Данные о транзакционном поведении людей всегда были ценным источником информации. Компания QIWI в 2019 году запустила отдельное направление бизнеса, основанное на анализе больших данных. Предсказательная аналитика помогает оценить различные аспекты финансового поведения человека, для того чтобы предложить ему наиболее подходящий продукт с минимально возможной стоимостью риска, заложенной в цену. При этом зачастую речь идет о людях, информацию о которых невозможно получить из других источников. О причинах создания этого направления бизнеса и его особенностях рассказала Юлия Богачева, директор по управлению и анализу данных QIWI и номинант на премию Data Award.
— Как в компании появилось новое направление бизнеса, связанное с анализом больших данных?
Компания QIWI — лидер на рынке платежей в РФ. Наша продуктовая линейка представлена различными продуктами: кошелек, терминалы, платежные переводы Contact, различные решения для бизнеса, позволяющие осуществлять прием платежей и перечислять денежные средства клиентам. Этими сервисами пользуются более 30 млн человек, осуществляющих платежи в адрес более чем 13 тыс. продавцов товаров и услуг.
Так как за время существования мы накопили большой объем данных о транзакционной активности наших клиентов и достаточно успешно использовали данные для улучшения собственных сервисов, в 2019 году было принято решение попробовать запустить отдельное направление бизнеса, основанное на аналитике больших данных.
— Что собой представляют дата-продукты QIWI?
Наши продукты — это различные скоринги и рейтинги, которые позволяют нашим B2B-клиентам лучше узнать их B2C-клиентов (с согласия последних) и предложить им наиболее релевантный продукт или услугу на наилучших условиях.
— Вы заявляете о показателе хитрейта («шанс попадания» — вероятность того, что нужного клиента удастся найти) от 85% до 92% — это впечатляющие цифры. Как их удалось добиться?
В данном случае это исключительно заслуга основного бизнеса QIWI: теми или иными продуктами нашей компании пользуются практически 80% экономически активного населения РФ.
— Какова ваша «фишка», в чем уникальность собранных данных?
Мы имеем дело с такими сегментами клиентов, которых нет или очень мало у классических кредитных организаций. Это так называемые underbanked клиенты, то есть те, кто имеет ограниченный доступ к традиционным финансовым услугам. Причины могут быть разными: географическая отдаленность или просто отсутствие банковских услуг в отдельных регионах. Либо же это специфические возрастные категории — например, молодежь, которая только входит в экономическую жизнь, или технологически неграмотные люди, до сих пор использующие наличные. Скажем, студент хочет получить кредит в банке, и ему предложат очень высокий процент, поскольку о нем нет информации ни в кредитном бюро, ни в самом банке. Мы же про этого человека знаем достаточно много, потому что он совершал регулярные покупки в Интернете, используя сервисы QIWI. Благодаря этому, для таких категорий клиентов становятся доступными кредитные продукты.
— В чем ценность информации о платежном поведении людей, которую видит в своих системах QIWI? Что она может показать?
Объем и разнообразие накопленных нами транзакционных данных позволяют проанализировать поведенческую адекватность человека: как он распределяет свой доход, сколько тратит на развлечения, какими сервисами пользуется, что ему интересно.
— Что «под капотом» созданного решения? На каких платформах оно базируется?
В QIWI закреплен микросервисный подход к созданию продуктов, и наша платформа Big Data не исключение. Наши data-продукты — это отдельные микросервисы с понятным API, который легко интегрируется в систему заказчика, а нам такой продукт достаточно просто масштабировать. Наши основные инструменты при работе с данными — Python и Docker, также мы используем AirFlow, Hive, Spark, Kubernetes и другие компоненты open source.
— Какую долю бизнеса компании занимает новое направление?
Согласно внутренней политике компании, мы не раскрываем финансовую информацию по различным направлениям бизнеса. Но речь идет о выручке в размере десятков миллионов рублей, ожидаем ее кратного роста год от года.
— Какое место интеллектуальные сервисы способны занять в перспективе?
Совершенно очевидно, что в борьбе за потребителей будут выигрывать компании, которые умеют использовать продукты аналитики больших данных для эффективного взаимодействия с клиентом. Сегодня каждый человек получает огромный поток информации, которую он зачастую уже не способен обработать. Поэтому теперь, чтобы привлечь или удержать клиента, любому бизнесу необходимо вовремя предложить нужную услугу или товар по конкурентной цене — иначе предложение будет вне фокуса внимания или быстро забудется. И для выполнения этой задачи необходимы данные и сервисы, основанные на них.
— В каком направлении будут развиваться дата-продукты QIWI?
Локомотивом использования аналитики больших данных в России являются финансовый и технологический секторы. Однако мы видим рост уровня зрелости и в других направлениях бизнеса. Соответственно, мы планируем развивать наши дата-продукты для удовлетворения потребностей растущего рынка.