Система аналитической поддержки абонентского обслуживания

• Функционирование системы
• Функциональные возможности
• Преимущества

Высокая степень проникновения услуг связи предъявляет принципиально новые требования к бизнесу операторов связи и ведению конкурентной борьбы за абонентов. При этом повышение качества услуг и обеспечение индивидуального подхода к обслуживанию абонентов становятся наиболее действенными и надежными способами привлечения и удержания абонентов, увеличения доходов и укрепления позиций компании на рынке. В нынешних условиях наиболее результативным оказывается проведение профессионального и компетентного анализа информации о клиентах и их предпочтениях, о состоянии рынка, о методах продвижения услуг и т.д. Объемы информации, с которыми приходится иметь дело, оказываются весьма значительными, поэтому оператору требуются высокопроизводительные и функциональные средства анализа.

СДИ представляет систему аналитической поддержки абонентского обслуживания CBOSSdm – современное и эффективное решение, инкапсулирующее сложные методы «глубокой обработки данных» Data Mining. Система CBOSSdm предназначена для решения актуальных задач:

• Сегментации абонентов для повышения уровня обслуживания;
• Поиск групп абонентов со схожим поведением для разработки мероприятий по увеличению лояльности;
• Расчет потребительских корзин для повышения продаж.

Функционирование системы

Функциональные возможности

Для выполнения своих функций система CBOSSdm наделена следующими возможностями:

• Сегментация
  

  При помощи настраиваемых моделей, основанных на алгоритмах кластеризации Data Mining, система CBOSSdm позволяет выполнить сегментацию абонентской базы для выявления следующих групп абонентов:
• по их ценности (например, высокая, средняя и низкая ценность),
• групп по доходности в рамках сегментов по ценности,
• групп абонентов с одинаковым профилем потребления услуг связи (например, «явное предпочтение GPRS-сервисов», «потребители MMS-контента» и т.п.).


В частности, при сегментировании абонентов выявляется группа высокодоходных абонентов, составляющая около 2 или 3% абонентской базы, генерирующих до 20% всех доходов оператора. Для удобства работы с абонентами, проведения маркетинговых и рекламных акций возможно формирование маркетинговых сегментов абонентов, отвечающих стратегическим направлениям работы с абонентской базой.
• Прогнозирование оттока
  Использование алгоритмов классификации Data Mining позволяет произвести анализ данных о потреблении услуг связи активными абонентами оператора и сформировать список склонных к оттоку абонентов. К числу последних относятся те, поведение которых похоже на поведение абонентов, прекративших пользоваться услугами. Отдельно система формирует список лояльных абонентов. Использование результатов прогнозирования склонности к оттоку повышает эффективность подготовки и проведения маркетинговых мероприятий.
  С целью минимизации ошибок и их последствий в системе предусмотрена возможность проверки качества модели прогнозирования на тестовой выборке данных. В процессе тестирования система формирует список абонентов, исключенных из анализа, и рассчитывает такие показатели, как оценка точности прогнозирования оттока абонентов; уровень ошибок (сколько ушедших абонентов причислено к лояльным и сколько лояльных абонентов причислено к ушедшим); оценка точности модели прогнозирования по сравнению со случайным угадыванием.
  Точность прогнозирования склонных к оттоку абонентов составляет в среднем до 80%. При условии своевременного проведения акции по удержанию указанных абонентов оператор связи может сохранить от 30% и более дохода, получаемого от этих абонентов.
• Выявление потребительских корзин
  Данная возможность предназначена для исследования абонентской базы в разрезе совместно используемых услуг (так называемых «потребительских корзин»), в том числе:
• анализа состава корзин,
• расчета размера и платежеспособности потребителей корзин,
• определения потенциального спроса на услуги связи.


Сравнение абонентов с похожими корзинами, состав которых отличается на одну группу услуг, позволяет выделить группу абонентов для адресной акции по продвижению этой группы услуг.
Путем анализа истории подключения и отказа от сервисов можно определить круг абонентов для акции по расширению спроса на те услуги, которыми эти абоненты пользуются эпизодически, но в существенно меньшем объеме, чем другие потребители этих услуг с одинаковой корзиной потребления.

Помимо указанных выше основных функций, система CBOSSdm располагает следующими вспомогательными функциями:

• Наборы исходных данных
  Для построения моделей система позволяет выполнить отбор совокупности данных, ориентированных на решение конкретной маркетинговой задачи, и создать целевой набор данных. При этом, помимо стандартных атрибутов, описывающих приложения обслуживания, существует возможность включения в набор данных расчетных показателей, задаваемых функцией от стандартных атрибутов (например, доля начислений за GPRS-трафик в суммарных начислениях).
• Группировка услуг
  До начала проведения аналитического исследования, система позволяет выполнить группировку услуг, то есть разделить все возможные элементарные услуги на различные группы по их типу или характеру (например, группа голосовых услуг, группа услуг по передачи данных, развлекательные голосовые сервисы и т. д.). Каждая такая группа услуг может характеризоваться суммарными начислениями за первичные услуги, объемом их потребления, а также суммарным количеством обращений к этим услугам в течение анализируемого периода времени.
• Списки абонентов
  Вся работа в системе CBOSSdm основана на формировании и последующей обработки списков абонентов. Исходные списки могут быть импортированы из текстовых файлов, созданы на основе набора исходных данных или при выполнении SQL-запроса, написанного пользователем. Помимо этого, система поддерживает различные возможности манипулирования ранее зарегистрированными списками путем выполнения операций арифметики списков. Результаты анализа или моделирования, полученные в исследовательских модулях системы CBOSSdm, могут быть также зарегистрированы в виде списков абонентов и использованы для последующего анализа.
  Списки абонентов могут быть экспортированы как во внешние приложения, так и в системы, интегрированные с CBOSSdm.

Преимущества

• Рост уровня лояльности абонентов
  Вследствие выявления при помощи CBOSSdm абонентов, склонных к разрыву контракта, компания заблаговременно разрабатывает и предпринимает меры по их удержанию. На основе результатов анализа компания-оператор выстраивает индивидуальные способы взаимодействия с представителями каждого сегмента абонентской базы, что позволяет неуклонно повышать качество предоставляемых абонентам услуг и качество сервисного обслуживания. Для высокодоходных абонентов организуются индивидуальные программы удержания. Для остальных сегментов – массовые адресные акции, учитывающие профили потребления услуг связи и соответствующие уровню дохода, генерируемого абонентами сегмента. Как следствие, растет лояльность абонентов, увеличивается срок их обслуживания в компании, расширяется абонентская база. В конечном счете, укрепляются позиции компании на рынке и доходы компании возрастают.
• Сокращение затрат на продвижение и запуск услуг
  Оператор выдвигает абонентам максимально привлекательные для них и эффективные для компании предложения благодаря тому, что с помощью аналитических средств CBOSSdm определяет потребности целевых групп. В результате оператор получает возможность разрабатывать и проводить акции, нацеленные на конкретно обозначенную группу абонентов, а потому такая акция оказывается минимально затратной и максимально эффективной.
• Эффективное применение накопленных массивов данных
  CBOSSdm использует постоянно накапливающиеся и находящиеся в распоряжении компании массивы данных об абонентах для последующего планирования внедряемых продуктов, а также акций по удержанию абонентов и стимулированию продаж. Обновление характеристик для каждого абонента происходит ежемесячно.
• Масштабирование абонентской базы и интеграция
  Система CBOSSdm легко масштабируется по размеру абонентской базы. Кроме того, для максимально эффективного использования уже реализованных функциональных возможностей CBOSSdm тесно интегрируется с другими решениями CBOSS, включая:
• Конвергентную систему postpaid-биллинга и обслуживания абонентов CBOSSbcc,
• Систему проведения маркетинговых кампаний CBOSSmcm.
• Использование научного подхода для анализа информации
  Применение научного подхода позволяет уменьшить влияние субъективных факторов при работе с абонентской базой, в то же время делая такую работу адресной и целенаправленной. При наличии в абонентской базе сотен тысяч (для крупных компаний – нескольких миллионов) абонентов даже один неэффективно потраченный доллар на каждого абонента в итоге приводит к заметным финансовым потерям, которые возможно предотвратить при использовании CBOSSdm.
• Дружественность и эргономичность интерфейса
  CBOSSdm ориентирована на бизнес-пользователей, не обладающих глубокой математической подготовкой. Сложные математические методы и алгоритмы обработки данных скрыты от пользователя. Принципы работы с системой являются интуитивно понятными. Система обладает широкими возможностями визуализации результатов анализа.