Инструменты, предусматривающие использование Big Data, позволяют «Казахтелекому» найти индивидуальный подход к каждому клиенту, они также используются для улучшения деятельности подразделений оператора. Эта работа по внутреннему и внешнему контуру даёт хороший финансовый результат, утверждает директор по цифровизации и управлению большими данными дивизиона информационных технологий АО «Казахтелеком» Куат Сандалов.

В прошлом году в АО «Казахтелеком» была создана специальная площадка – «Песочница BigData», в рамках которой рассматриваются проекты по использованию инструментов «больших данных» как для внутреннего пользования, так и для решения проблем клиентов. Те решения, которые за короткие сроки существования этой площадки были одобрены и внедрены в работу компании, позволили «Казахтелекому» страны достичь заявленной цели по обеспечению свободного денежного потока (FCF) в 11 млрд тенге при реализации проектов с использованием инструментов Big Data. А самое главное – повысить лояльность клиентов за счёт повышения качества сервиса и услуг.

«Big Data – это ключевой элемент в телекоммуникационной отрасли, многие известные компании используют этот инструмент для оптимизации бизнес-процессов и повышения качества услуг, – говорит Куат Сандалов. – Например, компания AT&T использует бигдата-аналитику для сбора и анализа данных о трафике, звонках и сообщениях, чтобы оптимизировать сети и повысить качество услуг. А компания T-Mobile использует инструменты Big Data для анализа данных о трафике и использовании интернета, чтобы улучшить качество услуг и предоставить более высокую скорость и более стабильное соединение своим клиентам. «Казахтелеком» не отстает от трендов и использует мировые практики для оптимизации бизнес-процессов и улучшения качества услуг, в прошлом году у нас стартовал проект «Песочница Big Data» – это новая площадка для взаимодействия сотрудников, где бурно обсуждаются новые проекты и гипотезы, основанные на анализе данных. Всего за 2022 год мы провели четыре песочницы. Из обсуждения более 70 разнообразных гипотез родилось 15 успешных проектов».

– Какой эффект «Казахтелеком» получил от этих проектов?

– В прошлом году перед компанией стоял прежде всего вызов преодоления барьера использования технологий и ресурсов Big Data, но есть и измеримые результаты: благодаря реализованным идеям, выдвинутым в «Песочнице», мы сумели достичь цели в 11 млрд FCF от проектов и продвинуться в сторону принятия решений на основе данных. Эта точка стала отправной для компании – коллеги начали путь погружения в анализ данных: прошли два больших цикла обучения – «Бизнес-логика и модельное мышление» и «Принятие решений на основе данных», сейчас на регулярной основе проводится обучение сотрудников компании использованию новых инструментов. То есть мы запустили процесс использования инструментов Big Data практически во всех подразделениях и менее чем за год вывели его на тот уровень, когда уже не мы предлагаем структурам компании использовать новые инструменты при разрешении какой-то проблемы, а они сами к нам обращаются за разработкой той или иной модели для решения конкретной проблемы. Потому что наш подход продемонстрировал эффективность.

– Можете рассказать об эффективности этого подхода на конкретном примере?

– Давайте рассмотрим работу по внешнему контуру, то есть взаимодействие с клиентами: раньше наша компания делила клиентскую базу в рознице (B2C) на около 10–15 сегментов. После применения аналитики на основе больших данных мы получили в несколько раз больше сегментов на той же абонентской базе. То есть Big Data позволяет делать более таргетированные предложения. Теперь те люди, которые делали выводы и решения на основе своего предыдущего опыта, делают их на основе данных. К своему опыту они добавили дополнительные возможности современных технологий. Предложение, которое мы делаем клиенту, должно быть точечным, изначально направленным на него. И инструменты Big Data позволяют сформировать такое предложение, вычислить, что нужно каждому конкретному абоненту: Big Data производит сегментацию базы данных, анализирует поведение человека, его предпочтения, пиковые значения потребления трафика, интерес к различным продуктам. На основе этого анализа автоматически отсекаются те тарифные планы, которые этим абонентом востребованы не будут, одновременно формируется перечень тех тарифных планов, которые ему нужны на основе его клиентского опыта.

В результате клиент более доволен обслуживанием, уровень его лояльности нашей компании повышается. И это только один пример использования Big Data в нашей работе: по тому же внешнему контуру, к примеру, мы можем прогнозировать вероятность отказа клиента от наших услуг по интенсивности его обращений в наши службы поддержки, по падению трафика, по другим техническим параметрам. Причём мы это видим в динамике, то есть начинаем получать сигналы о возможном отказе от наших услуг, как правило, за несколько месяцев до принятия клиентом такого решения. Соответственно, компания получает значительное время для того, чтобы исправить ситуацию.

– Вы привели примеры работы с инструментами Big Data при взаимодействии с клиентами, а во внутренних процессах они используются?

– Разумеется, например, мы используем «бигдату» внутри компании, чтобы прогнозировать и предупреждать возможный выход из строя оборудования, в 2022 году стартовал проект «Цифровизация оборудования на отказ», который позволяет мониторить состояние хостов на текущий момент, а также строить предиктивную аналитику на ближайшую неделю. Этот проект затрагивает только серверное оборудование, далее мы планируем распространить метод прогнозирования и на телекоммуникационное оборудование. Такое решение улучшает качество работы систем, которые помогают обслуживать наших клиентов. Также мы используем Big Data в части улучшения внутренних процессов, внутреннего взаимодействия – а это, в конечном счёте, улучшает наш сервис с точки зрения клиента как в розничном, так и в корпоративном сегментах. В целом, повторюсь, вся наша компания начала активно применять модели Data Driven, то есть у нас большие данные все чаще становятся опорой для принятия решений.

– Насколько сотрудники «Казахтелекома» готовы к использованию инструментов Big Data?

– Скажу так: по результатам 2022 года мы можем смело заявлять о том, что вырос уровень осознанности использования данных в компании. Особенно заметна положительная динамика на еженедельных SCRUM и ежеквартальных QBR, где коллеги при обсуждении новых проектов используют описывающую аналитику и определяют факторы, влияющие на работу компании с помощью регрессионного анализа. Я могу сказать, что в нашей компании вводится новый язык коммуникации – язык математики и фактов, который культивирует как раз Big Data. Но, помимо развития дата-культуры в обществе, наш блок продвигает культуру эксперимента: мы считаем, что отрицательным можно считать лишь тот опыт, из которого не были получены знания. В частности, безуспешные гипотезы прошлого года открыли нам серьёзную проблему с качеством данных, что свидетельствует о необходимости внедрения управления качеством данных (Data Quality), разработки регламентов и мониторинга за их накоплением.

Одна из ключевых целей «Фабрики данных» – нашей структуры, которая отвечает за инфраструктуру, сбор, обработку и очистку данных – в 2023 году состоит в том, чтобы создать условия для управления данными как активом. Наш блок следует общим тенденциям компании: 2023 год – год качества, не только качества сервиса, но и качества данных. Прошлый год показал, что компания готова к трансформации из People-Driven в Data-Driven. На 2023 год мы ставим перед собой ещё более амбициозные цели: масштабируемость проектов, реализация новых гипотез, внедрение Data Governance (системы управления данными) и достижение нового порога отдачи от наших проектов – в 16 млрд FCF.