Трибуна Иван Кочетов
4 771

The Waay — lifestyle-помощник для банков, который разбирается в людях и помогает им в ежедневных делах

С помощью машинного обучения обрабатываем массивы данных о клиентах и предлагаем им релевантные услуги: посетить определённое мероприятие, сходить в магазин или сделать покупку.

В закладки
Аудио

Идея

За три года с основания проекта наша команда проанализировала более 1 млрд банковских транзакций и миллионы обезличенных клиентских профилей. И вот что мы выяснили.

Знаете ли вы, в скольких типах активностей может поучаствовать человек за всю жизнь? Мы знаем: в 3098. Тип активности, или «событие», — это, например, поход в кино или фитнес, прогулка на лошадях и подобное. При этом положительные эмоции вызывает только тысяча из них.

А среднестатистический человек за всю жизнь участвует в 147 активностях, то есть в 15%. Наш «среднестатистический человек» ходит в кино, в кафе, по магазинам. А вот виндсёрфингом, шахматами, лепкой в гончарной мастерской занимаются уже куда меньше людей.

Банки уникальны тем, что агрегируют терабайты данных о пользователях. Проанализировав их, можно реализовать суперполезный сервис для клиентов, ну а сам банк получит лояльную аудиторию и возросшие продажи финансовых продуктов.

Мы загорелись этой идеей и в 2016 году создали The Waay — софт, который позволяет банкам выйти на новую траекторию общения со своими клиентами.

Продукт

Наш основной продукт — это Lifestyle-банкинг-платформа. Софт помогает банкам продавать больше своих продуктов за счёт запуска помощника в цифровых каналах. Помощник даёт три типа советов: куда сходить, где «пошопиться» и советы по финансам.

Особенность софта в том, что с его помощью банк говорит с клиентами не столько на тему кредитов, сколько на тему их образа жизни: помогает с выбором отдыха, развлечениями и шопингом. При этом предлагая актуальные финансовые продукты. Такой подход позволяет уйти от рассылок и стать для клиента настоящим помощником.

Например, если клиент банка посещает рестораны, при этом у него есть дети, помощник сообщит, что открылось новое кафе с детской площадкой или детским меню. Человек узнает об этом одним из первых.

Если пользователь много путешествует, то купив билеты на самолёт, помощник предложит ему подходящие события в городе назначения, а при подъезде к аэропорту покажет расположение бизнес-лаунджей и кафе.

Ещё помощник спросит клиента, какой образ жизни тот хочет вести. В настройках можно выбрать, например, режим экономии. Тогда помощник будет искать места со скидками и предлагать откладывать деньги на необходимые нужды.

Также помощника можно попросить помочь экономить. В таком случае он будет динамически рекомендовать откладывать комфортные суммы. Помимо этого, lifestyle-помощник подбирает разные слова, формулировки и изображения для разных клиентов, предлагая им один финансовый продукт.

Наше решение лежит на стыке трёх областей: машинного обучения, поведенческой психологии и глубинного анализа образа жизни человека.

Мы разложили миллиард банковских транзакций на составляющие, проанализировали их и вывели несколько типологий клиентов. Например, каждый из нас живёт в одной из 27 событийных траекторий, на которые оказывает влияние образ жизни, ценностный профиль и устремления. Другой вывод заключается в том, что каждому человеку присущи более 300 поведенческих атрибутов — интересов и увлечений.

Мы понимаем поведенческий профиль по каждому нашему клиенту: его драйверы к покупкам, цели накоплений, его тип личности, жизненные приоритеты, поведенческие атрибуты.

На основе всего это массива мы выстраиваем полезную и вовлекающую персональную коммуникацию. К слову, при формировании рекомендаций помощник учитывает даже текущий новостной фон и погоду за окном.

У нас есть ещё одна важная компетенция — это агрегирование огромных массивов внешних данных. Мы знаем месторасположение всех ресторанов, музеев, в курсе всех культурных событий, которые происходят или только произойдут во всём мире. Каждый день к нам приходит до 2000 единиц контента от внешних источников. Мы аккумулируем эти массивы и показываем клиентам в зависимости от их потребностей и увлечений.

Команда

Мы небольшая команда из наукограда Дубна. В проекте два ключевых человека: Иван Кочетов, который отвечает за продукты, и Виктор Шешеня — технический директор.

Всего в проектах задействована команда из 14 человек, которые занимаются анализом данных, моделями персонализации, а также персональными коммуникациями с клиентом.

Продвижение

Хотя наша основная аудитория — это банки и финансовые компании, мы работаем не только для b2b. Наш продукт в первую очередь ориентирован на клиента и его потребности. Поэтому можно сказать, что The Waay работает на b2b2c-аудиторию.

Что касается продвижения, на первом этапе мы использовали акселерационные программы: Fintechlab и акселератор «Крок». «Крок» дал нам хороший импульс: за четыре месяца помог расширить воронку продаж на 29,5 млн рублей, а также начать работать с теми банками, с которыми раньше не получалось. Сейчас мы вместе идём на новые зарубежные рынки, в том числе рынки Персидского залива.

С моей точки зрения, это самая сильная бесплатная акселерационная программа в России и СНГ, которая требует от основателей не денег или доли, а здравого смысла, фокуса, готовности меняться и изменить продукт так, чтобы его могли быстро подхватить десятки сейлзов. Программа, ориентированная на продажи, без лишней теории.

Второй инструмент продвижения — это мероприятия. В России их много, и там можно встретить тех, кто необходим.

На глобальном рынке нам очень помогла Visa. В прошлом году, после того как нас назвали технологией номер один в области контекстуализации финансовых сервисов в рамках стрима Visa Everywhere Intiative, компания познакомила нас с несколькими банками.

Важная составляющая нашего роста — недорогие быстрые пилоты. Цикл пилотной сделки составляет от одного до трёх месяцев, так как для пилота у нас разработано готовое решение с запуском за 2–6 недель. После пилота масштабируем результаты, если банк они устраивают.

Монетизация

Мы формируем свою стоимость за счёт 10–15% от ценности, которую приносим клиентам. Например, если мы принесли банку дополнительно $5 млн, то попросим за это около $500 тысяч на этапе масштабирования. Если банк небольшой и ценность будет в $1 млн, то и стоимость наших сервисов будет в районе $60–100 тысяч.

Структура бюджета складывается из трёх компонентов: лицензий на софт, интеграции и поддержки проектов. Банально, просто и понятно клиентам.

Метрики

Мы начали делать продукт в 2016 году. Сначала без акселераторов и инвестиций. Поэтому достаточно долго раскачивались и сделали все возможные ошибки, которые только могли быть. Сейчас работаем с большинством топ-банков в России. Растём органически в среднем в 2,2 раза в год. В этом году планируем довести выручку до полмиллиона долларов, а в следующем году уже «скакнуть» далеко за миллион.

Этот год для нас очень важный, так как мы подводим результаты первых пилотов за пределами России. От них будет сильно зависеть динамика на следующий год. Международные банки с представительствами в России всё чаще рекомендуют нас в глобальную штаб-квартиру, и мы запускаем пилоты. Сейчас мы начинаем работать с клиентами из Франции, Чехии, Испании, Великобритании, Турции, Армении, Грузии, Казахстана, Белоруссии.

Конечно, это первые шаги, в 2019 году мы планируем нарастить долю бизнеса за пределами России до 35%, но уже в следующем году собираемся довести эту долю до 65%.

Наш lifestyle-помощник позволяет банкам привлечь на 21% больше пользователей в цифровые каналы, снизить стоимость привлечения аудитории миллениалов на 27% и увеличить продажи банковских продуктов в среднем на 19% для этой аудитории.

Есть банки, для которых мы занимаемся только профилированием и анализом поведения.

За три года огромными усилиями нам удалось построить машину, которая всё это время развивалась самостоятельно, без привлечения инвестиций. Нужно сказать «спасибо» нашим первым клиентам и тем, кто в нас поверил, когда у нас ещё не было проверенного решения.

В текущих планах к 2023 году запустить наше решение с 70 банками и выйти на объёмы в $15 млн в год. В этом году по итогам пилотных проектов мы впервые собираемся привлекать внешние инвестиции под глобальную экспансию.

Вы тоже можете рассказать о своём проекте, как автор этого материала. Соберите побольше информации — и публикуйте материал в подсайте «Трибуна».

#машинноеобучение #финтех

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Иван Кочетов", "author_type": "self", "tags": ["\u0444\u0438\u043d\u0442\u0435\u0445","\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435"], "comments": 13, "likes": 31, "favorites": 48, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 63968, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Tue, 09 Apr 2019 17:10:02 +0300" }
Акции банка «Тинькофф»
19,16$
0,04$
{ "id": 63968, "author_id": 280980, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/63968\/get","add":"\/comments\/63968\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/63968"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199116, "last_count_and_date": null }

13 комментариев 13 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
1

Т.е. основная идея - хитровывернуто толкать клиентам очередные "самыеважныеубервыгодныепродукты", которые никто не купит в здравом уме и светлой памяти?! и еще в формате ютуба загадить любое банковское приложение - увидел что ты купил сок, теперь следующие 100500 лет ты будешь знать из моего приложения о любом пуке в соковой области?

Подкину бич идею для российской финтехсистемы - анализ чеков из локальных магазинов и указание другим людям, где по дешевле купить товар, который вы брали недавно и указали, что хотите купить вновь. Вот это было бы круто.

Типа ты купил на прошлой недели молочко по 65, но тут вчера в магазине за углом аналогичное(или точно такое же) по цене в 55 купили несколько человек, не хотел бы заглянуть?

Ответить
2

Идея хорошая. Спасибо! У нас в планах на конец года есть такой блок советов от помощника. Сейчас при согласии пользователя, теоретически можно анализировать чеки и давать советы по продуктовым позициям!

Ответить
0

Если удастся то будет круто. А так поприще тяжелое, надо либо отдельное приложение для анализа покупок либо очень крупных партнеров, либо скупка данных иначе фиг запустить, чтобы адекватно было.

Ответить
0

Блин, большинство клиентов в России, судя по виду и из окна и вблизи, только и способны что дошик купить. Хочешь "помочь" банку разгони ЦБ и Минэкономразвития...

Ответить
2

и еще неплохо бы нытиков разогнать

Ответить
1

Наше решение лежит на стыке трёх областей: машинного обучения, поведенческой психологии и глубинного анализа образа жизни человека.

А откуда берутся качественные данные для глубинного анализа?

В статье все описано так, как будто у пользователя банка есть время и большое желание общаться, обогащая иноформацией некоего вирутального помощника банка. Самый неочевидный собеседник, которому люди хотели бы рассказывать о своих пристрастиях и интересах, это - чат-бот, который все время будет предлагать потребительские кредиты.

Или все строится на данных о покупках? Что тогда именно "лайф-стайл" помощнику скажет покупка на 250р в книжном магазине, ресторане, сервисе продажи билетов, продуктовом магазине наконец? Блюдо какой кухни я заказал, какую книгу (редкая покупка в наше время) мотивировала на покупку, где я собираюсь провести время, какие у меня пристрастия в жизни (еда, напитки)? Транзакция разве дает полную картину "лайф-стайл" клиента?

Или я чего-то не понимаю?

Ответить
1

Одна транзакция не дает полнного представления по клиенту. Много транзакций дают. В первую очередь мы анализируем обезличенные данные по покупкам людей. Кроме простых и очевидных вещей "много покупок в книжном магазине = интерес читать / много покупок в старбаксе = интерес кофе", анализируется стабильность транзакционного паттерна, на сколько пользователи склонны к новому, на сколько консервативны и т.д.

Ответить
0

Зачем это банкам кроме таргетированных кредитов населению?

Ответить
1

Мне кажется, это должно быть интересно не банкам, а рекламным системам.
Т.е. схема может выглядеть как-то так:
- Банк - поставщик сырых данных
- TheWaay - комбайн по переработке данных, который может на выходе выдавать точные аудиторные сегменты в разных разрезах (начиная от соц-дем и уровня дохода до каких-то редких сегментов типа "сноубордисты, 2 раза в год катающие в альпах")
- Рекламные системы, которые показывают рекламу на выбранные аудиторные сегменты.
- Рекламодатели, которые получают доступ к необходимой аудитории

Ответить
1

Да, рекламным системам это было бы интересно. Но мы категорически не можем делиться даже результатами анализа данных. Мы в TheWaay - аналитическая система, а не агрегатор данных. Мы работаем только с обезличенными данными в рамках одного банка + при очень жестких требованиях с точки зрения информационной безопасности. Но идея хорошая! Спасибо )

Ответить
0

Классная тема! Вы большие молодцы!

Ответить
0

Спасибо, Михаил!

Ответить
–2

с клиентами из Белоруссии

надеюсь они не увидят как вы написали.

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Команда калифорнийского проекта
оказалась нейронной сетью
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }