Документ описывает решения SAS для банков и телекоммуникационных компаний, фокусируясь на высокопроизводительной аналитике, управлении рисками и оптимизации тарифов. Он охватывает использование аналитики для повышения вероятности погашения задолженности и выявления корпоративных клиентов, а также предлагает инструменты для снижения оттока абонентов. Также рассматриваются методы анализа данных и бизнес-процессов для улучшения эффективности и уменьшения затрат.

1. БИЗНЕС-ЛАНЧ
«ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНАЯ АНАЛИТИКА
ДЛЯ БАНКОВ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ КОМПАНИЙ.
АКТУАЛЬНЫЕ БИЗНЕС-ЗАДАЧИ И ТЕХНОЛОГИИ.
РЕШЕНИЯ SAS И EMC»
Артем Балабанян
Бизнес-консультант - Телекоммуникации
Департамент поддержки продаж
SAS Russia/CIS
• Управление рисками – Collection
• Customer Link Analytics
• Тарифное моделирование
• Гарантирование доходов - Revenue Assurance
• Анализ эксплуатации сети
• Анализ эффективности работы IT
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

2. ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ ПОДХОДА, ИСПОЛЬЗУЕМОГО В
РЕШЕНИИ SAS ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ
Действие Действие Действие
Вероятностью погасить
Характеристика I Статистическая Поведенческая Дополнительная
Характеристика J Характеристика K Характеристика L 1 2 3
задолженность 1
Абонент 1
Вероятностью погасить
Действие Действие Действие
Дополнительная
Характеристика I Статистическая
Характеристика J
Поведенческая
Характеристика K Характеристика L 1 2 3 задолженность 2
Абонент 1 Коллекторская
с другим коллекторским Характеристики абонентов
последовательность-стратегия
сценарием Вероятностью погасить
Действие Действие Действие
Характеристика I Статистическая
Характеристика J
Поведенческая
Характеристика K
Дополнительная
Характеристика L 1 2 3 задолженность
Действие Действие Действие
Вероятностью погасить
Статистическая Поведенческая Дополнительная
Характеристика I Характеристика J Характеристика K Характеристика L 1 2 3
задолженность
Поведенческая Дополнительная Действие Действие Действие
Вероятностью погасить
Характеристика I Статистическая
Характеристика J Характеристика K Характеристика L 1 2 3
задолженность
Статистическая Поведенческая Дополнительная Действие Действие Действие Вероятностью погасить
Характеристика I Характеристика J Характеристика K Характеристика L 1 2 3
задолженность N
Абонент N
0,1 – SMS, 0,2 – Звонок, 0,7 - Агентство
На базе исторической обучающей выборки
средствами data miningа строится модель,
прогнозирующая вероятностью погасить абонентом задолженность SAS Enterprise
в зависимости от его характеристик и Miner
коллекторской последовательности-стратегии
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

3. SAS ENTERPRISE MINER
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

4. ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ ПОДХОДА, ИСПОЛЬЗУЕМОГО В
РЕШЕНИИ SAS ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ
Определение
стратегий – в
Определение Определение
простейшем случае
целей и их весов ограничений
каналов коммуникации
Данные о новых Сценарий для
Анализ отчетов
Абонентах-должниках оптимизации
Каждый Абонент +
коллекторская стратегия-
последовательность
Скоры-преобразования
Абонент + стратегия->
вероятность оплаты
SAS® Marketing
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
Optimization

5. SAS® MARKETING OPTIMIZATION
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

6. CUSTOMER LINK ANALYTICS
Шаг 1. Link Analytics
 Анализ взаимосвязей между абонентами
 Оценка степени взаимоотношений (% трафика на друга)
 Подключение новых друзей и отток старых
 Выявление корпоративных абонентов конкурента
Шаг 2. Social Network Analysis = … + Теория графов + Data mining + Предупреждения +
Визуализация
 Определение социальных ролей (жена/муж/ребенок/коллега)
 Определение возраста
 Мониторинг угрозы оттока (ушел друг)
 Улучшение качества предиктивных моделей
 Использование вирусного эффекта для Cross-sell кампаний
 Определение Multi-SIM для увеличения доли кошелька клиента
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

7. CUSTOMER LINK ANALYTICS
Снижение уровня оттока сообщества за счет удержания Leaders
Возможность: Маркетинговые Выгода:
активности:
• Выявить и • Снижение затрат на
удержать • Таргетированные маркетинговые
Leader действия для удержания кампании
Leaders
• Сокращение уровня
оттока внутри
сообщества
Marginal Follower
Community
Very few Bridge
Communityconnections Outlier connectors
Leader between different
communities
Follower Prospect
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

8. OFFER OPTIMIZATION FOR COMMUNICATIONS
Offer Optimization for Communications
ПРОБЛЕМА РЕЗУЛЬТАТЫ
• Большое количество постоянно обновляемых тарифных • Для каждого абонента можно определить оптимальное
планов, опций, скидок, специальных предложений, пакетов тарифное предложение и % его выгоды от текущего
услуг тарифного предложения абонента. При это возможно
• Это приводит к тому, что как для абонента, так и для введение тех или иных условий при нахождении оптимального
оператора трудно определить оптимальное тарифное тарифного предложения
предложение и его выигрыш: • При обращении абонента ему можно предложить
Тариф1 или альтернативное тарифное предложение с указанием %
Тариф2+Опция1 дешевле на X% или возможной выгоды
Тариф3+Опция2+Опция3 дешевле на Y% или …? • Возможность проактивно предложить оптимальное
• В результате: тарифное предложение абонентам, которые могут/склонны
• Отток абонентов “оттечь”
• Несбалансированная линейка тарифных • Возможности микросегментации абонентов по их профилю
предложений потребления для использования данной информации при
• Каннибализация при выводе новых тарифных разработке тарифных предложений
предложений • Возможность при разработке тарифных предложений
• … оценить их каннибализационный эффект. И при
необходимости ввести те или иные ограничения
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

9. OFFER OPTIMIZATION FOR COMMUNICATIONS
Общая архитектура решения
Информация об абонентах
• Сегментация абонентов на базе бизнес правил/критериев
и их трафике–детализация
• Микросегментация абонентов на базе их профиля
потребления
ETL
• Нахождение наиболее типичного абонента-представителя
микросегмента
OOC • Запрос у “конструктора предложений” доступных
BSS тарифных предложений для наиболее типичного абонента
Environment микросегмента
Оператора • Уточнение возможных тарифных предложений из
Конструктор доступных с учетом заданных бизнес правил/условий
предложений Отчетность • Запрос у “тарификатора” стоимости трафика -
перерасчет счета наиболее типичного абонента/всех
Аналитика абонентов микросегмента для каждого их выбранных
Тарификатор доступных тарифных предложений
• Сравнение результатов со стоимостью трафика-счета
абонента по его текущему тарифному предложению и выбор
наиболее оптимального на базе заданных условий
Для каждого абонента определено
оптимальное предложение
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

10. OFFER OPTIMIZATION FOR COMMUNICATIONS
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

11. SAS REVENUE ASSURANCE
КОНТРОЛЬ РАБОТЫ СЕТИ, MEDIATION И БИЛЛИНГА
Контроль того, что информация по трафику корректно доставляется от различных источников в
начисления биллинга
Клиринг.
Interconnect
Billing центр
billing
Коллекторы (бизнес-логика)
Mediation
Коллекторы (parsing)
TAP
SS7 Платформы MMSC GGSN
IN
оконечные SMSC SGSN
коммутаторы транзитные
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .
коммутаторы

12. SAS REVENUE ASSURANCE
• Готовое апробированное решение:
• 60 регламентных RA-контролей. Например - CDR vs. SS7, абонентские vs. транзитные коммутаторы
(или абонентский vs. интерконнект трафик), кросс-сверки платформ: CDR vs. IN, CDR vs. SMSC, CDR vs.
MMS, SGSN vs. GGSN, …, TAP-in vs. IN (CAMEL) vs. CDR (для вх. трафика в роуминге) vs. NRTRDE)
• Трассировка вызовов и выявление незаконченных цепочек
• Покрывается 41 риск потерь доходов, охватывающих все ключевые процессы любого оператора
связи:
 Сеть
 Предбиллинг
 Биллинг
 Интерконнект
 Роуминг
 IP-сеть
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

13. SAS REVENUE ASSURANCE
ПОЧЕМУ SAS И СТАТИСТИКА/АНАЛИТИКА?
Сопоставление информации о трафике с разных источников –
сложная задача из-за рассинхронизированности часов сетевых элементов:
• Предварительный статистический анализ рассинхронизированности источников: конкретная разница в
фиксации Времени начала вызовов и Длительности
• SAS – не СУБД. Использование собственных процедур обработки данных (DATA STEP) позволяет
выполнять такой анализ (сопоставление «каждый-с-каждым») за приемлемое время
Статистический контроль – аналог тренд-анализа:
• Выявление нестабильного поведения параметров:
 Необычное число зафиксированных источником CDR
 Изменения в маршрутизации трафика присоединенными операторами
• Используются мощные инструменты SAS по прогнозированию временных рядов
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

14. IT INTELLIGENCE
IT/Network Intelligence
“Технологии” “Деньги”
SAS IT Resource Management SAS Activity-Based Management
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

15. IT RESOURCE MANAGEMENT
Data Staging
ETL Data Adapters
Analysis & Report
IT Data Mart Ready Data
Data Web
Aggregation Reporting
and Analysis
Data Logs Presentation
IT Resource Management -
cбор и хранение мониторинговых данных,
их визуализация, анализ, прогнозирование
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

16. IT RESOURCE MANAGEMENT
Широкий выбор постоянно обновляющихся адаптеров. Несколько примеров адаптеров - SNMP,
UNIX/Linux System Activity Reporter, Microsoft System Center Operations Manager, …
Удобные для использования ETL мастера
“Богатейший” BI (отчетность):
• 4 000+ преднастроенных отчетов
• Всевозможные виды отчетов - Tile Chartы, Stacked Barы, Bubble Plotы и т. д. и т.п.
• Возможность организации галерей отчетов под нужды тех или иных пользователей
• Web порталы, Dash boardы
• OLAP
• “Толстые клиенты” для продвинутых пользователей - SAS Add-In for Microsoft Office, Enterprise
Guide
• SAS Web Report Studio
Аналитические инструменты
• Используются мощные инструменты SAS по прогнозированию временных рядов
• Data mining (интеллектуальный анализ данный). Выявление поведения параметров /alarmов при сбоях-
авариях
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

17. IT RESOURCE MANAGEMENT
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

18. IT RESOURCE MANAGEMENT
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

19. ACTIVITY-BASED MANAGEMENT
Products,
Resources Activities Customers
Demands on
Workload
Activity-Based Budgeting
Costs Measure the effect
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

20. ACTIVITY-BASED MANAGEMENT
Поиск возможностей снижения затрат
• Объединение типовых процессов
• Оценка рациональности использования аутсорсинга
• Повышение прозрачности структуры расходов на бизнес-процессы
• Расчет себестоимости использования каждого элемента сети
Оценка и обоснование бюджетов
• Оценка инвестиционных проектов
• Расчет плановой себестоимости
Планирование
• Определение невостребованных ресурсов
• Расчет потребности в ресурсах
Оценка деятельности структурных подразделений
 Расчет стоимости услуг оказываемых структурными подразделениям, отвечающими за поддержку
различных бизнес-процессов (например, IT-департамента)
 Оценка рентабельности маркетинговых акций и выводимых на рынок новых услуг
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .

21. ACTIVITY-BASED MANAGEMENT
C op yr i g h t © 2 0 1 2 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .