Как узнать о клиенте все уже на стадии «входа»? Трекер - инструмент для решения вопроса

Наверное, ни для кого не секрет, что для финтеха да и не только наличие мощного блока статистики и собственных разработок может стать фундаментом на пути к лидерским позициям. Одной из основополагающей технологией по праву можно считать трекер.

Tracker происходит от английского слова to track - «прослеживать, оставлять след, намечать курс». Именно он позволяет уже на входе узнать о клиенте информацию, которая пригодится впоследствии для подбора ему, например, того же самого кредитного предложения, именно он позволяет сформировать качественную аналитику для вебмастеров.

Зачем нужен?

В то или иное время перед каждой компанией стоит выбор: инвестировать в разработку либо воспользоваться существующим продуктом на рынке, например, заключив договор оферты со сторонней компанией. В принципе не секрет, что в том или ином виде трекер можно «купить» уже готовым. Правда, решение будет стандартным, а его эффективность низкой. Это как костюм - можно купить и в магазине, но сшитый по индивидуальным меркам всегда лучше сидит.

При этом задачи, стоящие перед любой компанией, будет трудно реализовать, используя чужое стандартное решение - ведь все мы уникальны. Кроме того, провайдер не всегда слышит своего клиента и не до конца понимает конечную цель задачи.

Таким образом, выбор был сделан в пользу собственной разработки.

Первая версия трекера, который мы назвали Uni_Tracker, была презентована 5 лет назад. На тот момент он выполнял достаточно стандартные функции, но все же открыл широкие возможности и перспективы. За это время были внесены сотни доработок и из локальной технологии трекер превратился в основополагающий инструмент для функционирования бизнеса, включая и финансовый маркетплейс, и СРА-сеть.

Благодаря трекеру:

- Мы снизили риски, связанные с уходом провайдера с рынка и другими форс-мажорными ситуациями.

- Мы имеем возможность строить технологии под наши требования и запросы.

- Мы можем выполнять поставленные задачи в кратчайшие сроки.

- Мы создали глубокую систему аналитики на основе данных трекера.

Стоит отметить, что среди конкурентов собственное решение есть у единиц, что в ряде вопросов ограничивает их возможности и потребности, а значит дает шанс в эпоху высокой конкуренции быть на шаг впереди тем, кто вкладывает ресурсы в свои разработки.

Как видим развитие технологии в ближайшем будущем?

Предполагается, что в будущем Uni_Tracker будет иметь 4 варианта решения:

Uni_Digital - прескоринговая цифровая модель, основанная на данных конверсии устройств (модель, бренд, операционная система, версии браузера и др.). Она позволяет формировать портрет и определять платежеспособность клиента на основе субъективных факторов:

-используемый браузер;

-операционная система;

-размер экрана

и т.д.

Uni_Personal - прескоринг на основе персональных данных: кредитной истории, данных ФССП, данных Fico, НБКИ и др., если клиент оставил о себе информацию, по которой его возможно идентифицировать.

Uni_Count - счётчик, отслеживающий количество переходов по реферальным ссылкам и количество API-анкет. Технология позволяет партнёру определять каждое ключевое действие клиента (клик, подача заявки, целевое действие (выдача кредита, активация карты и т.д).

Uni_Anti-fraud - вычисление бот-трафика, ограничение рекламы на нецелевые группы пользователей.

На сегодня мы уже реализовали первые три решения: Uni_Digital, Uni_Personal и Uni_Count.

Но и это ещё не все, для формирования максимально точного и полного статистического массива была создана коллаборация трекера и аналитики с расширенным анализом данных на основе накопленных данных:

  • Кредитная история
  • Поведенческие характеристики
  • Гендерная принадлежность
  • Возраст
  • Технические предпочтения.

Что получаем на выходе?

Трекер - это универсальная технология. В нашем случае в зависимости от применения в финансовом маркетплейсе или СРА-сети он решает различные задачи.

Финансовый маркетплейс

  • Глубокий анализ клиента, который позволяет эффективно выстраивать системообразующие процессы.
  • Снижение в будущем количества фродового трафика. Если ранее доля нецелевого трафика варьировалась в пределах 30-70%, то в скором времени она будет на уровне 5-10%.
  • Привлечение качественной аудитории, очищенной от ботов.
  • Возможность сделать ранжирование по вероятности одобрения.
  • Обогащение данных о клиенте.
  • Более точная настройка таргетинга на основе данных о пользователе.

СРА-сеть

  • Вероятность одобрение
  • Ранжирование офферов
  • Статистика по ключевым действиям клиента в режиме реального времени
  • Минимизация рисков потери статистической информации
  • Сокращение количества сбоев
  • Создание уникальных решений для веб-мастеров.
33
Начать дискуссию