ВТБ и «Ростелеком» выводят на рынок B2B и B2G универсальную геоплатформу на основе Big Data и ML

Совместное предприятие ВТБ и «Ростелекома», компания «Платформа больших данных», была зарегистрирована в марте 2020 года с целью разработки и монетизации продуктов на основе обработки больших данных. Сегодня компания выводит на рынок первую в России универсальную геоплатформу. Базируясь на анализе обезличенных данных с применением методов автоматического машинного обучения (Auto ML), система позволяет прогнозировать спрос, потоки клиентов и другие факторы в конкретных локациях для принятия решений о расположении торговой точки, офисов, рекламных объектов, а также оценить инвестпривлекательность зданий и земельных участков.

Аналитика на платформе

Основные области применения геоплатформы – оценка и сравнение маркетинговых кампаний клиентов по эффективности на локации 500x500 метров, анализ дневных или сезонных предпочтений покупательских групп, оценка клиентопотока, сравнение точек продаж с конкурентами по объему продаж, и динамике предпочтений. Собранные в единую гео-сетку данные позволяют использовать методы автоматического машинного обучения – Аuto ML, что ускоряет процесс вывода продуктов на рынок, технологии могут быть адаптированы под конкретные задачи той или иной компании за неделю.

Член совета директоров «Платформы больших данных», вице-президент по развитию бизнеса «Ростелекома» Александр Айвазов отметил, что идея СП оператора и ВТБ была как раз в аналитике большого количества данных, накопленных обеими компаниями – что важно для многих индустрий массового сектора, таких, как ритейл, производство или финансы.

При этом разработчики платформы подчеркивают то, что собираемые в системе данные (это, в первую очередь, базы ВТБ и «Ростелекома», а также наиболее популярные массовые сервисы в России, которые представители СП не называют) поступают туда в обезличенном виде: создаются и анализируются так называемые «когорты» – группы людей, производящих похожие действия в определенный промежуток времени. Персональные данные абонентов или клиентов системе недоступны.

На текущий момент платформа содержит 170 слоев различных по классам, кроссиндустриальных данных (то есть данных, полученных от поставщиков из разных индустрий), в будущем масштабируется до 1500 слоев. Запатентованные «Платформой больших данных» алгоритмы обеспечат высокую производительность платформы, – обещают создатели решения. «Кроссиндустриальность, множество слоев и скорость расчета – эти три преимущества делают нашу платформу уникальной, и мы считаем, что с этим продуктом на рынке математических услуг для клиентов мы займем доминирующую позицию», – считает председатель совета директоров «Платформы больших данных», заместитель президента-председателя правления ВТБ Вадим Кулик.

Генеральный директор «Платформы больших данных» Алексей Фролков уверен в том, что продукт, разработанный на платформе, будет полезен всем участникам рынка: от бизнеса до граждан, которые получат максимально релевантные их запросам услуги и товары. «В нашей системе мы делаем упор на глубокое понимание аудитории в каждой геоячейке. Ключевая вещь, которая позволяет нам выделяться на рынке – ежециклично обновляемые данные», – комментирует он.

Спикер перечислил несколько базовых сценариев использования платформы, уточняя, что таких сценариев может быть очень много:

• оценка профиля людей, демографии, интересов, доходов, количества населения и отдельных групп в отдельных локациях;
• оценка потоков трафика в городе, маршрутов аудитории,
• определение потенциала деловых, рабочих и жилых районов,
• оценка стоимости жилой и коммерческой недвижимости, инвестиционной привлекательности локации,
• сравнение локаций между собой по разным показателям,
• анализ «каннибализации» бизнеса, когда офисы одной компании конкурируют за одну аудиторию,
• конкурентный анализ рынка.

«Все данные динамичные, мы можем отслеживать показатели эффективности вокруг локации вашей текущей точки. Прежде, чем принимать решение о смене локации или об изменении товарного ассортимента, можно понаблюдать за территорией, оптимизировать свою продуктовую, маркетинговую, ценовую тактику в зависимости от изменения конъюнктуры, – уточняет Алексей Фролков. – Auto ML позволяет быстро и легко работать с массой слоев, а также интерпретировать причину результатов понятным человеку способом. Модель сама показывает, почему она пришла к тем или иным результатам в отдельной геоячейке».

Первые клиенты

Первые кейсы «Платформы больших данных» – тестирование геоплатформы для оценки и прогноза потока покупателей и для размещения таргетированной рекламы торговой сетью «Магнит» и оператором наружной, транзитной и indoor-рекламы в России Russ Outdoor.

По оценкам «Магнита», использование геоплатформы в сочетании с собственными технологиями анализа конкурентной среды и подбора локаций может помочь ритейлеру повысить возврат на инвестиции в новые торговые точки и сократить расходы на развитие за счет более точного выбора локаций с оптимальным соотношением арендной платы и объема трафика покупателей.

В свою очередь, для Russ Outdoor как для рекламодателя платформа позволяет подобрать те локации, где чаще встречается его целевая аудитория, тем самым увеличивая эффективность от размещения рекламы.

* * *

Рынок геоаналитики в России растет на 15-20% в год. Согласно отчетам PwC и Strategy&, применение продуктов геоаналитики может обеспечить прирост выручки до 20% за счет оптимального размещения торговых точек и офисов продаж.

Геоплатформа – не единственный продукт «Платформы Больших Данных», которые СП «Ростелекома» и ВТБ собирается развивать. В рамках разработки стратегии развития, которую планируется завершить к 3 кварталу 2020 года, будет выбрано около 20 продуктовых групп для дальнейшей реализации. Это будут, к примеру, аналитические сервисы в сфере рекламы и финансов.