Новости

Андрей Березной, МТС: «Мы обладаем технологиями, которые способны вывести бизнес наших клиентов на новый уровень»

«Раньше наших клиентов заботил, как правило, вопрос о том, как сократить расходы на связь тысяч на пять в месяц, – рассказывает Андрей Березной, директор МТС в Иркутске. Сейчас бизнесмены все чаще говорят: «Давайте лучше придумаем, как нам увеличить выручку на миллион». И это радует, потому что телекоммуникационные компании уже давно стали большим, нежели операторы связи. Мы обладаем технологиями, которые способны вывести бизнес наших клиентов на новый уровень». Газета Дело попросила экспертов, Андрея Березного и Елену Ватуля, директора департамента B2B компании МТС, рассказать о том, как передовые компании используют BigData и о результатах, которые получают.

Андрей Березной, директор МТС в Иркутске Елена Ватуля, 
директора департамента 
B2B компании МТС

BigData – это для больших компаний?

Андрей Березной:

– Малый бизнес тоже использует «большие данные», но в микроформате. Скажем для отправки персонифицированных предложений. Например, используя геоаналитику, можно отправлять сообщения тем, кто часто бывает рядом с магазином, или тем, кто окажется неподалеку в нужный момент. На самом деле, «Большие данные» есть у многих компаний. Можно просто покупать что-то в магазине и иметь карту лояльности. В любом случае, инструменты BigData позволяют рекламодателю достучаться до нужной целевой аудитории здесь и сейчас. Однако используются они непростительно мало, особенно в регионах. Это можно сравнить с тем, как раньше товар возили на гужевых повозках. Кто выиграл? Тот, кто первый начал возить на паровозе.

А крупный и средний бизнес изучает так называемые «тепловые карты» – визуализацию данных, где видно, как распределяются потоки людей, а каждому значению соответствует свой цвет. При помощи геоаналитики можно определить оптимальное место для размещения жилых и коммерческих комплексов, спрогнозировать нагрузку на транспортную, коммунальную и энергетическую инфраструктуру, помочь при решении вопросов по безопасности жизни людей.

Елена Ватуля:

– Самый простой пример. Данные о геолокации, которыми потребители готовы делиться, компании давно используют, чтобы привлекать новых посетителей или повышать качество обслуживания. Например, самая известная сеть фастфуда – McDonald`s одной из первых начала использовать технологию, когда на смартфон приходит уведомление об акции, если его обладатель находится поблизости или заходит в заведение. За первый же месяц прирост продаж бургеров в сети превысил 7 %. Подобной услугой может воспользоваться даже небольшой бизнес. Это можно сделать самостоятельно. Это помогает оптимизировать нагрузку на персонал в торговых точках и совершенствует клиентский сервис.

Где и как можно использовать тепловые карты?

Андрей Березной:

– На тепловых картах, которые составляются по запросу администраций городов, застройщиков, управляющих торговыми центрами видно, как распределяются потоки людей. Такую аналитику заказывало, например, Министерство по туризму Калининградской области. Их интересовало, какими видами транспорта приезжают абоненты, какими маршрутами предпочитают передвигаться. Результаты исследования используют для планирования туристических объектов и проведения культурных мероприятий. Администрации городов с помощью тепловых карт оптимизируют транспортные потоки и графики работы коммунальных служб.

Торговые центры в разных регионах анализируют трафик: откуда и в какое время приезжают посетители ТЦ, как перемещаются внутри него. Арендаторы стали запрашивать такие данные у собственников помещений, ведь нередко бывает, что большая часть потока в ТЦ не идет дальше якорного продуктового гипермаркета. Анализ тепловой карты позволяет арендатору еще до заключения договора оценить, есть ли в предполагаемом месте нужная ему аудитория, а арендодателю – принять необходимые меры, не дожидаясь появления проблем с наполняемостью центра. Сервисные, торговые компании, банки таким же способом выбирают место для аренды или покупки недвижимости под точки своей сети.

Елена Ватуля:

– Одно крупное медийное агентство заказало анализ трафика абонентов по магистралям города для более удачного размещения рекламных щитов. Это помогло повысить эффективность рекламы и аргументировать более высокую стоимость рекламоносителей.

Анализ BigData используют и застройщики, хотя у них не всегда есть возможность строить там, где хочется. Тем не менее, анализ абонентов в месте будущего строительства помогает достаточно точно составить портрет потенциального покупателя, а значит, выбрать наиболее подходящий формат жилья и четко позиционировать его.

Позволяет ли анализ «больших данных» позволяет улучшать качество клиентского сервиса?

Елена Ватуля:

– Да. Один из примеров. В розничной сети многие товары продаются в кредит. Обычно платежеспособность клиента, склонность его к дефолту и риск невозврата кредита оценивают банки. Но с высокой степенью точности можно провести оценку в том числе по тому, как абонент ведет себя в сети, сколько денег тратит на связь, как часто попадает в блокировки. В итоге проверка абонентов на платежеспособность происходит достаточно быстро, это сокращает время ожидания клиентами решения о кредите и повышает их удовлетворенность качеством сервиса.

Банки и сами пользуются такими исследованиями, это позволяет им составлять более точный риск-профиль клиентов. Вообще, «большие данные» есть у многих компаний. Например, у супермаркетов. Однако не у всех есть доступ к технологиям, которые помогут извлечь из имеющихся данных пользу. Мы помогаем нашим партнерам реализовывать такие проекты на их базе.

От того, сколько вы знаете о каждом из абонентов, становится не по себе.

Елена Ватуля:

– Такова новая реальность. Но не стоит этого бояться: мы не только храним и обрабатываем персональные данные – мы их сохраняем в строгом соответствии с законодательством. BigData – это не про каждого конкретного человека, это массив данных. Кроме того, для решения большинства задач персональные данные и не требуются, достаточно обезличенных данных. Мы не смотрим информацию о ФИО, номере телефона абонентов.

Используете ли вы анализ BigData для решения своих собственных задач?

Андрей Березной:

– Конечно. Непосредственно в Иркутске мы проанализировали собственную сеть. Посмотрели, в какое время наши абоненты приходят в салоны, как сильно точки загружены в разное время дня и по выходным. Исходя из этого мы изменили режим работы сотрудников. Раньше это планировалось вручную. В итоге мы решили сразу две задачи. Во-первых, сократили очереди. Теперь покупатели довольны, что им не приходится долго ждать, а у продавцов есть возможность более качественно обслуживать клиентов. Это приводит к увеличению продаж. Во-вторых, оптимизация персонала позволила более рационально использовать фонд оплаты труда, что важно, поскольку у нас достаточно много торговых точек. Я как директор очень доволен финансовым результатом. Уверен, что для других сетей в городе это тоже было бы полезно, так как позволяет существенно оптимизировать расходы.

Наталья Краз, Газета Дело


Материалы сюжета "Экспертное мнение":
Все материалы сюжета (81)