SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 14
Как с помощью
данных и
аналитики
повысить
эффективность
продаж в банке
август
2015
1
Банки концентрируют колоссальные объемы данных
Клиентские
данные
Операционные
данные
Данные о
внешней среде
10 млрд – транзакций по картам в год
800 млрд – документов в бюро кредитных историй
3,8 Пбайт – средний объем хранилища в банках
40 млн кредитных заявок в год
50 млн показателей публичной финансовой отчетности
в год
По данным McKinsey, 25% Big Data владеет
финансовая индустрия
25%
2
Сегодня банки и внешние компании сфокусировались
на решении задачи обработки клиентских данных
Русский Стандарт рассчитывает использовать
для анализа рисков базы big data.
GlowByte развернула решение IBM Campaign
для оптимизации процесса продаж ОТП
Банка.
Лето Банк оптимизирует продажи с помощью
прогнозной аналитики
Сбербанк приобрел контрольный пакет акций
компании «Рутаргет» — разработчика
рекламной платформы Segmento на базе
технологий искусственного интеллекта и Big
Data.
Клиентские
данные
Операционные
данные
Данные о
внешней среде
3
Frank Research Group – сосредоточен на работе с
данными о внешней среде
Публичная отчетность
• РСБУ
• МСФО
Анкетирование участников рынка
• Продажи
• Показатели эффективности
Клиентские
данные
Операционные
данные
Данные о
внешней среде
Официальная статистика
• ЦБ
• Росстат
Мониторинг открытых источников
• Тарифы (сайты и колл-центры банков)
• Расположение отделений (сайты банков)
• Отзывы клиентов (соцсети)
• Новости
4
Понимание конкурентной среды – один из ключевых
факторов успеха
2000-е 2010-е
Бизнес рос за счет новых клиентов Чтобы привлечь клиента, его
нужно «увести» и конкурента
В 2015 году охват банковскими услугами превысил
80% экономически активного населения России
80%
5
Анализ показателей бизнеса в контексте конкурентной
среды позволяет банкам повысить эффективность
всего бизнеса, поборов локальную неэффективность
Всего за 6 месяцев наш клиент смог повысить
продажи на 10% после внедрения системы
мотивации на основе конкурентного анализа
+10%
за 6 мес.
45 34 202 18
3% 45% 12% 7%
120 305 148 33
5 24 800 10
45 34 202 18
3% 45% 12% 7%
120 305 148 33
5 24 800 10
45 34 280 18
10% 45% 12% 7%
180 305 148 33
5 24 950 10
• Внутренние данные
банка
• Внутренние данные
банка
• Оцифровка рынка
• Внутренние данные
банка
• Оцифровка рынка
• Корректировка
внутренних процессов,
мотивации
1 2 3
6
Оцифровка рынка осложняется несовершенством
статистики в России
Июнь Июль Авг Сен Окт Нояб Дек Янв Фев Март
3,22 - 3,14 - - 3,07 3,00 ? 2,90 2,93
2,89 2,97 3,01 - 3,10 3,11 - 2,96 2,83 2,72
2,60 2,82 - 2,79 - - 2,83 2,78 2,72 -
0,55 0,66 0,95 - 1,43 - 1,87 1,94 - 2,02
3,12 3,09 - 2,71 2,75 2,78 - 3,01 2,87 2,76
Июнь Июль Авг Сен Окт Нояб Дек Янв Фев Март
3,22 3,21 3,14 3,10 3,08 3,07 3,00 2,96 2,90 2,93
2,89 2,97 3,01 3,07 3,10 3,11 3,13 2,96 2,83 2,72
2,60 2,82 2,80 2,79 2,83 2,85 2,83 2,78 2,72 2,67
0,55 0,66 0,95 1,26 1,43 1,55 1,87 1,94 1,98 2,02
3,12 3,09 3,10 2,71 2,75 2,78 2,99 3,01 2,87 2,76
Июнь Июль Авг Сен Окт Нояб Дек Янв Фев Март
0,45 0,46 - 0,45 0,47 - - 0,44 0,43 -
0,40 - 0,39 - 0,38 - - - 0,38 -
0,25 - - 0,24 - - - 0,25 - 0,26
0,48 0,48 - 0,46 - 0,45 0,44 - - -
0,40 0,40 - 0,39 0,39 - 0,39 - - 0,38
Frank Research Group владеет самой детальной и
полной информацией о рынке розничных
банковских услуг
500 млн.
записей
7
Мы собираем всю доступную информацию о
конкурентной среде
500 млн записей
Анкетирование
банков
• 75% рынка
• Ежемесячные данные
• 80 региональных рынков
Публичная
отчетность
• 900 банков
• Ежемесячное обновление
Публичная
статистика
• ЦБ
• Росстат
• Автостат
Новости
• СМИ
• Пресс-релизы
• Ежедневное обновление
Мониторинг
открытых
источников
• Тарифы (ежедневно)
• Расположение отделений и банкоматов
8
Доставка аналитики до клиентов – «последняя миля»
Frank
Market
Intelligence
Old School
New Age
Frank Research Group - первый OEM-партнер Qlik в России
• Простое распространение данных
• Стандартный формат
• Работа с данными без доступа к сети
• Доступ к самым актуальным данным из
любой точки мира через Интернет
• Инструменты бизнес-аналитики
• Разграничение доступа к данным
9
Бизнес-модель
Анкетирование
банков
Подписка на
обновление
данных
Кастомизация
аналитики
Спецпроекты
• Ключевой этап для формирования
детальной статистики
• Клубные принципы: данные нельзя
купить, не раскрывая собственную
статистику
• Рыночная статистика – ежемесячно
• Тарифы конкурентов – ежедневно
• Открытые источники – ежедневно
• Индивидуальные dashboard’ы
• Аналитика и бизнес-логика, разработанная под конкретные бизнес-
задачи клиента
Frank
Market
Intelligence
10
Спец-проект: «Белые пятна»
1. Детализация рынка до городов и муниципальных образований:
2 500 локальных рынков
ВПЕРВЫЕ В РОССИИ!
2. Формирование KPI для продающих подразделений с учетом
рыночного контекста
3. Интеллектуальная система оповещения:
- «Внимание! Проблема!»
- «Внимание! Есть потенциал для повышения объемов продаж!»
- «Полный порядок. Не требует особого внимания!»
- (работа продолжается)
11
Слово – клиенту
12
Нам доверяют крупнейшие банки
Нам доверяют ведущие деловые СМИ
Нам доверяют международные
консалтинговые компании и рейтинговые
агентства
Мы помогаем ведущим деловым СМИ формировать
объективную картину рынка, предоставляя
журналистам оперативную и актуальную
информацию.
Мы помогаем банкам принимать эффективные
решения, основанные на достоверной и актуальной
информации.
Мы позволяем консультантам сосредоточиться на
задачах клиента, не отвлекаясь на рутинный сбор
рыночных данных.
Frank Research Group – ведущий эксперт банковского
рынка
125167, г. Москва
Ленинградский проспект
дом 37, корп. 3, офис 506
т. +7 (499) 922 4518
info@frankrg.com
www.frankrg.com

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015rusbase
 
BI и бизнес-процессы (USEU)
BI и бизнес-процессы (USEU)BI и бизнес-процессы (USEU)
BI и бизнес-процессы (USEU)Mike Sverdlov
 
Big Data с точки зрения конечного пользователя
Big Data с точки зрения конечного пользователяBig Data с точки зрения конечного пользователя
Big Data с точки зрения конечного пользователяСобака Павлова
 
Применение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеПрименение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеEvgeniy Pavlovskiy
 
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...CleverDATA
 
Презентация Big data
Презентация Big dataПрезентация Big data
Презентация Big dataSatur-D
 
Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...
Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...
Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...K50 Project
 
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу БизнесуBig Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу БизнесуDen Reymer
 
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальностьBig Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальностьTechart Marketing Group
 
Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...
Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...
Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...Банковское обозрение
 
Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2
Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2
Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2Bankir_Ru
 
Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...
Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...
Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...Банковское обозрение
 
Ulmart big data valiotti 25mar
Ulmart big data valiotti 25marUlmart big data valiotti 25mar
Ulmart big data valiotti 25marNikolay Valiotti
 
Платежи в казнете январь 2011 года
Платежи в казнете январь 2011 годаПлатежи в казнете январь 2011 года
Платежи в казнете январь 2011 годаKonstantin Gorozhankin
 
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience TechnologiesKonstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience TechnologiesAIST
 
Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...
Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...
Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...Банковское обозрение
 
Machine Learning for Recruitment
Machine Learning for RecruitmentMachine Learning for Recruitment
Machine Learning for RecruitmentDen Reymer
 

Mais procurados (20)

Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
Артем Плешаков — Intency DSP — ICBDA 2015
 
BI и бизнес-процессы (USEU)
BI и бизнес-процессы (USEU)BI и бизнес-процессы (USEU)
BI и бизнес-процессы (USEU)
 
Big Data с точки зрения конечного пользователя
Big Data с точки зрения конечного пользователяBig Data с точки зрения конечного пользователя
Big Data с точки зрения конечного пользователя
 
Применение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетингеПрименение Big Data в маркетинге
Применение Big Data в маркетинге
 
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...
 
Презентация Big data
Презентация Big dataПрезентация Big data
Презентация Big data
 
Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...
Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...
Георгий Терновский (K50) для конференции Оборот-2013 "Назначение ставок в кон...
 
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу БизнесуBig Data: Как принести пользу Бизнесу
Big Data: Как принести пользу Бизнесу
 
Презентация Дыбова Е.Н.
Презентация Дыбова Е.Н.Презентация Дыбова Е.Н.
Презентация Дыбова Е.Н.
 
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальностьBig Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
Big Data в маркетинге. Просто о непонятном: задачи, возможности, реальность
 
Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...
Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...
Презентация Василия Кузнецова, SweetCard: «Таргетированные предложения скидок...
 
Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2
Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2
Di bank sites-2016h2-publicoverview-v2
 
Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...
Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...
Презентация Александра Кириллова с конференции «BIG DATA: банки, финансовые к...
 
Презентация Шаров А.В.
Презентация Шаров А.В.Презентация Шаров А.В.
Презентация Шаров А.В.
 
Ulmart big data valiotti 25mar
Ulmart big data valiotti 25marUlmart big data valiotti 25mar
Ulmart big data valiotti 25mar
 
Платежи в казнете январь 2011 года
Платежи в казнете январь 2011 годаПлатежи в казнете январь 2011 года
Платежи в казнете январь 2011 года
 
Ulmart big data v5
Ulmart big data v5Ulmart big data v5
Ulmart big data v5
 
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience TechnologiesKonstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
Konstantin Obukhov - Customer Experience Technologies
 
Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...
Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...
Презентация Сбербанка России: «Программа лояльности финансового института — в...
 
Machine Learning for Recruitment
Machine Learning for RecruitmentMachine Learning for Recruitment
Machine Learning for Recruitment
 

Semelhante a Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015

AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost
 
Roman styatugin clever_data_cxp_predictive marketing
Roman styatugin clever_data_cxp_predictive marketingRoman styatugin clever_data_cxp_predictive marketing
Roman styatugin clever_data_cxp_predictive marketingCleverDATA
 
Fs presentation round table 25.04.12 odessa
Fs presentation round table 25.04.12 odessaFs presentation round table 25.04.12 odessa
Fs presentation round table 25.04.12 odessaFinancialStudio
 
Предиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решения
Предиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решенияПредиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решения
Предиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решенияDell_Russia
 
Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»
Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»
Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»Marina Payvina
 
Обзор решения ATK Qlik for Retail
Обзор решения ATK Qlik for RetailОбзор решения ATK Qlik for Retail
Обзор решения ATK Qlik for RetailMarina Payvina
 
ATK QlikView For Microfinance: решение и опыт
ATK QlikView For Microfinance: решение и опытATK QlikView For Microfinance: решение и опыт
ATK QlikView For Microfinance: решение и опытMarina Payvina
 
Персональные данные организации
Персональные данные организацииПерсональные данные организации
Персональные данные организацииAlexey Fedorischev
 
Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016
Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016
Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016Alexey Kolokolov
 
Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015
Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015
Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015Vic N
 
Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”.
Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”. Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”.
Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”. iECARUS
 
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky Andrey
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky AndreyATK QlikView for Retail - Krasnopolsky Andrey
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky AndreyMarina Payvina
 
Сайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемости
Сайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемостиСайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемости
Сайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемостиData Insight
 
Концепция Оперативного центра мониторинга информации и моделирования
Концепция Оперативного центра мониторинга информации и моделированияКонцепция Оперативного центра мониторинга информации и моделирования
Концепция Оперативного центра мониторинга информации и моделированияNurbek Achilov
 
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterpriseCleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterpriseCleverDATA
 
Бизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCG
Бизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCGБизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCG
Бизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCGMarina Payvina
 

Semelhante a Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015 (20)

AlgoMost presentation
AlgoMost presentationAlgoMost presentation
AlgoMost presentation
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
Roman styatugin clever_data_cxp_predictive marketing
Roman styatugin clever_data_cxp_predictive marketingRoman styatugin clever_data_cxp_predictive marketing
Roman styatugin clever_data_cxp_predictive marketing
 
Fs presentation round table 25.04.12 odessa
Fs presentation round table 25.04.12 odessaFs presentation round table 25.04.12 odessa
Fs presentation round table 25.04.12 odessa
 
Предиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решения
Предиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решенияПредиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решения
Предиктивная аналитика и Big Data: методы, инструменты, решения
 
AlgoMost: about
AlgoMost: aboutAlgoMost: about
AlgoMost: about
 
Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»
Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»
Бизнес-завтрак «Qlik: работаем с данными 1С эффективно»
 
Обзор решения ATK Qlik for Retail
Обзор решения ATK Qlik for RetailОбзор решения ATK Qlik for Retail
Обзор решения ATK Qlik for Retail
 
ATK QlikView For Microfinance: решение и опыт
ATK QlikView For Microfinance: решение и опытATK QlikView For Microfinance: решение и опыт
ATK QlikView For Microfinance: решение и опыт
 
Персональные данные организации
Персональные данные организацииПерсональные данные организации
Персональные данные организации
 
Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016
Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016
Клуб анонимных аналитиков 02.09.2016
 
Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015
Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015
Графовый Грааль - Южный ИТ-парк 2015
 
РИФ 2016, Предикативная аналитика
РИФ 2016, Предикативная аналитикаРИФ 2016, Предикативная аналитика
РИФ 2016, Предикативная аналитика
 
Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”.
Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”. Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”.
Управление качеством клиентского портфеля “по- умному”.
 
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky Andrey
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky AndreyATK QlikView for Retail - Krasnopolsky Andrey
ATK QlikView for Retail - Krasnopolsky Andrey
 
Сайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемости
Сайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемостиСайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемости
Сайты банковской тематики: статистика и тренды посещаемости
 
Концепция Оперативного центра мониторинга информации и моделирования
Концепция Оперативного центра мониторинга информации и моделированияКонцепция Оперативного центра мониторинга информации и моделирования
Концепция Оперативного центра мониторинга информации и моделирования
 
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterpriseCleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
 
Бизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCG
Бизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCGБизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCG
Бизнес-аналитика для FMCG: презентация решения ATK Qlik for FMCG
 
Фролов: Финансы растущему бизнесу - 2013
Фролов: Финансы растущему бизнесу - 2013Фролов: Финансы растущему бизнесу - 2013
Фролов: Финансы растущему бизнесу - 2013
 

Mais de rusbase

Робоэдвайзинг
РобоэдвайзингРобоэдвайзинг
Робоэдвайзингrusbase
 
Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание rusbase
 
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере rusbase
 
Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг rusbase
 
Искусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скорингеИскусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скорингеrusbase
 
P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство rusbase
 
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech RussiaFrancis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russiarusbase
 
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech RussiaРуслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech RussiaАлексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russiarusbase
 
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech RussiaИван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech RussiaАлексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech RussiaАлексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russiarusbase
 
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech RussiaМаксим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russiarusbase
 
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech RussiaАлександр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russiarusbase
 
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017rusbase
 
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017rusbase
 
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016rusbase
 
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016rusbase
 
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016rusbase
 
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016rusbase
 

Mais de rusbase (20)

Робоэдвайзинг
РобоэдвайзингРобоэдвайзинг
Робоэдвайзинг
 
Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание Как чат-боты меняют банковское обслуживание
Как чат-боты меняют банковское обслуживание
 
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
Как удаленная идентификация повлияет на бизнес модели в финансовой сфере
 
Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг Как социальные сети влияют на скоринг
Как социальные сети влияют на скоринг
 
Искусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скорингеИскусственный интеллект в кредитном скоринге
Искусственный интеллект в кредитном скоринге
 
P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство P2P кредитование и народное поручительство
P2P кредитование и народное поручительство
 
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech RussiaFrancis Bakos, Vitality - FinTech Russia
Francis Bakos, Vitality - FinTech Russia
 
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech RussiaРуслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
Руслан Юсуфов, Страхование от кибер-атак - FinTech Russia
 
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech RussiaАлексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
Алексей Краснопольский, Онлайн-кассы - FinTech Russia
 
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech RussiaИван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
Иван Беров, Digital Identity - FinTech Russia
 
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech RussiaАлексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
Алексей Катрич, IoT в InsurTech - FinTech Russia
 
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech RussiaАлексей Архипов, Мастерчейн  - FinTech Russia
Алексей Архипов, Мастерчейн - FinTech Russia
 
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech RussiaМаксим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
Максим Григорьев, Удаленная идентификация - FinTech Russia
 
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech RussiaАлександр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
Александр Кузьмин, PSD2 - FinTech Russia
 
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
Алексей Благирев, "Открытие" — FinTech Russia 2017
 
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
Ханнес Чопра (Hannes Chopra) - FinTech Russia 2017
 
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
Владислав Лисицкий — Rubbles — ICBDA2016
 
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
Андрей Созыкин — ИММ УрО РАН — ICDBA2016
 
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
Александр Яшкин – FANUC Russia – ICBDA2016
 
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
Евгений Быков – Телум – ICBDA2016
 

Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015

  • 1. Как с помощью данных и аналитики повысить эффективность продаж в банке август 2015
  • 2. 1 Банки концентрируют колоссальные объемы данных Клиентские данные Операционные данные Данные о внешней среде 10 млрд – транзакций по картам в год 800 млрд – документов в бюро кредитных историй 3,8 Пбайт – средний объем хранилища в банках 40 млн кредитных заявок в год 50 млн показателей публичной финансовой отчетности в год По данным McKinsey, 25% Big Data владеет финансовая индустрия 25%
  • 3. 2 Сегодня банки и внешние компании сфокусировались на решении задачи обработки клиентских данных Русский Стандарт рассчитывает использовать для анализа рисков базы big data. GlowByte развернула решение IBM Campaign для оптимизации процесса продаж ОТП Банка. Лето Банк оптимизирует продажи с помощью прогнозной аналитики Сбербанк приобрел контрольный пакет акций компании «Рутаргет» — разработчика рекламной платформы Segmento на базе технологий искусственного интеллекта и Big Data. Клиентские данные Операционные данные Данные о внешней среде
  • 4. 3 Frank Research Group – сосредоточен на работе с данными о внешней среде Публичная отчетность • РСБУ • МСФО Анкетирование участников рынка • Продажи • Показатели эффективности Клиентские данные Операционные данные Данные о внешней среде Официальная статистика • ЦБ • Росстат Мониторинг открытых источников • Тарифы (сайты и колл-центры банков) • Расположение отделений (сайты банков) • Отзывы клиентов (соцсети) • Новости
  • 5. 4 Понимание конкурентной среды – один из ключевых факторов успеха 2000-е 2010-е Бизнес рос за счет новых клиентов Чтобы привлечь клиента, его нужно «увести» и конкурента В 2015 году охват банковскими услугами превысил 80% экономически активного населения России 80%
  • 6. 5 Анализ показателей бизнеса в контексте конкурентной среды позволяет банкам повысить эффективность всего бизнеса, поборов локальную неэффективность Всего за 6 месяцев наш клиент смог повысить продажи на 10% после внедрения системы мотивации на основе конкурентного анализа +10% за 6 мес. 45 34 202 18 3% 45% 12% 7% 120 305 148 33 5 24 800 10 45 34 202 18 3% 45% 12% 7% 120 305 148 33 5 24 800 10 45 34 280 18 10% 45% 12% 7% 180 305 148 33 5 24 950 10 • Внутренние данные банка • Внутренние данные банка • Оцифровка рынка • Внутренние данные банка • Оцифровка рынка • Корректировка внутренних процессов, мотивации 1 2 3
  • 7. 6 Оцифровка рынка осложняется несовершенством статистики в России Июнь Июль Авг Сен Окт Нояб Дек Янв Фев Март 3,22 - 3,14 - - 3,07 3,00 ? 2,90 2,93 2,89 2,97 3,01 - 3,10 3,11 - 2,96 2,83 2,72 2,60 2,82 - 2,79 - - 2,83 2,78 2,72 - 0,55 0,66 0,95 - 1,43 - 1,87 1,94 - 2,02 3,12 3,09 - 2,71 2,75 2,78 - 3,01 2,87 2,76 Июнь Июль Авг Сен Окт Нояб Дек Янв Фев Март 3,22 3,21 3,14 3,10 3,08 3,07 3,00 2,96 2,90 2,93 2,89 2,97 3,01 3,07 3,10 3,11 3,13 2,96 2,83 2,72 2,60 2,82 2,80 2,79 2,83 2,85 2,83 2,78 2,72 2,67 0,55 0,66 0,95 1,26 1,43 1,55 1,87 1,94 1,98 2,02 3,12 3,09 3,10 2,71 2,75 2,78 2,99 3,01 2,87 2,76 Июнь Июль Авг Сен Окт Нояб Дек Янв Фев Март 0,45 0,46 - 0,45 0,47 - - 0,44 0,43 - 0,40 - 0,39 - 0,38 - - - 0,38 - 0,25 - - 0,24 - - - 0,25 - 0,26 0,48 0,48 - 0,46 - 0,45 0,44 - - - 0,40 0,40 - 0,39 0,39 - 0,39 - - 0,38 Frank Research Group владеет самой детальной и полной информацией о рынке розничных банковских услуг 500 млн. записей
  • 8. 7 Мы собираем всю доступную информацию о конкурентной среде 500 млн записей Анкетирование банков • 75% рынка • Ежемесячные данные • 80 региональных рынков Публичная отчетность • 900 банков • Ежемесячное обновление Публичная статистика • ЦБ • Росстат • Автостат Новости • СМИ • Пресс-релизы • Ежедневное обновление Мониторинг открытых источников • Тарифы (ежедневно) • Расположение отделений и банкоматов
  • 9. 8 Доставка аналитики до клиентов – «последняя миля» Frank Market Intelligence Old School New Age Frank Research Group - первый OEM-партнер Qlik в России • Простое распространение данных • Стандартный формат • Работа с данными без доступа к сети • Доступ к самым актуальным данным из любой точки мира через Интернет • Инструменты бизнес-аналитики • Разграничение доступа к данным
  • 10. 9 Бизнес-модель Анкетирование банков Подписка на обновление данных Кастомизация аналитики Спецпроекты • Ключевой этап для формирования детальной статистики • Клубные принципы: данные нельзя купить, не раскрывая собственную статистику • Рыночная статистика – ежемесячно • Тарифы конкурентов – ежедневно • Открытые источники – ежедневно • Индивидуальные dashboard’ы • Аналитика и бизнес-логика, разработанная под конкретные бизнес- задачи клиента Frank Market Intelligence
  • 11. 10 Спец-проект: «Белые пятна» 1. Детализация рынка до городов и муниципальных образований: 2 500 локальных рынков ВПЕРВЫЕ В РОССИИ! 2. Формирование KPI для продающих подразделений с учетом рыночного контекста 3. Интеллектуальная система оповещения: - «Внимание! Проблема!» - «Внимание! Есть потенциал для повышения объемов продаж!» - «Полный порядок. Не требует особого внимания!» - (работа продолжается)
  • 13. 12 Нам доверяют крупнейшие банки Нам доверяют ведущие деловые СМИ Нам доверяют международные консалтинговые компании и рейтинговые агентства Мы помогаем ведущим деловым СМИ формировать объективную картину рынка, предоставляя журналистам оперативную и актуальную информацию. Мы помогаем банкам принимать эффективные решения, основанные на достоверной и актуальной информации. Мы позволяем консультантам сосредоточиться на задачах клиента, не отвлекаясь на рутинный сбор рыночных данных. Frank Research Group – ведущий эксперт банковского рынка
  • 14. 125167, г. Москва Ленинградский проспект дом 37, корп. 3, офис 506 т. +7 (499) 922 4518 info@frankrg.com www.frankrg.com