Як Vodafone та інші великі компанії використовують наші дані

Big Data в реальному житті

Ось вам трохи фактів: особи протилежної статі, які полюбляють фастфуд, малосумісні як пара; фармацевтичні компанії знають, у яких містах у людей безсоння, і посилюють там продаж снодійного; супермаркети можуть дізнатися, чи вагітна жінка, раніше за неї, а мобільний оператор знає, коли ви збираєтесь поміняти його послуги на конкурента.

Ні, це не чергове дослідження британських учених. Це інформація, яку великі компанії отримують, обробляючи Big Data – мільйони та мільярди даних про своїх клієнтів, тобто про нас з вами. Як отримують ці дані та що з ними роблять, розповів керівник напряму Big Data в Vodafone Україна Сергій Бориславський на зустрічі «Життя в епоху Big Data: як великі дані допомагають змінювати світ».

Ритейлер знає, чи вагітна ваша донька, раніше за вас
Одного разу в американський магазин Target прийшов розлючений чоловік. Він поскаржився менеджеру, що магазин прислав його дочці знижки на товари для вагітних. «Моя донька ще ходить в школу, – кричав розлючений батько. – Навіщо ви присилаєте таке дитині?»

Менеджер магазину був збентежений. Вочевидь, купони на знижку були надіслані неповнолітній дівчинці внаслідок помилки комп’ютерної системи. Тож він довго вибачався за прикре непорозуміння перед батьком.

За кілька днів той самий менеджер вирішив ще раз вибачитися перед чоловіком і зателефонував йому додому. Та останній перервав його промову на початку і сумним голосом повідомив, що його донька й насправді вагітна, а він дізнався про це нещодавно.

То як комп’ютерна система Target дійшла висновку, що саме ця покупниця може бути вагітною? Річ у тім, що ритейлери (ті, що насправді турбуються про свого покупця та власний прибуток) заносять у базу даних сотні параметрів про поведінку клієнта. Тип придбаних продуктів, обсяги, періодичність, час, стать, вік покупця та багато іншого. На основі цих даних системи бачать, які продукти починають купляти жінки на різних стадіях вагітності. І тоді спрацьовує зворотній принцип – коли жінка купляє товари відповідної групи, система розуміє, що вона, з певною часткою ймовірності, може бути вагітною.

Vodafone дізнається, якщо ви зберетесь піти до конкурентів
Як видно з попереднього прикладу, з поведінки людини можна дізнатися, наприклад, про стан її здоров’я. Також на основі цих даних можна прогнозувати подальші дії особи. Сергій Бориславський розповів, що одним із результатів роботи з Big Data для Vodafone Україна є можливість аналізувати, чи задоволений клієнт послугами оператора, та оцінювати якість самих послуг.

«Мобільний зв’язок – це, можливо, одне з найбільших джерел інформації у світі. Мільйони людей користуються нашими сервісами, і ми контролюємо якість наших послуг. Якість передачі голосу, швидкість інтернету і чи є обриви дзвінків. Аналізуючи великі масиви даних, ми бачимо, коли в нас виникають якісь проблеми в мережі, та миттєво реагуємо на них», – розповідає Сергій Бориславський.

Цікаво, що, дивлячись на поведінку абонента, на те, як він користується мобільним зв’язком, можна побачити, наприклад, коли він збирається змінити оператора.

«Якщо виявляємо відповідний шаблон у діях того чи іншого абонента, ми телефонуємо йому та цікавимося – може, він незадоволений якимись послугами або тарифом, і намагаємось запропонувати йому кращі умови», – розповідає Сергій.

Але пошук незадоволених клієнтів – то тільки невелика частка того, що може дати Big Data. Далі ви дізнаєтесь, як математика допомагає знайти своє кохання. Але спершу трохи теорії.

Big Data – технологія, що знає про нас більше за нас самих
Як відбитки ніг на морському піску, ми лишаємо інформаційний слід у повсякденному житті. Шукаючи інформацію в Google, купуючи щось у магазинах, навіть просто рухаючись містом, ми розповідаємо компаніям про свої звички та потреби. Facebook, Google, Vodafone чи інша велика компанія або навіть держава можуть використати цю інформацію для полегшення нашого життя. 

Big Data (у перекладі – Великі дані) – це серія інструментів та підходів до обробки великих обсягів даних. Наскільки великих – нема чіткого визначення. Спеціалісти жартома кажуть, що коли ви не можете впоратися зі статистикою в Excel, тоді для вас починається Big Data.

Математика багато знає про кохання
Гарний приклад роботи з Big Data продемонстрував сервіс знайомств eHarmony. Його розробники пішли далі, ніж банальне знаходження відповідностей в анкетах за інтересами. Вони проаналізували дані мільйонів користувачів, виділили з них тих, хто утворив пари, та ретельно дослідили всі збіги та розбіжності між цими людьми. Як результат виявилось, наприклад, що площа обличчя на аватарці впливає на ймовірність контакту між певними людьми. Або такий факт: два вегетаріанці з ймовірністю в 44% знайдуть спільну мову і мають шанс утворити пару, тоді як два любителя гамбургерів з ймовірністю 42% ніяких стосунків не заведуть.

Big Data від eHarmony

Маючи дані цих досліджень, eHarmony може з більшою ймовірністю підшукувати пари своїм клієнтам.

Як інформація від мобільного оператора може допомагати людям
Інформація про переміщення, дзвінки чи інші дії конкретної особи є конфіденційною. Ніхто не може її отримати від мобільного оператора, окрім відповідних органів, і то за рішенням суду. Але існує можливість використовувати загальну інформацію для блага людей. Наприклад, аналізуючи графік переміщення осіб протягом дня, мерія міста могла би поліпшити стан дорожнього руху, оптимізувати його. Так, Vodafone Україна перед тим, як відкрити новий магазин, ретельно вивчає карту руху своїх абонентів, щоб зрозуміти, чи достатньо їх у цьому районі, чи буде затребуваний такий магазин саме в цьому місці.

Big Data в транспорті

Інший гарний приклад роботи держави з Big Data – це попередження злочинів. Наприклад, американська поліція збирає статистику про злочини: час, місце, кількість людей навколо та ще багато інших, на перший погляд не зв’язаних даних. Після аналізу спеціальна система може спрогнозувати, де і в який приблизно проміжок часу станеться наступний злочин, і відправити туди патруль заздалегідь.

Big Data та попередження злочинів
За словами Сергія Бориславського, якби оператор мав змогу ділитися узагальненими даними про своїх абонентів, це б сприяло розвитку бізнесу в Україні. Але сьогодні немає відповідних законів.

«Останнім часом ми отримуємо багато запитів від наших компаній-партнерів з проханням допомогти їм знайти нові факти про їхніх клієнтів. Щоб мати змогу краще їх обслуговувати, побудувати магазин там, де живе клієнт, і таке інше. Vodafone Україна зараз формує список продуктів, які ми будемо висувати на ринок. Ці продукти, у першу чергу, пов’язані з геолокацією. Тобто дозволять компаніям отримувати знеособлену інформацію, де, наприклад, краще побудувати магазин.

Але наші напрацювання мають пройти відповідні державні комітети з перевірки їхньої легальності та можливості використання. Ми зараз говоримо про персональні дані, тож Vodafone Україна не може просто віддати комусь інформацію про вас. Зараз законодавство України абсолютно закрите для передачі таких даних, навіть узагальнених. Тож поки що ми отримуємо користь з них тільки для свого бізнесу.

Але існує європейська практика, коли оператор ділиться знеособленою, загальною інформацією про своїх клієнтів, де немає адрес, номерів телефонів чи прізвищ. Є тільки аналітика: де живуть люди з такими-то інтересами, їхній вік та кількість. Така інформація допомагає розвиватися бізнесу, приймати більш зважені рішення про відкриття нових точок обслуговування клієнтів чи продажу товарів», – розповів Сергій Бориславський.

Наступна й остання в цьому матеріалі розповідь про Big Data проілюструє, як компанії можуть ділитися інформацією на користь одна одній та клієнтам.

60 років сну щоночі
Американська компанія Jawbone виробляє фітнес-браслети. Вони користуються значним попитом, і мільйони людей носять їх. Як і багато інших подібних пристроїв, браслети Jawbone вимірюють фази сну, його тривалість та інші параметри. За одну ніч компанія отримує дані від своїх користувачів про час сну тривалістю приблизно в 60 років. І хоча продаж браслетів приносить гарний прибуток, основним бізнесом компанії є робота з інформацією.

Наприклад, Jawbone бачить, що в якомусь районі міста в багатьох людей почалось безсоння. Цю інформацію Jawbone продає фармацевтичній компанії, а та у свою чергу посилює рекламу пігулок від безсоння в даному районі та збільшує свої продажі.

Тож при правильному використані Big Data виграють усі: люди, компанії, держава. Розвивається бізнес, росте рівень сервісу та покращується рівень життя нас з вами.

НАПИСАТИ ВІДПОВІДЬ

Please enter your comment!
Будь ласка введіть ваше ім'я