За 3 дня проверим клиентские данные. Расскажем, как улучшить

Заявка отправлена.Скоро мы свяжемся с вами.

7 декабря, 18:00 — анонс продукта «Центр управления согласиями»

Помогаем бизнесу зарабатывать, повышая качество клиентских данных

C 2005 года чистим и обогащаем контактные данные. Строим эталонные клиентские базы с сотнями миллионов записей

Истории наших заказчиков

с 2012 года

«Фактор» в интеграции с Oracle Customer Hub очищает и нормализует контактные данные, находит дубликаты и клиентов из черных списков. Доля качественных записей в базе банка выросла с 70 до 85%.

с 2014 года

«Единый клиент» за 7 дней объединил базы клиентов «Открытия» и «Бинбанка». После внедрения решений HFLabs количество ошибок при проверке по перечню экстремистов снизилось до нуля.

с 2008 года

«Единый клиент» объединил клиентов «СОГАЗа» и «ВТБ Страхования» в эталонную базу. А теперь помогает учетным системам обмениваться данными. «Фактор» же стандартизирует атрибуты, по которым идентифицируют клиентов.

с 2017 года

В МТС интегрировали «Единый клиент» с CRM, чтобы создать MDM для физ- и юрлиц. А с помощью эталонного справочника адресов на базе «Единого адреса» «подружили» адреса в разных учетных системах.

с 2012 года

Все системы Yota получают актуальные клиентские данные из «Единого клиента». С ним интегрированы биллинг, CRM, личный кабинет пользователя.

с 2019 года

С помощью «Единого клиента» в компании собрали полную базу данных клиентов-физических лиц. Итог — самая большая CDI-система среди страховых организаций России.

C 2015 года

В «Ростелекоме» внедрили «Единый клиент», чтобы создать эталонную базу клиентов. А с помощью «Фактора» нормализуют адреса. При этом вместо стандартного ФИАС к продукту подключили свой справочник.

C 2019 года

«Единый клиент» объединяет дубликаты клиентов торговой сети. В итоге CRM без ошибок считает бонусные баллы, а в личном кабинете покупатели видят заказы из всех своих аккаунтов.

C 2011 года

«Фактор» интегрировали с ПО на стойках информации в гипермаркетах. Решение HFLabs очищает и дополняет введенные пользователями данные.

лет успешной
работы

довольных
клиентов

Прямо сейчас с нами работают

Страховые компании

«АльфаСтрахование», Росгосстрах, «СОГАЗ» и еще 3 компании

Розничные сети

«Лента», «М.Видео» и еще 6 компаний

Банки

«Альфа-банк», ВТБ, «Открытие», Сбербанк и еще 14 компаний

IT, теле-коммуникации

«Мегафон», МТС, Ростелеком и еще 2 компании

Госсектор

АСВ, «Госуслуги», «Почта России», ПФР

Закрепляем за каждым клиентом личного эксперта

В техподдержке HFLabs нет первой линии: за каждого клиента отвечает свой инженер по качеству

Инженер по качеству

«Ведёт» своего клиента годами, поэтому знает специфику данных и бизнес-требования. Сам разбирается в задаче и предлагает решения.

Клиент

Звонит своему эксперту и рассказывает о задаче.

Делимся статьями,
новостями и кейсами

За три дня составляем отчет о качестве данных

Разберемся в ваших задачах, составим отчет о проблемах с клиентскими данными и расскажем, как их решить. Бесплатно

«Фактор» обеспечивает качество данных для банка ВТБ

HFLabs объявляет о завершении внедрения «Фактора» в качестве системы обеспечения качества данных Oracle Customer Hub в банке ВТБ.

В ходе внедрения мы настроили алгоритмы очистки и дедупликации «Фактора» для обработки данных с учетом специфики заказчика, что позволило достичь процента разбора информации автоматическими процедурами не менее 85%.

85%

качественных записей стало в базе ВТБ

В настоящий момент «Фактор» подключен напрямую к Oracle Customer Hub и занимается очисткой и стандартизацией данных, а также поиском дубликатов.

Стандартизует данные клиентов

При создании или обновлении карточки клиента в Oracle Customer Hub все изменения проходят стандартизацию по справочникам «Фактора», что позволяет гарантировать корректность занесения информации в систему.

Для обогащения данных используются общероссийские справочники и классификаторы, такие как КЛАДР, ЕГРЮЛ, ЕГРИП и прочие источники, подключенные к «Фактору».

Находит ИПДЛ и террористов

Интересная особенность внедрения заключается в том, что для заказчика настроены автоматические процедуры контроля данных, позволяющие выявлять физических лиц из черных списков (ИПДЛ, террористы).

А для юридических лиц, помимо всего прочего, проверяются названия компаний и восстанавливаются недостающие реквизиты по ЕГРЮЛ и ЕГРИП.

Держит нагрузку в 340 тыс. корпоративных клиентов и 14,6 млн физических лиц

«Фактор» обрабатывает сведения о любых изменениях в данных по 340 тыс. корпоративных клиентов и 12,3 млн физических лиц ВТБ и по 2,3 млн экс-клиентов ТрансКредитБанка. Это позволяет поддерживать информацию в клиентской базе в максимально полном и актуальном состоянии.

В настоящее время «Фактор» обрабатывает около 20-40 обращений в секунду, по мере внедрения и подключения новых банковских приложений нагрузка увеличится до 100 обращений в секунду.

100

запросов в секунду — пустяки для «Фактора»

Первичная обработка клиентских данных показала, что доля качественных записей составила около 70%. Настроив «Фактор» в течение внедрения, мы довели этот показатель до 85%. А через год планируем повысить его до 98%.

Бизнес более четко сможет понимать профили наших клиентов, а значит, их потребности. В конечном итоге это позитивно отразится на эффективности маркетинговых кампаний, а также снизит риски при принятии решений о выдаче кредитов.

Денис Гузовский,

заместитель директора департамента банковских и информационных технологий ВТБ

Качество данных легко конвертируется в финансовые показатели. Внедрение такой системы, как «Фактор», приносит быстрый и очевидный экономический эффект благодаря снижению числа ошибок и неточностей и получению полной и четкой информационной картины по различным аспектам бизнеса.

Денис Гузовский,

заместитель директора департамента банковских и информационных технологий ВТБ

«

Банк «Открытие» сделал «Единый клиент» эталонным хранилищем клиентских данных

«Единый клиент» стал эталонным хранилищем клиентских данных банка «Открытие»

«Единый клиент» синхронизирован с девятью системами
банка «Открытие» в режиме реального времени.

  • Продукт HFLabs приводит в порядок данные физических и юридических лиц:
  • проверяет и стандартизирует адреса, телефоны, ФИО;
  • идентифицирует и объединяет дубликаты;
  • находит родственников и домохозяйства;
  • проверяет по перечню террористов и экстремистов Росфинмониторинга.

С помощью «Единого клиента» банк исключил из маркетинговых акций клиентов с плохими контактами, оптимизировал механизмы оценки заемщика в процессе подачи заявки на кредит, снизил до нуля количество ложных срабатываний проверки по перечню экстремистов.

0

ложных срабатываний при поиске экстремистов

В «Едином клиенте» мы получили «коробку», которая уже содержит лучшую экспертизу по задачам DataQuality на российском рынке.

Бизнес должен оперировать только актуальной информацией, поэтому мы формируем модель аналитических сервисов с использованием концепции DaaS — данные как сервис.

«Единый клиент» предоставляет сервис в части клиентских данных, предоставляя в реальном времени эталонный клиентский профиль всем заинтересованным пользователям: BI, CRM, AML.

Алексей Благирев,

директор по развитию систем аналитики и отчетности банка «Открытие»

«

«Единый клиент» объединил клиентов «СОГАЗа» и «ВТБ Страхования» в эталонную базу

Учетные системы объединившихся банков обмениваются клиентскими данными с помощью продукта HFLabs.

«Единый клиент» объединил клиентов «СОГАЗа» и «ВТБ Страхования» в эталонную базу. Теперь продукт HFLabs помогает компаниям обмениваться клиентскими данными. В итоге растут качество и скорость обслуживания: менеджеры не создают дубликаты клиентских карточек, которые уже есть в базе. А маркетинг не отправляет одному клиенту несколько одинаковых писем.

«Фактор» стандартизирует данные, по которым в «СОГАЗе» идентифицируют клиентов. Для физлиц это адреса, телефоны, реквизиты документов, ФИО и даты рождения. Для юрлиц — наименования, ИНН и КПП. Адреса «Фактор» приводит к виду, который требует регулятор — Российский союз автостраховщиков. А по телефону и адресу определяет часовой пояс клиента, чтобы сотрудники «СОГАЗа» звонили в подходящее время.

«Единый клиент» превращает потенциальных клиентов «Бинбанка» в действующих

«Бинбанк» запустил программный модуль, который собирает и обрабатывает информацию о потенциальных клиентах. Изучив данные, модуль делает потенциальным клиентам индивидуальные предложения.

После старта проекта банк обработал 2,5 млн транзакций физических лиц, которые собирал с 2013 года.

Новый модуль — часть системы «Единый клиент», она с 2012 года поддерживает в «Бинбанке» эталонное хранилище данных.

30%

ожидаемый рост клиентской базы банка

Модуль собирает данные потенциальных клиентов

Потенциальные клиенты — это физические лица, которые не пользуются основными продуктами банка, но совершают «короткие» транзакции: переводят деньги, покупают валюту, оплачивают услуги ЖКХ.

Новый модуль в реальном времени собирает данные о платежах, заявках на продукты и других операциях потенциальных клиентов. Для этого его интегрировали с системами ЦФТ и РБО.

Система не только собирает, но и стандартизирует исходные данные: приводит их к единому формату. Аналитики банка предполагают, что теперь количество записей о потенциальных клиентах в базе данных будет расти на 60 тысяч ежемесячно.

Потенциальные и действующие клиенты — в единой базе

Подход, примененный «Бинбанком», отличается от традиционного. Обычно CRM-системы банков учитывают только действующих клиентов. «Бинбанк» же совместно с HFLabs объединил существующих и потенциальных клиентов в единую базу.

Потенциальных клиентов мы загружаем в базу отдельным объемом, чтобы изолировать их от клиентов-физлиц. Это важно, потому что существующие клиенты идентифицированы, а потенциальные — нет.

Объемы потенциальных и действующих клиентов пересекаются. Чтобы найти эти пересечения, мы разработали специальные правила для «Единого клиента».

По этим правилам система находит дубли и устанавливает связи между потенциальными и действующими клиентами.

Егор Симонов,

архитектор внедрения «Единого клиента», HFLabs

«

Банк проводит целевые маркетинговые кампании по собранной базе

  • WalkIn-клиентов в «Бинбанке» делят на группы:
  • не имеющие отношения к банку;
  • оставившие заявку на продукт;
  • плательщики;
  • пользователи прочих услуг;
  • связанные с ЮЛ;
  • и т.д.

Новый программный модуль анализирует потенциальных клиентов: поведение, социальный профиль, историю и географию посещения офисов банка. Затем он сегментирует базу и формирует индивидуальные предложения для смс- или емейл-рассылок.

Результаты банк использует во всех кампаниях продаж: cross sell, upsell, retention.

Например, человеку, который регулярно оплачивает через терминалы услуги ЖКХ, банк по смс предложит установить мобильное приложение. Если в базе нет номера телефона потенциального клиента, терминал покажет предложение на экране.

Внедрение модуля повысит эффективность информирования потенциальных клиентов. Поскольку модуль учитывает индивидуальные потребности каждого клиента, им станет проще найти точку соприкосновения для комфортных отношений с банком, а банк сможет оптимизировать затраты на клиентскую коммуникацию.

Ольга Ходуненкова,

руководитель направления развития целевых клиентских сегментов «Бинбанка»

«

Бесплатный анализ ваших данных

За 3 дня составим отчет о качестве ваших данных. Расскажем, как решить найденные проблемы.

Мы используем cookie-файлы, без них сайт сломается. Подробности — в политике конфиденциальности