno podprtega trženja v izbranem podjetju.

3.1 Dejavniki, ki omogočajo razvoj podatkovno podprtega trženja (Enablers)

V literaturi (Cabena et.al., Discover DataMining, 1997) se na splošno navajajo naslednji dejavniki, ki omogočajo razvoj podatkovno podrtega trženja:

• Velike količine podatkov – uporaba računalnikov v vsakdanjem življenju je povzročila zbiranje in shranjevanje podatkov o posameznikovem obnašanju v podjetjih, kot so banke, izdajatelji kreditnih kartic, razluični rezervaciski sistemi in elektronska nakupna mesta. Poslovno potovanje danes generira avtomatske, elektronske vnose o navadah in preferencah potnika glede izbire letalskega prevoznika, najetja avtomobila, uporabe kreditnih kartic, uporabe mobilnega telefona,… Ti podatki so zbrani z namenom uspešnega vodenja posla, vse bolj pa se ti podatki uporabljajo za uspešno trženje in ravnanje s strankami.

• Naraščanje zavedanja o uporabnosti podatkovnih skladišč – naraščanje števila skladišč podatkov vodi do čistih in dobro dokumentiranih baz podatkov.

• Vse večje število rešitev novih informacijskih tehnologij – na trgu programske opreme se pojavlja vedno več orodij, ki so namenjena odkrivanju znanja v podatkih (v glavnem orodja, ki podpirajo metode rudarjenja podatkov), cena orodij je čedalje bolj sprejemljiva.

3.1.1 Kakovost podatkov

Poslovanje s plačilnimi karticami predstavlja zanesljiv in bogat vir dokaj točnih podatkov. Razlog za to je dejstvo, da plačilna kartica nadomešča denar, poslovanje z le-to pa je relativno kompleksen proces, v katerem poleg stranke in podjetja, ki izdaja kartico, sodeluje vsaj še neka poslovna banka (če se omejimo samo na lastno prodajo, sicer je udeležencev lahko še več, npr. zunanja prodajna mesta), komunikacija pa poteka v bolj ali manj elektronski obliki. Zato morajo biti demografski podatki, ki jih stranka zaupa podjetju, točni (vsaj kar se tiče osnovnih podatkov, ki so potrebni za poslovanje).

Ker gre obenem za kreditno poslovanje, sme izdajatelj zahtevati tudi določene garancije, kot npr. uradno potrjene podatke o ustvarjenem prometu za določeno obdobje, osebnem dohodku (če gre za občana), … To vrstni podatki še povečujejo vrednost potencialne informacije o stranki.

Iz vsakodnevnega poslovanja pa prihajajo točni podatki o nakupih, ki vsebujejo vse standardne elemente izdanega računa. Ti podatki omogočajo odkrivanje in analiziranje vedenjskih vzorcev posameznih strank.

Ažurnost podatkov zagotavlja stalen kontakt med podjetjem in stranko, ki je potreben zaradi vsakomesečnega obračuna in plačila zbranih nakupov. Kot dodatek “trdim” podatkom služijo tako imenovani “mehki” podatki, dobljeni z občasnimi anketami, tržnimi raziskavami in kontakti s strani strank kot so razne raklamacije, informativna vprašanja, …

Zbrani podatki so shranjeni v centralni podatkovni bazi, v kateri ima vsaka stranka samo en identifikator, kar omogoča prepoznavanje nastopa stranke na vseh poslovnih področjih. Baza vsebuje tudi veliko število različnih šifrantov, kar še povečuje natančnost podatkov.

3.1.2 Soliden IS

Poslovanje podjetja je v celoti podprto s sodobnim informacijskim sistemom, ki je večinoma delo lastnih strokovnjakov. Podjetje ima prodajna mesta razpršena po celi Sloveniji, ki z vidika informacijskega sistema delujejo kot samostojne enote, po potrebi, obvezno pa vsaj enkrat dnevno pa se povežejo s centralnim sistemom zaradi usklajevanja stanja zalog, pregleda prodaje in pretoka še nekaterih drugih informacij. To pomeni, da je sistem delno centraliziran, kar je zaradi stroška komunikacij trenutno najbolj optimalna rešitev.

Razvoj, upravljanje in vzdrževanje informacijskega sistema se izvaja iz temu namenjene službe, torej je centralizirano. Ta služba je sektor za informatiko. Zato je razvoj in prilagajanje sistema razmeroma enostaven, saj zanj skrbi vedno ista ekipa ljudi, vse pa je dobro dokumentirano. Vsi podatki se zbirajo v centralni podatkovni bazi, kjer so relativno dobro urejeni.

Del sektorja za informatiko skrbi tudi za to, da je strojna oprema v celotnem sistemu (tudi v oddaljenih enotah) čimbolj optimalna in sodobna, podobno pa je z programsko opremo, ki ni plod lastnega razvoja (operacijski sistemi, MS Office, IE, IBM Intelligent Miner for Data, SPSS in drugo).

Ljudje, ki skrbijo za celotno informacijsko podporo so visoko usposobljeni strokovnjaki, ki so glede na pokazane rezultate, očitno dobro motivirani. Vse to pa omogoča dokaj enostavno uvajanje podsistemov za podatkovno podprto trženje v centralni informacijski sistem.

3.1.3 Relativno mlad kader in dotok novega znanja

Ker se je podjetje reorganiziralo (reorganizacija še ni čisto končana), se je zgodilo precej kadrovskih sprememb, tudi na vodilnih položajih. Med managementom je prišlo skoraj do menjave generacije, saj je veliko ljudi odšlo v zasluženi pokoj, na njihova mesta pa so prišli mladi ljudje, z novimi vizijami in z zavedanjem poteneciala podatkovno podprtega trženja.

Podjetje pa tudi intenzivno vzpodbuja svoje zaposlene k raznovrstnemu koristnemu izobraževanju, med katerim je v zadnjem času na prvem mestu ravno izobraževanje s področja informacijskih tehnologij. Med to vrstnim izobraževanjem so tudi različne delavnice o izrabi potenciala, skritega v podatkih, tako z vidika tržnikov, kot tudi s tehničnega vidika (rudarjenje podatkov, podatkovna skladišča, OLAP, …)

3.2 Dejavniki, ki spodbujajo razvoj podatkovno podprtega trženja (Drivers)

V literaturi (Cabena et.al., Discover DataMining, 1997) se na splošno navajajo naslednji dejavniki, ki spodbujajo razvoj podatkovno podrtega trženja:

• Osredotočenje na kupca – poudarek je na odnosu s strankami v smislu večje zasebnosti, sodelovanja in partnerstva ena-na-ena. To je podjetja prisililo, da so si o strankah zastavili nova vprašanja, kot npr.:
o Katere glavne skupine strank imamo? o Kako lahko obstoječim strankam prodamo več? o Ali obstaja prepoznaven vzorec, po katerem stranke kupujejo proizvode ali storitve, da bi lahko tržili po principu Just-in-time. o Katera izmed mojih strank se bo izkazala kot dobra in stalna, in katera ne? o Ali lahko predvidim, katere moje stranke so bolj nagnjene k zlorabi in prevari?

• Osredotočenje na tekmovalnost – organizacije se morajo vse bolj vključevati v tekmovanje s konkurenco z namenom izgradnje modernejših orožij za boj s konkurenti, kot npr.: o Predpostaviti potencialne strategije ali poslovne plane vodilnih konkurentov. o Predpostaviti taktične premike lokalnih konkurentov. o Ugotoviti podskupine obstoječih skupin strank, ki so najbolj verjetne, da se bodo odločile za konkurenčno ponudbo.

• Osredotočenje na vrednost podatkov – organizacije se vedno bolj zavedajo, kakšno vrednost jih prinašajo podatki o strankah in njihovih nakupih. Dejavniki, ki so pripomogli k temu, so naslednji: o Naraščajoča evidenca o eksponentni rasti faktorja ROI (Return on investment). o Naraščajoča razpoložljivost skladišč podatkov. o Naraščajoče število zgodb o uspehu v poslovnem tisku.

3.2.1 Želja po povečanju prodaje

Želja po povečanju prodaje je precej splošen dejavnik spodbujanja podatkovno podprtega trženja, saj si vsako podjetje, ki se ukvarja s prodajo lastnega blaga ali preprodajo kupljenega blaga, to želi. Povečanje prodaje predstavlja dobršen del rasti podjetja, zato je logično, da je to tudi v izbranem podjetju poglavitni dejavnik spodbude.

3.2.2 Povečanje učinkovitosti trženja

Trženjske aktivnosti so praviloma precej drage, njihova učinkovitost pa se meri z pridobitvijo novih stank ali s povečanjem prodaje glede na porabljena sredstva, kar je tudi cilj in namen le-teh. Zato je seveda še kako pomembno pristopati s pravimi informacijami do strank, ki so za to zainteresirane in ne zapravljati sredstev za dostopanje do strank, ki se jih določena ponudba nič ne tiče. To je možno izvajati le pod pogojem, da vemo kaj so preference posamezne stranke ali skupine strank. Če obstaja ustrezna količina podatkov o kupnih navadah le-teh, kar v primeru poslovanja s plačilnimi karticami na lastnih prodajnih mestih, drži, so te zlata vredne informacije zakopane v bazi podatkov – potrebno jih je »samo« izkopati.

3.2.3 Spoznavanje kupcev

Poznavanje kupcev in njihovih preferenc je že od nekdaj eden glavnih razlogov za uspešno prodajo. V času, ko so imela podjetja malo strank, so določeni ljudje osebno poznali svoje stranke in njihove navade, danes pa je to praktično nemogoče, saj število strank presega pomnilniške kapacitete še tako pametnega človeka. To je razlog, da so podjetja pozabila na pomembnost pristnega odnosa do strank, zato se le-te dostikrat nelagodno počutijo ob stiku s prodajalcem. Vse bolj pa se pojavlja težnja po ponovni vzpostavitvi pristnega odnosa med prodajalcem in stranko, za katerega prvi pogoj je ta, da prodajalec dobro pozna stranko (ali pa vsaj razred v katero stranka spada) in njene navade. Tudi v omenjenem podjetju se tega čedalje močneje zavedajo, zato se pojavlja čedalje več zahtev po izrabi uskladiščenih podatkov in znotraj tega po podatkovno podprtem trženju.

3.3 Dejavniki, ki ovirajo razvoj podatkovno podprtega trženja (Barriers)

Dejavniki, ki zavirajo podatkovno podprto trženje, so tako tehnične ter strateške kot tudi organizacijske narave. Po raziskavah so bili v prejšnjem obdobju tehnični faktorji vedno pomembnejši od strateških in organizacijskih, sedaj pa vemo, da je situacija ravno obratna, saj z naglim razvojem informacijskih tehnologij tehničnih ovir praktično skoraj ni več. Zato se daje dandanes večji poudarek odpravi strateških in organizacijskih zaviralnih dejavnikov. Mednje spadajo pomanjkanje predanosti na višjem nivoju, pomanjkanje trženjskih sposobnosti, slaba organizacijska klima in struktura, nezadovoljiva tehnologija in sistemi,…

3.3.1 Gorivo kot strateški material

Osnovna dejavnost podjetja je prodaja goriva, za kar ni potrebna posebna tržna dejavnost – ko stranki le-tega zmanjka skoraj nima druge izbire, kot da kupi novo zalogo. To je eden od poglavitnih razlogov za zaviranje razvoja DBM v izbranem podjetju, saj predstavlja za nekatere ključne ljudi le nepotreben strošek, tako v času kot v denarju. Pri strateškem materialu res ni kake resne nevarnosti, obenem pa tudi ni možnosti povečanja prodaje – le-ta v povprečju sledi samo nekaterim osnovnim trendom, ki pa so v celoti neodvisni od podjetja samega.

Vendar pa se podjetje poleg osnovne dejavnosti med drugim ukvarja tudi s prodajo drugega blaga in storitev, ki nimajo tako stabilnega okolja. Za povečanje prodaje tega blaga pa je potrebna intenzivna tržna aktivnost, ki pa je ob pomanjkanju pravih informacij lahko precej jalova. Zavedanje tega dejstva je v podjetju čedalje večje in se kaže v čedalje večjem povpraševanju po raznih ad-hoc poizvedbah, saj temu namenu standardna poročila pač ne morejo zadostiti.

Teža tega faktorja se s čedajle večjo zavednostjo kadra intenzivno zmanjšuje.

3.3.2 Velikost tržnega deleža

Podjetje ima več kot 70% tržni delež v Sloveniji, kar je podobno kot dejstvo, da se gorivo “prodaja samo od sebe”, tudi eden večjih zaviralnih faktorjev uspešnega razvoja podatkovno podprtega trženja. Razlogi “proti” so enaki, kot tisti, ki izhajajo iz prejšnje točke.

Pa vendar, tržni delež je ocenjen za prodajo goriva in ne za dodatno ponudbo, kjer obstaja velika konkurenca, o deležu strank, ki po literaturaturi (DataAnswers, 1996) postaja pomembnejši od tržnega deleža, predvsem zaradi zavedanja o potencialni življenski vrednosti stranke in potencialu CRM-ja pa se sploh še nič ne govori. Tudi teža tega faktorja se, iz istih razlogov kot pri prejšnji točki, intenzivno zmanjšuje.

3.3.3 Podjetje v fazi reorganizacije

Podjetje je še vedno v fazi reorganizacije, zato so pomembnejši resursi usmerjeni večinoma v uspešen zaključek le-te. To pomeni da, funkcije pomembne za DBM še niso čisto dokončno vzpostavljene, ustrezni ljudje imajo pred sabo druge cilje, kar daje projektom podatkovno podprtega trženja manjšo pomembnost.

Faktor se umika, saj se reorganizacija podjetja bliža koncu, ustrezni ljudje bodo dobili nove cilje in potrebne resurse. Med temi cilji bo gotovo tudi povečanje prodaje na osnovi znanja, ki je skrito v obstoječih podatkih.

3.3.4 Nezavedanje potenciala in možnosti DBM

V podjetju so na nekaterih ključnih mestih še vedno ljudje, ki so zamudili informacijsko revolucijo in uporabljajo računalnik namesto pisalnega stroja, če ne služi celo kot naprava za zbiranje prahu v omari. Iz neznanja in dolgoletnih izkušenj s starim načinom poslovanja sledi nezavedanje potenciala podatkovno podprtega trženja in njegovega vpliva na dvig vrednosti podjetja.

Vendar prihaja v podjetju na nivo odločanja mlad kader, ki potrebno znanje že premore ali pa ima vsaj pravilno razvito intuicijo in je navajen intenzivno uporabljati informacije.

K zmanjšanju te ovire pripomore tudi dejstvo, da podjetje vzpodbuja vsakovrstno izobraževanje, med katerega sodijo tudi moderna znanja o povečanju prodaje in obiski raznih sejmov in seminarjev, kjer je možno spoznati in uporabiti ideje drugih.

3.3.5 Pomanjkanje strokovnega kadra

Sposobnega strokovnega kadra s področja informacijskih tehnologij je v podjetju dovolj, vendar je trenutno zaposlen z podporo operativnim funkcijam poslovanja. Za to je v veliki meri kriva reorganizacija, zaradi katere je bilo potrebno skoraj v celoti predelati marsikateri poslovni proces, nekateri procesi so celo izginili, nastali so novi.

Tudi ta faktor se intenzivno manjša, proces reorganizacije se zaključuje, podpora operativnim funkcijam je vedno bolj dodelana in vedno bolj enostavna, zato zahteva manj visoko strokovnega kadra, ki se intenzivno preusmerja na področje podpori odločanja in drugim neoperativnim funkcijam.

3.3.6 Tehnične ovire Tehnične ovire so v izbranem podjetju majhne in imajo pri razvoju podatkovno podprtega trženja relativno majhen pomen.

Taka ovira je na primer dejstvo, da je podatkovno skladišče trenutno še v fazi razvoja in vsa poslovna področja še niso zadostno pokrita, vendar je centralna podatkovna baza dobro zastavljena in dokaj dobro omogoča izkopavanje znanja in informacij.

Druga taka ovira pa so aplikacije, ki so namenjene predvsem vodstvenemu kadru. Navadno so take vrste aplikacije bodisi preveč ozko usmerjene in ne zadovljujejo vseh potreb po informacijah, ali pa preveč kompleksne in zahtevajo veliko učenja za učinkovito uporabo. Vendar se tudi na tem področju kaže napredek, orodja postajajo čedalje enostavnejša, njihova uporaba spada skoraj med splošno znanje, obenem pa omogočajo izbor široke palete informacij.

3.4 Povzetek stanja in ocena razvoja podatkovno podprtega trženja v izbranem podjetju

Iz zgornje ocene stanja je razvidno, da se zavest o potencialu, ki ga prinaša uvajanje in razvoj podatkovno podprtega trženja, v izbranem podjetju intenzivno povečuje. Pojavljajo se čedalje večje potrebe po informacijah, na osnovi katerih se produktni vodje, pa tudi ostali management, odločajo komu, kaj, koliko in za kakšno ceno ponuditi. To pa je že del podatkovno podprtega trženja, ki pa še ni celostno organizirano in obstaja le na iniciativi posameznih timov, vendar se že kažejo težnje po bolj organiziranem pristopu.

Z razmahom elektronskega poslovanja v Sloveniji, ki je uvedbo zakona o elektronskem poslovanju in elektronskem podpisu leta 2000 dobilo tudi zakonsko podlago, se je v izbranem podjetju pojavil tudi projekt e-poslovanje, znotraj katerega so že pripravljeni načrti, zametki in prototipi za intenzivno podatkovno podporo vsem poslovnim funkcijam, torej tudi izvajanju tržnih aktivnosti. Del tega obsežnega projekta je tudi uvedba lojalnostne sheme, katere jedro bodo ravno stranke, ki blago kupujejo z lastnimi plačilnimi karticami.

Vse to kaže na to, da obstaja velika verjetnost, da se bo podatkovno podprto trženje v podjetju dobro razvilo in bodo podatki postali čvrsta podlaga za izvajanje vseh trženjskih aktivnosti.

4 Zasebnost in podatkovno podprto trženje

Elektronsko poslovanje že od samega začetka spremlja strah pred izgubo zasebnosti. Ta strah je v primeru poslovanja preko Interneta še večji. V raziskavi Pew Internet & American Life Project je kar 86 % uporabnikov Interneta menilo, da je na spletu njihova zasebnost ogrožena. Po drugi strani pa bi jih kar 50 % posredovalo svoje osebne podatke, če bi zaradi tega imeli možnost dobiti kakšno nagrado, so ugotovili v raziskavi Jupiter Media Metrix. Vendar kljub temu nasprotju dejstva ostajajo. Več kot polovica uporabnikov Interneta preko tega medija ne posluje (kupuje). 58 % od teh ”abstinentov” glavni razlog za to odločitev pripisuje bojazni, da bodo njihove osebne informacije ukradene ali zlorabljene. Kot pravi Ray Jutkins podatkovno podprto trženje predstavlja poseg v zasebnost.

Čim boj izpopolnjeno in sofisticirano je trženje, tem večja je verjetnost, da bo pomenilo poseg v zasebnost posameznikov. Medalja pa ima dve plati in trženje na podlagi osebnih podatkov ima za posledico manj agresivno tržno komuniciranje. Podjetja nagovarjajo tiste kupce, ki bodo najverjetneje dovzetni za njihove oglase in bodo tako celo veseli, ker bo postopek njihovega nakupa olajšan. Tej filozofiji pri podjetju Payne Stacey Direct Advertising pravijo ˝Customer access marketing˝. Princip dela je omogočati stranki, da ima večji vpliv in moč v razmerju kupec – podjetje.

Podobno filozofijo je razvil Dick Shaver. Njegov ˝Consumer guided marketing˝ je evolucijsko gledano naslednja stopnja v razvoju podatkovno podprtega trženja. Ta nov princip rešuje problem zasebnosti tako, da vključuje potrošnika kot enakopravnega partnerja v celotnem procesu trženja. Dialog med kupcem in prodajalcem poteka kontinuirano in je vedno relevanten, kot tak pa pomeni nadomestitev t. i. ˝lojalnostnih shem˝. V takem procesu se ne le identificira potencialnih kupcev, ampak se ugotovi tudi, ali so ti pripravljeni kupiti izdelek ali ne preden se jim ponudba za nakup sploh pošlje. Če proces res deluje, predstavlja manj nadlegovanja potrošnikov, to pa samo po sebi še ne pomeni večje zasebnosti. Ta je odvisna tudi od količine in stopnje zasebnosti podatkov, ki jih potrošniki posredujejo podjetjem, ter od ravnanja s temi podatki. Da svoje trženje prilagodijo vsakemu kupcu posebej podjetja potrebujejo vedno več podatkov. Nekateri od teh podatkov predstavljajo kršitev zasebnosti, vendar pa so pogledi na to kje postaviti mejo različni. Sprejemljivi oziroma dostopni naj bi bili osebni podatki, kot so starost in spol, zakonski stan, število otrok, hobiji in prosti čas, nakupovalne navade, najljubši TV programi, vrsta vašega avtomobila in vaš izgled. Zasebni in zato manj sprejemljivi pa naj bi bili podatki o vaši osebnosti, telefonski številki, izobrazbi, politični in religiozni pripadnosti, zdravstvenem stanju in osebnem dohodku. Katere podatke so ljudje pripravljeni zaupati, pa je odvisno tudi od panoge v kateri je podjetje in od ugleda podjetja samega. Tako bi kar 74 % ljudi zaupalo svoje osebne podatke bankam. Tem sledijo storitvena podjetja in raziskovalci trga, trgovini in vladnim službam pa bi zaupalo podatke le še 56 % ljudi. Manj kot polovica vprašanih zaupa podjetjem s področja finančnih storitev, najmanjši ugled pa uživajo časopisna podjetja z le 31 %. Natančno mejo katere podatke in komu zaupati bodo določili ljudje, bistveno pri tem pa je da le več zasebnosti pomeni večji promet in posledično dobiček.

4.1 Zakonodaja

Področje varstva osebnih podatkov urejajo številni zakoni. Tako morajo zavarovalnice v ZDA upoševati Health Insurance Portability and Accountability Act, za področje telemarketinga pa velja Telephone Consumer Protection Act. S področja podatkovno podprtega trženja pa je najbolj relevanten Gramm-Leach-Bliley (GLB) Act, ki je stopil v veljavo konec leta 2000, podjetja pa so se morala nanj prilagoditi do 01.07.2001. Zakon obvezuje finančne inštitiucije, ki pa jih definira zelo široko. Te ne zaobjemajo le bank, finančnih in borznih posrednikov, ampak vsa podjetja, ki so kakorkoli povezana s finančnimi storitvami. Tako obvezuje tudi prodajalce, ki izdajajo lastne plačilne kartice. Zakon se nanaša na ˝nejavne osebne podatke˝, ki zajemajo vse od spiska naslovov strank pa do podatkov v zvezi s posamezno storitvijo, ki jo je stranka opravila pri podjetju. Zakon ne ločuje med podatki zbranimi pred in po datumu njegovega sprejetja, torej je obvezen za vse. Podjetja zavezuje, da morajo stranke predhodno obvestiti, če nameravajo te podatke deliti s tretjimi osebami. Stranke imajo pravico to zavrniti.

Slovenski zakon o varstvu osebnih podatkov je bolj strog in omejuje posredovanje osebnih podatkov tretjim osebam s tem ko definira uporabnika osebnih podatkov. Ta je fizična ali pravna oseba, ki je za pridobivanje osebnih podatkov pooblaščena z zakonom, pisno zahtevo ali privolitvijo posameznika, na katerega se podatki nanašajo. Kadar se osebni podatki obdelujejo na podlagi pisne privolitve posameznika, mora biti ta predhodno pisno seznanjen z namenom obdelave podatkov in še posebej z namenom njihove uporabe in časom shranjevanja. Če pa bi tako pridobljene podatke želela uporabiti tretja oseba, bi potrebovala predhodno pisno privoljenje vseh oseb v neki bazi podatkov. Edina izjema pri tem so agregatni podatki, ki ne omogočajo identifikacije posameznikov. Za njih ni potrebno pridobiti pisnega dovoljenja. Taki podatki pa za podatkovno podprto in direktno trženje niso uporabni.

4.2 Internet – vrh ledene gore?

Snovalci Interneta privatnosti niso posvečali prevelike pozornosti in šele veliki problemi v letih 1999 in 2000, za katere so bili odgovorni Microsoft, RealNetworks in DoubleClick, so opozorili na neurejeno situacijo. Podjetja sama so začela uvajati izboljšave, področje pa je začela urejati tudi država.

Tudi potrošniki sami lahko naredijo nekaj za svojo zasebnost. Microsoftov izdelek P3P (Platform for Privacy Preferences) vgrajen v Internet Explorer verzije 6 varuje zasebnost na Internetu. Program preverja vsako stran, ki jo obišče uporabnik. Če je njegova zasebnost ogrožena ga P3P na to opozori in uporabnik strani sploh ne odpre. Že v prejšnjih verzijah Internet Explorerja pa lahko onemogočimo ˝piškotke˝. Z njimi podjetja sledijo oziroma prepoznavajo uporabnike, ki obiskujejo njihove spletne strani. Prenekatere spletne strani zato tistim, ki ne želijo prejemati piškotov preprosto ne dovolijo dostopa. Tak primer je recimo kar Microsoftov Hotmail. Ne le da je dostop neuporabnikom piškotov onemogočen, niti razloga (ki je neuporaba oziroma nedovoljevanje piškotov) zakaj ne moreš odpreti strani ti ne sporočijo. Vse to kaže na zelo dvoličen odnos Microsofta do zasebnosti. Zato ostala podjetja ne stojijo križem rok, neprofitna organizacija Privacy Fondation je letos na trg zastonj poslala Bugnosis Web Bug Detector, ki preprečuje t. i. Web bugs, ki sledijo uporabnikom Intreneta. Zastonj je uporabnikom na voljo tudi program SafeWeb, ki onemogoča sledenje surfarjem. Program tudi pokaže, katero podjetje nam skuša slediti in nas nadzirati. Za ceno 40 dolarjev pa se lahko oborožimo z Zero-Knowledge Systems Freedom, programom, ki nam zagotavlja popolno anonimnost na spletu, nas ščiti pred hackerji in celo odstranjuje nezaželene oglase. V bran svoje zasebnosti pa se lahko postavimo tudi na drug način. Organizacija JunkBustres poziva vse prizadete posameznike, da nadzirajo in kontrolirajo svoje osebne podatke. Od vseh upraviteljev t. i. ˝junk˝ baz podatkov naj zahtevajo, da podatke uničijo ali jih vsaj ne delijo s tretjimi osebami. Vseeno pa ostaja dejstvo, da večina uporabnikov interneta, čeprav je zaskrbljena za svojo zasebnost, ne stori nič, da bi izboljšala stanje.

Statistika kaže, da kar 67 % ljudi zapusti spletno stran, če ta od njih zahteva osebne podatke. Kljub temu Microstoft želi do pomladi postaviti splošno bazo osebnih podatkov. Storitev se imenuje HailStorm in je zbirka bančnih računov, številk kreditnih kartic, telefonskih številk in celo urnikov oseb. Podjetja ne bi več podatkov zahtevala od posameznikov, ampak bi jih dobila kar pri Microsoftu. Tako bi podjetje, ki dostavlja pošiljke, pri katerih je potreben podpis prejemnika, lahko planiralo dostavo takrat, ko je prejemnik res doma. Microsoft poudarja, da bo zasebnost bolj zaščitena, saj bodo imeli uporabniki sami nadzor nad podatki in tem kdo ima dostop do njih. Mnogim pa se te majhne koriti, ki jih prinaša HailStorm zdijo nevredne visoke cene, ki jo predstavlja nevarnost zlorabe tako obsežne baze podatkov. V raziskavi Jupiter Media Matrix je le 4 % ljudi reklo, da bi dali svoje podatke v neko centralno bazo podatkov, do katere bi imela potem dostop najrazličnejša podjetja.

Po mnenju Anne Wells Brancomb pa nas tako ali tako nihče nič ne vpraša. Podjetja s katerimi nismo imeli nikakršnih stikov prosto razpolagajo z ogromnimi količinami zelo podrobnih in osebnih podatkov o nas. O posamezniku vedo vse od izbora video kaset pa do zdravstvenega in ekonomskega stanja. Še posebej problematične so baze podatkov s področja zdravstva in tiste, ki jih ustvarjajo države. Te baze so zelo obsežne in natančne, zato je povpraševanje privatnega sektorja po njih veliko. Popoln nadzor nad njimi pa je nemogoč. Z vidika zasebnosti je to povpraševanje povsem nesprejemljivo in ne sme biti uslišano.

Podjetja se zavedajo problemov v zvezi z zasebnostjo in iščejo možne rešitve. Pri tem jim pomaga Direct Marketing Association (DMA) s svojimi nasveti. V zvezi z zasebnostjo pri zbiranju, uporabi in posredovanju podatkov DMA predlaga, da so potrošniki, ki dovolijo, da se njihovi podatki prodajajo ali menjajo za potrebe trženja, sproti in periodično obveščeni o politiki podjetja do prodaje in menjave zasebnih podatkov, kot tudi o možnosti umika njihovih podatkov iz tega procesa. Ta priporočila se nanašajo na vsa podjetja, in ne le na tista, ki jih obvezuje GLB Act. V zvezi z osebnimi podatki DMA predlaga, naj se zbirajo le podatki, ki se nanašajo na trženje, in naj se tako zbrani podatki uporabljajo zgolj za trženje. Podatki, ki se jih da opredeliti kot intimni naj ne bi bili predmet prodaje oziroma menjave, še posebej, če to od podjetja pričakujejo potrošniki. Prodajalec podatkov mora pred prodajo preveriti kupčev namen uporabe podatkov in v primeru, da ta ni v skladu s smernicami, naj podatkov ne bi prodal. Prav tako mora kupec pred nakupom preveriti če so podatki, ki jih kupuje, primerni njegovim potrebam in obenem skladni s smernicami. Za politiko podjetja do zasebnosti DMA predlaga, naj bo enostavna, razumljiva in lahko dostopna. Politiko naj podjetja sproti prilagajajo zahtevam trga in zakonov. O tem kakšna je politika pa morajo biti obveščeni vsi, ki s podjetjem sodelujejo, s posebnim poudarkom na strankah in zaposlenih. Prav slednji so po mnenju podjetja E-Loan glavni vzrok problema zasebnosti. Če je koordinacija oziroma organizacija pomanjkljiva, ljudje ne vedo kaj delajo drugi.

Za to naj bi bila primerna rešitev revizija varstva privatnosti, ki jo ponuja Pricewaterhouse Coopers. Revizija pregleda internetne strani, načine in postopke obdelave osebnih podatkov in usposobljenost zaposlenih. Taka revizija pa je zelo draga, v primeru podjetja E-Loan je stala 250.000 dolarjev, ponavljati pa jo nameravajo vsake četrt leta, kar jih bo vsakič stalo še dodatnih 30.000 dolarjev. Mnogi pa menijo da je povsem neučinkovita. Pri IBM so mnenja, da je nemogoče ročno pregledati celotno programsko opremo, zato razvijajo program, ki bo preverjal ostale programe. Taki porogrami pa tudi že obstajajo, saj Pricewaterhouse Coopers v sodelovanju z Watchfire ponuja WebCPO. Program preverja, ali je vsaka spletna stran, ki zahteva osebne informacije, zaščitena z kodo, da je jasno predstavljena politika podjetja do zasebnosti in da zahtevane informacije te politike ne kršijo. Program stane od 15.000 dolarjev naprej. Nekoliko dražji (50.000 dolarjev in več) je Acxiom-ov AbiliTec, ki preverja, če je politika podjetja do zasebnosti skladna z zakonodajo. Še dražji pa je PrivacyRight-ov TrustFilter, ki beleži kdo in kolikokrat je dostopal oziroma prebral določene podatke. Program omogoča podjetju, da samo določi kdo in pod kakšnimi pogoji ima dostop do informacij. Cene se začnejo pri 100.000 dolarjih, vsako leto pa je potrebno plačati za vzdrževanje še 20 % začetne cene.

Kljub ševilnim dosežkom na področju zaščite zasebnosti so mnogi mnenja, da je napredek v tehnologiji povsem spregledal privatnost. Simson Garfinkel poudarja, da sodobna tehnologija že v svojem bistvu ni naklonjena zasebnosti. Pri tem je Internet le vrh ledene gore. Zdravstvo, telekomunikacije, poštne storitve, sodobni načini plačevanja in celo satelit, vse to posega v našo zasebnost. Zato ima človek danes samo dve možnosti. Lahko se odpove zasebnosti in dopusti, da so njegovi osebni in zasebni podatki dostopni javnosti ali pa postane puščavnik. Glavni vzrok trenutnega stanja naj ne bi bile države, ki imajo v lasti večino podatkov, ampak podjetja. Le – ta trgujejo z našimi osebnimi podatki kot s katerim koli drugim blagom. Zato da bi prišla do podatkov so pripravljena iti zelo daleč. Zavarovalnice na zahtevke za povračilo sredstev vnašajo določila, ki pomenijo pooblastilo za dostop do vseh osebnih in zasebnih podatkov zavarovancev, tudi takih, ki se ne nanašajo na konkreten primer. Ta določila so ponavadi skrita v tekstu, če pa jih stranka vseeno opazi in zavrne podpis ni upravičena do povračila stroškov. Tudi direktni marketing predstavlja svojevrsten absurd. Kot primer navaja Garfinkel izlet nekega para za valentinovo v New York. Njuna letalska karta in hotelska rezervacija sta sprožili poplavo personaliziranih oglasov za vse romantične restavracije in draguljarne na Manhattnu. Kričeč je tudi primer iz Los Angelesa. Kupec si je v trgovini zlomil nogo. Ko je trgovino tožil, je le – ta uporabila podatke o njegovih preteklih nakupih alkohola in z njimi blatila tožnika. Taki podatki se imenujejo ˝data shadows˝, njihov glavni problem pa so občasne napake, torej da se posamezniku pripisujejo stvari, ki jih ni storil. Pri velikem številu primerov bo še tako majhna napaka pomenila krivico za številne posameznike. The Medical Information Bureau, privatna klirinška hiša, ki operira s podatki s področja zdravstva, se hvali s 97 % natančnostjo pri določitvi višine zavarovalnine. Pri tem pa pozablja, da 3 % pomeni veliko posameznikov in veliko napak. Včasih pa niso na kocki le zavarovalne police. Kako nevarno je zanašanje izključno na sodobno tehnologijo so na najbolj grob način pokazali dogodki 11. septembra. Prav zaradi teh dogodkov pa bo posegov v zasebnost in napak na tem področju še več.

  • Share/Bookmark

Še brez komentarjev.




Trackback naslov | RSS Komentarjev

Komentiraj

Vi ste prijavljeni objavi komentar.