По законам Big Data: шесть работающих инструментов для бизнеса

Темой третьего Open Talk от Kyivstar Business Hub стали большие данные. «Киевстар» занимается Big Data-аналитикой уже несколько лет. А с данными работает, по сути, с момента основания, и на сегодня это приносит 2% дохода. На Open Talk клиенты оператора рассказали о том, каким образом они использовали решения «Киевстар» в своем бизнесе и какую прибыль это им принесло.

Внутри самой компании «Киевстар» Big Data уже давно стала основой всех бизнес-процессов. Аналитика позволяет видеть тренды и предсказывать вероятность того, что в том или ином сервисе существует проблема. Это дает возможность решить ее прежде, чем она обернется серьезным уроном для бизнеса. А еще – помогает выявлять и предотвращать мошенничество, связанное с телеком-услугами.

Когда речь заходит об инвестициях в развитие сети (с 2015 года оператор направил на это 25 млрд грн), то в основе принятия решений также лежит Big Data-аналитика. С ее помощью, например, выбирается оптимальное место для установки оборудования – чтобы и клиенты получили самую качественную связь, и инвестиции окупились как можно быстрее. При помощи Big Data «Киевстар» определяет и локации для открытия новых магазинов.

Маркетинг сегодня – это персонализированная коммуникация, хорошее знание своей аудитории и умение обеспечить ее потребности практически в момент их возникновения.

Любое взаимодействие с целевой аудиторией начинается с определения ее портрета. Он нужен, когда компания работает над маркетинговой стратегией и пытается понять, какой продукт предложить существующим клиентам. Или планирует расширяться – и думает, кому предлагать новый продукт, какие сегменты пользователей он заинтересует.

В «Киевстар» большая часть абонентов – prepaid, и оператор на момент начала использования услуг о них не знает ничего, ни возраста, ни пола, ни уровня доходов. Но аналитика позволяет изучить их основные характеристики и весь спектр потребительских привычек. Так, точность определения параметра составляет 83%. Благодаря этому компания может, например, проводить точную рассылку поздравлений с 8 марта, выбирая в базе только женщин.

Активно работают с портретом аудитории и в другой крупной компании – сети магазинов электроники «Цитрус». На сегодня это онлайн-магазин, 54 офлайновых магазина, более 70 000 товаров и миллионы клиентов. У каждого есть свой user ID, к которому «привязаны» все те сведения, которые бизнес успел о нем узнать (на добровольных началах).

Весь этот набор данных позволяет магазину сделать коммуникацию более персонализированной, увеличить лояльность клиента и, конечно, поднять продажи.

Источником информации о клиенте являются опросы, анкеты в офлайн-точках при получении карт лояльности, розыгрышах, акциях и т. д. А также анализ того, как человек взаимодействовал с рассылкой.

Одним из новых способов для «Цитруса» стало партнерство с «Киевстар». По словам Оксаны Гриневич, lead web analytic  «Цитруса», у этой модели есть много преимуществ. Во-первых, у партнера уже собрана база данных о клиенте, и на ее основании можно строить коммуникативные модели. Помимо уже известных параметров, она пополняется новыми. Например, возраст, поездки за границу, наличие автомобиля, собаки и т. д. «Зачастую эти параметры сложно собрать в силу специфики бизнеса. Но партнер этими данными располагает», – отмечает Гриневич. Во-вторых, объем необходимой информации часто оказывается столь внушительным, что в одиночку с ним не справиться – попросту не хватит вычислительных мощностей на обработку.

Для составления портрета клиента «Киевстар» использует базы с минимум 500 пользователями – так можно гарантировать анонимность и безопасность.

Этот инструмент бренды используют для наращивания базы. Он позволяет найти клиентов похожего типа – например, автомобилистов, пользователей конкретных соцсетей, людей с определенным доходом и привычками.

Так, по словам Оксаны Гриневич, сеть «Цитрус» выделила самую «горячую» свою аудиторию – тех, кто покупает ее товары часто, и кто недавно совершал покупки. В результате аналитики «Киевстар» построили предикативную модель  для определения параметров, позволяющих найти максимально схожих с портретом «горячей» аудитории. Из нее исключили тех, кто уже является клиентом магазина (так как эти люди и без того активно пользуются услугами «Цитруса»). Оставили тех, кто находится недалеко от точек продаж, и разослали этим людям сообщения с бонусом за первые покупки. Целью таких рассылок были прежде всего не продажи, а лиды.

Современный покупатель избалован обилием скидок, акций и других программ лояльности. Он уже не поедет на другой конец города за покупкой, даже если его там ждет прекрасный бонус. В то же время опыт «Киевстар» и его клиентов показал: сегодня отлично работает коммуникация с привязкой к положению пользователя.

В предыдущем кейсе «Цитрус» рассылал welcome-бонус только тем потенциальным клиентам, которые находились поблизости от магазина. Лучше всего такая коммуникация работает со скучающими шоперами – теми, кто выбрался в торговый центр «не по своей воле». Например, просто за компанию с семьей или друзьями. «Человек не знает, куда себя деть, бесцельно бродит от магазина к магазину – и тут ему «прилетает» персональная скидка», – поясняет Оксана Гриневич.

В «Цитрусе» уточняют, что, кроме сиюминутных продаж, компания получила еще один весомый профит – собрала информацию о товарах, которые покупают импульсивно. Эти товары и стали трафик-мейкерами. Сейчас их в магазинах выкладывают на самом видном месте, они участвуют в рассылках и ремаркетинге, а продавцы предлагают их клиентам в первую очередь.

Геотаргетинг использовался при рассылке SMS на открытие магазинов в Виннице, Днепре, Одессе, Кривом Роге. Точность определения геолокации абонента отличается в зависимости от населенного пункта: для города это примерно 250–300 метров, за городом – 500 метров. Локация была ключевым параметром, вместе с ним – доходы, возраст и наличие/отсутствие в базе «Цитруса». Благодаря последнему сеть выбирала, что предложить клиенту – бонус за первую покупку или скидки в честь открытия», – делится Оксана Гриневич.

Итогом всех предыдущих кейсов «Цитруса» стал рост среднего чека на 8%, открываемость SMS и Viber – на 15% и 40% соответственно. Также компания сократила расходы на рассылку и получила новых клиентов.

Всего у «Киевстар» разработано более 20 характеристик, по которым каждый бизнес может выбирать свою целевую аудиторию. Кроме того, характеристики могут персонализированно разрабатываться под клиента.

Можно разместить рекламу внедорожника возле ухабистой дороги или открыть кафе в пустыне, где нет конкурентов. Идея выглядит блестяще, но увидит ли целевая аудитория такую рекламу или продукт?

Большие данные, накопленные в базах телеком-операторов, позволяют узнать, в каких местах чаще всего находится ЦА – где живет, работает и проводит досуг. Это давно используют банки, ритейл и даже государство. Один из самых известных кейсов – планирование транспортных потоков в Сеуле. Но и в Украине уже реализуются подобные проекты.

Во Львове, например, задумались над тем, чтобы использовать Big Data в градоустройстве и заодно посчитать количество жителей города. Официальная перепись в последний раз проводилась в 2001 году, и с тех пор данные обновлялись по принципу родились/умерли, зарегистрировались/уехали. Но регистрация не означает проживание. Тут-то и пригодятся возможности мобильных операторов – именно они точнее всех видят реальное количество пользователей сети в городе.

Чтобы проанализировать потребности горожан, львовские власти сегментировали город на 120 микрорайонов. Задачей оператора стало обозначить «домашнюю» и «рабочую» зоны. Для этого анализируется перемещение людей по городу в течение полной рабочей недели. Проект закончится через месяц.

На основании собранной информации Львов будет принимать решение об изменениях маршрутов общественного транспорта, прогнозировать потребность в школах, жилых комплексах, детских садах и других объектах инфраструктуры. Кроме того, результаты будут доступны для бизнеса на портале открытых данных.

Кредитование и микрокредитование – один из самых популярных сегодня финансовых продуктов в мире. У банков и финансовых организаций есть две главные задачи на пути выдачи займа – прокредитовать как можно большее число пользователей и при этом защитить себя от мошенников и клиентов, которые эти деньги не вернут.

У «Киевстар» есть такой продукт, как скоринг, которым уже пользуются банки и микрокредитные организации в Украине. Как показала практика, скоринг оператора значительно улучшает качество моделей  по  определению надежности заемщика.

За деньгами часто обращаются люди, которые вовсе не пользовались банковскими продуктами. При этом SIM-карта есть практически у каждого украинца. И то, как человек пользуется мобильной связью, может указывать на его финансовую благонадежность.

Мобильные операторы неохотно озвучивают, какие именно сведения имеют значение. Говорят, что смотрят на срок жизни «симки», но остальное оставляют в тайне. И уверяют: когда анализируют надежность заемщика по заказу финансовой организации, то клиенту передается только скоринговый балл, а не подробная информация о пользователе.

Международная группа Aventus работает на рынке онлайн-кредитования с 2009 года. В Украине группа присутствует c 2017-го под брендом CreditPlus (creditplus.ua). Когда она обратилась в «Киевстар» за Big Data-аналитикой, то ставила перед собой несколько задач, в том числе повышение конверсии и рост среднего чека. В итоге средний чек вырос на 10–15%, а конверсия – на 5–7%, говорят в компании. Параметр Gini-модели, который характеризует качество определения плохих заемщиков, со скорингом от «Киевстар» повысился с 52% до 54%.

Напомним, что ранее мы рассказывали о том, кто сегодня покупает Big Data в Украине и как освоить профессию Data Scientist.

 

Материал в партнерстве с Киевстар