Big data in Kyivstar

Основні кольори

Допоміжні кольори

252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 1

Big DATA in Kyivstar

Александр Грачев – начальник департамента взаимоотношений c клиентами Анна Ральф – начальник отдела автоматизации и развития обслуживания Светлана Юрковская – ведущий специалист по управлению клиентской базой



252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 2

С точки зрения нашей практики, data science – это процесс извлечения value из данных, которые есть у компании, он помогает находить направления развития или улучшения продукта, не важно, большие эти данные или маленькие. Но именно большие объемы различных данных дают больше возможностей для data science, «big data fuels data science».

Из интервью А.Г. Милиневского MMR

Что для нас есть Big

Data и Data science ?

Александр Грачев



252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 3

7 модулей

5 недель обучения

http://bigdata.kyivstar.ua/

Первая открытая школа больших данных




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 4

Big Data School – образовательная программа, инициированная Киевстар, с целью развития талантов в сфере бизнес-аналитики. Занятия в школе проводились с 19 февраля по 16 апреля 2016 года.

Эта программа о том, как информация, полученная из больших баз данных, помогает решать актуальные задачи бизнеса. Студенты Big Data School познакомились с инструментами обработки больших баз данных и имели возможность проявить свои предпринимательские таланты в работе над реальными кейсами. Партнерами Big Data School стали компания IE Business School (Мадрид) и Microsoft Ukraine.

О школе




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 5

• Практика машинного обучения и Big Data в бизнесе • Основы машинного обучения • Введение в Deep Learning • Обучение с подкреплением • Введение в анализ больших данных и масштабируемое

обучение • A peace of inspiration from the leading industry experts

Программа




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 6

27 самых крутых новичков DATA SCIENTISTS!




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 7

• Количество специалистов – секрет , но это специально выделенное подразделение

• Где мы находим специалистов– растим у себя, часть пришла, в том числе из проекта Kyivstar Big Data school *искать Big Data scientist – долго и дорого

• Какие они – молодые, талантливые, хакеры и математики, многие закончили КПИ

• Customer Care – заказчик услуг Big Data science

Кто в Киевстар занимается Big Data?




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 8

Как мы используем Big DATA – военная тайна

…..но некоторыми направлениями мы поделимся 1. Персонализация 1-2-1 предложений, прогнозирование вероятности покупки 2. Churn prevention 3. Индивидуальный NPS forecasting 4. Динамические персонализированные меню в digital 5. Тепловые карты (пример ─ транспортная стратегия Киева)




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 9

Развитие Big DATA в Contact Center Киевстар

Прошлое Настоящее Будущее

Анна Ральф

Автоматизация!

IVR

IVR

1-2-1

History

billing CRM

Credit history cloud etc

Unstructured data

News GSM + FTTB

GEO Multichannel history

Profile Personal info & statuses



252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 10

Построение модели

Pre-period Post-period

До 1000

проверяемых

предикторов

10-30 основных

решающих

Действующие модели:

7 дополнительных услуг;

Пол абонента;

Возраст абонента;

Churn;

MultySIM;

Pokemons.

В процессе разработки:

o Оптимизация очереди в СС.

По бизнес-правилам

По модели

RR 2,5-3 раза выше

Модели для формирования целевой аудитории

Светлана Юрковская



252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 11

o Средняя длительность входящих и исходящих звонков выше;

o Больше звонков в дневное время;

o Меньше звонков off-net;

o Больше входящих звонков 8 Марта.

o Чаще переезжают между БС, городами, областями;

o Больше звонков с 22:00 до 07:00;

o Отправляют меньше SMS.

Поведенческие различия между М и Ж в основных предикторах модели




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 12

Люб.страны

ТОР-контакты

Геолокация

ОЕ

Ди-Джингл

Посещение мероприятий

Доп.номер Роуминг

Специфический трафик


Футбол online Бесплатный трафик в ТП


Интересные кейсы по формированию бизнес-правил




252 217 36

34 159 255

137 204 255

146 193 29

184 50

139

244 145

0

87 51

139 © Kyivstar, 2016 | 13

Спасибо

Data & Analytics

Big data in Kyivstar