Дмитрий Кузякин:

CRM – выгодный заказчик для BI-проектов, особенно в части их окупаемости

Начальник управления CRM и исследований ВТБ24 Дмитрий Кузякин рассказывает, как развивается история информатизации аналитического направления в банке. В первую очередь успех зависит от качества хранилища данных, и первая попытка его создать не всегда удачна.

CNews: Каковы стратегические цели банка и чем в их достижении может помочь бизнес-аналитика?

Дмитрий Кузякин: Кредитный портфель ВТБ24 сегодня – десятки миллиардов долларов размещенных средств: автокредиты, кредиты наличными, карточные продукты, ипотека и т.д. Задача банка наращивать его, что делается, в том числе, с помощью повторных целевых продаж. Для этого банк осуществляет более 50 млн коммуникаций с клиентами в год по всей клиентской базе. По нашим оценкам, в 2011 году 30–40% в объеме повторных продаж было привлечено именно за счет целевых кампаний.

Когда говорят об эффективности кампаний, зачастую оперируют таким показателем, как отклик. Его величина по сложным целевым кампаниям банка достигает 27–30%. Такими целевыми кампаниями являются предодобренные. Они наиболее сложны с точки зрения коммуникации. Здесь задействованы все каналы в сложной условной последовательности, когда следующая коммуникация, ее форма и тип зависят от результатов предыдущей. В этих кампаниях клиенту заочно одобряется кредитный лимит и, в зависимости от его модели поведения, выбирается продукт. Это может быть кредит наличными, карта с лимитом, автокредит. Таким клиентам не нужно собирать никаких справок и т.п. Он может получить средства, когда только пожелает. Одна кампания охватывает десятки-сотни тысяч человек в квартал. В течение кампании весь сегмент "движется" по дереву коммуникаций, разбиваясь на потоки.

Бизнес-аналитика для розничного банка и для розничного бизнеса вообще является краеугольным камнем. Поэтому первоочередная задача для розничного банка – построить полноценное хранилище данных для того, чтобы получать управленческую и сегментированную отчетность, в том числе и для целевого маркетинга.

Кстати, в России западные модели, используемые в зарубежных решениях, не всегда работают. В России банковский ритейл строится на основе других принципов, большое различие и в менталитете населения. Например, мы ездили для обмена опытом в один из голландских банков. Они выпустили карточный продукт, который позволяет клиенту самому выбирать различные условия и их параметры, бонусы и т.д., то есть некий "конструктор". Попытка сделать в России подобный продукт или даже просто проанализировать возможный интерес к нему показала, что отечественным клиентам в первую очередь важна простота.

Существует еще и другой момент. Ни для кого не секрет, что в России далеко не всегда белые зарплаты. Многие получают на карту только определенный законодательством минимум, а остальную сумму в конверте. В результате люди могут месяцами не снимать деньги с карты, что очень затрудняет анализ. С таким клиентом очень тяжело работать, из-за отсутствия информации мы не понимаем, что ему можно предложить.

CNews: Какая доля ваших клиентов прозрачна для аналитики?

Дмитрий Кузякин: Думаю, что примерно для половины клиентов мы можем построить хорошие модели отклика и выбрать для них соответствующий продукт и тип коммуникаций. При этом существуют проблемы с контактными данными. Зарплатный клиент не берет кредит, а потому не заполняет подробную анкету. Но мы можем работать с ним персонально во время его обращения к банкомату.

CNews: Расскажите, пожалуйста, о стратегии информатизации аналитического блока ВТБ24.

Дмитрий Кузякин: Ключевой момент – это хранилище и наличие всех каналов коммуникаций с клиентом.

Сейчас банк создает второе хранилище данных, не для того, чтобы пользоваться им параллельно с первым, а взамен первого. Расскажу немного об истории нашего развития. В 2008 году банк приступил к строительству первого хранилища на базе решения Oracle, в котором была (помимо прочего) сосредоточена информация о клиентах. Мы активно использовали ее в бизнес-аналитике, в том числе и для проведения акций целевого маркетинга.

Через пару лет мы поняли, что нам не хватает производительности и необходима реорганизация данных, поскольку внутри одного хранилища возникает несколько "версий правды". Поэтому в начале 2010 года было принято решение о строительстве второго хранилища на платформе Teradata.

При выборе нового хранилища учитывались такие параметры, как сильный движок у CRM-надстройки, который позволяет запускать целевые компании в автоматическом режиме, масштабируемость решения – при линейном росте количества данных серверный мощности также наращиваются линейно, а не по экспоненте, как часто бывает, плюс наличие западного консалтинга.

Первая целевая кампания на новом хранилище была запущена в декабре 2010 года. На сегодня туда полностью перенесены все CRM-активности нашего банка. Сейчас начался период миграции и развития остальных частей бизнес-аналитики. Этот процесс ведется параллельно с реструктуризацией и наполнением данных.

CNews: Когда закончатся работы по миграции данных всех подразделений банка в новое хранилище?

Дмитрий Кузякин: Проект миграции разбит на несколько фаз, каждая из которых включает миграцию и развитие одной функциональной зоны. Каждая последующая фаза проекта должна по возможности окупаться предыдущими этапами. Поэтому мы запускаем очередную фазу, она начинает приносить деньги, мы фиксируем положительную динамику и прогнозируем срок окупаемости, готовимся к запуску следующей фазы. Как альпинист, который вбивает в скалу страховочный крюк. Даже если он сорвется, то задержится на предыдущем крепеже и не свалится в пропасть.

CNews: Какие BI-инструменты используются в банке?

Дмитрий Кузякин: Во-первых, у нас установлена система управления маркетинговыми кампаниями от компании Teradata, в функционал системы встроены аналитические возможности. С их помощью мы проводим сегментацию клиентов, определяем политику контактов. В 2011 году было запущено 400 кампаний, в этом году их будет 800. Сегменты при этом сужаются, отклик повышается. Кроме того, с помощью системы решается задача нотификации клиентов. Например, извещение о предстоящем платеже формируется с учетом того, нужно ли человеку об этом напоминать.

Во-вторых, для формирования моделей поведения клиента используются решения SAS.

В-третьих, на базе хранилища данных Teradata мы разработали собственное решение – бонусный движок. Система в режиме intraday (в рамках одного дня – CNews) рассчитывает сложные бонусные начисления на клиентские счета, которые можно конвертировать во что угодно, например в мили. При расчетах важно знать, где именно совершена транзакция и при каких условиях. И здесь включается аналитический механизм. Мы создали решение примерно за три месяца в конце прошлого года, применив разработки старого бонусного механизма, работавшего с первым хранилищем.

Еще мы анализируем розничных клиентов по геолокационному признаку. С точки зрения анализа поведения клиента очень тяжело опираться на адрес его проживания, регистрации, работы. Проще анализировать, с каким банкоматом он работает. Это помогает нам по очень узкой выборке оповещать клиентов об открытии новых офисов, проводить партнерские программы, региональные кампании и следить за клиентской миграцией.

В Москве очень тяжело построить правильную модель отклика, не учитывая региональной специфики. Допустим, мы посчитаем вероятность отклика клиентов на предложение кредита наличными, а в каком-то регионе один из местных игроков выдвинул аналогичное предложение по демпинговым ценам. Прямая связь с филиалами позволяет нам избегать подобных моментов и еще больше увеличивать отклики на кампании.

1 | 2 | 3 |

Дмитрий Кузякин

все фотогалереи

CNews: Как планируете развивать аналитическое направление?

Дмитрий Кузякин: Сейчас в банке быстро развиваются несколько проектов, связанных с изменениями в работе АБС, фронт-офиса. Одна из основных задач – синхронизировать работу множества систем не только с точки зрения ИТ-интеграции, но и для формирования единого портрета клиента. Для этого мы создаем систему управления мастер-данными (MDM).

Помимо этого, важным направлением является анализ клиентской доходности на базе всей доступной информации. Это поможет нам спрогнозировать будущую доходность клиента и соответств ующим образом строить целевые кампании. Таких решений сейчас почти нет. Мы делаем срезы доходности за прошлые периоды и строим модели доходности будущих периодов. Прогнозная модель дает вариативность с точки зрения повторных продаж клиенту. Появление продукта будет обусловлено не только моделью отклика, но и моделью доходности.

CNews: Многие крупные банки звонят совершенно в неподходящее время, мешают. Но когда есть возможность пообщаться, их нет. Может ли банк с помощью аналитики решить эту проблему?

Дмитрий Кузякин: Обычно описанная ситуация означает, что у банка есть CRM-решение, но нет политики контактов. Во многих банках CRM – это обслуживающее подразделение. Когда бизнес-подразделению нужно провести акцию или увеличить продажи, он приходит в CRM. При этом процесс коммуникаций с клиентами, как правило, плохо контролируется. Так бедные клиенты получают до 2-3 несинхронизированных предложения в день по разным каналам от одного банка.

Мы решаем эту проблему с помощью разветвленной политики контактов, где мы следим за тем, с каким клиентом и через какой канал была проведена последняя коммуникация. После чего механизм сегментации запрещает "трогать" клиента на определенный срок. Сроки зависят от типов и сложности предложения.

Помимо этого, мы активно используем банкоматы как канал коммуникаций. Когда человек подошел к аппарату, он сосредоточен именно на финансовой стороне свой жизни, то есть готов к контакту с банком. Именно в этот момент с ним проводится персональная коммуникация. В случае положительного отклика, клиент может оставить свой номер телефона. После этого он совершенно точно готов к контакту и ему надо срочно звонить.

В принципе банки, и не только они, должны будут поменять методы своих коммуникаций с клиентами в самое ближайшее время. Любая целевая кампания, помимо положительных откликов (hit rate и take rate), вызывает отрицательный отклик, который почему-то нигде не считают. Это те клиенты, которые раздражены сообщениями и пользуются своим правом в отказе от обработки персональных данных. Такое заявление достаточно принести в отделение своего банка и официально подать его.

Право клиента на отказ от коммуникаций мы считаем исключительным правом человека. Мы тратим много усилий и ресурсов на консолидацию подобной информации, всегда учитывая ее при сегментации и проведении целевых кампаний.

CNews: Как вы оцениваете качество банковской аналитики в России?

Дмитрий Кузякин: Проблема в отсутствии чистых данных и их полноте. В идеале в банке должен фиксироваться каждый "чих" клиента: посещения отделений, транзакции, звонки в call-центр. Сегодня у отечественных розничных банков мало хороших хранилищ данных. "Быстрого" хранилища с правильной моделью данных нет ни у кого. И сегодня важно не просто стремиться построить такое хранилище, но и развивать его быстрее роста самого бизнеса.

CNews: Спасибо.