Сергей Марин - Большие данные - muzis hackathon
TRANSCRIPT
![Page 1: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/1.jpg)
«Большие данные»
(Big Data)
Применениеt
![Page 2: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/2.jpg)
2
Технологии
Аналитика
Продукты и маркетинг
Процессы
Что такое Big Data
Big Data это набор мер и технологий,
направленный на монетизацию
имеющихся у компании данных
Данные
![Page 3: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/3.jpg)
3
Персонализация
Клиентский опыт
Рост выручки (сокращение
затрат)
Создание новых продуктов за
пределами Core-Business
Зачем нужна
Big Data
Давая знания о каждом клиенте и
процессах внутри бизнеса, Big Data
помогает выполнять следующие цели
![Page 4: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/4.jpg)
4
Запуск новых аналитических
продуктов на рынок
Создание новых видов бизнеса самостоятельно
и в партнерствах (Студия Данных, Bot & Artificial
Intelligence Factory, Programmatic реклама)
Создание и продажа сторонним компаниям
аналитики данных Билайн (например,
геоаналитика, аналитика IPTV,..)
B
A
Повышение эффективности основного
бизнеса внутри компании
Применение Big Data во всех областях деятельности
компании (повышение продаж, удержание клиентов,
противодействие мошенничеству,..)
Две области
применения
Big Data
![Page 5: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/5.jpg)
5
Big Data: Области применения на
данных Билайн (основной бизнес)
BIG
DATA
Дополнительные
продажи
Управление
оттоком
«Умное» планирование
сетиУправление качеством
Антифрод/Антиспам
Клиент 360
Персонализация/just-
in-time
![Page 6: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/6.jpg)
6
Big Data: Области применения на
данных Билайн (вовне)
BIG
DATAСкоринг/верификация
Геоаналитика
Реклама
![Page 7: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/7.jpg)
7
Обучение Data Scientist
аналитике данных
Обучение менеджеров
монетизации данных
Вводный/подготовительный
курс
Школа Данных
«Билайн»
Давая знания о каждом клиенте и
процессах внутри бизнеса, Big Data
помогает выполнять следующие цели
![Page 8: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/8.jpg)
8
Студия данных «Билайн»
Увеличение продаж/среднего
чека
Привлечение новых
клиентов
Интеграция и монетизация
знаний о клиентах
Интеграция с внешними
данными
Управление фродом/рисками
Обработка и анализ
машинных данных
![Page 9: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/9.jpg)
9
Триггерная аналитика
Рекомендательные системы
Боты
Big Data & AI
AI это не только симулирование
поведения человека, это еще и про
максимальное знание самого человека и
использование этого знания на пользу
Персонализация
![Page 10: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/10.jpg)
10
Персонализация: персональный
менеджер
55,000,000персональных
менеджеров, у каждого
клиента – свой
Зная уникальные потребности клиента,повышаем
качество обслуживания личнодля него и
предлагаем услуги, которые нужны именно ему
![Page 11: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/11.jpg)
11
Бесшовное таргетирование
Клиент купил в
офисе
смартфон и
спец. тариф
Наша цель –создание виртуального персонального менеджера
для каждого клиента
Клиент
настраивает
смартфон
Совершает
несколько
международны
х звонков
Через
приложение
Подключает
доп. опции
Оплачивает
телефон через
web-сайт
Клиент
отправляется
за границу
Через
приложение
подключает
роуминг
Отключает
услугу
роуминга при
возвращении
Положительны
й отзыв в соц.
сети
Клиент получает смс с
инструкциейо том, как
настроить интернет
Звонок из колл-центра –
предложение подключить
опцию для звонков за рубеж
Получает
SMS-напоминание о
необходимости
отключения услуг
роуминга
СМС СМС
Клиент
Big Data
![Page 12: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/12.jpg)
12
Оборудование
Фильмы
…
Рекомендательные
системы
Рекомендовать можно все, важно помнить
про то, какой KPI оптимизируется:
покупки, выручка, оба…
Сервисы Билайн
![Page 13: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/13.jpg)
13
«Говорящая голова»
Диалог с клиентом на естественном
языке, основное применение AI
Автоматизация скриптов колл-
центра
Программирование уже известных
скриптов для решения основных задач
Интеграция с каналами и
системами
Интеграция с операционными
системами, авторизация, интеграция с
сайтом, приложением
Чат-боты это не только «говорилка», это
интеграция в процессы и системы
![Page 14: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/14.jpg)
14
Что мы уже сделали?
Сегментирование
Мультидевайс
Геоаналитика
Звонки в колл-центры
Внутренний отток
Аэропорт
Антифрод
LTE
Социальная демография
Выделение среди вновь пришедших абонентов тех, которые ранее уже были
абонентами Билайн
Выделение абонентов с несколькими устройствами для предложения
им тарифного бандла «ВСЁ»
Оповещение улетающих за границу абонентов о специальных
предложениях в роуминге
Анализ геоданных для ритейла, банков и гос. органов
Распознавание и защита абонента от денежных махинаций третьих сторон
и вирусных активностей
Релевантный IVR; после обращения в колл-центр SMS о возможностях «личного
кабинета» для решения подобного вопроса как более удобная альтернатива
Анализ абонентов, которые много пользуются 3G-трафиком, чтобы по их
скоплению приоритезировать размещение станций там, где это действительно
необходимо
![Page 15: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/15.jpg)
15
Как мы это делаем
Интеграция с системами –
источниками данных
Сбор и анализ данных
Построение социального
графа и расчет индекса
социальной активности
CDR
CDRCDR
CDRCDR
1
Аналитика
2
Продукты
3
Сalls, SMS, MMS
WEB: сайты
и поисковые запросы
Построение и анализ
расширенного профиля
абонента
Создание выборок на основе
различных
таргетов/Прогнозирование
поведения абонентов
Интеграция с маркетинговыми
системами
![Page 16: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/16.jpg)
16
Определяем пол и возрастНамного больше, чем просто данные биллинга
4 математические модели
Определяем пол и возраст
Больше знаний – выше точность
На основе данных о телефонной активности абонента
и их сопоставлении с персональными данными из АСР
(либо CRM), система может с высокой долей вероятности
определить: вероятный пол абонента и его возраст
(и условно отнести к категории: «дети», «молодежь»,
«взрослые», «пожилые»).
более 100 параметров
![Page 17: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/17.jpg)
17
Интеграция новых источников данных
АБОНЕНТ
Соц-дем
История веб-браузинга
Поведение абонента
в цифровых каналах
Качество сети
Мобильные приложения
Телесмотрение
Пополнения баланса и платежи
Точки контакта
СМС
Геоданные
Голосовая связь, Data
Социальные сети
![Page 18: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/18.jpg)
Спасибо
за внимание!
![Page 19: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/19.jpg)
19
Геоаналитика: потребности рынка
Развитие инфраструктуры
торговых сетей
Оптимизация логистики
предприятия
Анализ целевой
аудитории
Повышение
эффективности адресной
POS-рекламы
Планирование наружной
рекламы
Пост-анализ рекламных
акций
Геоаналитика
![Page 20: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/20.jpg)
20
Геомаркетинг: ожидания VS реальность
По фактуПо Росстату
![Page 21: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/21.jpg)
21
Геоаналитика: динамика плотности
населения
Преимущества
• Учет трудовой миграции
• Учет ИЖС и частных секторов
• Регулярное обновление данных
• Исследование временных зависимостей
Вывод из анализа:Влияние неучтенного населениядля района
Молжаниново – численность населения по
данным ГСА отличается в 6 раз
![Page 22: Сергей Марин - Большие данные - Muzis Hackathon](https://reader034.vdocuments.net/reader034/viewer/2022052606/58732eed1a28ab596c8b6459/html5/thumbnails/22.jpg)
22
Геоаналитика: решение
бизнес-потребностей
ОбъектШирота,
дом
Долгота,
дом
Кол-во
абонентов
ТЦ «ХХХ» 113,52 105,63 452
ТЦ «ХХХ» 115,47 106,83 807
ТЦ «ХХХ» 117,13 107,66 725
На карте показаны зоны высокой
проходимости целевой аудитории.
Замер производился в один из
месяцев 2014 года.