Как найти место под магазин через большие данные

Антон Кондратов, коммерческий директор «Tele2 Москва»

Есть огромные массивы самых разных данных, абсолютно разные: где люди живут, где они передвигаются, где чаще всего делают покупки. Эти данные аккумулируются в различных источниках. Они не являются инструментом, который помогает развивать розницу. Это именно big data, просто большие массивы данных.

Когда мы с вами говорим про big data как инструмент для ритейла, это история про то, что делается некий алгоритм по обработке этих данных, который применим конкретно к вашему кейсу. И здесь требуется, естественно, личное участие заинтересованной стороны – чтобы понять, какую проблему мы решаем с помощью алгоритма обработки этих больших данных.

В нашем случае мы решаем вполне конкретную задачу. Мы с помощью модели big data и с помощью алгоритмов, которые мы к ним применяем, находим торговые точки, где мы будем размещать наши монобрендовые салоны, где мы будем иметь наибольшее количество подключений среди наших клиентов. А мы вышли на московский рынок относительно недавно.

Антон Кондратов

Окончил Московский технический университет связи и информатики. Кандидат технических наук. С 2007 по 2013 г. работал в «Скайлинке», с 2012 г. – директором по развитию бизнеса. В 2013 г. – директором коммерческого департамента мобильного бизнеса макрорегиона «Москва» ПАО «Ростелеком». В 2014 г. возглавил CDMA-бизнес макрорегиона «Москва» в Tele2, с 2015 по 2017 г. – директор иркутского филиала. В нынешней должности – с 2017 г.

И дальше мы решаем вопрос рентабельности нашего монобрендового салона. Каким образом? Анализируются людские потоки – это big data позволяет делать. Дальше анализируется количество покупок в конкретных точках. И это очень интересный момент, потому что на самом деле есть несколько мест, откуда можно понять, где люди тратят деньги. Это как данные банков, которые понимают, в каких магазинах люди тратят деньги и где эти магазины находятся, так и наши данные как операторов: откуда приходят те самые банковские эсэмэски по тратам на мобильные номера. Естественно, все эти данные обезличены – понятно, что мы соблюдаем действующее российское законодательство.

ООО «Т2 РТК холдинг» (Tele2)

Оператор сотовой связи. Совладельцы (на 31 декабря 2015 г.): Tele2 Russia Holding AB (55%, из которых 50% – у ВТБ, 40% – у Invintel B.V. Алексея Мордашова и 10% – у банка «Россия» Юрия Ковальчука), ПАО «Ростелеком» (45%). Финансовые показатели (консолидированные данные, 2018 г.): выручка – 143 млрд руб., чистая прибыль – 2,7 млрд руб. Абонентская база (на 31 декабря 2018 г.) – 42,3 млн человек. Работает в России с 2003 г., оказывает услуги в 65 регионах. В марте 2019 г. «Ростелеком» сообщил, что согласовал условия консолидации 100% Tele2.

Дальше в эту модель big data подгружаются данные о салонах-конкурентах: где они, какое время покупатели там находятся.

И это только самые базовые вещи, которые рассматриваются при выборе места для размещения монобрендового салона. Я сейчас скажу крамолу, наверное. Но параметров в этих моделях более 1000. И здесь мы используем помимо тех данных, которые есть у нас, как у мобильного оператора, решения, которые есть на рынке. Потому что при развитии монобрендовой розницы есть люди, которые, разрабатывая эти аналитические модели, могут конкретно сказать, будет ли магазин с вашими услугами прибыльным в конкретном месте. Это что касается механизма big data в развитии монобрендовой розницы.

Текст подготовлен по материалам XVI ежегодной конференции «Ритейл в России», проведенной газетой «Ведомости» 21 марта 2019 г. в Москве