С 2000 по 2007 год российский рынок мобильной связи развивался стремительными темпами. Число абонентов мобильных сетей увеличилось за этот период в 40 раз. Использовать мобильный телефон сегодня так же просто, как чистить зубы. Мобильной связью пользуются буквально все — от мала до велика. От возраста и социального статуса зависит только модель трубки. Если раньше родители снаряжали первоклассника портфелем и букварем, то теперь к школьным атрибутам добавился сотовый телефон.

Подробная информация обо всех без исключения транзакциях абонентов хранится в базе данных сотовой компании. Отметим, что для глубокого ретроспективного анализа оператору приходится держать под рукой сведения за несколько лет. Обязательное условие: такие данные должны быть корректными. Однако с учетом того, с каким гигантским массивом данных оператору приходится иметь дело изо дня в день, добиться этого очень нелегко.

Как не потратить деньги впустую?

Уже на начальном этапе развития каждая телекоммуникационная компания сталкивается с задачей контроля над качеством данных. Можно ограничиться только хранением базы активных абонентов и их транзакций, но в этом случае оператор рискует потерять часть прибыли или даже вообще не удержаться на плаву. Рассмотрим подробнее, как развитие бизнеса зависит от корректности хранимых данных.

Одним из основных ресурсов оператора мобильной связи является база данных. В ней хранится детальная информация об абонентах, их ежедневных операциях (звонках, передаче SMS, использовании GPRS и т.п.), подключенных и отключенных услугах. Некорректность хранимой в этой базе информации может ввести в заблуждение руководство сотовой компании и привести к принятию неверных стратегических решений.

Типичный пример — исследование реакции абонентов на то или иное коммерческое предложение. Предположим, оператор запустил тестовую промоакцию в небольшом филиале. Выяснилось, что выручка этого филиала резко возросла, активность абонентов повысилась. Маркетологи радуются тому, как подействовала акция на пользователей, автор идеи получает поощрение, компания принимает решение выделить ресурсы для тиражирования акции на другие регионы присутствия. Запускается массовая реклама для привлечения пользователей, а ожидаемой прибыли нет, выручка не растет. Аналитики и маркетологи начинают разбираться в проблеме, и выясняется, что данные по филиалу были попросту продублированы: «дополнительная выручка» на деле была «копией» обычных звонков абонентов. Результат — вхолостую потраченные деньги и ресурсы.

Если качество данных — сомнительное, то выборка абонентов, необходимая для социологических опросов и статистического анализа, окажется нерепрезентативной (то есть не будет в полной мере отражать свойства всей абонентской базы). Например, перед маркетинговым отделом стоит задача выяснить, какой процент пользователей мобильной связи в Москве готов перейти на стандарт 3G, причем оператора интересуют только те абоненты, которые совершили хотя бы одну платную транзакцию за последний месяц. Если база данных оператора мобильной связи актуальна, маркетологам ничего не стоит выбрать некоторое число потенциальных респондентов, удовлетворяющих условиям задачи. Но если база некорректна, в выборку попадут, например, заблокированные абоненты, и опрос не достигнет цели.

Для того чтобы максимально оптимизировать сбор статистики, данные должны быть корректными, полными и структурированными. Некорректность данных, помещаемых в хранилище, приводит к тому, что маркетинговые отчеты не отражают текущей ситуации на рынке мобильных услуг. Основываясь на этой информации, невозможно правильно рассчитать показатели ARPU (средняя выручка на одного пользователя) и MOU (средний ежемесячный трафик на одного абонента).

Наличие некорректных данных чревато для сотовой компании не только проблемами с инвесторами и сложностями на фондовом рынке. Допустим, абонент захотел просмотреть список своих транзакций за определенный промежуток времени, а необходимой информации просто не оказалось в базе данных. Если такие инциденты становятся закономерностью, оператор может поплатиться репутацией, клиентами, партнерами и выручкой.

В условиях жесточайшей конкуренции для привлечения новых и удержания имеющихся абонентов мобильные операторы расширяют и совершенствуют пакеты услуг, проводят маркетинговые акции и даже идут на ребрендинг. При этом они не хотят тратить усилия вхолостую, а потому вынуждены постоянно отслеживать отклики абонентов на те или иные нововведения. Так возникает потребность в анализе истории действий каждого абонента.

Автоматический и аналитический методы

Контроль над качеством данных мобильных операторов может осуществляться по-разному. К примеру, группа компаний AT Consulting, сотрудничая с «ВымпелКомом», комбинирует автоматический и аналитический методы. Автоматический метод состоит в использовании специального программного обеспечения и детально разработанных алгоритмов загрузки данных из биллинга в хранилище. На пути из биллинговой системы в хранилище данных информация о транзакциях абонентов может подвергнуться изменениям. Такие изъяны, как дублирующие строки, заниженное число строк в файле или некорректное представление филиала, отсекаются на этапе загрузки.

Аналитический подход подразумевает «ручную» оценку корректности данных. Особенность проверки качества информации о транзакциях абонентов состоит в том, что в некоторых случаях нельзя делать однозначные выводы. Тогда применяется детальный анализ не только самих данных, но и внешних факторов, которые могут влиять на изменение активности абонентов. Такими факторами чаще всего являются праздники и промоакции.

К примеру, в обычный для страны рабочий день 25 сентября в городе Черкесск наблюдалось снижение выручки и трафика до уровня выходного дня. Анализ показал, что данные по Черкесску абсолютно верны. Причина состояла в том, что день 25 сентября был объявлен президентом республики нерабочим в связи с празднованием 450-летия добровольного вхождения Карачаево-Черкесии в состав Российской Федерации.

Чаще всего оператор мобильной связи отдает контроль над качеством данных на аутсорсинг. Это — удобный способ избежать лишних затрат на увеличение штата и закупку дополнительного оборудования. Более того, благодаря аутсорсингу заказчик может, не вникая в методы контроля, получить результат, который соответствует заключенному соглашению об уровне сервиса (SLA). Большим плюсом является опыт подрядчика в поддержке сложных и объемных баз данных. Опираясь на свои знания и опыт, сторонняя организация способна добиться оптимального баланса цены и качества. Кроме того, если аутсорсинговая фирма уже зарекомендовала себя перед клиентами из других отраслей экономики (финансы, розничные сети, процессинговые центры, операторы сотовой или фиксированной связи и т.д.), то она может успешно перенести свой опыт в смежную отрасль.

Конфиденциальность и аутсорсинг

На принятие решения об аутсорсинге контроля над качеством данных влияет и вопрос сохранения конфиденциальности информации. К стороннему подрядчику попадают сведения о прибыли мобильного оператора, персональные данные абонентов и многое другое из того, что оператор предпочел бы держать в секрете. Предоставляя аутсорсинговой фирме доступ к основному информационному активу своего бизнеса, поставщик услуг сотовой связи идет на определенный риск. Недобросовестная аутсорсинговая компания может продать абонентскую базу «на сторону» или открыть конфиденциальную информацию конкурентам. Как избежать утечки? Неужели ради сохранения конфиденциальности стоит отказаться от аутсорсинга?

Соблюдение некоторых простых правил позволит сделать так, чтобы и волки были сыты, и овцы целы. Во-первых, нужно выбрать подрядчика, который не один год предоставляет услуги на рынке ИТ-аутсорсинга, дорожит своими именем и репутацией. Предоставление им тех или иных услуг известным организациям — тоже повод обратить на него внимание. Во-вторых, когда подрядчик выбран, необходимо грамотно составить SLA. В данном соглашении есть раздел по безопасности, в котором заказчик (оператор мобильной связи) и поставщик (аутсорсинговая компании) прописывают степень ответственности обеих сторон. Чем подробнее будет описано все, касающееся безопасности данных, тем большей окажется вероятность того, что их конфиденциальность не будет нарушена.

Карина Доля (kdolya@at-consulting.ru) — аналитик подразделения Business Intelligence компании AT Consulting

Простые правила

  • Контроль над качеством данных является предметом особого внимания любой телекоммуникационной компании. Некорректность информации об ежедневных транзакциях абонентов может привести к неверным подсчетам бизнес-показателей, к ошибочным стратегическим решениям и, как следствие, к потере клиентов и прибыли. Актуальная база данных позволяет оператору здраво оценивать свои возможности и строить реалистичные прогнозы.
  • Процесс контроля над данными чаще всего состоит из применения совокупности аналитических и программных методов. К программным методам относятся проверка размера ежедневно загружаемых файлов, автоматическая проверка на дубли и т.п. К аналитическому методу (детальному анализу данных) прибегают в нестандартных ситуациях, когда программные алгоритмы не работают.
  • Специфика контроля над данными такова, что такую работу целесообразно передавать на аутсорсинг. Это позволяет оператору мобильной связи экономить ресурсы, снижать риски, использовать опыт подрядчика. Однако заказчика может остановить необходимость доверить конфиденциальную информацию сторонней компании. Чтобы избежать утечки данных, следует выбирать подрядчика с многолетним опытом и уделять внимание требованиям SLA. Лучше переплатить за репутацию и грамотно составленное соглашение об уровне услуг, чем устранять последствия разглашения конфиденциальных сведений. А опытный подрядчик и грамотно составленный SLA послужат залогом высокого качества хранимых данных.