Скажи мне, кто твой друг

expert_779_096_jpg_300x200_crop_q70.jpg

Мы позвонили по мобильному телефону или отправили СМС. Теперь данные об этом событии попадут не только в биллинговую систему, где за услугу связи будет начислена соответствующая плата. Вполне вероятно, что факт вашего контакта с другими абонентами будет исследоваться новой системой анализа социальных сетей, цель которой — выявить ваше ближайшее окружение и понять, какую роль вы в нем играете.

Такую систему, которую в мире относят к разряду решений Social Network Analysis (SNA, Анализ социальных сетей) недавно, в частности, внедрил у себя российский оператор связи МТС. На международной конференции Teradata Partners, которая прошла в американском городе Сан-Диего, представители МТС подробно рассказали о том, как работает их нововведение.

Новая система не ограничивается целью просто определить окружение абонента. Одновременно она стремится понять, какую роль играет абонент в своей социальной группе. Например, компания выявляет, кто обладает финансовым влиянием на других (в системе видно, как часто один абонент кладет деньги на счет другого). Однако компании важнее выявить не того человека, который платит за других, а кто оказывает влияние с точки зрения распространения услуг и товаров. Допустим, у оператора появился новый тариф или модель телефона. Через новую систему анализа социальной сети можно проследить, через кого этот тариф распространяется: вот он появился у одного члена социальной группы, и постепенно в его окружении люди стали пользоваться таким же тарифом или такой же моделью телефона. Система таким образом выявляет влияющих членов социальной группы и тех, кто подвержен влиянию.

Зачем это нужно? Затем, что именно влияющие члены социальной группы особенно важны для оператора связи. Ведь если, скажем, такой человек уходит к конкуренту, то высока вероятность, что за ним потянутся абоненты из его социальной «паутины». «Влияющие на свое окружение люди наиболее важны для нашей компании, — продолжает Андрей Воронин. — На них в первую очередь ориентированы наши новые предложения, им мы предлагаем скидки, участие в различных акциях, наконец, принимаем меры, если видим, что клиент уходит к конкурирующему оператору связи».

Новая система позволяет не только предотвратить уход важного клиента к конкуренту, но даже вернуть тех, кто уже начал пользоваться услугами сторонних компаний. Здесь работает упомянутый принцип «отпечатков пальцев» — идентификация клиента по его уникальной сети связи с другими абонентами. К примеру, тот или иной клиент вдруг исчез из абонентской сети оператора связи. Однако через некоторое время компьютер видит, что с телефонными номерами его социального окружения с той же интенсивностью начал связываться новый абонент другого оператора связи. Система сверяет «отпечатки пальцев» — социальную сеть старого и нового абонента, и если она совпадает, то делается вывод, что это один и тот же человек. Теперь принимаются меры, чтобы вернуть важного клиента. Например, ему могут прислать СМС (оно придет на старый номер: прежде, чем уйти к другому оператору, люди обычно продолжают некоторое время пользоваться своими старыми сим-картами) с предложением перейти на новый тариф. Если это не подействует, то представитель отдела продаж может позвонить лично и предложить большую скидку, подобрать более выгодный тариф и т. д.

По словам представителей МТС, такой механизм возврата клиентов оправдал себя. «Мы довольны первыми результатами работы системы, ее внедрение уже окупилось, — заявил Андрей Воронин. — Новая система анализа социальных сетей действительно позволяет успешно предотвращать уход абонентов к конкурентам. И если мы, чтобы вернуть важных клиентов, можем давать им скидки на наши услуги и в течение какого-то времени работать себе в убыток, то в дальнейшем эти скидки окупаются повышением ARPU — то есть средней выручки на одного пользователя».

Таблица:
Многие международные компании уже используют инструменты анализа социальных сетей (SNA) в различных целях. 15 основных функций существующих социальных CRM-систем

Наши сети притащили…

Вслед за МТС схожие системы планируют внедрять и другие российские операторы сотовой связи. В частности, такие планы есть у «Мегафона». Не исключено, что вслед за операторами связи подобные решения скоро начнут использовать и другие российские компании. Ведь в мире системы SNA получают все большее распространение.

«Системы анализа социальных сетей являются сейчас быстрорастущим сектором мирового рынка ИТ-решений, — отметил на конференции в Сан-Диего Адам Сарнер, представитель международной исследовательской компании Gartner. — Если в прошлом году мы оценивали мировой оборот социальных ИТ-решений на уровне 600 миллионов долларов, то в текущем году он превысит миллиард долларов».

Вообще, само по себе исследование социальных сетей — тема давняя, многие интересовались ею еще задолго до массового распространения компьютеров. Начиная с 1920-х социологи и психологи начали чертить схемы социального окружения человека, а в 1960-х известный социальный психолог Стэнли Милгрэм, рассуждая о так называемом эффекте малого мира, доказал теорию «шести рукопожатий»: любой человек, хоть абориген Южной Австралии, отделен от знакомства с любым другим жителем планеты (скажем, с английской королевой) всего шестью рукопожатиями, то есть цепочкой из шести знакомств.

С распространением интернета и появлением социальных интернет-порталов производители ИТ-решений стали все больше задумываться о том, чтобы поставить анализ социальных сетей на коммерческую основу. По данным Gartner, разработками решений, которые тем или иным образом связаны с анализом социальных сетей, сейчас занимается порядка 120 компаний. Специалисты Gartner называют такие решения «социальными CRM» — компания управляет отношениями со своими настоящими и потенциальными клиентами через социальные интернет-медиа: Facebook, Twitter, LinkedIn, ВКонтакте и др. Исключение составляют, операторы сотовой связи, которые, как показано выше, используют не публичные интернет-ресурсы, а данные своей абонентской базы.

Согласно недавнему докладу Gartner, посвященному исследованию рынка «социальных CRM», большинство решений этого типа пока носят локальный характер и ориентированы на реализацию конкретных проектов той или иной компании. Причем уже сейчас различаются социальные CRM-системы, направленные на маркетинг, клиентскую поддержку, а также на продажи и развитие электронной коммерции (см. таблицу). Показательны, например, новые решения, которые развивают компания Starbucks (проект «Идея»: пользователи крупнейшей мировой сети кофеен предлагают свои идеи ее развития и усовершенствования), компания Ford (для продвижения новой продукции было создано целое социальное движение — Ford Fiesta Movement) или компания Groupon (она считается одним из лидеров так называемого социального шопинга — развития электронной торговли и системы скидок через социальные интернет-сети).

Впрочем, некоторые компании сейчас пытаются создать и универсальные ИТ-решения, нацеленные на анализ крупных социальных интернет-порталов. Например, Lithium Social CRM разрабатывает систему, которая должна вести постоянный мониторинг порталов типа Facebook или Twitter. И когда в них появляется обсуждение с упоминанием названия той или иной компании, то система тут же может переправлять это обсуждение специалисту названной фирмы, который способен подключиться к виртуальному диалогу или, например, направить дискуссию о продукте фирмы в клиентский раздел веб-сайта компании.

Еще одно важное направление развития систем SNA — анализ социального взаимодействия работников внутри компаний. Представители ИТ-рынка убеждены, что возможное применение технологий отслеживания эффективности взаимодействия сотрудников может существенно повысить результативность бизнес-процессов крупной организации (см. интервью с Дмитрием Романовым).

Правда, пока разработками систем социальных CRM занимаются небольшие компании. Гиганты информационных технологий здесь все еще занимают выжидательную позицию. «Следует признать, что системы социальных CRM пока находятся на начальной стадии своего развития, и связано это с тем, что до сих пор не всегда понятна реальная коммерческая отдача от внедрения той или иной системы анализа социальных сетей, — отмечает Адам Сарнер. — Однако очевидно, что скоро на рынке будет появляться все больше успешных и коммерчески оправданных ИТ-решений в этой области. С ростом спроса на них крупные компании будут поглощать наиболее удачных мелких разработчиков таких решений, и таким путем рынок продуктов SNA будет быстро развиваться».

Технологическая основа

Что касается технологической стороны вопроса создания систем анализа социальных сетей, то техническая база для широкого разворачивания подобных решений уже существует. Прежде всего она связана с возможностью компьютерной техники быстро обрабатывать и анализировать огромный объем информации, ведь в случае с SNA порой приходится оперативно исследовать данные о десятках и сотнях миллионов связанных между собой людей. С этой задачей призваны справляться технологии в области так называемых систем управления базами данных (СУБД), которые за последние годы сделали большой шаг вперед в области методик управления большими объемами информации (см. «Эксперт» № 46 за 2010 год).

В частности, мировые лидеры рынка СУБД (Oracle, IBM, Microsoft, Teradata) развивают специальные механизмы обработки данных, когда задачи поиска нужной информации разбиваются на отдельные подзадачи и происходит их параллельное выполнение (технологии так называемого параллельного анализа). Одновременно увеличиваются мощности систем хранения данных, которым уже под силу работать с базами данных объемом в сотни Пбайт (или сотни миллионов Гбайт) информации. Расширяется и внедрение новейших полупроводниковых накопителей (SSD), производительность которых может быть в десятки раз выше, чем у традиционных жестких магнитных дисков (HDD).

На повестке дня этих компаний сейчас актуален такой термин, как Big Data (Большая база данных). «Понятие Big Data сейчас становится чуть ли не таким же модным, как недавно появившийся термин “облачные технологии”, однако еще не все пришли к единому мнению, что на самом деле следует подразумевать под этим словосочетанием, — говорит Герман Виммер, глава компании Teradata в регионе EMEA. — Мы считаем, что понятие Big Data подразумевает возможность быстро и эффективно обрабатывать большие базы данных той или иной компании. Ведь компания может хранить детальную информацию о своей клиентской базе, но эта информация будет лежать мертвым грузом, если компания не будет иметь возможности быстро выяснить, например, какого возраста их клиенты, какие у них интересы. То есть в любой момент должен быть выполнен запрос на обработку большого массива данных. Это и есть Big Data».

Наконец, очень важно, что в последнее время мощные системы СУБД могут интегрироваться с так называемыми системами бизнес-аналитики (BI), которые могут быстро проанализировать и выдать важную для того или иного бизнес-процесса «выжимку» данных. В частности, упомянутое выше решение анализа социальных сетей в компании МТС было внедрено на базе СУБД компании Teradata (Teradata Active Enterprise Data Warehouse) с использованием
BI-системы одного из мировых лидеров в области разработки решений систем бизнес-аналитики — компании SAS (система SAS Marketing Automation). В результате появилось решение, которое быстро обрабатывает действительно впечатляющий объем информации — ежедневно анализируются данные об огромном числе звонков и контактах абонентов компании.

Большой брат следит за вами?

Впрочем, помимо технологической стороны и вопроса коммерческой привлекательности развития систем аналитики социальных сетей многих волнует этический аспект внедрения таких решений. Потребители бьют тревогу и сравнивают системы анализа социальных сетей с этаким Большим братом, который пристально следит за каждым человеком, досконально знает все его окружение и использует эту информацию в своих целях. «С какой стати кто-то будет анализировать, с кем я общаюсь, и к тому же будет делать на этом деньги?» — вот типичная позиция обычного человека, который протестует против того, чтобы кто-то копался в его частной жизни.

Однако в ответ на подобные заявления представители коммерческих структур говорят, что этические нормы, с их точки зрения, полностью соблюдены. Представители МТС всячески подчеркивают, что само содержание телефонных разговоров и СМС-переписки всегда остается тайной, и анализировать эту информацию никто не собирается, к тому же это строго запрещено законом (да и технологически очень затруднительно). Анализу подвергается лишь сам факт контакта абонента с другим лицом. И ничего зазорного в этом нет, поскольку в результате этого анализа самому же абоненту предоставляется более высокий уровень сервиса. «Мы считаем, что наша новая система нисколько не нарушает частную жизнь наших клиентов, — говорит Андрей Воронин из МТС. — Работа самой системы не причиняет им никакого беспокойства, и ее действие несет благо самому же абоненту. Ведь часто клиенту трудно самому разобраться во всем многообразии тарифов и спецпредложений. Важный для нас потребитель, бывает, просто не знает о выгодной именно для него услуге. Мы помогаем ему в этом разобраться и тем самым повышаем качество своего сервиса».

Другой вопрос, что из компании может произойти утечка данных о социальном окружении миллионов людей, и эти данные могут стать достоянием сторонних организаций. «Подобная утечка будет угрожать всему бизнесу телекоммуникационной компании, так как нанесет непоправимый ущерб ее репутации. Поэтому вряд ли третье лицо сможет легко получить подобные данные, компания-владелец примет все меры для предотвращения подобных инцидентов», — комментирует эту сторону вопроса Герман Виммер из Teradata.

Что же касается возможности анализа социальных интернет-сетей, то здесь компании обращают внимание на то, что в этих сетях пользователи сами предоставляют информацию окружающему миру, так что ее анализ соответствует этическим нормам. «Люди добровольно размещают информацию о себе в интернете, в том числе в социальных сетях. Все пользователи интернета уже поняли, что личные данные, однажды помещенные в интернет-пространство, остаются там навсегда, — продолжает Герман Виммер. — Так что почему бы компаниям ею не пользоваться? Ничего предосудительного здесь нет, ведь в конечном счете в этом процессе выигрывают обе стороны: компания может получить дополнительную прибыль, правильно обслуживая своих клиентов. А потребитель, в свою очередь, будет получать более качественные товары и услуги».

Сан-Диего—Москва

SNA идет в Россию

Дмитрий Романов, директор по развитию технологий информационного менеджмента компании АйТи

Термин «социальные сети» появился в начале прошлого века в работах известного социолога Якоба Леви Морено, который с помощью специальных схем (социограмм) анализировал взаимодействие между людьми. Картина коммуникаций позволяет судить о роли и статусе человека в коллективе, при этом само взаимодействие между людьми продиктовано природой и существует с того момента, как человечество начало свою эволюцию.

Анализ социальных сетей (Social Network Analysis, SNA) – интересное современное направление междисциплинарных научных исследований. Перспективы внедрения таких решений очень высоки. Фактически это то, чего недоставало менеджменту, чтобы стать точной наукой в эпоху экономики знаний.

В последние годы все большее число взаимодействий между людьми переходит в электронный вид. Коммуникации между людьми стали наблюдаемыми, они оставляют следы, которые можно анализировать. Это открывает уникальную возможность понимания и изучения законов развития общества, социальных групп, целых народов и даже стран. Впрочем, исследование внешних социальных сетей интересным и полезным может оказаться далеко не всем. Гораздо больше возможностей открывает применение подобных технологий внутри организации. Понимание картины взаимосвязей между людьми позволяет определять центры инноваций, выявлять информационные разрывы и узкие места в бизнес-процессах и в проектной деятельности. Именно внутреннее применение SNA требуется гораздо большему количеству организаций, открывая недоступные ранее возможности для повышения эффективности деятельности.

Во всем мире наблюдается бум интереса к технологиям SNA . Налицо экспоненциальный рост публикаций по данной тематике. В России с этим пока не столь хорошо, но некоторые подвижки есть, и даже появились пионеры, пытающиеся применять SNA на практике.

Технологии SNA.позволяют анализировать статистику и топологию взаимосвязей между людьми. Это важно, но для полноты картины необходимо совместно с SNA применять и технологии для анализа контента.

Алексей Грамматчиков,

Эксперт.ру