Як серед мільйонів людей знайти саме тих, кому потрібні твій товар чи послуга?
Методом збору й аналізу великих баз даних.
Так, до прикладу, працює компанія «Київстар», яка має 26,5 мільйона абонентів. Для систематизації, аналізу та використання такого масиву даних у «Київстар» працює окремий відділ фахівців.
Більше того: компанія не перший рік організовує навчання спеціалістів у галузі «big data» (дослівно – «великі дані»), адже для ефективної роботи з великими масивами інформації потрібні спеціальні знання.
Днями «Київстар» оголосив про черговий набір учасників Big Data School. Обіцяють: після навчання будуть шанси отримати роботу у найбільшого мобільного оператора країни. Або ж працевлаштуватися деінде: фахівців з такими знаннями в Україні – мізер. А потреба у них невпинно росте.
Чому «Київстар» - специ у сфері big data
Як розповів директор з маркетингу «Київстару» Павло Даніман (на фото), big data – звичний інструмент роботи для компанії. Не перший рік їх спеціалісти аналізують абонентську базу і визначають, яку пропозицію робити певним категоріям клієнтів.
«На сьогоні big data – це основа всього діджитал-світу. Ефективні рішення мають ухвалюватися після аналізу великих баз даних. А не на емоціях чи враженнях», - каже Павло Даніман.
Він уточнює: у «Київстарі» роботу з клієнтом починають, складаючи його профіль. Якими послугами користується? У які дні і години їх використовує? У якому об’ємі? У якому населеному пункті живе, куди їздить? Чи має авто? Який у нього телефон?...
«Ми повинні розуміти потреби клієнта, аби потім робити йому розумні персоніфіковані пропозиції. Метод «а давайте зашарашимо сто-піцот-мільйонів смс-сок, хтось та й клюнке» - це уже не працює», - каже Павло Даніман.
Як big data допомагає заробляти гроші
Використовуючи свою базу даних, «Київстар» надає послуги й іншим компаніям, допомагаючи знаходити клієнтів.
При цьому дані, які компанія надає іншим, – повністю деперсоніфіковані, – наголошує директор з розвитку бізнесу на корпоративному ринку компанії «Київстар» Євген Кражан.
«Інформація зроблена у вигляді аналітичних звітів. Там немає персональних даних. Немає жодної прив’язки ні до імені й прізвища людини, ні до її адреси проживання, ні до номера її телефону», - каже Євген Кражан.
Кейс від мережі «Prostor»
Стояло завдання: знайти наявних і потенційних клієнтів мережі «Prostor», які знаходяться в радіусі 3 км від магазинів. Мережа надала «Київстару» профіль свого потенційного клієнта. У ньому більше 200 показників (наявність смартфона, віддаленість від магазину, поведінка в мережі тощо). На основі цього у своїй базі даних компанія знайшла потенційних клієнтів мережі та надіслала їм відповідні пропозиції.
Так у Тернополі «достукалися» до тих потенційних клієнтів, які часто проходили повз магазини, але не заходили туди. Окрім того, виявили, що частими відвідувачами таких магазинів є чоловіки. Відтак мережа магазинів «Prostor» змогла скоригувати свою маркетингову стратегію.
Кейс від Monobank
На основі аналізу абонентів «Київстару» банківський оператор Monobank оптимізував систему скорингу (визначення кредитоспроможності клієнта, – Авт.). Це, зокрема, дозволило йому збільшити видачу кредиту людям без кредитної історії, а також збільшити відсоток визначення недобросовісних позичальників.
Кейс від Правекс-банку
Стояло завдання: визначити локації для найкращого розташування відділень і банкоматів залежно від місць проживання потенційних клієнтів банку. Після аналізу бази даних банк змінив місце розташування 18 своїх відділень та банкоматів і, як запевнили «Київстар», підвищив свої фінансові показники.
Кейс від Харківського аеропорту
Стояло завдання: визначити найпопулярніші напрямки подорожей мешканців Харкова й області, аби відкрити відповідні рейси.
«Ми виявили: люди часто подорожують у Польщу, Італію і Лондон. Але роблять це або автомобілем, або користуються послугами інших аеропортів. Після цього в аеропорту «Харків» з’явилися три нові рейси. І тепер аеропорт з нашою допомогою займається їх «завантаженням», - розповів директор з розвитку бізнесу на корпоративному ринку компанії «Київстар» Євген Кражан.
Кейс від «Київстар»
Аналіз баз даних дозволяє мобільному оператору моделювати відтік клієнтів. У компанії визначили показники, які свідчать, що абонент невдовзі може відмовитися від послуг «Київстару» (наприклад, рідше поповнює рахунок). У цьому випадку абоненту надсилають одну зі спеціальних пропозицій – саме ту, яка стосується його потреб (визначених, знову ж таки, шляхом аналізу).
«У нас дуже низький показник відтоку клієнтів. Іншими словами – високий рівень лояльності. Наш рівень відтоку у 2018 році був близько 19 %. Це низький показник. «Київстар» – у ТОП-3 операторів усього світу за цим показником», - запевняє Павло Даніман.
«Близько двох мільйонів клієнтів регулярно (щомісяця) купують у нас персоналізовані пропозиції. Ми заробляємо гроші, а наші клієнти отримують більше саме тих послуг, які їм потрібні», - додає він.
Big Data School
«Київстар» оголосив третій набір у школу фахівців великих даних. На дві попередні школи – у 2015 та 2017 роках – подали заявки 2600 охочих. Втім, до школи відібрали всього 47 студентів, які й успішно закінчили її. Дев’ятеро з них працюють на «Київстарі».
Запит на спеціалістів big data постійно зростає. Адже все більше компаній розуміють потребу роботи з великими базами даних. Відтак, випускники школи точно знайдуть собі цікаву і престижну роботу, впевнені у «Київстарі».
Збір заявок триватиме до 7 листопада. При тому відбіркові етапи «Київстар» проведе у Львові, Харкові, Одесі, а також у Дніпрі.
Більше про школу можна дізнатися, перейшовши за цим посиланням. https://bigdata.kyivstar.ua/school/
Бажаєте читати першим найважливіші новини Луцька та Волині? Приєднуйтеся до нашого каналу в Telegram! Також за нашим сайтом можна стежити у Facebook, Google+ та Instagram.
