Елена Скобина: Телеком – динамичная отрасль, где нужна хорошая скорость, в том числе в принятии решений по работе с абонентами. Чтобы своевременно предлагать клиентам нужные услуги, тарифы и сервисы, проводить специальные акции, мы обрабатываем огромные массивы данных и пользуемся для этого передовыми аналитическими инструментами. Основная сложность заключается в том, что все знания и информацию о клиентах нужно не только с умом обработать, но и представить в таком виде, чтобы на основе полученных выводов можно было принимать управленческие решения. Значимый фактор в работе с аналитикой – квалификация персонала, который способен справиться с этой непростой задачей. Качество работы аналитиков влияет на эффективность компании в целом, поэтому ответственность и требования к профессионализму достаточно высокие.

Елена Скобина: Мы используем аналитические решения SAS. Уже сегодня мы внедрили комплекс «Аналитический CRM», включающий в себя корпоративное хранилище данных, систему корпоративной отчетности MIS, комплекс финансовой отчетности, инструмент для построения аналитических моделей SAS Enterprise Miner, инструмент для автоматизации проведения маркетинговых кампаний SAS Marketing Automation. Сейчас аналитика идет в режиме оффлайн, но в будущем этот процесс будет осуществляться в режиме реального времени.

Елена Скобина: В свое время российский офис МТС выбрал аналитический CRM от SAS, и мы пошли по их пути. Проект по внедрению у нас длился около двух лет. Наша задача была в организации работы с клиентами на основе накопленных по ним данных таким образом, чтобы на выходе получить рост доходов за счет целевых продаж продуктов и услуг, больше удержанных абонентов при меньших затратах, а также возможность своевременно выявлять клиентов, склонных к смене оператора.

Для этого все данные должны оперативно (в течение суток) поступать в хранилище, с возможностью их последующего анализа: ранжирования по сегментам и целевым группам, выявления скрытых зависимостей использования услуг и сервисов и т.д.

Для этих целей мы построили и используем так называемые аналитические витрины, которые постоянно обновляются. В них содержатся важные для нас данные: дата последней активности клиента, состояние баланса, история смен тарифных моделей, еженедельная информация по использованию услуг и сервисов.

Информация из витрин позволяет определить допустимую стоимость контакта, затраты на продвижение услуг и помогает разработать новые маркетинговые акции и программы.

Сегодня основной акцент лежит в плоскости определения закономерностей в данных с возможностью их качественной интерпретации, чтобы отвечать на вопросы о предпочтениях клиентов, склонности к определенным действиям, например, покупке услуг, изменении в динамике потребления у различных сегментов клиентов.

Елена Скобина: Собрать витрину для моделирования трудозатратно, поскольку в ней агрегируется порядка 3000 показателей по каждому абоненту многомиллионной базы. Первоначально для формирования витрины в хранилище должны быть доступны детальные данные за длительный период, включая самые свежие. Ранее такой возможности не было. Безусловно, чтобы определить, как и почему поменялось поведение абонента, информации за одну неделю недостаточно и необходима динамика для сравнения. Настроить регламентное и корректное формирование витрин – одна из ключевых составляющих проекта по внедрению аналитических инструментов.

Елена Скобина: Совершенно верно. Во-первых, они используются при работе с таким аналитическим инструментом, как SAS Enterprise Miner, предназначенным для поиска зависимостей в массивах данных. Без него особой необходимости в этих витринах у нас не возникало. Во-вторых, до внедрения мы загружали в SAS Enterprise Guide разрозненные данные по абонентам и вручную собирали витрины. Естественно, информации для качественного анализа было недостаточно. Учитывая, что раньше у нас не было такого масштабного хранилища данных, недостающую информацию бизнес запрашивал у ИТ-подразделений. В зависимости от запроса на выгрузку данных уходило от нескольких часов до недели. После внедрения проекта бизнес-пользователи более автономны – большинство требуемых данных можно извлечь, не прибегая к помощи ИТ-специалистов.

В результате, выросло качество аналитики на основе данных нового хранилища, и, как следствие, мы стали лучше понимать поведение абонентов, меньше времени тратить на получение отчетов и статистики, соответственно, все важные решения теперь принимаются как минимум в 2 раза быстрее.

Елена Скобина: После приема «Аналитического CRM» в промышленную эксплуатацию прошло не так много времени, многие бизнес-пользователи пока учатся работать с аналитическими инструментами. Если говорить про углубленную аналитику и прогнозное моделирование на SAS Enterprise Miner, то с ним работает очень ограниченное число пользователей. Для этого требуются высокая квалификация сотрудников. Ошибки могут обернуться негативными последствиями для всей компании. Соответственно, наши сотрудники прошли обучение в тренинговом центре SAS в Москве. В свою очередь, SAS Enterprise Guide, будучи более простым приложением, доступен более широкому кругу специалистов компании, в том числе сотрудникам департамента маркетинга, финансовой дирекции, отдела продаж.

В данный момент аналитические инструменты используются преимущественно для работы с массовым сегментом. Следующим этапом будет применение отработанных аналитических подходов в работе с бизнес-сегментом.

Елена Скобина: Чтобы не быть голословной, приведу пример из практики. Мы собирались повысить стоимость одной из услуг. Такое решение казалось вполне оправданным в тех условиях. Об этом свидетельствовали и предварительные расчеты и тенденции, сложившиеся на рынке. С помощью аналитики мы распределили абонентов по кластерам, проанализировали их поведение, попытались оценить возможный эффект и пришли к обратному выводу. Как оказалось, риск финансовых потерь, связанных с оттоком части клиентов, существенно превышал возможные преимущества.

Елена Скобина: На рынке Украины идет конкурентная борьба за долю рынка, и, чтобы лучше понимать наших клиентов, нам были нужны инновационные подходы в области клиентской аналитики.

На украинском рынке 3 ключевых игрока: МТС, «Киевстар» и life:). Рыночные доли по регионам неравномерны, соответственно, подход к формированию тарифных предложений, работе с абонентами, адаптирован под рыночную ситуацию.

Также нужно учесть, что украинский рынок сотовой связи существенно отличается от российского. Во-первых, в Украине все абоненты анонимны, поэтому сведений о них у нас гораздо меньше. Во-вторых, стоимость подключения составляет 10 гривен (примерно $1,2), что не является сдерживающим фактором для перехода к оператору, который предложит лучшие тарифные условия. С одной стороны, это возможности для стремительного роста абонентской базы во время проведения агрессивных маркетинговых кампаний по привлечению клиентов. С другой – нам гораздо сложнее индивидуально работать с каждым абонентом.

После внедрения аналитического CRM мы последовали общемировому тренду в телекоме и разделили базу на сегменты по поведенческим признакам. С помощью SAS Enterprise Miner мы распределили клиентов по группам с разными паттернами используемых услуг, расходами, лояльностью, разнообразием контактов, склонностью к пользованию инновационными сервисами и т.д. Это помогает нам лучше понимать клиентов, оценивать вероятность отклика на целевое предложение.

Результаты принятия клиентами целевого предложения, выработанного на основе аналитических моделей, в 3-4 раза лучше в сравнении с используемой ранее методикой.

Мы стали проводить на 50% больше целевых акций и рассылок для одного и того же количества клиентов по сравнению с прошлым годом, максимально быстро реагируя на изменения в поведении абонентов.

Елена Скобина: В состав каждой из бизнес-единиц в России, Украине, "Белоруссии и т.д.) входят дирекции маркетинга, финансов, дирекция по информационным технологиям. Сотрудники этих структурных подразделений сотрудничают с корпоративным центром, но при этом сохраняют определенную долю самостоятельности. При внедрении крупных и долгосрочных проектов мы получаем необходимые консультации по основным вопросам. Например, наш проект по внедрению аналитического CRM – это тиражирование российского опыта, существенно адаптированного под нашу специфику.

Елена Скобина: Специалисты компании пока учатся работать с отчетностью и моделями данных, поэтому отдача от системы растет постепенно. Существенный рост эффекта от использования системы мы ожидаем увидеть к концу текущего года. Скорее всего, сроки окупаемости проекта не превысят 2-х лет.

CNews: Планируется ли дальнейшее развитие CRM?

Елена Скобина: Мы продолжаем настраивать аналитический CRM с учетом особенностей работы «МТС Украина». Для примера, специфика расчета показателей эффективности маркетинговых акций немного отличается от той, которая применяется в российском МТС. Так что в краткосрочных планах у нас доработка и адаптация процессов в SAS Marketing Automation.

В будущем мы планируем расширять линейку используемых продуктов. Ожидаем, что это позволит нам достичь еще больших результатов, повысить качество и эффективность работы. Приоритетность внедрения новых продуктов будет оцениваться с точки зрения доходности и потребностей компании. Чтобы оценить целесообразность внедрения систем, мы проводим пилотные проекты, после чего принимаем решение о полномасштабном внедрении.

В скором времени наши взгляды будут направлены на решения, использующие принцип Real Time Marketing, что позволит реагировать на меняющееся поведение клиента в режиме реального времени.

CNews: Есть ли у вас некая потребность в анализе клиентов, которая пока не перекрывается вендорскими предложениями?

Елена Скобина: Новый аналитический тренд в телекоме – это оценка качества сети и прогнозирование отдачи от инвестиций в ее развитие. Мы пока всерьез об этом не задумывались, но не исключено, что в будущем будем развивать это направление. Инструменты для этого уже существуют.