Просто внедрить CVM-решение у оператора недостаточно — важно развивать навыки специалистов, чтобы они могли строить эффективные кампании. В этом Eastwind помогает своим клиентам. После запуска Mobile Marketing Platform (MMP) мы организовываем регулярное обучение для заказчика по разным модулям платформы. 

Так, в декабре 2023 года наша команда побывала в Казахстане и провела тренинг для Kcell по работе с большими данными и ML-моделями в MMP.  Рассказываем, как это было, и делимся ключевыми направлениями анализа данных для телекома.
  Kcell — оператор сотовой связи в Казахстане с абонентской базой около 8 млн пользователей. С 2014 года Eastwind предоставляет оператору комплексное CVM-решение EW Mobile Marketing Platform, которое позволяет работать с большими данными и выстраивать эффективные маркетинговые коммуникации. 

Разработка ML-моделей в MMP: основы и нюансы

Специалисты по анализу данных Eastwind презентовали возможности платформы MMP, продемонстрировали процесс разработки и улучшения моделей, ответили на вопросы команды Kcell. Чему уделили особое внимание:
 

• Конструирование признаков ML-модели и их отбор (feature engineering и feature selection).

Признаки — это переменные, на основе которых модель строит прогнозы. В качестве признаков, значимых для конкретной модели, могут выступать внешние данные об абоненте — например, пол, возраст или количество трафика, которое он тратит в различных сервисах. Так, для модели Next Best Offer важным параметром будет трафик, потраченный абонентом, например, в Youtube. Если его много, то можно предложить ему дополнительный пакет интернета именно для этого сервиса или переход на безлимитный тариф.
 

• Итеративный подход к обучению моделей.

Он состоит в том, что качество предсказаний улучшают поэтапно, или итерациями. Сначала модель тестируют на определенном наборе данных и сравнивают фактическую и ожидаемую точность прогноза. После этого в модель отправляют обратную связь для дообучения алгоритма — и так продолжается до тех пор, пока ML-модель не выдаст наилучший результат.


Этапы итеративного подхода

Корректный отбор значимых признаков и построение ML-модели в несколько итераций позволяет добиться наиболее точных прогнозов. Это значит, что абоненты будут получать более релевантные рекомендации и приобретать больше услуг оператора.
 

Актуальные кейсы: наилучшее предложение и борьба с оттоком

Кроме теории на тренинге разобрали конкретные кампании.

Next Best Offer (NBO) — один из наиболее востребованных кейсов, в котором модель на основе истории активности и характеристик профиля абонента рекомендует ему следующую наиболее подходящую услугу. Например, если пользователь часто звонит за рубеж, лучше предложить ему специальный пакет на международные звонки, чем на SMS.


Модели, которые используются для прогнозирования следующей покупки

Предотвращение оттока абонентской базы — другой актуальный кейс. ML-модель прогнозирует, с какой вероятностью тот или иной пользователь перестанет пользоваться услугами. Если риск значительный, команда оператора сможет заранее предпринять меры: предложить абоненту бонусные пакеты или другой тариф.

В рамках каждого кейса мы рассмотрели, какие существуют подходы к построению моделей, как повышать их точность, на какие признаки стоит опираться, как использовать полученные прогнозы в рекламных кампаниях. В долгосрочной перспективе рост числа эффективных рекомендаций и работа с оттоком абонентов повышает ARPU, и доходы оператора растут.

Узнать больше о возможностях MMP

 

Мозгоштурм: как объединить технологии и бизнес

В конце обучения мы провели мозговой штурм, чтобы обменяться идеями по усовершенствованию моделей. В дискуссии участвовали не только инженеры, но и представители коммерческого департамента Kcell. Эксперты сверили свои представления о развитии CVM-направления с точки зрения технологий и бизнеса — что помогло найти новые инсайты.

«В рамках мозгового штурма мы продумали, как данные оператора помогут в кредитном скоринге. Например, можно анализировать количество и частоту SMS от банков и микрофинансовых организаций, смену устройств абонента и использование им услуг казино или ломбардов»

Наталья Бронина, руководитель группы анализа данных Eastwind

Команда Kcell на тренинге по Big Data от Eastwind

Это не первое обучение команды Kcell, организованное Eastwind. В будущем мы планируем и дальше проводить регулярные тренинги и консультации, чтобы оператор получил максимум пользы от внедрения EW Mobile Marketing Platform.