Персональные данные организации

(практический семинар – диалог)

Алексей Федорищев

http://fedorischev.info

Персональные данные Персональные данные недооценённый актив компаниинедооценённый актив компании

Об авторе

Алексей Федорищев

Специалист в области управления ИТ технологиями, в отрасли с 1992г.

Карьера от руководителя аналитической группы, до директора по развитию в финансовом секторе компании ИБМ Россия.

Успешно решал задачи в областях бизнес анализа, анализа данных, управления проектами, развития продаж и управления развитием компаний.

Опыт работы в крупных компаниях как финансового сектора, так и ИТ компаниях: GE Money Bank, TopS BI, Verysell, BaseGroup Labs, Росбанк

Среди заказчиков: Транснефть, структуры Газпром, МБРР, Банк Возрождение, РТКом.Ру, Вымпелком (Билайн) и многие другие

Персональные данные1. Персональные данные (или личные данные) — любая информация, относящаяся к

прямо или косвенно определённому или определяемому физическому лицу

2. Для оценки используются различные специализированные методы оценки:

• Аддитивная модель

• Анализ риска (CRAMM, RiskWatch, Гриф и пр.)

• Порядковая шкала

• Модель решётки ценностей

3. Суть данных близка к пониманию Основного средстваОсновного средства, т.е. данные подвержены старению и подлежат «амортизации», «ремонту» и «модернизации»

Основные средства — это средства труда, которые участвуют в производственном процессе, сохраняя при этом свою натуральную форму. Предназначаются для нужд основной деятельности организации и должны иметь срок использования более года. По мере износа, стоимость основных средств уменьшается и переносится на себестоимость с помощью амортизации

Ключевые процессы использования данных

Пример расчёта стоимости1. Основное средство

У небольшой компании 100 тыс. клиентов, привлечение каждого из которых обошлось в 200$. Обслуживание ОС (ИТ и проч.) составляет 100k $/месяц. Информация о клиенте устаревает за 3 года (36 мес.)

•Стоимость ОС = 20’000’000 $

•Амортизация ОС = 555’555 $/мес.

•Стоимость обслуживания ОС = 100’000 $/мес.

•Мин. прибыль с клиента = 6.55 $/месяц

Пример инвестиций в работу с данными1. Увеличение средней потребительской корзины

Для увеличения прибыли в расчёте на клиента, компания внедряет систему up-sale для средней потребительской корзины по аналогии с сервисом Amazon «с этим… обычно покупают…». Целевой показатель – увеличение прибыли на 2 %/мес.

Объем ежемесячных продаж составляет 600’000$. Увеличение прибыли на 2 %/мес. = 12’000 $/мес.

Стоимость проекта с ROI = 1 год составляет до 144’000 $

2. Решение задачи удержания клиентов

Задача удержания клиентов в той же компании и снижение оттока клиентов путём формирования адаптированных предложений или предложений с меньшим уровнем прибыльности.

Отток клиентов составляет 27’000 $ недополученной прибыли/мес. (при сроке жизни клиента по рынку ~24 мес.) Прогноз снижения оттока 30% или 7’200 $ мес.

Стоимость проекта по удержанию клиентов составляет ~97k $

Ключевые задачи в процессах• предложение от которого нельзя отказаться

• привлечение новых клиентов

• продажа нового продукта существующему клиенту

• увеличение покупательской корзины, «среднего чека»

• удержание клиента

Прогнозирование реакции клиентов на предложения, используя знания об их поведении, стиле жизни,

привычках

Какие способы?№ Задача Решение

1 предложение от которого нельзя отказаться

• отслеживать «фазовые переходы» клиента (свадьба, рождение детей, совершеннолетие детей, покупка а/м, заключение страховки, выплата кредита и пр.)

• персонализация предложения• многоканальность• набор статистических методов (сегментация, скоринг,

правила, экспертные оценки и пр.)

2 привлечение новых клиентов

• исследование социальных связей клиента• инициация диалога и последующая идентификация клиента

на сайте• см. «предложение от которого нельзя отказаться»

3 продажа нового продукта существующему клиенту

см. «предложение от которого нельзя отказаться»

4 увеличение покупательской корзины, «среднего чека»

набор статистических методов (сегментация, скоринг, правила, экспертные оценки и пр.)

5 удержание клиента • выявление кандидатов (сегментация, скоринг, правила, экспертные оценки и пр.)

• см. «предложение от которого нельзя отказаться»

Как работает?Видео ролик с демонстрацией взаимодействия путешественника, подходящего к банкомату и желающему оформить поездку в страну по выбору.

Система зная историю поездок, его покупок, остаток средств на счёте, его предпочтения и прочее формирует краткий список вариантов для выбора на экране банкомата прямо в режиме реального времени

Обратите внимание - в конце ролика банкомат прощается с клиентом, обращаясь к нему по имени (!)

«Зоопарк» систем и разнородность данных

???1.У каждой системы свой владелец2.Сложности в интеграции3.Большие объёмы данных4.Есть данные за пределами организации

Как действовать?• Встраивайтесь в ключевые процессы, которые напрямую влияют на выручку

компании

• Помните о правиле Парето (20/80), не разбрасывайтесь и действуйте по принципу QUICK WIN. Реализуйте максимум 2-3 задачи одновременно из длинного списка улучшений

• Выделите отдельную штатную единицу аналитика, второго, третьего

• По мере развития аппетита, выделяйте в отдельный проект а потом и в отдельное подразделение аналитиков из смежных команд, ранее трудившихся в рамках разных систем и подразделений

• Инициация и обоснование новых проектов для реализации новых кирпичиков по работе с данными

• Курирование интеграционных проектов

• Взаимодействие с внешними провайдерами информации

• Участие в проектах в качестве ключевых пользователей аналитических систем

• Оптимизация параметров уже завершённых моделей и проектов

• Выверка и сопровождение данных

• Генерация устоявшейся и заказной аналитической отчётности для руководства

• Выявление новых источников оптимизации и эффективности работы с данными

• Поиск качественно новых источников данных в организации и за её пределами

Задачи по повышению эффективности использования данных

Текущая деятельность Запуск новых проектов

• Заручиться поддержкой всех владельцев систем

• Реализация MDM и интеграция систем

• Собрать данные в централизованном хранилище

• Собрать и обучить аналитическую команду

• Реализовать пилотный и полномасштабные пилоты

• Интегрировать системы

• Анализ данных отдельно для каждой системы

• Аналитик в каждом подразделении-владельце системы и данных

• Отсутствие Master data management (MDM)

• «подсадить» бизнес показатели на интеллектуальные процессы и обосновать централизацию данных и выделение отдельного аналитического подразделения

Организационные задачиЭтап 1. Децентрализованный анализ данных

Этап 2. Централизованный анализ данных

Резюме• Создайте институт аналитиков данных для каждого из приложений, которые затем

образуют костяк выделенного аналитического центра

• «Сгребите» и «Придвиньте» данные к себе, централизуйте их

• Персонализируйте клиентские предложения

• Проработайте и встройте своё решение в цепочку продаж и CRM

• Расширяйте доступные источники данных внутри организации и за её пределами

• Разработайте предложения руководству по развитию многоканального и оперативного взаимодействия с клиентом

• Бизнесу нужен эффект, считайте и проверяйте его

Спасибо за Ваше внимание!

http:// fedorischev.info