Как данные меняют российский бизнес и что они говорят о потребителе

Сегодня любая информация о наших покупках, маршрутах и привычках быстро вплетается в невидимую инфраструктуру, которая управляет экономикой и городом не меньше, чем дороги и заводы. В выпуске «Образ будущего» обсудили, как цифровой след каждого человека помогает бизнесу принимать решения, формирует новые поведенческие модели и меняет устройство общества.

Данные как язык общения

— Сегодня данные охватывают уже не только географию, вкусы, привычки и культурные предпочтения. Можно ли сказать, что данные становятся новым языком описания общества?

— Это, скорее, не язык описания, а язык общения между бизнесом и обществом. Цифровизация и IT-инструменты проникают глубоко в бизнес, охватывают все новые и новые сферы — логистику, фармацевтику. И побочным продуктом цифровизации любой сферы становится огромный массив данных. Их интерпретация и улучшение бизнес-процессов с их помощью позволяют лучше закрывать потребности общества. Поэтому данные и цифры — это язык общения между бизнесом и обществом, который делает их ближе друг к другу.

— Вы работаете с огромными массивами транзакционных данных, в том числе о поведении людей. Что нового они дают? Например, раньше мы могли видеть, знать, где живет человек. А что мы знаем сейчас? Мы уже понимаем, как он живет?

— Возьмем в качестве примера меня как частного человека. Сегодня утром я проснулся, вышел из дома, забежал в магазин, купил чашку кофе, приложив карточку к терминалу. Потом пришел в метро, оплатил карточкой проезд, поехал на работу. По пути с работы сюда, в студию, я снова приложил карточку в метро и перевел деньги родителям через мобильное приложение банка. Вечером я схожу в спортзал, потом куплю творог и попаду домой.

Каждый шаг моего пути — это маленький цифровой след, который я оставляю. А если посмотреть на картинку чуть шире и охватить огромное количество людей, получается такая целая паутина, по которой видно, как формируются потребности общества, привычки и интересы разных слоев. Можно все общество поделить на разные когорты и дальше работать с ними прицельно. Например, для банка с 52 млн активных клиентов, которые у нас есть, — это, конечно, очень глубокая статистическая картинка.

Кто управляет данными и как изменилась роль консалтера

— Мы увидели, что данные становятся навигатором для бизнеса. Не просто зеркалом того, что делают люди, а системой, которая позволяет проводить предиктивный анализ и решать задачи. Но кто этим управляет? Если раньше это был человек, который собирал данные, анализировал их и отдавал куда-то для дальнейших решений, то сегодня роль консалтера как-то изменилась?

— Во-первых, у таких специалистов всегда была большая концентрация экспертизы. Это были внешние эксперты, которые глубоко знали рынок и людей, покупающих товар не только, например, в одной конкретной розничной сети, но и в других. Они понимали, чем эта аудитория занимается вне самой сети. Они хорошо разбирались в специфике бизнеса, который стоит в цепочке до и после их прямого заказчика, и делились своими знаниями.

Они интерпретировали данные, которые получали от заказчика и из внешних источников, помогали с их анализом и трактовкой. Сейчас, с одной стороны, данные становятся доступнее для всех. В частности, мы в Т-банке развиваем дата-консалтинг и делимся той информацией, которой располагает банк, с нашими клиентами.

С другой стороны, и понимание этих данных, и экспертиза тоже становятся менее эксклюзивными. С теми же самыми генеративными моделями нам легче прийти к выводам, легче посмотреть и дотянуться до того, как это бы объяснил консультант.

Естественно, такие консультанты остаются и будут оставаться, потому что человеческие знания и опыт очень сложно заменить, но как инструмент данные точно станут ближе и доступнее малому, среднему и крупному бизнесу.

— Мы часто полагаемся на алгоритмы. А что происходит, если при сборе и аналитике этих данных и при принятии решений, соответственно, алгоритм ломается? И на вашей практике были такие примеры, когда алгоритм завел систему в тупик?

— Я точно знаю примеры, когда то, что мы видим на выходе, очень сложно интерпретировать. Если детализация информации очень низкая, кажется, что картинка не складывается, никаких устойчивых тенденций нет, все выглядит как сплошная аномалия. Такое бывает. И здесь до сих пор требуется участие человека. Только он может принять решение о расширении выборки, которая нужна, чтобы сделать какой-то вывод, или опереться на ту же самую интуицию. Сейчас подобные истории случаются все реже, но из практики они не исчезли.

— То есть роль консалтера меняется в сторону человека, принимающего решения, в том числе на основе данных. Что это может значить для экономики и бизнеса в целом? Сегодня данные позволяют нам видеть не только продажи, но и сам процесс формирования спроса. Можно ли сказать, что мы движемся к экономике, которая преимущественно уже управляется только данными?

— Мы движемся к экономике, в которой мы лучше и быстрее понимаем то, что хочет человек. Например, если раньше мы могли смотреть только на факт продаж, и нам было сложно сказать, как они взаимосвязаны с тем, что хочет человек, сейчас мы можем глубже и, главное, быстрее анализировать его покупательские привычки, характеристики, его потребительскую корзину и быстрее реагировать на ее изменения. Например, человек завел кошку. Если раньше для анализа мы ждали закрытия отчетного финансового периода, смотрели на ассортимент, думали и только тогда понимали, что случился какой-то сдвиг. Сейчас мы можем реагировать на это в течение нескольких дней.

Мы внутри банка анализируем большие объемы данных, чтобы предложить нашим клиентам лучшие сервисы, лучшие услуги и лучше попадать в то, что они действительно хотят. Для этого мы выделяем крупные сегменты общества и глубже работаем с ними. Например, мы можем выделить людей, которые занимаются спортом, у которых есть домашние животные, которые часто ездят на общественном транспорте, или людей, которые ходят в рестораны, предпочитают ту или иную кухню, вплоть до пищевых привычек — аллергиков, вегетарианцев, людей, которые покупают высокобелковую пищу. Все это становится доступным и позволяет нам реагировать быстрее.

От фильмов до цен: какие тренды предсказывают данные

— Можно ли с помощью данных фиксировать тренды не в продуктовой, а, например, в культурной сфере? Скажем, какие жанры кино, анимации становятся более популярными? Такое реально?

— Абсолютно. Везде, где человек оставляет после себя цифровой след — и в офлайне, и в онлайне, — любая подписка, которую он покупает, любой билет в театр или кино — все это довольно легко оцифровывается, и на этом можно и нужно строить выводы для того, чтобы гнать бизнес вперед.

— Как бизнес может это использовать в прикладном плане? На практике, на примере.

— Например, сейчас наблюдается некоторое смещение и перераспределение рынка продовольственной розницы. Мы можем посмотреть, за счет чего это происходит. Мы видим, какие позиции люди покупают, из-за каких переходят из одной сети в другую, а какие наименования становятся драйверами. И это может подсказать ретейлерам, что поставить на полку, чтобы переманить к себе покупателей.

При запуске новых продуктов полезно оценить покупательскую корзину конкурентов в новой нише. Можно посмотреть, что люди, которые уже берут продукцию игрока, вышедшего на рынок раньше, чаще всего выносят из магазина в одной корзине. Так можно подумать об эффективности маркетинговых акций с другими товарами.

Интересны методики аффинитивности, когда мы можем отсмотреть близкие по интересам бренды в неконкурентных областях, чтобы понять, с кем выстраивать партнерские программы.

— Правильно ли я понимаю, что этот массив данных в том числе может помогать в ценообразовании?

— Да. Вообще настройка цен скорее завязана на динамике и скорости получения информации. Чем оперативнее мы понимаем, что меняются покупательские привычки и интересы, чем раньше замечаем, что подходит к концу срок годности или иссякают запасы товара на полке, чем быстрее такие сигналы попадают в централизованные системы, тем скорее мы сможем прийти к точке, где цены на витрине становятся по-настоящему гибкими и подстраиваются под спрос, остатки и потребности покупателей.

— Когда мы говорим о том, что данные начинают угадывать тренды, а потом, возможно, помогают их формировать, возникает вопрос: что это означает для потребителя? Больше удобства или меньше свободы? Или это две стороны одной медали?

— Потребитель всегда будет диктовать то, что бизнес может ему предложить. Бизнес всегда пытается предугадать новый тренд, создать спрос, если это возможно. И для этого ему нужны данные. Но выбор всегда остается за покупателем — он голосует рублем. Успех приходит к тем компаниям, которые способны заранее почувствовать, что потребуется людям в будущем. И если такие попытки не находят отклика у аудитории, такой проект не станет успешным.

— Как вы думаете, в каких сферах обычный человек почувствует максимальный эффект от влияния данных в первую очередь? Может быть, финансы, медицина?

— Я думаю, мы все уже ощущаем влияние данных на маркетплейсах и в ретейле. Маркетплейсы, как и банки, копят огромное количество знаний о клиентах. Наши знания чуть шире, потому что мы видим и офлайн-сторону тоже. Плюс мы анализируем не только продовольственные покупки, но и траты в сфере услуг, медицине и других областях.

Думаю, что у данных большие перспективы в фармацевтике, в биотехе, в медицине, образовании. Мне сложно представить сферу, которую это не затронет. Здесь вопрос скорее в том, какой бизнес сможет быстрее всего к этому адаптироваться и найти точки применения этих данных. Но в том, что данные, в частности банковские, будут полезны любому бизнесу, — никаких сомнений.

Каким будет data-будущее

— Мне вспомнилась метафора, что данные — это новая нефть. Не кажется ли вам, что правильнее сравнивать данные с электричеством? Нефть — это невозобновляемый ресурс, а электричество можно воспроизводить при определенных условиях. Кажется, что с данными то же самое. Если это так, то кто должен управлять этим ресурсом в будущем — государство, крупный бизнес или государство вместе с бизнесом?

— Да, я согласен, это скорее похоже на электричество, потому что данные уже здесь, они никуда не денутся и становятся жизненно необходимыми и людям, и бизнесу. И я думаю, что управлять ими будут частные компании. Государственные регуляторы, скорее, будут задавать правила игры для того, чтобы данные приносили пользу конечному потребителю.

В бизнесе точно нет чего-то злого, и мы тоже будем стремиться к тому, чтобы закрывать потребности людей и делать их жизнь лучше. Поэтому, скорее всего, данные будут концентрироваться, оставаться и использоваться крупным бизнесом.

Возможно, будут вводиться новые регуляторные ограничения, поправки, связанные с безопасностью данных. Это большой и серьезный вопрос. В нашем банке, например, есть и хеширование, и шифрование, и получить доступ к данным конкретного человека невозможно. Даже я — человек, который напрямую занимается обработкой крупных данных, не могу увидеть информацию о конкретном человеке, только агрегированные данные.

— Перенесемся в 2035 год. Что именно в повседневной жизни человека будет работать на данных «под капотом»?

— Есть пример, который мне очень нравится. Когда-то крупный западный маркетплейс пытался экспериментировать с этой идеей. Представьте, что вы сидите дома, и к вам приходит доставка зерен кофе, потому что у они у вас кончились. Хотя вы даже кнопочку не нажимали — просто все уже знают, какой сорт кофе вам нужен и когда он должен быть у двери. Вы принимаете решение уже на месте, и не о заказе, а об оплате: нужен вам в итоге кофе или нет.

Я думаю, мы перестанем заказывать товары. Мы просто начнем их получать и принимать решение только о том, хотим мы их оплатить или нет. И это, наверное, распространится и на другие сферы — медицину, образование. Алгоритмы начнут предугадывать наши решения, а бизнесы будут пытаться сократить цепочку между возникновением потребности и ее закрытием.