Сотовые операторы знают все о своих абонентах

Операторы связи – обладатели огромного архива статистического материала о своих абонентах. Его умелая обработка может дать массу полезной информации, узнать которую иначе не представляется возможным. Так, анализ геопространственных данных дает очень точную и, главное, крайне оперативную картину жизни города в течение дня, что невозможно при использовании теоретических выкладок или данных переписи населения, рассказывает директор «Мегафона» по сегментному маркетингу и клиентской аналитике Роман Постников.

Совместное исследование «Мегафона» и Thomson Reuters, проведенное в конце 2013 г. и представленное на Московском урбанистическом форуме 5–7 декабря 2013 г., выяснило, что в повседневных поездках участвует не более 10% москвичей, приводит пример Постников. Это говорит о том, что московские пробки не достигли своего пика и скорее всего будут расти. При этом четверть всех перемещений – это поездки из одного конца города в другой через центр. Отсюда вывод – городу катастрофически не хватает хордовых магистралей с общественным транспортом, соединяющих окраинные районы, замечает он. Обработать массив геопространственных данных и сделать выводы операторам позволяет технология больших данных (big data).

Точнее, глубже, умнее

Технология больших данных представляет собой современные методы обработки огромных объемов информации для увеличения эффективности бизнеса, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности в целом, объясняет Постников. Работа с большими данными позволяет бизнесу достичь выгоды, недоступной для более традиционных подходов к обработке информации, благодаря точной оценке перспектив развития продуктов, эффективному распределению инвестиционных затрат и созданию принципиально другого клиентского опыта в традиционных индустриях за счет умных услуг и сервисов на основе так называемого машинного обучения, рассказывает он.

Телеком – это отрасль с множеством источников big data. Кроме геолокационной информации о количестве клиентов, обслуживающихся на базовых станциях, это и данные биллинга, и данные о количестве звонков/сообщений и платежей абонентов. Поэтому для этого бизнеса фокус на технологических инструментах обработки данных стратегически важен, замечает Постников.

Например, чтобы персонализировать продукты и предложения для конкретных абонентов, потоки данных анализируются в режиме реального времени. Это высоконагруженная аналитическая система, обрабатывающая сотни тысяч транзакций в секунду, поясняет Постников.

Анализ больших данных позволяет максимально эффективно распределить вложения при инвестиционных решениях ценой в миллиарды рублей, например при проектировании строительства новых базовых станций или модернизации существующих. Это происходит благодаря точечному определению проблемных участков, требующих улучшения качества сети. По сути, происходит решение задачи оптимизации инвестиционного портфеля, которое требует использования инструментов анализа геолокационной информации и предсказательной аналитики на основе машинного обучения, рассказывает Постников.

«Вымпелком» с помощью анализа больших данных улучшает и продвигает собственные услуги, говорит руководитель службы разработки продуктов «Вымпелкома» Сергей Марин. Компания анализирует таким образом качество сервиса на уровне каждого абонента, выбирает места для открытия офисов продаж и обслуживания с учетом анализа передвижения абонентов, борется с мошенничеством, спамом и оттоком абонентов, перечисляет он.

МТС также активно использует методы анализа big data и инструменты бизнес-аналитики (business intelligence) на основе геоданных, профиля потребления интернет-трафика, типов используемых абонентских устройств, круга общения, покупок. Это позволяет формировать индивидуальные предложения для клиентов, рассказывает представитель оператора Дмитрий Солодовников. По его словам, МТС планирует также использовать big data для прогнозирования моделей поведения абонентов, борьбы с мошенничеством, улучшения качества покрытия сети, а также для партнерства с другими компаниями в разработке новых поисковых и веб-сервисов и т. д.

Данные навынос

Монетизировать big data можно не только внутри компании, но и оказывая внешние услуги. Так, «Мегафон» первым из операторов «большой тройки» в ноябре 2013 г. запустил сервис геопространственного анализа, рассказывает Постников. Он анализирует изменение нагрузки на базовые станции и может использоваться для эффективного планирования городской среды и управления городской инфраструктурой, а также для решения коммерческих задач компаниями разных отраслей – от ритейла до застройщиков и архитектурных бюро.

Подобные сервисы мобильных операторов сегодня чуть ли не единственный действительно достоверный инструмент для формирования комфортной городской среды, считает Постников. Они облегчают для органов власти решение вопросов с транспортными потоками, строительством общественно значимых объектов. К тому же этот анализ для них будет в разы дешевле, чем перепись населения, которая может обойтись в миллиарды рублей. Сейчас очевидно, что для решения проблем, с которыми сталкивается город, необходимо использовать интеллектуальные системы сбора и анализа данных, говорит Постников. Они способствуют повышению административной управляемости города и оптимизации затрат.

Сразу после запуска своего сервиса и представления результатов совместного исследования с Thomson Reuters «Мегафон» в январе 2014 г. заключил контракт с правительством Москвы – оператор должен был предоставить современную и точную картину структуры населения в городе и в недавно присоединенных территориях новой Москвы. То есть, по сути, – заменить перепись населения и прогнозы Росстата, замечает Постников. По его словам, оператор уже полностью выполнил свои обязательства по этому контракту и обсуждается возможность продления этого контракта на более длительный срок, а также заключения новых контрактов с мэриями других крупных городов.

«Вымпелком» и МТС тоже реализуют проект с правительством Москвы  – собирают и анализируют данные для развития городской инфраструктуры. У «Вымпелкома» среди существующих и потенциальных заказчиков анализа big data – крупные банки, розничные сети и компании, работающие в сфере недвижимости, говорит Марин.

Постников подчеркивает, что «Мегафон» действует в рамках российского законодательного поля и для решения задач анализирует именно нагрузку на свое оборудование, в частности на базовые станции, а не данные о местоположении конкретных абонентов. При таком подходе получение согласия абонентов не требуется, так как анализируется только информация о количестве устройств, которые в каждый момент времени обрабатывает конкретная базовая станция, объясняет он.-