1. Персональные данные
недооценённый актив компании
(практический семинар – диалог)
Алексей Федорищев
http://fedorischev.info

2. 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

3. Персональные данные
1. 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
1. Суть данных близка к пониманию Основного средства, т.е. данные подвержены
средства
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

4. Ключевые процессы использования данных

5. Пример расчёта стоимости
1. 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

6. Пример инвестиций в работу с данными
1. 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 $
1. 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 $

7. 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

8. Какие способы?
№ Задача Решение
1 предложение от которого • отслеживать «фазовые переходы» клиента (свадьба,
нельзя отказаться 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 • исследование социальных связей клиента
клиентов • инициация диалога и последующая идентификация клиента
на сайте
• см. «предложение от которого нельзя отказаться»
3 продажа нового продукта см. «предложение от которого нельзя отказаться»
существующему клиенту
4 увеличение покупательской набор статистических методов (сегментация, скоринг, правила,
корзины, «среднего чека» экспертные оценки и пр.)
5 удержание клиента • выявление кандидатов (сегментация, скоринг, правила,
экспертные оценки и пр.)
• см. «предложение от которого нельзя отказаться»

9. 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 (!)

10. «Зоопарк» систем и разнородность данных
???
1.У каждой системы свой владелец
2.Сложности в интеграции
3.Большие объёмы данных
4.Есть данные за пределами организации

11. 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

12. Задачи по повышению эффективности
использования данных
Текущая деятельность Запуск новых проектов
• Оптимизация параметров уже • Инициация и обоснование новых
завершённых моделей и проектов проектов для реализации новых
• Выверка и сопровождение данных кирпичиков по работе с данными
• Генерация устоявшейся и заказной • Курирование интеграционных
аналитической отчётности для проектов
руководства
• Взаимодействие с внешними
• Выявление новых источников провайдерами информации
оптимизации и эффективности
работы с данными • Участие в проектах в качестве
ключевых пользователей
• Поиск качественно новых источников
данных в организации и за её аналитических систем
пределами

13. Организационные задачи
Этап 1. Децентрализованный анализ Этап 2. Централизованный анализ
данных данных
• Анализ данных отдельно для каждой • Заручиться поддержкой всех
системы владельцев систем
• Аналитик в каждом подразделении- • Реализация MDM и интеграция
владельце системы и данных систем
• Собрать данные в централизованном
• Отсутствие Master data management хранилище
(MDM)
• Собрать и обучить аналитическую
• «подсадить» бизнес показатели на команду
интеллектуальные процессы и
• Реализовать пилотный и
обосновать централизацию данных и
полномасштабные пилоты
выделение отдельного
аналитического подразделения • Интегрировать системы

14. 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

15. Спасибо за Ваше внимание!
http:// fedorischev.info