О том, как строится работа с клиентскими данными в бизнесе, изначально ориентированном на онлайновое общение с клиентской аудиторией и по определению не имеющем некоего унаследованного способа распространения своей продукции, мы беседуем с представителями онлайн-кинотеатра ivi.ru — директором по технологии Евгением Россинским и директором по продуктам Егором Даниловым.

Intelligent Enterprise: Расскажите, что вы вкладываете в такое популярное в сегодняшнем клиенториентированном бизнесе понятие, как обработка клиентских ­данных.

Евгений Россинский: По сути мы решаем две основные группы задач. Во-первых, непрерывно собираем данные о пользователях наших услуг. А во-вторых, мы должны обрабатывать эти данные, чтобы получить те информационные срезы, которые позволяют персонифицировать наши сервисы под каждого пользователя. Возможно, то же самое скажет представитель любого клиенториентированного бизнеса, но у нас в решении этих задач масса специфики.

Сервисами ivi.ru пользуются 20–30 миллионов человек в месяц. Это гигантская аудитория, а у каждого пользователя свои предпочтения. Кому-то нужны фильмы определенного содержания или жанра, кому-то интересны ретро- или, наоборот, совсем недавно вышедшие картины, кто-то ищет скорее не сами фильмы, а любимых актеров или режиссеров. Наконец, есть люди, которые точно не знают, что они хотели бы посмотреть, зато располагают свободным временем. И под каждый сценарий поиска нам надо подобрать адекватный контент.

Дополнительная проблема состоит в том, что любой из этих сценариев должен осуществляться фактически в режиме реального времени либо с очень небольшими задержками. Чем больше времени пользователю приходится тратить на выбор фильма или сериала, тем меньше вероятность, что он что-то посмотрит, а значит, захочет опять иметь с нами дело.

Главная наша цель — сделать так, чтобы пользователь остался доволен ivi.ru и возвращался к нам снова. Решение этой задачи базируется на нескольких вещах. Это умение работать с контентом, которым интересуется наш пользователь, создание удобного пользовательского интерфейса, персонализация сервиса под каждого пользователя и, наконец, отказоустойчивое техническое решение.

Хотелось бы более подробно поговорить о том, какие особенности работы с клиентской информацией имеются в вашем бизнесе по сравнению, скажем, с более известными приемами, принятыми как в классическом, так и в электронном ритейле.

Е. Р.: Начнем с того, что мы поддерживаем всевозможные клиентские платформы, включая мобильные и Smart TV. Весьма распространенным сценарием является просмотр того или иного фильма на разных устройствах. Человек начинает смотреть его в конце рабочего дня на десктопе в своем офисе, продолжает на планшете по дороге домой (благо скорость беспровод­ного доступа все чаще позволяет это делать) и заканчивает дома, сидя перед Smart TV. Мы же должны не только фиксировать для себя все параметры взаимодействия пользователя с сервисом со всех этих устройств, но и обеспечивать нашему клиенту наиболее комфортную среду «сквозного» просмотра.

Егор Данилов: Важной особенностью нашего взаимодействия с клиентской аудиторией является также возможность получать очень подробную информацию. Из одного лишь сеанса просмотра на различных устройствах, о котором только что сказал мой коллега, можно извлечь массу необходимых сведений. Сколько времени клиент смотрел видео на каждом из устройств, в какое время суток, в каком географическом регионе, как он впоследствии оценил просмотренный фильм — всё это нюансы, но для нас они составляют очень высокую ценность. Во время визита нашего пользователя на ivi.ru мы фиксируем все его действия и таким образом имеем куда больше информации, чем просто о факте покупки (или бесплатного просмотра) того или иного фильма. Да и после покупки мы собираем дополнительные данные, например, до какой минуты он досмотрел фильм.

Если бы ритейл (даже электронный, не говоря уже о классическом) имел те же возможности, что и у нас, то при покупке, скажем, банки колы продавец точно знал бы, выпил ли покупатель ее сразу, выйдя из магазина, открыл ли банку в машине, донес ли домой, положил ли в холодильник перед употреблением и т. д.

В целом наша практика показывает, что данных не бывает очень много. Сегодня мы считаем, что наши алгоритмы эффективны, а бизнес — соответственно конкурентоспособен.

Помимо этого есть у нас и достаточно традиционные для любого бизнеса задачи. Мы точно так же, как и любой ритейл, рекомендуем товар покупателю, привлекаем новых клиентов и удерживаем имеющихся, борясь с оттоком, делаем cross-selling и т. п.

Каковы методические основы вашей работы с клиентами?

Е. Р.: Работа наша складывается следующим образом. На основании какой-либо исходной информации (например, статистических данных или качественных исследований аудитории) строится гипотеза. Далее проводится серия тестов, на основе которых эта гипотеза принимается или, наоборот, отвергается. По сути мы проверяем корректность и эффективность рекомендательных возможностей нашего сервиса, а также пользовательского интерфейса.

Новые гипотезы мы всегда тестируем на небольшом, но при этом статистически значимом подмножестве наших пользователей. Затем анализируем изменение показателей, на которые хотим повлиять (конверсии, частота использования сервиса, выручка и т. д.). Если сразу видно, что новый алгоритм эффективнее, он «раскатывается» на всю аудиторию. Если видны возможности для совершенствования, то мы их используем и очередная версия снова тестируется. Конечно же бывают и неудачные попытки, и тогда мы возвращаемся к «старому» алгоритму.

Е. Д.: Отдельный вопрос — организация обратной связи с пользователями. Как и в любом бизнесе, ориентированном на индивидуального клиента, надо все время эту связь поддерживать, но при этом не допустить излишней назойливости и, как следствие, оттока клиентов. В 99 процентах случаев мы применяем пассивный сбор данных, вовсе незаметный для пользователя. Мы стараемся не атаковать наших пользователей прямыми вопросами, отвлекающими их от просмотра фильмов, хотя у нас есть соответствующие технические возмож­ности.

Часть исследований мы делаем в рамках своего офиса либо в масштабах некоего сетевого сообщества, которое у нас сформировано. Для массового пользователя такие инициативы были бы действительно раздражающими.

Другое дело, что у нас, как и в любом бизнесе, существует определенный процент оттока клиентов, и с этой аудиторией мы уже не стесняемся работать индивидуально, спрашивая (как правило, через электронную почту), в чем же причина отказа от нашего сервиса. Порядка семидесяти процентов ушедших на наши вопросы отвечают. Немалая доля из них затем возвращается и остаётся надолго, потому что их замечания учиты­ваются.

Периодически, когда для нас становится важно получить статистику ответов на вполне определенный вопрос, мы позволяем себе делать рассылку некоей группе пользователей (например, клиентам, совершавшим покупки за определенное время). По результатам обработки полученных ответов мы строим новые гипотезы.

Нужно также сказать, что для организации обратной связи с клиентами у нас существует и традиционная служба поддержки пользователей.

Обработка клиентской информации в современном онлайновом бизнесе невозможна без информационных технологий. При этом количество и степень детализации данных, а также часто возникающая необходимость получения ответа фактически в реальном времени вынуждают бизнес наделять ИТ-системы функцией принятия тех или иных решений. В результате системы эти начинают напоминать «черный ящик», действующий согласно собственной логике. Как в этом смысле построены ваши системы?

Е. Р.: В масштабном онлайновом бизнесе делегирование определенных функций информационной системе для сегодняшнего дня — объективная реальность. Со многими задачами, в том числе по принятию пусть и не ключевых, но все же бизнес-решений, люди уже не могут справиться. По крайней мере за то время, что отводится им для этого самой же бизнес-средой. У нас, как и в большинстве компаний, клиенты сегментированы по группам, и в этих терминах работают маркетологи. Но возможности ИТ-системы в принципе таковы, что она может объективно выделить группу, состоящую из одного клиента, и сформировать для него индивидуальные рекомендации для просмотра.

Вместе с тем ни один бизнес не будет жить и развиваться, совершенно спокойно воспринимая тот факт, что его обслуживает «черный ящик». Иными словами, за таким механизмом необходимо вести контроль. У нас для этого существуют метрики или ключевые показатели эффективности. Во главу угла, конечно, ставятся финансовые показатели бизнеса, но есть и другие метрики, которые мы постоянно отслеживаем. Всего же их более ста. Алгоритмы рекомендательных сервисов мы, как уже было сказано, разрабатываем сами. Поэтому говорить, что мы работаем с черными ящиками, не совсем корректно.

Е. Д.: Я бы сказал, что основу нашей операционной работы все-таки составляют те метрики, которые мы отслеживаем в реальном времени. Они очень разные и могут численно характеризовать время загрузки страницы, количество единиц контента, просмотренного за определенное время пользователем, и т. д. В количественные метрики превращается информация о том, сколько денег к нам пришло посредством SMS-сообщений, сколько мы за тот или иной период собрали через Google Play или AppStore, сколько было видеопросмотров и показов рекламы в единицу времени. Если вдруг «упадёт» процессинг какого-то банка (а это периодически, увы, случается), то через несколько секунд мы об этом узнаем и тут же начнем предпринимать необходимые действия со своей стороны. Иначе оттока клиентов не избежать.

Что вы можете сказать о вашей программной системе в целом? Категория программного обеспечения, называемая Web analytics, сегодня довольно обширна и функционально богата. То есть на рынке тоже явно есть что выбрать…

Е. Р.: На рынке существует большое количество аналитических продуктов, решающих разнообразные задачи. У каждого — свои плюсы и минусы. Наиболее распространёнными являются Google Analytics и «Яндекс.Метрика». Подобные системы способны очень хорошо справляться со стандартными задачами аналитики, а основная проблема их использования состоит в том, что работа с клиентскими данными, как правило, ведется в некоем агрегированном и семплированном виде. Выделить историю действий вплоть до конкретного пользователя в таких продуктах крайне затруднительно.

Существуют очень заметные проблемы и с многоплатфоменностью. Для нас это очень важно, так как более половины всех просмотров у ivi.ru проходит за пределами веб-браузера. И это выдвигает весьма специфические требования к системе аналитики как на клиентской, так и на серверной стороне.

У универсальных платформ, как известно, богатые возможности составления отчетности, но и здесь нам нужны дополнительные функции, востребованные именно нашим бизнесом. В частности, мы должны сдавать детальные отчеты правообладателям контента, детализированные вплоть до отдельного просмотра.

Все это заставило нас серьезно заняться разработкой собственной системы аналитики, которую мы сейчас и развиваем.

Компаний, работающих на западном рынке и занимающихся распространением видеоконтента по той или иной бизнес-модели, немало. Среди них есть крупные, в том числе и те, которые многие эксперты относят к технологическим лидерам. Изучаете ли вы их опыт и насколько считаете целесообразным его заимствовать?

Е. Д.: Да, подобных компаний не­мало. Думаю, широкой публике наиболее известны такие сервисы, как YouTube и Netflix, хотя даже этими гигантами поле нашего интереса не ограничивается. Netflix ежегодно тратит на развитие своего рекомендательного сервиса около 150 млн долл. Более того, эта компания весьма открыта и в своих блогах активно публикует материалы, связанные с работой в данном направлении. Было бы неразумным не наблюдать за их деятельностью весьма пристально. Что касается YouTube, то здесь, конечно, приковывают внимание колоссальный масштаб операций с видеотрафиком и способность обеспечивать соответствующую масштабируемость решений. К тому же этой деятельностью YouTube начала заниматься одной из первых и соответственно накопила наибольший опыт.

Е. Р.: Ключевое ограничение по заимствованию опыта состоит в том, что бизнес ivi.ru уникален не только для российского, но и для мирового рынка. Дело в том, что мы сочетаем в себе все известные на сегодня бизнес-модели дистрибуции видеоконтента (рекламная, подписка, транзакционная), в то время как даже ведущие мировые игроки (Netflix, YouTube, Amazon, Hulu) работают далеко не по всем, а то и вовсе только по одной модели. Поэтому функциональные требования у нас, пожалуй, самые широкие, и если говорить о заимствовании опыта, то мы должны следить за всеми ключевыми игроками мирового рынка.

С Евгением Россинским и Егором Даниловым беседовал ведущий обозреватель Intelligent Enterprise Сергей Костяков