Как big data помогает повысить качество услуг: кейс «Почты России»
Для «Хиккеров», московской команды из трёх студентов-разработчиков, «Цифровой прорыв» в этом году стал первым опытом хакатона. Они приняли участие в подготовительном онлайн-марафоне — и сразу заняли третье место, а на основном хакатоне стали победителями. Андрей Иванов, Иван Лозинский и Глеб Скиба выбрали кейс «Почты России», не побоявшись зайти на новую для них территорию — больших данных и продуктовой аналитики. Мы узнали у Ивана Лозинского, как им удалось выиграть и зачем компаниям нужен анализ big data.
Почему вы выбрали кейс «Почты России»?
За его нестандартность, отличие от остальных кейсов «Цифрового прорыва», потому что он был не на разработку, а на аналитику. Интересно было попробовать себя в этой области.
Что было основным в решении этого кейса?
Был прототип системы, которая давала пользователю рекомендации, но он достаточно сырой, мы на него потратили минимум времени. Большую часть кейса составлял анализ данных и продуктовый анализ.
А какие данные предоставила «Почта России» и что вы в них нашли?
Данные о посылках: индекс отправителя и получателя, время и дата, вес и опции — хрупкая, объявленная ценность. Задача была — улучшить сервис и тем самым получить конкурентное преимущество на быстрорастущем рынке доставки.
Мы преобразовали индексы в геоположение и использовали координаты для выделения двух сегментов: посылок на длинные и короткие расстояния. Выяснилось, что отправители посылок на длинные расстояния статистически чаще используют дополнительные сервисы, поэтому и имеет смысл их рекомендовать.
Пользователей, отправляющих посылки на очень короткие расстояния, также много. Но «Почте России» приходится конкурировать со множеством городских компаний экспресс-доставки, и по срокам она проигрывает. Таких ультракоротких посылок 3,5% в общем трафике — это много. Поэтому мы порекомендовали обратить более пристальное внимание на этот рынок.
Ещё какие-то сегменты удалось достать из датасета?
Да, мы узнали, какой процент клиентов «Почты России» делает более 10% отправлений, и порекомендовали ввести для этой группы клиентов программу лояльности, чтобы увеличивать эту базу.
Потом мы занялись продуктовыми исследованиями и выяснили, на что жалуются клиенты. Много было жалоб на мошенничество, например, с почтовыми отправлениями наложенным платежом.