Статья

Большие данные для телекома не только средство, но и товар

Big Data
мобильная версия

На сегодняшний день, пожалуй, только телеком-компании могут соперничать с социальными сетями по объему информации о людях. Сотовые операторы знают, где мы бываем, с кем общаемся, как проводим время в интернете. Если Facebook и Twitter продают данные о пользователях сторонним компаниям, то почему бы и мобильным операторам не заработать на аналитике больших данных?

Технологии больших данных позволяют телеком-компаниям собирать большие профили на своих абонентов, находить взаимосвязи и даже выявлять психотипы. Если анализ геолокационных данных указывает на то, что абонент каждые выходные проводит в торговых центрах, то можно предположить, что он «шопоголик», а если он проводит большую часть жизни в Москва-Сити, то это очевидно «трудоголик».

Доходы телеком-компаний от традиционных услуг связи, таких как голосовые звонки и SMS, в последнее время снижаются. Сотовые компании ищут новые источники прибыли, изобретают способы повышения лояльности и удержания клиентов. В такой ситуации было бы глупо не выжать все, что возможно, из больших данных, накопленных годами и продолжающих поступать ежеминутно.

В ходе конференции Teradata Universe, прошедшей весной этого года в Праге, сразу несколько сотовых операторов рассказали о своем опыте анализа больших данных. Вскапывают большие данные не только крупные телеком-компании развитых стран, но и сотовые операторы развивающегося мира.

Накопленная информация может использоваться сотовыми операторами не только для своих внутренних целей, таких как создание персонализированных тарифных планов, управление оттоком абонентов и маркетинговыми компаниями и т.д. Вендоры любят сравнивать большие данные с новым видом полезных ископаемых, некоторые даже называют нефтью. В этом новом ресурсе – больших данных, скважиной для которых оказались информационные системы сотовых операторов, – заинтересованы компании многих сфер: ритейл, банки, госорганизации, туроператоры и многие другие. И телеком-компании начинают им эти ресурсы продавать.

Большая геоаналитика

Есть два способа, которыми телеком-компании могут делиться своими большими данными с другими организациями. Первый – это статистика, визуализация больших данных. Например, чешская Telefonica при помощи анализа геолокационных данных об абонентах строит тепловые карты Праги, обогащенные демографическими данными или сведениями о предпочтениях абонентов. Такая информация может оказаться полезной, скажем, банку, желающему оптимизировать расположение своих банкоматов.

Майкл Гёргл (Michal Girgle), менеджер по BI-инновациям Telefonica Czech Republic, рассказывает, что геопространственная аналитика может ответить на многие вопросы ритейлеров: откуда пришли их клиенты, когда и как часто они находятся вблизи торговой точки, сколько времени там проводят, кто они и чего хотят. Анализ местоположения пользователей может оказаться полезным не только для маркетинговых целей операторов и их партнеров, но и для планирования развития города.

«Мы можем, например, увидеть, что большинство потенциальных клиентов проходит мимо магазина через полчаса после закрытия. Это будет означать, что торговой точке следует изменить режим работы, – рассказывает Люк Маллинс (Luke Mullins), руководитель информационной стратегии и управления O2 . – Наша аналитика поможет магазинам понять, насколько оформление витрин соответствует проходящей аудитории». В числе дополнительных ценных для анализа источников данных помимо соцсетей эксперт также отмечает так называемые открытые данные. Это сведения, которые публикуются госорганами, в том числе в машиночитаемом виде. В последние годы российские федеральные и региональные правительства заметно активизировались в раскрытии наборов общественно-значимых данных.

Любая аналитика, позволяющая ритейлерам лучше узнать своего покупателя, банкам – обогатить профиль потенциального заемщика, рекламщикам – доставить персонифицированное сообщение, сегодня очень востребована рынком. «Для аналитиков рекламных компаний и агентств недвижимости критичными являются данные о потоках людей для рейтинга рекламных площадок и объектов недвижимости. Сейчас это реализуется на базе CDR-данных телеком-компаний, а если добавить к ним всю информацию о перемещении абонентов, что позволит более точно и детально сегментировать клиентскую базу, то получится очень интересный источник информации, за доступ к которому бизнес будет готов платить», – считает Сергей Кузнецов, директор по технологиям дивизиона бизнес-решений IBS.

Статистика – это хорошо, однако более интересной может оказаться точечная, индивидуальная информация. Телеком-компании не могут делиться персональными данными, но принимать заказы на целенаправленное информирование абонентов закон не запрещает. Например, парфюмерная сеть может попросить сотовую компанию доставлять сообщения об акциях женщинам определенного возраста, проходящим мимо их магазина.

Подобные сервисы уже пилотируются в России и в скором времени будут запущены в промышленную эксплуатацию. «Сегодня российские операторы готовы и морально, и технологически к предоставлению этих сервисов. Уверен, что и с правовой точки зрения предоставление неперсонифицированной информации о перемещении людей не может быть ограничено», – считает Сергей Кузнецов.

Вместе мы заработаем больше

У статистической информации сотовых операторов или их услуг по маркетинговым коммуникациям с клиентами есть один существенных недостаток – ограниченных охват. По сути та же тепловая карта города не показывает людей определенного сегмента – лишь называет, сколько абонентов этого единственного оператора отдельной категории бывает в этом районе в указанный промежуток времени. При этом зачастую операторы сами ориентируются на конкретный сегмент аудитории, и нарисовать по данным отдельной телеком-компании полную картину невозможно.

В 2013 г. «Мегафон» первым из «большой тройки» российских операторов представил сервис геопространственной аналитики и рассказал о пилотном проекте по анализу потоков населения московской агломерации. По словам представителей компании, у сервиса уже есть несколько активных заказчиков. Но эксперты сразу отметили ряд недостатков. В частности, по информации о местонахождении по большей части молодых абонентов «Мегафон» нельзя достоверно судить об утренних пробках в Москве – в них преимущественно стоят абоненты других операторов.

Интересен опыт Лондонских телеком-компаний. Три мобильных оператора Великобритании – EE, Telefonica UK (O2) и Vodafone UK – создали объединение, которое получило название Weve. В его рамках была построена система для сбора данных о местоположении пользователей мобильных устройств. В системе консолидируются данные о клиентах и звонках (CDR), логи посещений веб-сайтов, геолокационные сведения, информация о клиентах из третьих источников. Данные обновляются ежедневно, планируется переход к ежечасному обновлению. Каждый день анализируется около 20 млн клиентских записей. Персональные данные не хранятся на дисках в явном виде и защищены шестиуровневой системой защиты и шифрования.

Люк Маллинс, представляющий компанию-инициатора проекта Weve, говорит и об экономическом эффекте объединения. Готовить аналитику совместно оказалось выгодно.

В объединении данных нескольких операторов есть один нюанс: важно не посчитать одного человека с несколькими SIM-картами как разных людей. Как рассказал Илья Катчан, руководитель направления по работе с государственными компаниями в SAS Россия/СНГ, более 60% жителей Москвы имеют более двух SIM-карт. Инструменты анализа больших данных позволяют «увидеть» одинаковое перемещение абонентов разных операторов и рассматривать их как одного человека, а не несколько.

Главными препятствиями в реализации таких проектов в России могут стать закон о защите персональных данных и проблема консолидации информации от разных операторов. Как рассказали специалисты SAS, существуют исследования, что по четырем точкам пребывания можно установить личность человека. Поэтому в Великобритании сотовые компании имеют право хранить данные о перемещении абонентов не более 90 дней.

По мнению Сергея Кузнецова, к данным сотовых операторов можно было бы еще добавить и данные операторов фиксированной связи. «Это позволит сформировать картину общей инфраструктуры района, насыщенности и востребованности определенных услуг, что поможет бизнесу в принятии важных решений об открытии новых магазинов или приобретении рекламных площадок», – считает эксперт.

Временное преимущество

По отзывам экспертов, инвестиции в продукты геопространственной аналитики невелики, и соответственно их эффективность довольно высока. Ян Шимек (Jan Simek), вице-президент Teradata в Восточной Европе, видит в новых корпоративных сервисах, основанных на больших данных, хорошую возможность для сотовых компаний. Как он рассказал, новые технологические платформы могут быть не только источником дохода, но и предметом для сотрудничества и создания кобрендинговых продуктов, например, совместно с банками.

Некоторые участники рынка опасаются, что сотовым компаниям не удастся долго извлекать выгоду из доминирующих позиций в аналитике больших данных. Есть мнение, что в недалеком будущем интернет вещей раздавит это конкурентное преимущество телеком-операторов по владению данными. Эксперты полагаю, что по информации со всевозможных устройств можно будет получить гораздо более подробную картину, чем это возможно сегодня.

Эта тенденция подтверждается исследованием IDC, согласно которому количество устройств и предметов в мире, подключаемых к интернету, приближается к 200 млрд, из которых 14 млрд, или 7%, уже подключены и активно передают данные. На сегодняшний день данные интернета вещей составляют 2% от мирового объема информации. Согласно прогнозам IDC, к 2020 г. уже 32 млрд подключенных устройств будут генерировать 10% общего объема данных во всем мире. Так что время у телеком-компаний еще есть.

Александра Кирьянова


Крупнейшие поставщики BI-решений в России 2017

№ 2016 Название организации Выручка по направлению BI с НДС в 2016 г., ₽тыс. Рост 2016/2015
1 Softline 1 661 471 14,2%
2 GlowByte Consulting 1 450 000 27,1%
3 AT Consulting 1 408 954 4,3%
4 Крок 1 308 708 22,9%
5 Сапран * 590 000 29,9%

смотреть полный рейтиг