Великі дані використовують у різних сферах підприємництва. Важко переоцінити їхню роль, бо інструмент дійсно поліпшує роботу та допомагає заробляти більше. У чому саме переваги використання аналітики? Спільно з компанією Київстар редакція Kurs.if.ua вирішила розглянути три напрями діяльності через призму використання Big Data для них.
Big Data у роздрібній торгівлі
Найбільша користь від Big Data для бізнесу у сфері ритейлу — визначення оптимальної локації для відкриття нових магазинів та запрошення до них клієнтів. Визначити вдале місце для відкриття точки продажу можна з допомогою теплової карти та геоаналітики. Так бізнес швидше дізнається, де саме територіально більше часу проводять його потенційні клієнти, де є скупчення таких людей, а мережа конкурентів не закриває їхні потреби.
До магазину, що вже працює, Big Data допомагають залучити клієнтів. Зокрема, у Київстар є спеціальний інструмент Business Data Solution — платформа розсилки повідомлень. З її допомогою можна надіслати SMS потенційному покупцеві, котрий мешкає чи працює неподалік або часто буває у справах біля магазину. Таке SMS-інформування краще за роздачу листівок та брошур із запрошенням завітати до магазину. Адже влучає точно в цільову аудиторію — тих, хто не байдужий до вашого продукту.
Скоринг для МФО
Особа подає заявку до мікрофінансової організації на отримання позики. Що відбувається потім? Менеджер перевіряє потенційного позичальника за багатьма критеріями, щоб прийняти рішення — давати гроші або ні. Для цього він використовує різні комп’ютерні програми, бази даних чи скорингові таблиці. Наразі скоринг для МФО проводять з допомогою Big Data, точніше розроблених на їхній базі моделей.
Продукт враховує кілька сотень показників, щоб створити фінансовий портрет клієнта — платоспроможний він чи ні. При цьому аналізується лише телекомунікаційна поведінка абонента в телеком мережі оператора. Математичні моделювання допомагають визначити, чи співпадає поведінка людини з контрольною групою абонентів, у яких точно є проблеми з погашенням заборгованостей. В результаті виставляється скоринговий бал, який не розголошує ніяких персональних даних абонента.
Експерти Київстар розробляють індивідуальну скорингову модель для фінансових організацій із врахуванням особливостей цільової аудиторії замовника. Це дає змогу швидко та безпомилково перевірити заявників.
Big Data для страхових компаній
У страхуванні також необхідний скоринг, хоча термін більше асоціюється з банківською справою. Тут він являє собою бальну систему. Скільки скорингових балів особа отримує — такі умови страхування їй запропонують. Цей інструмент допомагає визначити надійних клієнтів з огляду на їхні звички та модель поведінки.
Страхувальник оцінює ризик не вручну, а за допомогою спеціальної скорингової моделі. Благонадійніші клієнти отримують вигідніші умови страхування. Так компаніє мінімізує збитки, що можуть виникнути після страхування особи з «поганим» скоринговим балом.
Що враховують страхувальники:
- Анкетні дані
- Посилання на сторінки у соціальних мережах
- Середовище та умови, в яких перебуває об’єкт страхування
- Big Data — наприклад, інформацію оператора мобільного зв’язку про місце перебування, поїздки, покупки
Примітно, що система скорингу не лише обробляє готову інформацію, але й постійно тренується через машинне навчання, аби коректніше ставити оцінку потенційному споживачеві.
Реклама