Новые тренды в менеджменте
выпуск
#33
2021 г.
Открыть меню

Как устроена массовая
персонализация клиентских путей

Массовая персонализация — сочетание двух понятий, которые во многом друг другу противоречат. Но их объединение в одном дивизионе неслучайно. В экосистеме Сбера более 100 млн активных клиентов-физлиц. Как сделать так, чтобы каждый из них почувствовал себя уникальным при взаимодействии с бизнесом?

В июне 2021 года директор дивизиона «Массовая персонализация» Сбера Игорь Зарубинский дал большое интервью журналу «Банковское обозрение». SberKnowledge публикует его ключевые тезисы. Полная версия материала доступна по ссылке: Сбер ожидает персонализация клиентских путей, 2021.

Игорь Зарубинский
Директор дивизиона «Массовая персонализация» ПАО Сбербанк

Клиенты Сбера — почти вся страна. Это люди разных возрастных групп, профессий, сфер деятельности и интересов. Фактически основная задача массовой персонализации — понять, какая следующая потребность возникнет у клиента, и предложить лучшее решение этой потребности в виде кастомизированных продуктов или сервисов компаний и партнеров нашей экосистемы. Клиент видит это так: он общается не с бездушной машиной, выдающей всем один и тот же ответ, а с интеллектуальной рекомендательной системой, которая в процессе взаимодействия с человеком порождает и поддерживает индивидуальный диалог.

Знать своего клиента

Невозможно построить сильную систему персонализации без данных и знаний о поведении клиента. Собрать данные со всех уголков экосистемы Сбера (а не только банка) — непростая задача. Чтобы получить единый профиль клиента, необходима интеллектуальная высокопроизводительная data-платформа, которая объединяет всю информацию по клиенту.

И это не только базовый уровень данных о человеке — социальный и демографический профиль (где он родился, сколько ему лет, гендер и так далее). Экосистема позволяет нам понять, как именно клиенты пользуются тем или иным сервисом. Например, мы видим, сколько времени в день тратит посетитель нашего онлайн-кинотеатра на просмотр контента, какие жанры и фильмы предпочитает, кто его любимые режиссеры.

С одной стороны, это нужно, чтобы улучшить сам сервис онлайн-кинотеатра. С другой стороны, получая информацию от всех сервисов экосистемы, Сбер объединяет в профиле каждого клиента уникальную информацию, которая позволяет давать сложные рекомендации. Например, мы видим, что клиент пользуется Okko и доставкой из «СберМаркета», но при этом у него нет подписки «СберПрайм», которая позволяет значительно сэкономить деньги. Значит, ее стоит предложить клиенту, и такое предложение будет релевантным.

В части знаний о клиенте мы очень быстро догоняем социальные сети и поисковых гигантов. Это результат работы специально созданной команды профессионалов по анализу клиентского поведения. Более того, с точки зрения качества знаний у Сбера есть преимущество перед социальными сетями: мы видим структуру потребительского поведения и можем прогнозировать клиентские интересы. Если клиент один раз купил кроссовки, это не значит, что он регулярно бегает. Нужно учитывать ряд дополнительных факторов. Например, зная, регистрируется ли он на участие в забегах, выезжает ли на соревнования, сделать точный прогноз гораздо проще. Мы сейчас довольно точно умеем вычислять профессиональных бегунов.

При этом мы видим только то, что допустимо знать о клиенте по законодательству. Мы не читаем мысли, и нас не интересует частная жизнь пользователей. Мы работаем с огромными массивами исключительно обезличенных данных о пользовательском поведении с использованием наших продуктов и сервисов и собираем лишь то, что требуется для решения конкретной бизнес-задачи. У нас даже есть показатель, отражающий, насколько применимы в бизнесе знания, которые мы извлекли из данных: примерно треть всех из них используется в процессах и приносит дополнительный эффект.

Предвидеть потребность

Почти все компании на рынке прогнозируют вероятность отклика на покупку того или иного продукта. Например, у банка есть кредитная карта — и он прогнозирует, с какой вероятностью клиент отреагирует на предложение по этой карте. Далее клиентская база ранжируется по вероятности отклика, а затем выбираются наиболее склонные к оформлению этой кредитной карты клиенты.

Сегодня мы отказываемся от этой парадигмы — отходим от прогнозирования отклика на покупку продукта и движемся к прогнозированию будущей клиентской потребности в определенный момент времени. Раньше мы шли от плана продаж: знали, что необходимо продать, например 1 тыс. кредитных карт, и по базе искали 100 тыс. клиентов, которым их можно предложить. Сейчас мы хотим понять, что на повестке у клиента, что у него в приоритете, и пытаемся удовлетворить эту потребность сервисами или продуктами, которые у нас есть или — новый подход! — которые имеет смысл создать под эти запросы.

Примерно 8–9% прибыли Сбера сегодня формируется благодаря предвидению потребностей клиентов. Проще говоря, Сбер научился зарабатывать на персонализации.

Следствие смены парадигмы — усиление роли контекстного информирования клиентов. Мы связываемся с клиентами не тогда, когда надо нам, а когда это нужно им — когда у них возникает жизненная ситуация, в которой действительно понадобится Сбер.

Важно понимать, что речь идет не о традиционной контекстной рекламе, знакомой всем пользователем поисковых систем. Мы не можем себе позволить с номера 900 предлагать людям услуги барбершопа, ведь СберБанк предназначен для помощи в финансовых и связанных с ними вопросах. Мы, скорее всего, расскажем клиенту, как сэкономить на таких-то сервисах столько-то денег за месяц, год и так далее. Мы стараемся помочь клиенту, обеспечив ему персональную финансовую выгоду. Так что Сбер не занимается продвижением услуг третьих лиц. Этим мы кардинально отличаемся от таких компаний, как «Яндекс» или Google.

Действовать

После того как клиенту персонально подобрано «лучшее» предложение, нам нужно донести его. Сейчас персональные предложения доставляются через 35 каналов и цифровых поверхностей. В перспективе в рамках Стратегии 2023 их количество удвоится — экосистема активно развивается, создаются новые площадки, например электронной коммерции («СберМегаМаркет») и так далее. Наша задача — научиться оркестрировать персональные предложения на более чем 70 поверхностях.

Платформа Sber Next Best Action (SberNBA)

Персонализация требует радикальной трансформации того, как мы собираем и обрабатываем данные о потребностях клиентов и как учитываем эту информацию для создания лучших предложений. У клиентов очень много разных потребностей, и они возникают ситуативно, а не по плану. Если взять всю стомиллионную базу Сбера, сколько предложений понадобится, чтобы закрыть все потребности с учетом разнообразия контекста для каждого клиента? Расчет показал, что размерность числа составляет примерно 10¹⁶. Для сравнения: количество букв во всех напечатанных на сегодняшний день книгах — 10¹⁴. Поэтому специалистам необходимо разработать и построить систему, способную оперировать числами такого порядка.

Один из ключевых проектов в Стратегии 2023 — платформа персональных рекомендаций для физлиц SberNBA. У нового решения две основные метрики эффективности: улучшение клиентского опыта и бизнес-результат компаний — участников экосистемы Сбера. Платформа персональных рекомендаций станет драйвером развития экосистемы в целом и приведет к масштабному редизайну всех клиентских путей в частности.

В основу архитектуры платформы заложены алгоритмы машинного обучения, что позволяет анализировать события в жизни каждого клиента и реагировать на них в режиме реального времени. После ввода в промышленную эксплуатацию платформа сможет обрабатывать около миллиарда операций в день. Для реализации потенциала, который скрыт в данных и платформе, в команду SberNBA входят специалисты по машинному обучению, рекомендательным алгоритмам, анализу больших данных, управлению потоками данных и маркетологи.

Выигрывать вместе

Взаимодействие с клиентом должно происходить по принципу «выигрывает клиент — выигрываем мы». Наша конечная цель — показать клиенту, что мы с ним оказались в одной лодке, и нам предстоит длительный совместный путь на основе долгосрочных ценностей. Мы называем это Lifetime Value. Чем дольше этот путь, тем лучше для нас и для клиента.

На этом пути мы постоянно используем все принципы персонализации Сбера: мы знаем клиента, мы предвидим его потребности, мы действуем (формируем релевантное индивидуальное предложение, доставляя его клиенту на всех поверхностях), мы выбираем то предложение, которое лучше остальных удовлетворит конкретную клиентскую потребность. Это базовая формула нашей персонализации — ДНК SberNBA.

«Под капотом» идеи совместного выигрыша — мощный движок, рассчитывающий Lifetime Value для каждого из 100 млн активных клиентов. Рассмотрим это на примере посетительницы нашего онлайн-кинотеатра. В результате аналитического расчета платформа SberNBA формирует специально для нее lifestyle-коммуникацию о том, что вышли ее любимые фильмы на Okko. Раньше в этой ситуации ей могли бы предложить оформить карту для оплаты подписки. Но «в моменте» у клиента нет такой потребности. Движок Lifetime Value учтет это и, зная, что сегодня вторник, а именно по вторникам клиенту нравится смотреть фильмы дома, рассчитает, что рациональнее всего напомнить ей о новом сериале и познакомить с расписанием выхода кинопремьер, а не предлагать неактуальный продукт.

Если говорить про остальные продукты, SberNBA позволяет параметризовывать их для каждого конкретного клиента. Например, потребительский кредит, когда мы, рассчитав внутренние показатели, сообщаем человеку, что персонально ему предодобрена определенная сумма на такой-то срок по персональной ставке. И это действительно уникальное предложение.

А если кастомизация продукта невозможна (например, наша подписка «СберПрайм» едина для всех), то наша задача — сформировать у клиента паттерн поведения, связанный с использованием подписок. Это важно сейчас потому, что подписочная бизнес-модель в России пока только «заходит» на рынок. Как эту задачу решить оптимально? Если мы видим, что клиент пользуется какими-либо сервисами, нашими или конкурентов, то пытаемся персонализированно донести, что подписка «СберПрайм» — простое решение, которое поможет сэкономить вполне конкретную, рассчитанную для конкретного клиента сумму денег. Укрепление имиджа выгодного Сбера — правильная стратегия. Это и есть персонализация изначально неперсонализируемых сервисов.

Предыдущая статьяСледующая статья