Денис Бутаков, руководитель проектов ИК "ВЕЛЕС Капитал", о big data на рынке ценных бумаг
5 марта 2020
Big Data — это набор различных инструментов и методов, который позволяет обрабатывать структурированные неструктурированные данные. Причем ключевым здесь является слово «неструктурированные». Представьте себе некий компот из набора сухофруктов. Вот эта мешанина, собственно, и представляет собой мир данных, который мы абсолютно никак не используем и никакой пользы от него не получаем. Big Data — это возможность весь этот компот поместить рациональную сферу и формировать очень интересные, индивидуальные предложения для наших клиентов. Когда-то известная компания с британскими корнями Gartner изобрела «кривую хайпа».
По их мнению, все технологии развиваются именно по этой кривой и проходят некие ключевые точки — «триггер инновации», «пик чрезмерных ожиданий», «дно разочарований», «склон просветлений», «плато продуктивности». Так вот, в 2013 году технология Big Data была на пике ожиданий рынка. К слову, на том же месте находились тогда и 3D-печать, и беспроводная зарядка телефонов, и краудсорсинг, и многие другие технологии, которые мы сейчас используем в повседневной жизни. А что сейчас, в 2019 году? Где находится Big Data? Технология давно вышла на плато продуктивности.
Ею пользуется множество компаний во всем мире, крупных, средних, мелких, но нас там нет. И это должно измениться.
Где же брать данные? На самом деле они вокруг нас. Все мы пользуемся мобильными телефонами, Интернетом, социальными сетями, денежными переводами и так далее. Проблем с тем, чтобы взять данные, обработать их и сформировать понимание о нашем клиенте, в моем представлении, нет абсолютно никаких. Мы должны взять эти данные, научиться их обрабатывать и сформировывать для сотен тысяч и миллионов наших клиентов индивидуальные предложения. Они будут отражать особенности психотипа клиента, его профиля, какие-то другие особенности. Как изменятся продажи? Если визуализировать, то классическая воронка продаж — это узкое горлышко, с применением Big Data — широкое. Конверсия увеличивается кратно.
Заканчивая, я хотел бы поделиться результатом некоего эксперимента, который можно назвать «Взгляд снизу». Я дал задание своей старшей дочери изобразить применение знаний о клиенте, и кейс был такой: большая семья с детьми приезжает в супермаркет, их встречает продавец-консультант и он должен что-то предложить. Дочь побежала рисовать, прибегает, задает разные вопросы — большая ли семья, какой цвет глаз у отца, любит ли семья хлопья на завтрак и так далее. Я как бы обрадовался и подумал, что эксперимент работает: с большими данными может разобраться даже ребенок, не то что профессиональное сообщество. Эта фраза сама собой родилась у меня в голове, и я хотел бы торжественно произнести здесь этот вывод, но не произнесу. Эксперимент выдал неожиданный результат в совершенно неожиданной плоскости. Моя дочь изобразила применение знаний о клиенте в виде яблони. Я спросил: «Почему же ты нарисовала яблоню?» Она ответила: «Ну, пап, неужели ты не знаешь, что я люблю собирать яблоки летом у бабушки на даче?» И тут я понял, что сам глубоко не знаю свою дочь. И что если ты хочешь применять технологию больших данных, то должен начинать с себя, с той компании, в которой работаешь.
Я работаю в «Велес Капитале», и мы очень заинтересованно смотрим в сторону технологичности. У нас есть кое-какие достижения, и я надеюсь, что предварительная работа, которую мы с коллегами ведем, вырастет в большой результативный проект, который обеспечит некий толчок и задаст ориентир для участников рынка. Мы должны лучше знать нашего клиента, и, что самое главное, мы можем знать лучше нашего клиента вне зависимости от размера компании.
-
5 марта 2020«ВЕЛЕС Капитал» — лидер по объему торгов корпоративными облигациями на Московской бирже по итогам февраля
Инвестиционная компания «ВЕЛЕС Капитал» заняла первое место среди ведущих операторов Московской биржи по объему торгов корпоративными облигациями в феврале.
-
5 марта 2020Компании занимают по рейтингу
Источник: Коммерсантъ
Размещения еврооблигаций спекулятивного уровня откладываются
