вернуться

Big Data поможет рознице МТС

С сентября текущего года ПАО "Мобильные ТелеСистемы" (МТС) запустило во всех салонах розничной сети в России собственную систему на основе аналитики Big Data - Workforce Management. В результате применения системы по итогам года компания ожидает значимого положительного экономического эффекта в несколько сотен миллионов рублей.

О запуске системы Workforce Management сообщила пресс-служба оператора.

В компании рассказали, что в прошлом году в 10 розничных салонах в Москве МТС активно тестировала аналитику Big Data для повышения эффективности их работы. "В итоге за полгода объем продаж гаджетов в них увеличился более чем на 20%, скорость обслуживания выросла на 16%, а среднее время ожидания сократилось на треть", - отметили в пресс-службе МТС.

С сентября Workforce Management начала использоваться во всех салонах розничной сети МТС.

В беседе с корреспондентом CоmNews, представитель пресс-службы оператора уточнил, что данная ИТ-система разрабатывалась в течение года с учетом тестирования. Workforce Management - это собственное решение МТС, созданием которого занимались специалисты компании без привлечения сторонних разработчиков. "Мы знаем особенности своей розничной сети лучше сторонних разработчиков и имеем возможность и ресурсы, чтобы при помощи своих мощностей ИТ и Big Data создать собственную систему", - отметил представитель пресс-службы МТС.

В МТС не комментируют, во сколько обошлось создание решения.

По данным МТС, система Workforce Management выстраивает и корректирует график работы сотрудников салонов МТС на основе аналитики больших данных, которая агрегирует и учитывает влияние более 100 критериев. В частности, система анализирует тип и количество операций, выполняемых специалистами в определенное время рабочего дня, зависимость посещаемости салонов от запуска новых сервисов за последние несколько лет, изменение пешеходных маршрутов вблизи салона, а также пожелания абонентов и персонала по работе каждого офиса. "В результате часы работы салона, команда специалистов, ассортимент гаджетов и набор сервисов еженедельно проверяются и при необходимости корректируются", - отметили в МТС.

По итогам года в МТС ожидают значимого положительного экономического эффекта от внедрения Workforce Management - нескольких сотен миллионов рублей. Это должно произойти, по данным МТС, за счет увеличения операционных показателей розницы, ускорения появления новых предложений в салонах МТС, а также от эффективного использования рабочего времени сотрудников и менеджеров. Кстати, как пояснил представитель пресс-службы МТС корреспонденту CоmNews, в вязи с запуском ИТ-системы сокращать штат сотрудников розничной сети компания не планирует. 

Другие операторы "большой четверки" также активно применяют решения, позволяющие работать с Big Data при развитии собственных розничных сетей. "Мы уже используем этот принцип при строительстве ретейл-сети. В том числе выбираем местоположение для открытия салонов связи, а также определяем часы работы персонала с помощью аналитики больших данных, что позволило в этом году удвоить количество салонов связи. Кроме того, "Билайн" несколько лет назад начал предлагать клиентам услуги исходя из индивидуальных особенностей их потребления и продолжает развивать эту практику", - рассказал представитель пресс-службы ПАО "ВымпелКом" (бренд "Билайн").

Представитель пресс-службы ПАО "МегаФон", беседуя с корреспондентом ComNews, отметил, что оператор применяет Big Data для увеличения эффективности собственного ретейла с 2013 г. "Анализ Big Data позволяет нам открывать салоны там, где больше абонентов, корректировать их расположение под максимальный трафик, а также управлять ассортиментом каждого салона с учетом потребностей жителей района. Все это позволяет значительно увеличить эффективность работы каждой торговой точки", - рассказал он.  

Tele2 (ООО "Т2 Мобайл") также использует решения Big Data для развития розничной сети и открытия новых салонов. "Например, мы взяли карту 86 тыс. населенных пунктов с населением больше 300 человек и совместили ее со специальной картой на основе Big Data. Она учитывает техническое развитие сети, специфику устройств и различные характеристики аудитории. Эта новая карта на базе Big Data позволяет принимать точные решения об открытии новых салонов", - рассказал представитель пресс-службы Tele2.

По словам директора по маркетингу и работе с партнерами компании "Техносерв" Марии Линьковой, решения на основе аналитики данных становятся все более популярными и востребованными на российском рынке. "Они отлично вписываются в тренд цифровой трансформации. И эта тенденция прослеживается не только у операторов связи, а во всех отраслях с высокой конкурентной средой и зависимостью развития компании от ее клиентоориентированности", - говорит Мария Линькова. 

По ее словам, основные задачи, которые бизнес ставит при разработке и внедрении такого рода платформ, - это оптимизация и снижение издержек, а также автоматизация принятия решений по результатам аналитики с применением машинного обучения и искусственного интеллекта. 

"Из реализованных "Техносервом" проектов могу привести в пример проект для "Аэрофлота" по созданию системы интеллектуальной сегментации клиентов, позволяющей сотрудникам департамента маркетинга принимать эффективные решения быстрее. Задачей проекта стала организация сбора и обработки данных авиакомпании, построение маркетинговых предложений на основании уникальных профилей пользователей. Внедренное решение предоставило маркетингу "Аэрофлота" инструмент для понимания различий и предпочтений своей аудитории, поиска скрытых корреляций, проверки гипотез. На основе анализа массивов неструктурированных данных и модели машинного обучения проводится динамическая сегментация клиентов по множеству характеристик - покупательской способности, чувствительности к цене, потенциальной доходности. Рекомендательные системы ежедневно рассчитывают персональные полетные предложения для каждого клиента", - рассказала Мария Линькова.


Источник: http://comnews.ru


  

Телефон:



отправить СМС Beeline
отправить СМС МТС
отправить СМС МегаФон
отправить СМС SkyLink
 -

.

 

 

 

Аукцион : Форум : Справочник
© 2005-2011 goldnumber.info
MB2-701 070-346 100-101 70-346 70-463 700-501 70-412 C4090-958 EX200 070-463 70-331 70-457 HP0-J73 070-412 C_TFIN52_66 MB6-700 70-414 MB5-705 MB6-886 070-486 C4040-108 M70-101 OG0-093 117-102 1Z0-481 350-018 646-206 A00-240 NS0-504 70-686 98-349 BH0-013 C_GRCAC_10 C_TAW12_70 C_TB1200_88 C2040-406 C4040-224 M70-201 N10-005 NS0-145 PMI-001 070-177 070-336 070-337 070-457 070-464 070-672 070-680 1Y0-A20 1Z0-897 70-413 A00-211 C_FSUTIL_60 C_TPLM30_65 C2030-280 C2090-614 C2180-275 70-460 70-487 M70-301 MB6-869 1Z0-144 1Z0-599 400-051 70-458 810-420 C_TBW45_70 C2090-540 C2180-276 C4090-452 EX0-001 HP2-E59 PEGACSSA_v6.2 1Z0-061 220-801 640-911 70-680 C_TSCM52_66 ICBB 070-331 312-50v8 820-421 MB7-701 070-414 070-489 070-687 1Z0-062 VCP550 070-480 220-802 640-554 70-466 MB7-702 70-417 74-335 C_HANATEC131 C2090-303 070-243 070-417 1Z0-060 70-460 70-487 M70-301 MB6-869 1Z0-144 1Z0-599 400-051 70-458 810-420 C_TBW45_70 C2090-540 C2180-276 C4090-452 EX0-001 HP2-E59 PEGACSSA_v6.2 1Z0-061