дальнейшего уточнения выделили группу моделей, которая, по результатам тестирования, позволяла получить положительный отклик в 12% случаев. Таким образом, для привлечения

200 тысяч новых клиентов оказалось достаточно обратиться с предложениями лишь к двум

миллионам человек вместо десяти. Более того, сокращением рекламных издержек выгоды

предприятия не ограничились: прибыльность для банка клиентов, привлеченных в результате

этой акции, оказалась в среднем втрое выше обычной, поскольку технология

интеллектуального анализа позволила найти именно тех людей, чьим нуждам услуги, предлагаемые Mellon Bank, соответствуют наиболее полно.

Приведенный пример иллюстрирует два важных аспекта применения данной технологии.

Первый — сам масштаб такой работы: объем анализируемых данных и число исследуемых

моделей значительно превышают соответствующие показатели, характерные для

традиционного статистического анализа. Второй — то, что даже высококвалифицированные

специалисты могут извлечь из применения интеллектуального анализа данных дополнительные

преимущества. В случае с Mellon Bank приглашенная команда специалистов сумела добиться

шестикратного улучшения результатов, затратив лишь четверть того времени, что

потребовалось бы на проведение аналогичной акции «обычными» методами, используемыми

собственным подразделением банка, специализирующимся на статистическом анализе. Одна из

важнейших задач — сделать этот инструментарий настолько простым, чтобы конечный

пользователь — специалист в своей сфере бизнеса без сколько-нибудь выдающегося знания

компьютера — смог работать с ним самостоятельно.

Применение интеллектуального анализа данных становится обязательным требованием

при организации взаимодействия человека с машиной. Председатель правления и главный

исполнительный директор корпорации NCR Лapc Найберг таким образом описал мне

стандартное меню банкомата своего банка. Первый шаг — выбор языка: английский или

испанский; второй — ввод номера счета; третий — выбор типа транзакции (по ее завершении

выдается предложение провести еще одну). И, наконец, в заключение на экране появляется

номер телефона, по которому можно позвонить, чтобы попросить банк о ссуде под залог

недвижимости. Большинству пользователей банкоматов приходится иметь дело с меню

наподобие этого.

Ларе всегда снимает одну и ту же сумму с одного и того же счета; он уже получил ссуду

от своего банка и платит ему каждый месяц порядочные проценты. Так почему же, когда он

вставляет в щель банкомата свою кредитную карточку, тот не спросит его простым

человеческим языком: «Ларе, ты, как всегда, хочешь снять обычную сумму со своего основного

счета?» И почему не предложит ему какую-нибудь банковскую услугу, которой он еще не успел

воспользоваться,

но

которая

соответствует

его

клиентскому

профилю?

Такое

Билл Гейтс: «Бизнес со скоростью мысли»

123

специализированное обслуживание было бы намного удобнее для клиента и намного

выигрышнее для самого банка. И ведь информация, необходимая для генерации подобных

более уместных, чем задаваемые теперь, вопросов, имеется где-то в компьютерах банка. К

слову сказать, банкоматы, о которых говорил Ларе, производит как раз возглавляемая им NCR, которая в последнее время уделяет большое внимание технологии интеллектуального анализа

данных. Ларе же, со своей стороны, очень заинтересован в решении подобных задач для своих

клиентов.

Интеллектуальный анализ данных входит составной частью в концепцию управления

отношениями с клиентами (customer relationships management, CRM), суть которой состоит в

использовании информационных технологий для выстраивания отношений с клиентами на

индивидуальной основе вместо применения модели массового маркетинга. Интеллектуальный

анализ данных открывает возможность дойти до каждого клиента, если только существует

канал, позволяющий осуществлять индивидуализированную доставку, — будь то банкомат, веб-сайт или система прямого маркетинга на основе электронных почтовых рассылок и

специальных предложений. Используя выявленные с помощью интеллектуального анализа

данных закономерности, вы можете подать свой продукт клиенту таким образом, чтобы с

максимальной вероятностью повысить свою ценность как поставщика для него и одновременно

его ценность как покупателя для себя.

Такая персонализация обслуживания имеет далеко идущие последствия для организации