SAS

Компании требовалось, с одной стороны, минимизировать принятие на страхование высокорисковых клиентов, а с другой – удержать долю своего портфеля на рынке, снизив вероятность ложной тревоги в процессе предстраховой оценки рисков и тем самым оставив в портфеле страхователей с приемлемым уровнем риска. По итогам проведенного анализа мирового опыта применения аналитических технологий в страховании, сотрудники «Ингосстраха» выявили четкий тренд на использование дополнительных источников информации о клиентах и инструментов углубленной аналитики, что ранее главным образом было характерно для банков. По результатам анализа было принято стратегическое решение о развитии в компании направления Big Data и внедрении специализированной аналитической платформы для всестороннего анализа больших объемов внутренних и внешних данных, в том числе неструктурированных.

В качестве поставщика аналитической платформы была выбрана компания SAS. В пользу ее инструментов говорили широкие функциональные возможности предложенного решения, легкость интеграции создаваемых аналитических моделей с существующими бизнес-процессами компании, а также результаты пилотного проекта.

Уже на начальном этапе проекта было принято решение использовать внешние данные, в частности, открытые данные из Интернета. Внедренные в компании инструменты текстовой аналитики SAS позволяют учитывать неструктурированные общедоступные данные и тем самым собирать более широкий профиль клиента. Настроенные в компании аналитические модели интегрированы с ранее внедренной системой принятия решений в реальном времени.

Уже после интеграции аналитической платформы SAS в ИТ-ландшафт «Ингосстраха» было запущено несколько новых пилотных проектов, которые также показывают обнадеживающие результаты. Сейчас мы планируются работы по развитию направления углубленной аналитики.

На первом этапе внедрения объектом автоматизации стало построение системы оценки кредитных рисков международных операторов связи (сегмент B2O). Внедренное решение позволяет оценивать риски операторов-нерезидентов, рассчитывать кредитный лимит в зависимости от кредитной политики «Ростелекома». Оно проводит постоянный мониторинг кредитоспособности операторов (включая оповещение об изменениях кредитоспособности операторов) при помощи интегрированных шлюзов с внешними источниками данных, то есть кредитными агентствами, передающими финансовую и клиентскую информацию через автоматические шлюзы.

Ввод в эксплуатацию первой очереди системы управления кредитным скорингом уже оказал положительное влияние за счет снижения резерва по сомнительным долгам международных операторов на 224 млн руб.

Как отметил финансовый директор «Ростелекома» Кай-Уве Мельхорн, внедрение скоринговой системы несет ряд положительных эффектов с точки зрения повышения операционной эффективности. Помимо снижения объема резервов, она обеспечивает повышение собираемости дебиторской задолженности, определяет дифференцированный подход работы с долгами клиентов с учетом различных критериев оценки рисковости, влияет на снижение затрат на взыскание задолженности. Кроме того, скоринговая система имеет потенциал с точки зрения увеличения выручки за счет последующей монетизации данных, позволяя дополнить линейку цифровых сервисов.

До конца 2017 года в скоринговой системе будет автоматизирована оценка кредитных рисков по всем сегментам (B2B, B2G, B2O, B2C) и всем макрорегиональным филиалам «Ростелекома».

Чтобы нивелировать спад продаж и повысить свои продажи, ретейлеры предлагают различные акции и программы лояльности – как постоянной, так и моментальной, и, что важно, потребители в них заинтересованы. Как выяснили аналитики SAS совместно с отраслевым порталом New-retail и профессиональным сообществом CRM Solutions в ходе проведенного исследования, специальные предложения при этом в большинстве случаев носят массовый характер, то есть кампании создаются и проводятся без какой-либо сегментации. Так, по результатам исследования, в 76% сетей действуют предложения, которые адресованы всем посетителям. Еще 23% ритейлеров используют деление на крупные возрастные и гендерные группы, а 9% сегментируют по покупательской способности («стандарт» и «премиум»). Только 20% разрабатывают точечные предложения для узких групп и лишь 11% делают индивидуальные предложения.

Львиная доля акций, как показал опрос, прямо или косвенно связана со снижением цены. 61% ретейлеров уменьшают цену на товар, который плохо продается, 51% — на позиции, которые поступают от поставщика по сниженной цене. Еще 44% запускают продажи в комплекте по принципу «получи второй (третий) товар бесплатно», а 22% продают дешевле товары с истекающим сроком годности.

Что касается периодичности акций, то на первом месте по частоте использования стоят ежемесячные скидки — 50% ответов, с небольшим отрывом за ними следуют еженедельные предложения — 44%, а акции типа «товар дня» используют около 30% сетей.

Чтобы донести до потребителей информацию об акциях, ретейлеры используют несколько разных каналов одновременно. Интересно, что самым популярным из них стали соцсети – их задействуют 53% участников опроса. Широко применяются SMS-рассылка (50%), почтовая рассылка (50%), буклеты (45%). А вот доля теле- и радиорекламы относительно невысока – ее используют около 24% компаний.

Как и ожидалось, маркетинговые активности разрабатываются в основном «вручную». Исследование показало, что использование автоматизированных аналитических решений в ретейле пока еще недостаточно широко распространено. В том или ином виде – от инструментов отчетности и сбора данных до инструментов сегментации клиентской базы и построения кампаний – аналитические решения применяют только 34% участников опроса, еще 12% находятся на этапе внедрения. 33% компаний пока не используют никаких аналитических инструментов, но не исключают, что внедрят их впоследствии, а 21% пока не собираются их применять даже в будущем.

Платформа SAS RTDM позволяет банку развивать коммуникации с клиентами и подключать новые каналы взаимодействия: мобильный банк, интернет-банк, банкоматы и терминалы оплаты в отделениях. Сформированные в онлайн-режиме предложения способны обеспечить рост продаж: согласно проведенным оценкам, конверсия на входящем потоке уже превысила отметку в 10%, а сам проект окупился за два месяца.

Система, реализованная при помощи GlowByte Consulting, формирует для клиента предварительно одобренные предложения, учитывая канал, тематику обращения клиента и уже используемые им продукты банка. Такой подход обеспечивает большую вероятность отклика и рост вторичных продаж продуктов банка.

Новое решение интегрировано в CRM-контур банка и взаимодействует с внедренным ранее решением для управления рисками. Скорость ответа на запрос от фронтальной системы Siebel CRM составляет от 5 до 35 секунд, включая время, необходимое для принятие кредитного решения.

В ходе недавнего европейского исследования, проведенного SAS, были опрошены 75 организаций, которые считают себя успешными «первопроходцами» в интеграции Интернета вещей в свои бизнес-процессы. Респонденты представляют девять отраслей – от промышленности до государственного сектора – и 15 разных сценариев применения Интернета вещей.

Около 20% респондентов в качестве главного преимущества концепции IoT отметили «связь с клиентами», далее идут «автоматическая диагностика» (17%) и «отслеживание активов» (16%). С точки зрения результатов список самых популярных ожиданий респондентов возглавляет операционная эффективность и улучшение клиентского опыта.

Что касается вызовов, с которыми сталкиваются и которые преодолевают компании при внедрении Интернета вещей, то в тройку вошли необходимость анализа данных в реальном времени, проблемы безопасности и управление культурными изменениями.

Интернет вещей стирает границы между индустриями, и это подтверждает тот факт, что наиболее упоминаемым среди респондентов продуктивным решением в процессе внедрения концепции стало привлечение к сотрудничеству внешних консультантов, так как возможности штатных исследователей данных ограничены рамками их специализации.

Наблюдается некоторый разрыв между потребностями и имеющимися в компаниях компетенциями. Многие менеджеры уже поняли, что подготовка собственных кадров к работе с Интернетом вещей потребует длительного времени, но компания не может ждать, когда сотрудники наберутся опыта и получат нужную квалификацию. Поэтому для руководителей компаний важно правильно выстроить долгосрочную стратегию взаимодействия внешних и внутренних специалистов.

Технологии IoT позволяют автоматизировать не только принятие огромного количества рутинных решений, но и упрощают решение сложных управленческих задач – таких как определение предпочтений клиентов в разных отраслях, прогнозирование поломок, оптимизация логистики и многое другое. Экосистема IoT сейчас только создается, в том числе и в России, где этот рынок уже превышает 300 млрд руб., что на четверть больше, чем в прошлом году. По мере интеграции IoT в бизнес-процессы организаций, из инновационной технологии он превратится в стандарт.