В 1997 году банк Mellon Bank USA поставил перед собой цель привлечь дополнительно 200 тыс. клиентов. При использовании обычных методов для этого потребовалось бы охватить рассылкой 10 млн кандидатов. Вместо этого с помощью технологии интеллектуального анализа данных было получено около трех тысяч моделей наиболее вероятных клиентов. Путем дальнейшего уточнения выделили группу моделей, которая, по результатам тестирования, позволяла получить положительный отклик в 12% случаев. Таким образом, для привлечения 200 тысяч новых клиентов оказалось достаточно обратиться с предложениями лишь к двум миллионам человек вместо десяти. Более того, сокращением рекламных издержек выгоды предприятия не ограничились: прибыльность для банка клиентов, привлеченных в результате этой акции, оказалась в среднем втрое выше обычной, поскольку технология интеллектуального анализа позволила найти именно тех людей, чьим нуждам услуги, предлагаемые Mellon Bank, соответствуют наиболее полно.
Приведенный пример иллюстрирует два важных аспекта применения данной технологии. Первый — сам масштаб такой работы: объем анализируемых данных и число исследуемых моделей значительно превышают соответствующие показатели, характерные для традиционного статистического анализа. Второй — то, что даже высококвалифицированные специалисты могут извлечь из применения интеллектуального анализа данных дополнительные преимущества. В случае с Mellon Bank приглашенная команда специалистов сумела добиться шестикратного улучшения результатов, затратив лишь четверть того времени, что потребовалось бы на проведение аналогичной акции «обычными» методами, используемыми собственным подразделением банка, специализирующимся на статистическом анализе. Одна из важнейших задач — сделать этот инструментарий настолько простым, чтобы конечный пользователь — специалист в своей сфере бизнеса без сколько-нибудь выдающегося знания компьютера — смог работать с ним самостоятельно.
Применение интеллектуального анализа данных становится обязательным требованием при организации взаимодействия человека с машиной. Председатель правления и главный исполнительный директор корпорации NCR Лapc Найберг таким образом описал мне стандартное меню банкомата своего банка. Первый шаг — выбор языка: английский или испанский; второй — ввод номера счета; третий — выбор типа транзакции (по ее завершении выдается предложение провести еще одну). И, наконец, в заключение на экране появляется номер телефона, по которому можно позвонить, чтобы попросить банк о ссуде под залог недвижимости. Большинству пользователей банкоматов приходится иметь дело с меню наподобие этого.
Ларе всегда снимает одну и ту же сумму с одного и того же счета; он уже получил ссуду от своего банка и платит ему каждый месяц порядочные проценты. Так почему же, когда он вставляет в щель банкомата свою кредитную карточку, тот не спросит его простым человеческим языком: «Ларе, ты, как всегда, хочешь снять обычную сумму со своего основного счета?» И почему не предложит ему какую-нибудь банковскую услугу, которой он еще не успел воспользоваться, но которая соответствует его клиентскому профилю? Такое специализированное обслуживание было бы намного удобнее для клиента и намного выигрышнее для самого банка. И ведь информация, необходимая для генерации подобных более уместных, чем задаваемые теперь, вопросов, имеется где-то в компьютерах банка. К слову сказать, банкоматы, о которых говорил Ларе, производит как раз возглавляемая им NCR, которая в последнее время уделяет большое внимание технологии интеллектуального анализа данных. Ларе же, со своей стороны, очень заинтересован в решении подобных задач для своих клиентов.
Интеллектуальный анализ данных входит составной частью в концепцию управления отношениями с клиентами (customer relationships management, CRM), суть которой состоит в использовании информационных технологий для выстраивания отношений с клиентами на индивидуальной основе вместо применения модели массового маркетинга. Интеллектуальный анализ данных открывает возможность дойти до каждого клиента, если только существует канал, позволяющий осуществлять индивидуализированную доставку, — будь то банкомат, веб-сайт или система прямого маркетинга на основе электронных почтовых рассылок и специальных предложений. Используя выявленные с помощью интеллектуального анализа данных закономерности, вы можете подать свой продукт клиенту таким образом, чтобы с максимальной вероятностью повысить свою ценность как поставщика для него и одновременно его ценность как покупателя для себя.
Такая персонализация обслуживания имеет далеко идущие последствия для организации рекламы во всех средствах массовой информации, включая телевидение и прессу. С вытеснением аналогового телевидения цифровым и превращением «электронных книг» в предпочитаемый носитель журнальных и газетных материалов практически вся реклама неизбежно будет переведена с массовых на индивидуализированные рельсы. Выводимые на экран рекламные объявления будут отбираться в соответствии с демографическим профилем их получателя.
Вместо того чтобы использовать средства массовой информации для рекламирования нового автомобиля или другого товара в каждом доме, компания сможет приобрести менее дорогостоящую услугу, рассчитанную на определенный демографический слой и позволяющую с максимальной эффективностью привлечь внимание наиболее вероятных покупателей. Если, например, у кого-то есть автомобиль определенного типа и вы полагаете, что по времени владелец уже должен присматривать ему замену, то имеет смысл сосредоточить на этом клиенте максимальную активность.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173