Разговоры о том, что концепция Big Data (большие данные) является одним из мейнстримов в области ИТ, идут уже не первый год. Отметим, что не все эксперты признают универсальность реальной ценности этой идеи, а некоторые считают ее очередной придумкой маркетологов с традиционной сменой названий в общем-то известных вещей или даже «мыльным пузырем». Тем не менее о чудодейственных возможностях больших данных для заказчиков и о позитивном влиянии этой технологии на ускорение развития ИТ мы слышим регулярно. Хотя, надо признать, конкретных примеров того, как именно реализуются проекты с применением данной концепции и какие именно эффекты получаются в результате, крайне мало даже зарубежных, не говоря уже об отечественных. Именно поэтому заметный интерес на апрельcкой конференции Huawei Cloud Conference вызвал рассказ о проекте на базе решения Huawei Telco Big Data в одном из ведущих китайских сотовых операторов China Unicom.

Huawei сегодня рассматривает направление больших данных как приоритетное, справедливо полагая, что именно в этой новой области она сможет на равных конкурировать с традиционными софтверными лидерами, опираясь на свои технические средства, которые играют важную роль в реализации данной концепции. Софтверные разработки компании, в той или иной мере связанные с большими данными, ведутся в глобальной сети исследовательских центров Huawei (три в Китае, почти полтора десятка в ЕС, по одному в Индии, Канаде и США). При этом компания рассматривает Китай как естественную площадку для начального опробования своих новых решений, которые потом начинает продвигать в международном масштабе.

Проект, реализованный в China Unicom, по мнению Huawei, вполне можно рассматривать как типичный для многих операторов мобильной связи, в том числе и российских. Хотя в типовом варианте решение Telco Big Data ориентировано на использование ее собственных базовых средств (аппаратных, СУДБ), его модульная структура позволяет заменить их компонентами других вендоров.

Если говорить о методах больших данных, направленных на получение эффекта для бизнеса, то здесь в общем случае рассматриваются четыре основные направления — первые три нацелены на улучшение внутренней работы самой компании, а последнее является дополнительным рыночными продуктом для внешних клиентов:

• высокоточный маркетинг (рrecise marketing) — адресное предложение продуктов и услуг тем потребителям, которые наиболее готовы к их приобретению (новые тарифные планы, дополнительные сервисы, платежные терминалы и пр.);

• управление качеством услуг для клиента (Customer Experience Management) для повышения его удовлетворенности с целью предотвращения оттока пользователей;

• оптимизация внутренней работы оператора и планирование развития (ROI-based Network Optimization and Planning) на основе учета всех объективных факторов и мнений потребителей с целью максимальных гарантий возврата инвестиций в кратчайшие сроки;

• монетизация информационных активов (Data Asset Monetization) — продажа в той или иной форме (в том числе в виде долевого участия в проектах) имеющихся у оператора данных своим партнерам, чтобы они могли с их помощью решать свои задачи.

Развернув решение больших данных, мобильный оператор смог начать собирать и анализировать существенно больше информации о поведении и интересах своих клиентов, в том числе об интенсивности использования связи и географическом местоположении. Причем все эти сведения можно было увязывать с данными о работе самой сотовой сети, в том числе о ее загрузке, о возникающих сбоях и пр.

Возможности применения подобных методов видны по полученным результатам. Так, в начале 2013 г. эффективность маркетинговых предложений (для клиентов, которые их приняли) при общей массовой рассылке составляла 0,7%. К концу года за счет простой сегментации абонентов (по возрасту, полу, сроку подписки) эта величина была доведена до 4%, а в течение 2014-го повышена сначала до 11% (учет интенсивности использования услуг и местоположение клиентов) и затем до 24% (учет предпочтительных вариантов получения предложения — голосовые звонки, SMS, э-почта, социальные сети и пр.). За год удалось сократить число нерезультативных обращений к клиентам на 11 млн., существенно снизив затраты на рекламные кампании.

На основе анализа 85 параметров поведения абонентов была выделена «группа риска», потенциально готовая к уходу от услуг оператора. Внутри нее также была проведена определенная сегментация, и для каждой категории клиентов выработан комплекс мероприятий по повышению уровня их лояльности (скидки, другие тарифные планы, подарки и пр.). Заказчик провел исследование, разделив «группу риска» на две подгруппы: с первой проводились специальные действия по удержанию, с другой ничего не делалось. Анализ такой работы за год показал, что компания смогла существенно сократить отток своих действующих потребителей, удержав более 200 тыс. абонентов; при этом нужно учитывать, что стоимость удержания клиента всегда значительно ниже, чем привлечения нового пользователя.

До использования больших данных расширение географической сети оператора фактически выполнялось только на основе информации о плотности застройки и населения, но внедрив это решение, China Unicom перешел к развитию свой деятельности на базе многофакторного анализа, который учитывал такие показатели, как реальная загруженность трафика и востребованность услуг (например, с учетом места работы людей), «ценность» клиентов (по уровню жизни), требования к качеству связи (расстояние между станциями приема), востребованность разных категорий услуг (от этого зависит использование различной аппаратуры) и пр.

В плане монетизации клиентских данных для внешних партнеров были приведены два примера: во-первых, оптимизация размещения наружной рекламы, причем как в географическом плане (место проживания, работа или транспортные коммуникации нужных клиентов), так и с учетом времени для динамической рекламы (в зависимости от времени суток, дней недели и сезонов года состав публики может меняться), а во-вторых, аналогичные предложения по развитию торговых сетей (с учётом местоположения и ассортимента). Кроме того, очень выгодным оказывается целевая рассылка мобильной рекламы в реальном времени в соответствии с графиком занятости человека, его интересов и физического пребывания (например, рассылка информации о фильмах-боевиках, которыми клиент интересуется, именно в его свободное время и с учетом близлежащих кинотеатров). Общий отраслевой опыт показывает, что такие адресные методы позволяют повышать доходы от распространения рекламы в разы.

Подводя итог первому году использования технологий больших данных в China Unicom, было подсчитано, что оператор смог дополнительно заработать 12 млн. долл. на оптимизации своей внутренней работы и 1,8 млн. — на предоставлении услуг внешним партнерам. Разумеется, это не очень большие суммы на фоне общих показателей бизнеса компании, но она рассматривает эти результаты лишь как начало работ в этом направлении, а главное, считает, что использование интеллектуальных методов ведения бизнеса обеспечивает повышение ее конкурентоспособности и возможности дальнейшего развития. В настоящее время заказчик разворачивает решение, опробованное в Шанхае и в других крупных города Китая.

Версия для печати (без изображений)