会計や販売管理といった基幹業務アプリケーションの整備が一段落した企業にとって、CRMの追加導入が次の大きな目標となります。
CRMとは
CRMとは、Customer Relationship Managementの略で、もともとはIT分野の用語ではなく、経営管理分野の用語です。CRMとは企業と顧客との良好な関係を強化・維持していくためのプロセスを管理することです。
例えば、会社規模が小さいうちは顧客中心の企業活動ができていたはずなのに、会社が成長して組織が大きくなってくると組織間の調整に多くの労力が使われるようになり、気付かないうちに企業活動の方向性が外向き（顧客中心）から内向き（社内中心）に変わってしまうケースが少なくありません。そこで、CRMという経営手法を導入すれば、顧客に対して適切な対応を取ることができるようになり、その企業に対する顧客満足度が向上して、結果的に企業収益向上につながるという発想です。
この経営手法としてのCRMを実現するためのシステムもCRMと呼ばれています。CRMシステムは、別の呼び方で顧客管理システムあるいはフロントオフィス・システムと呼ばれることもあります。
顧客管理システムと呼ばれる場合、CRMは営業とコールセンターといった複数の部門で発生する業務のうち、顧客に直接関係する業務を統合管理するシステムという意味になります。統合管理という以上は、顧客に関するデータを統合的に管理できることが最も重要です。その意味で、ERPと同様に複数の業務や部門間でのデータの重複、不整合をなくし、業務の効率化をはかることがCRM導入の目的といえます。
フロントオフィス・システムという用語は、バックオフィス・システムという用語との対比で使用されます。バックオフィス・システムとは、人事、会計、生産などの基幹業務に対応するシステムのことをいいます。基幹業務とは、まさにERPが標準的にカバーしている業務となりますので、ERPはバックオフィス・システムにあたります。これに対し、営業、サービス、コールセンターなど顧客と直接やりとりする業務のことをフロントオフィスと呼び、これらの業務に対応システムのことをフロントオフィス・システム、即ちCRMと呼びます。
CRMの追加導入を阻む３つの壁
このように企業の成長戦略にとって、非常に重要となるCRMですが、その導入にはいくつかの壁があります。
まず、一つ目の壁は導入コストと運用リソースの確保です。基幹業務アプリケーションをオンプレミス型で導入・運用している企業にとっては、すでに巨額のシステム投資が発生し、情報システム部門は、その安定的な運用にかかりきりの状況です。このような状況下で、CRMのような戦略的なシステムを新たに導入・運用することは容易ではありません。この壁を乗り越えるためには、マルチテナント型クラウドによるCRM導入がもっとも適切です。
二つ目の壁は、CRMを単独で導入・運用した後で直面する業務プロセス統合です。CRMを導入することで、フロントオフィスの業務プロセスは統合されます。しかし、真の顧客中心の業務プロセスを構築するためには、フロントオフィスだけではなくバックオフィス業務との統合も必要になります。しかし、まったく別々のシステムとして導入・運用されているバックオフィス・システム（基幹業務アプリケーション）とフロントオフィスシステム（CRM）を統合することは容易ではありません。この壁を乗り越えるには、Webサービス、SOAPといったEAI技術を使った疎結合型のシステム統合がもっとも適切です。
最後の三つ目の壁は、バックオフィス・システム（基幹業務アプリケーション）とフロントオフィスシステム（CRM）の疎結合型システム統合が完了した後で直面するデータ統合です。EAI技術による疎結合型のシステム統合は、比較的短期間、低コストで業務プロセスの統合を実現しますが、顧客マスターに代表される重要なデータベースは分散したままです。このような状況下では、データの不整合が発生しやすく、それを回避するための保守・運用負荷は、非常に大きいものとなります。この問題を解決するためには、統合化されたデータベースをすべてのアプリケーションが共有する理想的なシステム・アーキテクチャを実現しなければなりません。この壁を乗り越えるには、CRMが統合されたクラウドERPの導入がもっとも適切です。
マルチテナント型クラウドによるCRM導入
基幹業務アプリケーションをオンプレミス型で導入・運用している企業にとっては、すでに巨額のシステム投資が発生し、情報システム部門は、その安定的な運用にかかりきりの状況です。このような状況下で、CRMのような戦略的なシステムを新たに導入・運用することは容易ではありません。この壁を乗り越えるためには、マルチテナント型クラウドによるCRM導入がもっとも適切です。
一般にクラウドによるアプリケーション導入は、インフラがすでにクラウド上に存在するため、オンプレミス型と比較して短期間に、しかも低コストで導入が可能であるといわれています。しかし、インフラがすでに存在して、契約すればいつでも利用可能な状態にあるクラウドは、「マルチテナント型」である必要があります。
クラウド・サービスの中でも、CRMのようなアプリケーション・ソフトウエアを共有して使用する「パブリック・クラウド」のことをSaas（Software as a service）といいます。一方で、クラウドが登場する以前から、アプリケーション・ソフトウエアをデータセンターに置いて利用するASP（Application Service Provider）と呼ばれるサービスが存在していました。
しかし、ASPはあくまでも一つの顧客ごとに物理的に独立したサーバーを使用することが前提で、サーバーを数多くの顧客で共有し、効率的に低コストで利用できる「パブリック・クラウド」によるSaasとは明らかにちがっています。このため、古いASPのアーキテクチャを「シングルテナント型」、「パブリック・クラウド」によるSaasを「マルチテナント型」と呼んで区別しています。
「シングルテナント型」のクラウドでは、ハードウエアは既に準備されているかもしれませんが、ソフトウエアの導入、セットアップは、個別の顧客ごとに行われる必要があります。また、コスト面でも、「マルチテナント型」のように他の顧客との共有によるコストダウンがなされるわけではありません。つまり、「シングルテナント型」クラウドでは、導入期間、コストのいずれについてもオンプレミス型と大差がないことになります。
CRMを導入することで、フロントオフィスの業務プロセスは統合されます。しかし、真の顧客中心の業務プロセスを構築するためには、フロントオフィスだけではなくバックオフィス業務との統合も必要になります。しかし、まったく別々のシステムとして導入・運用されているバックオフィス・システム（基幹業務アプリケーション）とフロントオフィスシステム（CRM）を統合することは容易ではありません。この壁を乗り越えるには、Webサービス、SOAPといったEAI技術を使った疎結合型のシステム統合がもっとも適切です。
EAIとは
EAIは、Enterprise Application Integrationの略です。EAIとは、部門ごとに導入されている業務アプリケーションやシステムを統合して１つのシステムとして活用するための仕組みのことです。一般的な1対1のアプリケーション間連携では、対象システムの数が増加した場合、統合のためのコストが膨大なものとなります。そこで、EAIは、N対Nのアプリケーション間連携を実現する効率的な仕組みを提供することで、適切なコストによるシステム統合を可能にします。
EAIでは、 WebサービスによりN対Nのアプリケーション間連携を実現します。メッセージ変換やルーティングの処理は、Webサービス基盤の中で分散して実行されます。論理的なアーキテクチャがバス型で表現されることが多いため、WebサービスによるEAIのことをESB（Enterprise Service Bus）と呼ぶこともあります。
Webサービスとは
Webサービスとは、インターネットの標準技術を使ってネットワーク上に分散したアプリケーションを連携させる技術です。Webサービスの中核をなす技術は、以下の３つです。
- Webサービスのためのメッセージ技術であるSOAP
- Webサービスのためのインターフェイス記述技術であるWSDL
- Webサービスを公開・発見する技術であるUDDI
これらの技術のうち、もっとも重要なのものがSOAPです。SOAPは、Simple Object Access Protocolの略です。SOAPとは、Webサービスで使用されるメッセージのデータフォーマットや、メッセージの処理ルールを定めた通信規約のことです。SOAP規格に準拠したXML形式のメッセージのことをSOAPメッセージと呼びます。
EAIへの対応性をチェックするポイント
このようなEAI技術を使った疎結合型のシステム統合により、比較的短期間にバックオフィス・システム（基幹業務アプリケーション）とフロントオフィスシステム（CRM）を統合することができますが、その前提として、統合される側のクラウド型CRMがどの程度EAIへの対応性があるかをチェックしておく必要があります。それには以下のようなポイントがあります。
インターフェース・プロトコル：EAIによる外部システムとの連携に用いられるプロトコルは、業界標準のものである必要があります。現時点では、Simple Object Access Protocol（SOAP）とWebサービスAPIがそれにあたります。
開発言語：EAIによる外部システムとの連携プログラムの開発言語には標準言語を使用することが一般的です。JavaやMicrosoft .NETなど、SOAP標準規格に対応しているプログラミング言語が使用できることが必要です。
エラー処理：EAIによる外部システムとの連携プログラムは通信を含みますので、複雑なエラー処理に対応できる仕組みが必要です。SOAPメッセージ構造を扱えることはもちろんのこと、エラーコードを使用した包括的なエラー処理機能を持っていることが必要です。
EAI技術による疎結合型のシステム統合は、比較的短期間、低コストで業務プロセスの統合を実現しますが、顧客マスターに代表される重要なデータベースは分散したままです。このような状況下では、データの不整合が発生しやすく、それを回避するための保守・運用負荷は、非常に大きいものとなります。この問題を解決するためには、統合化されたデータベースをすべてのアプリケーションが共有する理想的なシステム・アーキテクチャを実現しなければなりません。この壁を乗り越えるには、CRMが統合されたクラウドERPの導入がもっとも適切です。
ERPにおけるデータ統合
ERP導入の最大の効果はデータ統合にあるといわれています。会計システム、販売管理システム、在庫管理システムといったように機能別、業務別にシステムが構築されている場合、マスターデータが重複して内容が異なっていたり、伝票データが重複して2度入力が発生し入力ミスを引き起こすなどの問題があります。
ERPは、複数業務に関わるアプリケーションを単に１つのシステムとして提供するだけではなく、マスターデータや伝票データの重複をなくし、単一のデータベースとしてデータを管理することを可能にします。しかし、統合されるデータの範囲は、ERPが持っている機能及び業務の範囲に限定されます。
多くのERPにおいては、会計システム、販売管理システム、在庫管理システムまでは統合されていますが、CRM、eコマースといった重要な機能及び業務まで完全に統合されているERPは、まだまだ少ないといえます。仮に1社の製品ラインナップにERPとCRMが含まれていても、全く別の製品でデータ統合がされていないケースも多く見受けられます。
統合化されたデータベースをすべてのアプリケーションが共有する理想的なシステム・アーキテクチャを実現するためには、これらの機能及び業務を別々のシステムとしてではなく、単一のシステムとしてデータ統合が可能かどうかを検討する必要があります。
CRMとの統合
CRMが顧客に直接関係する業務を統合管理することで、フロントオフィスに関連する業務の顧客データは統合化されます。たとえば、コールセンターのオペレータが、顧客からの問い合わせを受けた時に、担当営業の過去の活動履歴や訪問の内容などが、その場で参照できるようになります。
しかし、顧客に関連するデータはフロントオフィス業務でのみ発生するわけではなく、バックオフィス業務でも発生します。したがって、ERPとCRMが統合されていないと、例えば、販売管理でもっている顧客の購買履歴といったデータがCRMからは参照できないことになります。
これ以外にも、ERPとCRMで、別々の顧客マスターを所有していると、二つのマスターの間でデータが重複し、2度入力や不整合が発生するという問題があります。
初期に構築されたCRMシステムは、ERPとは別に構築されていましたので、ほとんど全てのシステムでこの問題をかかえています。この問題の解決のために、最近注目を集めているのがMDMです。
MDMとは、Master Data Managementの略で、マスターデータ管理とも呼ばれます。MDMの対象となる代表的なマスターデータには、顧客マスターと製品マスターがあります。どちらも、複数の業務システムで必要とされるため、業務システムが統合されていないと、同じような内容を持つデータが複数存在することになります。MDMは、このように複数存在してしまったマスターデータを統合することが目的で、MDMツールと呼ばれる専用ツールも存在します。
しかし、MDMの導入には莫大なコストがかかりますので、できれば避けて通りたいものです。したがって、統合化されたデータベースをすべてのアプリケーションが共有する理想的なシステム・アーキテクチャを実現するためには、やはり、CRMが統合されたクラウドERPの導入がもっとも適切といえます。
データ統合の効果
統合化されたデータベースをすべてのアプリケーションが共有する理想的なシステム・アーキテクチャが実現した場合に期待される効果の最大のものは、保守・運用負荷の削減です。データが統合されることで、複数のデータベースにデータが分散していることによる不整合を回避するための保守・運用負荷は大幅に削減されます。しかし、データ統合による効果は、それだけではありません。
販売チャネルの多様化により、ある特定の顧客が、複数のチャネルを通じてアクセスしてくる可能性も増大しています。たとえば、テレビコマーシャルや雑誌といった広告媒体を通じて商品を認知し、次に、インターネット経由で、価格や機能などの商品の情報を収集し、リアルな店舗に来店して実物を確認し、最終的にはインターネットで購入する、といったような行動をとる顧客が増大しています。
このような顧客は、アクセスするチャネルが変わっても、自分に対して一貫した対応を受けられるかどうかで、その企業に対する評価を決めてしまいます。たとえば、インターネットで一度見積もりを取った顧客が、店舗で購入を希望した際に、異なる条件で見積もりを行ってしまうと、それ自体が顧客満足度を下げる要因となってしまいます。
このような顧客に対して、競合企業と比較した場合により高い顧客満足度を獲得するためには、広告、インターネット、店舗といったチャネル単位ではなく、その企業全体が、単一の顧客にたいして情報を共有し、ひとつの企業として顧客に対応していく必要がありますが、そのためには、顧客データの一元管理が実現されなければなりません。つまり、データ統合が行われることにより、顧客データの一元管理が実現し、顧客満足度の向上が期待できるということです。
顧客データ分析結果の共有
例えば、顧客データの分析は、主として、マーケティング部門、営業部門、カスタマーサービス部門により行われます。これらの部門は、それぞれ、セールスリードの獲得、商談のクロージング、顧客満足度の向上という別々の役割を担っていますが、顧客ライクサイクルの観点からいえば、それぞれが連携して業務を遂行する必要があります。そのため、顧客データ分析も、分析の内容は部門ごとにことなりますが、統一された顧客データベースのもとで分析が実施され、その結果が部門間で共有されなければなりません。顧客データの一元管理が実現していれば、このような複数部門での分析結果の共有が行われ、顧客満足度向上のための施策の検討が、実際のデータによる裏付けのもとに行うことができます。
グローバルレベルでの顧客データの一元管理
別の効果の例として、グローバルレベルでの顧客データの一元管理があります。販売チャネルのグローバル化により、ある特定の顧客が、複数の地域、国の拠点、あるいはインターネットなどを通じてアクセスしてくる可能性も増大しています。たとえば、あるグローバル展開された顧客企業との取引においては、ローカルな拠点同士だけではなく、顧客の各拠点から自社の本社、あるいは別の地域にある拠点にも、直接、問い合わせが行われることがありえます。このような顧客は、アクセスする拠点、チャネルが変わっても、自分に対して一貫した対応を受けられるかどうかで、その企業に対する評価を決めてしまいます。
顧客との間で発生する営業活動の履歴や状況が、本社と全ての拠点からアクセスでき、かつ更新できることこと、つまり、グローバルレベルでの顧客データの一元管理が実現していれば、各拠点単位ではなく、本社およびグローバル展開されたすべての拠点が、単一の顧客にたいして情報を共有し、ひとつの企業として顧客に対応していくことができます。その結果、競合企業と比較した場合により高い顧客満足度を獲得することができるようになります。
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