Торговля большими данными
Андрей Свирщевский: «Убыточные клиенты хорошо выявляются с помощью анализа больших данных»

Андрей Свирщевский: «Убыточные клиенты хорошо выявляются с помощью анализа больших данных»

Современные информационные системы позволяют накапливать огромное количество данных, которые вполне могут использоваться для дальнейшего развития бизнеса. Причем нередко эти данные накапливаются в одних компаниях, а полезными могут оказаться для других. По мнению Дениса Кускова, генерального директора Telecom Daily, всего 1% собираемых компанией данных анализируются в дальнейшем, а большая их часть лежит мертвым грузом, тратя ресурсы систем хранения. В то же время вполне возможно владельцам больших накопленных архивов предложить на их основе новые услуги и сервисы, которые позволят развивать другие отрасли экономики.

Вначале стоит несколько слов сказать про источники подобных услуг больших данных. Наиболее крупных источников три: операторы мобильной связи, платежные системы и веб-проекты. Первые могут представить данные о физическом поведении людей, вторые – о финансовых транзакциях и покупателях, третьи – о поведении пользователей Интернета. Сразу оговоримся, что речь идет не о персональных данных людей, но о статистических обезличенных данных. Например, компания «ВымпелКом» предлагает статистические данные о жителях Москвы для уточнения генерального плана развития Москвы. При этом компания представляет не GPS-треки о конкретных пользователях и их перемещениях, а только статистические данные в целом о распределении населения, которое пользуется услугами сотовой связи.

По оценкам Кирилла Чистова, директора по развитию Data-Centric Alliance, сейчас на российском рынке 70% подобных услуг связаны с финансовыми данными, которые используются для оценки кредитоспособности пользователей и решения других задач финансовой отрасли. Такие сервисы уже достаточно стандартизированы и потребность в них у банков и других финансовых компаний довольно велика. Еще примерно по 8% рынка занимают операторы телекома, торговые компании и рекламные агентства. Практически все они анализируют поведение пользователей в основном для рекламных целей и оптимизации продаж. Остальные источники занимают меньше 6%, куда входят в том числе и транспортные компании, и государственные службы, и многие другие.

Для банков сейчас анализ данных является одним из интересных методов оптимизации убытков. Банки не всегда самостоятельно могут оценить кредитоспособность пришедшего человека, поэтому они заинтересованы в получении о нем дополнительных сведений. В частности, Андрей Свирщевский, руководитель направления аналитики SAS Institute, рассказал о возможности анализа данных из социальных сетей для управления отношениями с клиентами, кредитного скоринга, выявления мошенничества и решения других банковских задач. По анализу дополнительных данных, а не только накопленных в самой финансовой организации сведений можно хорошо сегментировать клиентов и выделить из них тех, которые представляются убыточными. Работать с такими клиентами финансовым организациям следует очень осторожно.

При этом для мобильных операторов торговля статистическими данными о своих абонентах является одним из интересных направлений развития. Связано это с тем, что мобильные операторы имеют данные о поведении абонентов как в Интернете, так и в реальной жизни. Именно потому, по заверениям Евгения Уткина, консультанта Ericsson по развитию бизнеса, операторы сейчас начали выделять подразделения, которые занимаются анализом абонентской базы, в отдельные бизнес-структуры. Одновременно они начали покупать компании, занимающиеся рекламой. Знание о поведении абонентов позволяет мобильным операторам делать рекламные компании более эффективными. Кроме того, операторы используют накопленные данные для решения своих бизнес-задач – для удержания абонентов, развития сети и даже при найме сотрудников на работу. Однако накопленные операторами данные полезны и для внешних компаний, например, для управления транспортными потоками, защиты от мошенничества, умного страхования и других решений. Поэтому в ближайшем будущем ожидается быстрое развитие этих сегментов рынка услуг анализа больших данных.

Валерий Коржов








 

ИД «Connect» © 2015-2017

Использование и копирование информации сайта www.connect-wit.ru возможно только с письменного разрешения редакции.

Техподдержка и обслуживание Роман Заргаров


Яндекс.Метрика
Яндекс.Метрика