В высококонкурентных секторах рынка переоценить роль средств бизнес-анализа трудно. Так, например, один из лидеров сферы услуг мобильной связи — компания МТС уверена в необходимости использования бизнес-аналитики для успешной деятельности на современном рынке. Компания применяет ее не только для оперативного управления, но также для маркетингового анализа, борьбы с мошенничевством и пр.

Во время последнего чемпионата Европы по футболу я получил SMS-сообщение от МТС с предложением SMS-трансляции футбольного матча. Предложение попало в цель: как футбольный болельщик, я был им заинтересован. Но особенность ситуации заключалась в том, что телефон зарегистрирован не на меня, а на маму. Перспектива же рассылки подобных предложений абонентам женского пола, мягко говоря, вызывает сомнения. Тогда и возник первый вопрос к компании МТС об использовании в ее деятельности бизнес-аналитики.

Сергей Строганов, директор департамента развития ИТ компании МТС

«Мы анализируем действия абонентов, и, очевидно, вы попали в ?зону обстрела?, поскольку с этого телефона было зарегистрировано активное использование SMS-услуг. Замечено, что люди, активно использующие SMS при общении, лояльны к услугам SMS другого вида», — утверждает директор департамента развития ИТ компании МТС Сергей Строганов. Кроме того, опыт показывает, что во многих случаях пользователями не являются те, на кого телефон зарегистрирован. Прогнозировать поведение абонентов по паспортным данным — это не совсем верная позиция. При заключении нового контракта с существующим абонентом трудно ожидать, что, используя новый номер, он будет вести себя аналогично. Очень редко один и тот же человек пользуется большим количеством телефонов, а если это и так, то каждый телефон предназначен для определенных действий. Палитра их использования очень широка. В связи с этим зачастую нелогичные на первый взгляд действия во время маркетинговых акций приводят к положительным результатам.

Спасательный круг для ИТ-службы

Систему бизнес-аналитики производства компании SAS в МТС начали разворачивать в 2000 году. Это была инициатива ИТ-службы.

Количество используемых в компании информационных систем очень велико, и сложность сбора данных из разных регионов приводила к тому, что затраты при подготовке управленческой информации становились несоизмеримо большими, кроме того, сроки ее подготовки были слишком велики. Как обычно, ИТ-департамент компании становился «крайним» в ответе за разнородность, неадекватность и несвоевременность информации.

«В определенный момент нас захлестнула волна противоречивой информации из разных источников, в то же время требовалось в короткий срок составить отчетность. Нам нужен был инструмент для решения проблемы, а высшее руководство компании было заинтересовано в его внедрении для обеспечения поддержки принятия решений», — вспоминает Сергей Строганов.

В связи с этим первым приобретенным продуктом, призванным стать «спасательным кругом», было консолидированное хранилище данных, а первым запущенным проектом — сбор информации из региональных информационных систем, необходимой для управленческого учета.

Впоследствии систему стали развивать. Если первоначально заказчиками информации были представители финансового блока, интересовавшиеся в основном финансовыми показателями, то впоследствии к проекту подключились отдел маркетинга и бухгалтерия. В результате стали собирать консолидированную и агрегированную информацию, которая нужна на уровне высшего руководства компании в режиме «на следующие сутки». Этот проект прошел довольно быстро: через 3-4 месяца наиболее важные отчеты стали получать оперативно.

Следующая крупная задача, которая решалась и продолжает решаться, — построение корпоративной модели данных. Не секрет, что в крупных компаниях различные подразделения часто используют одинаковые термины, подразумевая под ними нечто совершенно разное.

«Основными достоинствами системы для нас были возможность построения прозрачной аудируемой цепочки от исходных данных до конечных агрегированных показателей и наличие процедуры сбора данных фактически без участия человеческого фактора (оператора)», — говорит Строганов. Это означает, что после проведения по компании приказа о внедрении определенной методики расчета требуемых показателей она автоматически распространяется как по всей территории, так и на все системы, независимо от того, на каких аппаратных средствах они реализованы и какова внутренняя структура их данных. Так как таких показателей очень много, начали с самых важных — финансовых, постепенно расширяя сферу наложения единой корпоративной модели данных.

Другое существенное достоинство системы — возможность проведения аналитики на гигантских объемах данных. Все продукты, рассматривавшиеся ранее, имели существенные ограничения, не позволявшие обрабатывать необходимую информацию нужными темпами. Еще одно достоинство — интегрированный с хранилищем данных аппарат data mining, позволяющий обнаруживать скрытые зависимости между различными показателями.

Наконец, у SAS позаимствовали корпоративный портал, на который регламентирован доступ всех менеджеров в необходимых объемах для исполнения рабочих обязанностей. ИТ-службе остается лишь обеспечить обновление отчетной информации в соответствии с предусмотренным регламентом — фактически компания отказалась от рассылки отчетов.

Web-интерфейс позволяет не только просматривать отчеты, но и выполнять элементарную аналитику прямо на рабочем месте. Таким образом, в рамках портала имеется не только информация, но и инструментарий для ее анализа.

Единожды вложившись в лицензии, в МТС получили хороший инструмент подготовки отчетов, вынесенный во внешнюю среду, — выполнение сложных отчетов не сказывается на работе оперативных систем.

Проекты, запущенные в дальнейшем, связаны с построением предсказательных моделей.

В 2002 году был приобретен пакет Telecom Intelligence Solution — заранее настроенные механизмы, которые использовались именно в области телекоммуникаций для предотвращения мошенничества, оттока клиентов, анализа эффективности каналов взаимодействия с абонентом или маркетинговых акций. «Важно, что помимо инструмента с этим пакетом мы получили ноу-хау, наработанные в других компаниях», — считает Строганов.

Универсальный механизм для корпоративных интересов

Основным поставщиком информации для анализа являются биллинговые системы: там находится максимум информации о том, какие услуги оказываются абоненту, в каком режиме, сколько за это получено денег, до какой степени дисциплинированно абоненты оплачивают услуги, какова их активность, какие услуги они предпочитают, как часто обращаются к сервисным службам. Ее остается только в определенном формате выгрузить в хранилище данных. Количество подразделений, поставляющих в систему информацию, довольно мало. Например, это подразделения, осуществляющие ручной ввод, — в первую очередь блоки продаж и обслуживания во всех регионах. Кроме того, есть данные, которые невозможно получить в формализованном виде: обзоры прессы, результаты общения с дилерами.

Собираемая системой информация многообразна, что обуславливает повышенное внимание к ней со стороны различных подразделений. Финансовый блок интересуется финансовой, биржевой, бухгалтерской отчетностью и вопросами предотвращения мошенничества со стороны абонентов. Блок маркетинга занимается предсказанием поведения абонентов, сегментированием абонентской базы, анализом популярности тарифных предложений и услуг, востребованностью различных платежных инструментов, реакцией абонентов на дополнительные продукты и услуги. Третий блок, являющийся активным потребителем информации, — блок продаж и обслуживания. Их интересует распределение нагрузки между call-центрами, прогноз роста нагрузки для выполнения основной задачи — планирования своих ресурсов для качественного обслуживания абонентов. Но самым крупным заказчиком всегда было и остается управление компании. Ряд агрегированных управленческих показателей рассчитывается на основании отчетности, подготавливаемой для блоков, обеспечивая при этом непротиворечивость и достоверность информации, предоставляемой руководству.

«Таким образом мы добиваемся того, что данные, с которыми работает, например, маркетинг, не противоречат данным, попадающим к учредителям», — утверждает Строганов.

Как правило, в работе используется два инструмента — средства OLAP для оперативной работы сотрудников и предсказательные механизмы data mining для прогнозирования процессов в будущем.

В последнее время в компании стали больше внимания уделять контролю соответствия подразделений и отдельных руководителей решаемым задачам. Активно идет проект по расчету ключевых и комплексных показателей эффективности подразделений и сотрудников.

Что интересно, используется достаточно универсальный механизм как для анализа поведения абонентов, прогноза дохода, приносимого ими, предсказания мошенничества, так и для оценки эффективности работы собственных сотрудников. Казалось бы, сферы применения принципиально различны, а математический аппарат тот же. Естественно, это повышает темп внедрения решений. Готовность людей, имеющих опыт работы в одной области, достаточно высока для решения задач в другой.

«Зоопарк» с правилами

Интеграция системы бизнес-аналитики с остальными приложениями довольно проста, так как система SAS предусматривает ряд типовых шлюзов к внешним базам данных. Данные выгружаются из баз Oracle и Microsoft SQL Server, из Excel, из текстовых файлов, из других произвольных форматов, встречающихся в информационных системах. В некоторых случаях информация заносится напрямую в хранилище SAS. Например, представители маркетинга анализируют региональные рынки и в заданном формате заносят результаты исследований в информационное хранилище.

«Исторически сложилось, что МТС покупает компании со сложившейся структурой и информационными системами, поэтому основная наша задача — оперативный сбор информации, единообразное ее представление и быстрый анализ», — говорит Строганов.

Сегодня в дочерних компаниях используется более 50 биллинговых систем семи различных поставщиков, три вида бухгалтерских систем, более пяти систем складского учета, клиринговые системы, шлюзовые системы для агрегации информации. В результате получаются сотни объектов, с которых собирается информация, причем в ежедневном регламенте. Мгновенно информационную инфраструктуру переделать невозможно. Естественно, для успешного и эффективного управления разнородным, с информационной точки зрения, активом информации, со стороны руководства есть желание централизации и унификации информационных источников, что постепенно и осуществляется. Но, с другой стороны, процесс присоединения новых активов идет постоянно, и проблема сбора информации с различных систем не исчезает. «Кумулятивные вложения на замену существующих информационных систем сразу после приобретения оператора экономически абсолютно неэффективны, — уверен Строганов. — Проще использовать плюсы, имеющиеся у оператора, ту специфику, благодаря которой он стал лидером, а по мере устаревания применяемых средств заменять их типовыми — в противном случае затраты компании существенно возрастут». С одной стороны, обладая таким ?зоопарком?, компания вынуждена подстраиваться под его специфику, с другой — его ?обитатели? сохраняются только в случае их соответствия основным корпоративным правилам, связанным с оперативностью, реализацией базовых процессов и услуг.

Например, если продукт назван «Джинс», то он должен быть реализован с характерными базовыми признаками на всей территории, независимо от технических средств, используемых региональным оператором. То же самое относится к средствам платежей. Если это федеральная карта экспресс-оплаты, то не важно, какая биллинговая система используется в регионах. «Это те немногие консолидирующие признаки, которые мы пытаемся продвигать в регионах. Ко многому относимся лояльно, понимая, что нужно окупать первоначальные затраты, а затем развиваться дальше», — делится Строганов.

В связи с этим основная задача при появлении в структуре компании нового элемента состоит в том, чтобы привести его локальную структуру данных к уровню верхних представлений. Не секрет, что в филиалах и дочерних компаниях один и тот же термин может иметь разный смысл — субкультура и субъязык у всех свои, несмотря на то, что образование сотрудников может быть близким и регламентирующие документы используются одни и те же. Поэтому внутри компании последовательно обеспечивается процедура приведения всех понятий к корпоративному стандарту.

Фокус на клиента

Конечно, при бизнес-анализе используются данные систем складского учета для планирования запасов и закупок, данные о звонковой активности для определения направлений развития сети, собирается информация об авариях внутренних информационных систем и технических средств для последующего улучшения эксплуатационных показателей. Тем не менее главным для компании является анализ, связанный с абонентами и их поведением.

«В первую очередь нас интересуют количество абонентов, активность использования ими тех или иных услуг, финансовые показатели, показатели платежной дисциплины, поведения абонентов с целью их сегментации, показатели, связанные с затратами при обслуживании абонентов», — перечислил Сергей Строганов.

На основе этой информации проводятся маркетинговые действия, направленные, например, на удержание клиентов.

Конечно, меры по удержанию клиента не должны превышать его доходность. Об абоненте собирается текущая информация, рассчитывается вероятность его ухода, потенциальная польза абонента. Анализируются каналы, на которые реагирует пользователь. Каналы продвижения разные, они отличаются стоимостью и восприимчивостью со стороны абонентов. Следующим шагом является создание предложения. Кто-то хорошо отреагирует на предложение бесплатно скачать картинку или мелодию, кто-то примет предложение перейти на другой, более выгодный лично ему, тарифный план, кому-то может быть приятен сам факт заинтересованности в нем, выраженный в вопросе «как мы можем улучшить ваше существование в сети?». Сейчас подобные пилотные маркетинговые акции проводятся с выделенными узкими сегментами абонентов с целью определения их реакции. Например, если рассылать SMS-сообщения вроде «Оставайтесь с нами» всем абонентам подряд, то, во-первых, будет перегружена сеть, во-вторых, многие будут воспринимать их как спам, и результат не оправдает понесенных затрат. Поэтому основная идеология компании — работа с узкими сегментами и планирование акций под каждый из них. Массированные акции требуют больших затрат, а эффект абсолютно непредсказуем — вплоть до отрицательного. Разработана цепочка: анализ поведения — прогнозирование — рассмотрение предложений для удержания — определение каналов для донесения предложений — проведение пробной акции- в случае успеха расширение ее на рыночно заметный сегмент.

В последнее время в компании перешли к работе с тестовыми сегментами, представляющими собой репрезентативную выборку. Здесь также используется бизнес-аналитика, вернее, ее математический механизм. Дело в том, что для большого объема данных создать репрезентативную выборку очень непросто. Согласно статистике, для получения репрезентативной выборки необходимо из общей массы набрать не менее 10% объема. Создавать выборку из абонентов МТС такого объема для проведения пилотной акции с непрогнозируемыми результатами экономически неоправданно. Инструмент SAS используется для создания репрезентативных выборок существенно меньших размеров — вместо миллионов абонентов в них включаются десятки тысяч.

Определение качества и достоверности получаемой в результате исследований информации — очень важная задача. Хорошо, когда процесс устоявшийся, на рынке нет конкурентов, отсутствует сезонный спрос, нет изменений во внешнеэкономической ситуации. К сожалению, таких идеальных условий не бывает. Внешние возмущения во время проведения акции могут быть восприняты как ее эффект. Для исключения такой возможности при исследовании используются две выборки абонентов: тестовая и контрольная. Проводится сравнительный анализ изменений в поведении абонентов из них.

При этом необходимо наличие контрольной выборки, не подвергаемой никаким воздействиям: ни мерам по удержанию, ни мерам по предотвращению мошенничества, как бы очевидны они ни были. Это плата за проверку качества и эффективности используемых инструментов анализа. «В противном случае мы бы не знали результативности проводимых акций», — признает Строганов.


Data mining против мошенничества

Есть люди, пытающиеся использовать специфику стандарта GSM, особенности России с ее размерами для получения незаконных доходов. Существует несколько типов мошенничества. Первый связан с неоплатой абонентом предоставленных в кредит услуг. Второй заключается в том, что услуги от имени одного абонента получает совершенно другое лицо. Впоследствии реальный абонент эти услуги оспаривает. Третий тип — внутренний, когда сотрудники компании используют свое служебное положение.

Общие принципы их обнаружения очень просты. Сверяются входящие в компанию потоки платежей от абонентов и исходящие потоки услуг абонентам и платежей партнерам. Естественно, между объемом оказанных услуг и объемом полученных платежей есть связь. При выявлении какой-либо настораживающей динамики, разбираются с причиной ее возникновения. Такая идеология используется для выявления новых видов мошенничества.

Когда вид мошенничества становится известен, производится классификация внешних признаков, характерных для него. Это может быть поведение абонента, определенные показатели использования сети, всплески нагрузки по некоторым направлениям. Выявляются наборы, которые могут говорить о возможной схожести абонента с моделью мошенника. Схожесть бывает настолько эфемерна, что предсказать ее, пользуясь логикой, невозможно. В этом случае хорошо помогают процедуры data mining.

Самые неприятные виды мошенничества — это те, которые уже предусмотрены стандартами работы. В случае роуминга идет работа на территории другого оператора, который предоставляет информацию с некоторым запозданием. Многие схемы ориентированы именно на это.

Идет активное сотрудничество со службой безопасности. Запущено несколько проектов по выявлению мошенничества.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями