Золото оператора. Як можна отримувати прибуток із знеособлених даних абонентів

20 Листопада 2017
Огляди ринку
icon
374

Мобільні оператори давно заробляють не лише на тарифах, але і на даних абонентів. Розвивати цей вид бізнесу заважає брак спеціалістів

Big Data стала новою валютою. Всі говорять, що Facebook і Google безкоштовні. Але ми, користувачі, за їхні послуги розплачуємося нашими даними. Компанії їх пакують і продають тим, кому це цікаво.

Ці слова серед інших були адресовані випускникам Big Data School від Київстар. В недалекому майбутньому частина з них увіллється до рядів співробітників оператора, щоб саме перетворювати аналіз даних його абонентів на додатковий прибуток.

Такий специфічний хантинг фахівців Київстар провів уже вдруге. І на цьому не зупиняється.

Ми з’ясували, навіщо оператори продають знеособлену інформацію про власних абонентів і як вирішують проблему з браком дата-фахівців.

Нічого особистого – лише бізнес

Дані мобільних операторів – ласий шматочок для багатьох бізнесів. Жодний інший в Україні не має настільки детальної інформації про пересування, частоту дзвінків і споживання трафіку. Та й сукупна аудиторія українських мобільних операторів вже давно перевищила населення країни.

Одне це дозволяє зрозуміти, де ходить потрібна аудиторія і в який момент їй краще надіслати рекламну пропозицію, щоб вона не відлетіла в спам.

«Раніше всі думали, що big data = big money. Від впровадження технології в бізнес наївно чекали, що вона збільшить прибутки вдесятеро. Поволі лихоманка минає, і всі думають, як же це все-таки нормально застосувати. Не глобально, а в конкретних кейсах», – говорить Сергій Марін, засновник Студії даних і Школи даних, один з менторів Big Data School.

Для самого оператора це спосіб заробітку. По-перше, аналіз поведінки абонента і споживання ним послуг підказує, кому який тариф запропонувати, кому надіслати спецпропозицію або підказку про новий офіс. Якщо все влучило ціль, абонент стає лояльнішим і продовжує приносити гроші компанії.

По-друге, існують зовнішні запити.

Ми вже активно реалізуємо проекти для зовнішніх замовників. Одна сфера - скоринг, зокрема, банківський, де ми передбачаємо ймовірність дефолту позичальника. Друга - так звані хітмепи (теплові карти), коли ми демонструємо ймовірне місце розташування груп клієнтів

говорить діджитал-директор Київстар Віталій Султан.

Абонентів заспокоюють: ніхто не передає «сиру» особисту інформацію. Ніхто не дає слухати дзвінки, читати SMS або список сайтів, на яких проводить час абонент з конкретним номером. Зовнішньому замовнику передається тільки анонімізована та зашифрована інформація.

Наприклад, в разі кредитного скорингу банк надсилає оператору запит щодо конкретного номера позичальника, а у відповідь отримує лише абстрактну цифру «благонадійності». За нею стоять моделі, які спираються на десятки і сотні даних про абонента.

Для отримання «теплової карти» розташування цільової аудиторії замовника (того ж банку або ритейл-мережі) оператор розробляє модель, яка передбачає. За головними характеристиками вона допомагає виокремити серед усієї бази абонентів потрібний сегмент.

Таких проектів, за словами Digital-директора Київстар, вже «двозначне число». Серед них і теплові карти для Києва і Одеси, де оператор допоміг міській владі проаналізувати транспортні потоки і скоригувати маркетингову політику із розвитку туризму в регіоні. Нові напрямки теж відкриваються, але для них бракує людей.

Не вчать у школі. І в університетах так само

За словами дата-архітектора SoftServe Родіона Миронова, технологія big data вже відбулася. Але data science тільки набирає силу, і хайпа навколо неї поки ще більше, ніж реальних додатків. Проте ті додатки, які змінюватимуть бізнес, країну або світ, створюватимуться зокрема тими, хто зараз навчається.

Але в Україні готового механізму навчання фахівців немає. Державні і комерційні вузи поки не запропонували нічого, що могло б закрити діру із Big Data. Он-лайн-курси здебільшого стосуються машинного навчання і створення моделей.

Інший момент – у технічно підкованих дата-аналітиків існує відірваність від бізнесу. Будуючи моделі, вони не бачать кінцевої мети для замовника, через що ефективність впровадження методів big data падає.

Так мобільні оператори дійшли думки, що простіше навчити фахівців самостійно, ніж чекати, поки ринок освіти доросте до попиту.

Нещодавно Vodafone оголосив про відбір у Big Data Lab, в рамках якої вперше відкриє масив своїх реальних даних про 100 000 абонентів із Західної України всім зацікавленим дата-аналітикам і розробникам. Доступ відкривають на 3 місяці. За цей час учасники програми повинні розробити свої проекти з допомогою великих даних. Не виключено, що фіналісти отримають пропозицію роботи.

Київстар вже понад двох років йде іншим маршрутом. Big Data School – це безкоштовна програма навчання за напрямками big data і machine learning. Кандидати проходять дворівневий відбір – тестове завдання та співбесіда. Після цього з допомогою експертів вони вивчають останні тренди в big data і тренуються, вирішуючи реальні бізнес-кейси. На час навчання Київстар відкриває для них доступ до всієї бази анонімізованих даних абонентів.

Перша школа складалася з оглядових модулів, розбитих на кілька місяців. У 2016 році за її результатами Big Data команда Київстар збільшилася на трьох осіб.

При відборі на курс цього року компанія зробила акцент на людей із глибоким знанням аналітики і пропустила їх через 10-денний інтенсив, а менторами запросила практикуючих дата-інженерів, дата-сайнтистів і дата-архітекторів.

На курсовому проекті ми шукали певні ознаки, за якими можна було б сказати, що абонент керує компанією або входить в правління. Ми будували гіпотези і шукали їм підтвердження в даних

розповідає Юлія, математик-програміст, випускниця другої Big Data School.

Кирило, теж випускник школи Київстар, відзначив комплексність: «Нам дали повний робочий набір – не просто аналіз даних, незрозуміло звідки взятих, але і інструменти сховища, концепції, які використовуються в обробці великих даних, аналітику. До школи були уривчасті розуміння, а протягом останніх днів занять пазл склався».

З моменту випуску і до остаточного входження студента до команди оператора може минути не один місяць. «Ми не маємо ілюзій, що всі працюватимуть в нашій компанії. Багатьом ми зробимо пропозицію. Але чимало підуть до інших компанії і створять там дата-продукти, які принесуть нову цінність клієнтам і доходи бізнесу. Це поволі збільшить інтелектуальну складову в українській економіці», – зазначає Віталій Султан.

Якщо плани мобільних операторів реалізуються, найближчими декількома роками big data змінить сприйняття їх на ринку: крім простих постачальників зв’язку, вони стануть постачальниками бізнес-рішень. А за увагу і гроші українського споживача тепер боротимуться  значно технологічніше.

Матеріал підготовлений у співпраці з http://LIGA.net/

icon
374