Новости

10.10.2017 09:16
Рубрика: Общество
Проект: В регионах

Не вышли профилем

Как бизнес юга пытается построить модель поведения своих клиентов
Сбербанк заявил о том, что с 2018 года он будет оценивать кредитоспособность заемщиков по психометрическим моделям, построенным с использованием открытых данных из интернета, в том числе из социальных сетей. Оказалось, что на юге России уже многие крупные компании пользуются огромными массивами информации (big data), накопленной в интернете. Это не только банки, но и телеком-операторы, рекламные компании и ретейл.

Как признался старший вице-президент Сбербанка Александр Ведяхин, пилотный проект психометрического скоринга, в котором принимает участие "ограниченная выборка" согласившихся клиентов, действует уже не первый месяц.

- Скоринг - система оценки кредитоспособности, основанная на численных статистических методах, - поясняет ростовский программист Андрей Просандеев, участвующий в создании алгоритмов по обработке big data. - Это программы, которые обрабатывают данные клиента, полученные в том числе из Сети. Еще недавно крупные фирмы заказывали социологам исследования через фокус-группы и опросы, но это дорого и неточно, ведь опрашиваемый понимает: в данный момент кто-то измеряет его психологические характеристики. Эффективнее использовать "цифровой след". Человек в Сети абсолютно прозрачен, а информация о нем достовернее, ведь он не знает, что именно сейчас его оценивают. На основе истории поисковых запросов, просмотра страниц, лайков и записей можно составить невероятно точный психологический портрет.

Самыми заинтересованными в анализе big data являются представители зрелых и высококонкурентных рынков - им нужны новые инструменты повышения эффективности. Из 108 компаний, опрошенных агентством СNews Analytics, 40 уже приступили к работе с большими данными. Главными покупателями таких решений остаются банки (24 из 43 респондентов). С помощью технологий они привлекают новых клиентов, связываются с неконтактными должниками, верифицируют личность потенциальных заемщиков, оценивают кредитоспособность и выявляют мошенничество.

- Информации накоплено много. Вопрос в том, что с ней делать, - говорит при этом председатель совета директоров крупного банка на юге Василий Высоков. - Хорошо, если бы была одна идеальная модель анализа big data. Но абсолютно оптимального решения не существует. Так что пока ничего другого не остается, как принимать креативные решения, те, что не были очевидными, когда эти данные начали обрабатывать.

Колоссальные массивы информации об абонентах накоплены у операторов связи.

- Если абонентская база достигает десятков миллионов человек, количество услуг исчисляется сотнями, а конкуренты идут след в след, критически важным становится управление клиентским опытом, - утверждает руководитель департамента информационных технологий южного представительства телекоммуникационной компании Олег Кузнецов. - Значит, надо контролировать все без исключения сетевые данные, чтобы моделировать сценарии пользовательского поведения, управлять лояльностью клиентов и уменьшать их отток. Если уровень лояльности выразить в денежном эквиваленте сложно, то эффект от сокращения оттока в пределах 2 - 3 процентов посчитать можно. Управление клиентским опытом позволяет за несколько месяцев сократить отток абонентов примерно на 10 процентов. По нашим прогнозам, применение решений big data обеспечит бизнесу кратное повышение эффективности.

Массу задач с помощью big data решают и ретейлеры. Откуда берут сведения о покупателях торговые сети?

- С сайта магазина и его информационных систем, - рассказала представитель крупнейшего в стране ретейлера Ирина Толмачева. - Кроме того, многие провайдеры продают обезличенную информацию об активности своих клиентов в Интернете. Например, вы решили выбрать электрогриль и задали поисковый запрос. Компании, занимающиеся анализом данных, причисляют вас к категории пользователей, которым нужна бытовая техника. Эту информацию они продают соответствующей торговой сети, а та дает вам в адресной рассылке персонифицированное предложение.

Рекламные агентства утверждают, что использование персонального предложения на основе психологического профиля удваивает эффективность рекламы.

- Обычно борьба идет за какие-нибудь два-три процента, и даже это экономит компаниям большие средства, - говорит начальник отдела по работе с клиентами рекламного агентства Лариса Меркулова. - А тут в два раза! Правда, на ростовском рынке рекламы позволить себе анализ на основе "цифрового следа" пока могут только отделения столичных агентств. Учитывая, что сейчас многие из них ушли из регионов до лучших времен, это отбросило нас назад, но постепенно и нам придется, хотим мы этого или нет, потратить деньги на освоение новых методов продаж.

Кстати

Согласно исследованиям ученых Кембриджского и Стэнфордского университетов, на основе 10 лайков можно описать пользователя лучше, чем это сделал бы его коллега. На основе 70 - лучше, чем друг. Если отметок "понравилось" больше 150, точность еще выше, даже родственник не сможет дать более объективный портрет. А после 300 лайков с описанием не сравнится и характеристика супруга.

Мнения

Андрей Просандеев, разработчик программ анализа поведения пользователей Сети:

- Надо отдавать себе отчет, что технология уже есть и защититься от нее невозможно. Вы ограничите свое присутствие в соцсетях или откажетесь от них вовсе, но все равно будете писать электронные письма и не избавитесь от кредитной карты. Битва за приватность уже проиграна, и следует озаботиться тем, чтобы человек, лишенный возможности закрыть частную жизнь, нормально чувствовал себя в изменившейся среде. Ведь это дает и преимущества: улучшение карьерного планирования, продвинутый маркетинг, новые методы медицинской и психологической помощи. За удобства мы заплатим приватностью, но, может, оно того стоит.

Михаил Розенблит, кандидат социологических наук:

- Приватности лишатся все, а эксклюзивные предложения от бизнеса получат только VIP-клиенты. Я уже не говорю, что технологии big data могут использоваться для манипулирования людьми. Но и это еще цветочки. Эти алгоритмы основаны на простой математике, применяемой к колоссальным массивам информации, и уже сегодня никто толком не понимает, как все это работает, даже сами авторы программ. Компьютерные алгоритмы эволюционируют, самообучаются и становятся настолько запутанными, что, если они работают как-то криво, уже непонятно, что и где исправить. В конце концов, мы когда-нибудь зададим системе вопрос: "Как ты это делаешь?", а она ответит: "Извини, но ты не поймешь".

Общество СМИ и соцсети Филиалы РГ Юг России ЮФО Ростовская область
Добавьте RG.RU 
в избранные источники