Главная / Новости / Тренды и аналитика / Золото оператора. Как можно извлекать прибыль из обезличенных данных абонентов

Золото оператора. Как можно извлекать прибыль из обезличенных данных абонентов

Золото оператора. Как можно извлекать прибыль из обезличенных данных абонентов
Мобильные операторы давно зарабатывают не только на тарифах, но и на данных абонентов. Развивать этот вид бизнеса мешает нехватка специалистов Big Data стала новой валютой. Все говорят, что Facebook и Google бесплатны. Но мы, пользователи, за их сервисы расплачиваемся нашими данными. Компании их пак
20 ноября 2017
Тренды и аналитика

Мобильные операторы давно зарабатывают не только на тарифах, но и на данных абонентов. Развивать этот вид бизнеса мешает нехватка специалистов

Big Data стала новой валютой. Все говорят, что Facebook и Google бесплатны. Но мы, пользователи, за их сервисы расплачиваемся нашими данными. Компании их пакуют и продают тем, кому это интересно.

Эти слова в числе прочих были адресованы выпускникам Big Data School от Киевстар. В скором будущем часть из них пополнит ряды сотрудников оператора, чтобы как раз превращать анализ данных его абонентов в дополнительную прибыль.

Такой специфический хантинг специалистов Киевстар провел уже во второй раз. И на этом не останавливается.

Мы выяснили, зачем операторы продают обезличенную информацию о собственных абонентах и как решают проблему с нехваткой дата-специалистов.

Ничего личного — только бизнес

Данные мобильных операторов — лакомый кусочек для множества бизнесов. Ни у кого другого в Украине нет настолько детальной информации о перемещениях, частоте звонков и потреблении трафика. Да и совокупная аудитория украинских мобильщиков уже давно превысила население страны.

Одно это позволяет понять, где ходит нужная аудитория и в какой момент ей лучше направить рекламное предложение, чтобы оно не улетело в спам.

«Раньше все думали, что big data = big money. От внедрения технологии в бизнес наивно ожидали, что она умножит прибыли на 10. Постепенно лихорадка проходит, и все думают, как же это все-таки нормально применить. Не глобально, а в конкретных кейсах», — говорит Сергей Марин, основатель Студии данных и Школы данных, один из менторов Big Data School.

Для самого оператора это способ заработка. Во-первых, анализ поведения абонента и потребления им услуг подсказывает, кому какой тариф предложить, кому направить спецпредложение или подсказку о новом офисе. Если все попало в цель, абонент становится более лояльным и продолжает приносить деньги компании.

Во-вторых, есть внешние запросы.

Мы уже активно реализуем проекты для внешних заказчиков. Одна сфера - скоринг, в частности банковский, где мы предсказываем вероятность дефолта заемщика. Вторая - так называемые хитмэпы (тепловые карты), когда мы показываем вероятное местоположение групп клиентов

говорит диджитал-директор Киевстар Виталий Султан.

Абонентов успокаивают: никто не передает “сырую” личную информацию. Никто не дает слушать звонки, читать SMS или список сайтов, на которых проводит время абонент с конкретным номером. Внешнему заказчику передается только анонимизированная и зашифрованная информация.

Например, в случае кредитного скоринга банк отправляет оператору запрос по конкретному номеру заемщика, а в ответ получает только абстрактную цифру “благонадежности”. За ней стоят модели, которые опираются на десятки и сотни данных об абоненте.

Для получения “тепловой карты” расположения целевой аудитории заказчика (того же банка или ритейл-сети) оператор разрабатывает предсказательную модель. По ключевым характеристикам она помогает выделить из всей базы абонентов нужный сегмент.

Таких проектов, по словам Digital-директора Киевстар, уже “двузначное число”. Среди них и тепловые карты для Киева и Одессы, где оператор помог городским властям проанализировать транспортные потоки и скорректировать маркетинговую политику по развитию туризма в регионе. Новые направления тоже открываются, но для них не хватает людей.

Не учат в школе. И в университетах тоже

По словам дата-архитектора SoftServe Родиона Миронова, технология big data уже состоялась. Но data science только набирает силу, и хайпа вокруг нее пока еще больше, чем реальных приложений. Однако те приложения, которые будут менять бизнес, страну или мир, будут создаваться в том числе теми, кто сейчас учится.

Но в Украине готового механизма обучения специалистов нет. Государственные и коммерческие вузы пока не предложили ничего, что могло бы закрыть дыру по Big Data. Онлайн-курсы по большей части касаются машинного обучения и создания моделей.

Другой момент — у технически подкованных дата-аналитиков есть оторванность от бизнеса. Строя модели, они не видят конечной цели для заказчика, из-за чего эффективность внедрения методов big data падает.

Так мобильные операторы пришли к мысли, что проще научить специалистов самим, чем ждать, пока рынок образования дорастет до спроса.

Недавно Vodafone объявил об отборе в Big Data Lab, в рамках которой впервые откроет массив своих реальных данных о 100 000 абонентах из Западной Украины всем заинтересованным дата-аналитикам и разработчикам. Доступ открывают на 3 месяца. За это время участники программы должны разработать свои проекты с помощью больших данных. Не исключено, что финалисты получат предложение о работе.

Киевстар уже более двух лет идет другим маршрутом. Big Data School — это бесплатная программа обучения по направлениям big data и machine learning. Кандидаты проходят двухуровневый отбор — тестовое задание и собеседование. После этого с помощью экспертов они изучают последние тренды в big data и тренируются, решая реальные бизнес-кейсы. На время обучения Киевстар открывает для них доступ ко всей базе анонимизированных данных об абонентах.

Первая школа состояла из обзорных модулей, разбитых на несколько месяцев. В 2016 году по ее результатам Big Data команда Киевстар увеличилась на трех человек.

При отборе на курс этого года компания сделала упор на ребят с глубоким знанием аналитики и пропустила их через 10-дневный интенсив, а в качестве менторов пригласила практикующих дата-инженеров, дата-сайнтистов и дата-архитекторов.

На курсовом проекте мы искали определенные признаки, по которым можно было бы сказать, что абонент руководит компанией или входит в правление. Мы строили гипотезы и искали им подтверждение в данных

рассказывает Юлия, математик-программист, выпускница второй Big Data School.

Кирилл, тоже выпускник школы Киевстар, отметил комплексность: “Нам дали полный рабочий набор — не просто анализ данных, непонятно откуда взятых, но и инструменты хранилища, концепции, которые используются в обработке больших данных, аналитику. До школы были обрывочные понимания, а к последним дням занятий пазл сложился”.

С момента выпуска и до окончательного вхождения студента в команду оператора может пройти не один месяц. “Мы не строим иллюзии, что все ребята будут работать в нашей компании. Многим из них мы сделаем предложение. “Но многие уйдут в другие компании и создадут там дата-продукты, которые принесут новую ценность клиентам и доходы бизнесу. Это постепенно увеличит интеллектуальную составляющую в украинской экономике”, — отмечает Виталий Султан.

Если планы мобильных операторов сбудутся, в ближайший год-два big data поменяет восприятие их на рынке: помимо простых поставщиков связи, они станут поставщиками бизнес-решений. А за внимание и деньги украинского потребителя теперь будут сражаться куда более технологично.

Материал подготовлен в сотрудничестве с http://LIGA.net/