Прямо сейчас с нами работают
Внедрение и поддержка в Сбербанке РФ системы «Единый профиль Клиента» — один из самых крупных мировых проектов по качеству данных. Система содержит актуальную информацию обо всех исторических клиентах Банка — физических и юридических лицах. Подробности расскажем при референс визите.
О работе с HFLabs:
«Фактор» в банке напрямую подключили к Oracle Customer Hub. Продукт очищает и стандартизирует данные, находит дубликаты. Информацию затем используют в маркетинговых компаниях, аналитике и телемаркетинге.
«Первичная обработка клиентских данных показала, что доля качественных записей составила около 70%. С «Фактором» мы довели этот показатель до 85%. А через год планируем повысить до 98%. В результате бизнес будет четче понимать профили клиентов и их потребности. Это повысит эффективность маркетинговых кампаний и снизит риски при решении о выдаче кредитов», — Денис Гузовский, заместитель директора департамента банковских и информационных технологий ВТБ.
Качественные данные клиентов уже помогли увеличить кросс-продажи.
Результаты внедрения в ВТБ.
О работе с HFLabs:
На базе «Единого клиента» в банке создали аналитический MDM по физическим лицам. Для этого в MDM загрузили данные клиентов-физлиц, хранящиеся в разнородных учетных системах «Газпромбанка». Данные ежедневно обновляются.
Специально для банка мы добавили в «Единый клиент» новую возможность: дата-стюарды теперь указывают причину, по которой они отложили ручной разбор предположительно дублированных клиентов. Например, «Нужен ДУЛ» или «Нет действующих счетов». Отложенные дубли группируют по причинам и пакетами передают во фронт-офис на уточнение.
«Единый клиент» — эталонное хранилище клиентов «ФК Открытие».
Продукт приводит в порядок данные физических и юридических лиц — проверяет и стандартизирует их контакты, идентифицирует и объединяет дубликаты, находит родственников и домохозяйства, проверяет по перечню террористов и экстремистов Росфинмониторинга.
С «Единым клиентом» банк исключает из маркетинговых акций клиентов с плохими контактами, быстрее оценивает заемщика и принимает решение по кредиту, в онлайне авторизует клиентов в интернет-банке и приложениях. Количество ложных срабатываний при проверке по перечню экстремистов снизилось до нуля.
Также HFLabs участвовал в процессе объединения «ФК Открытие» с «Бинбанком».
Пресс-релиз о завершении проекта.
«Единый клиент» — MDM-система Банка Союз — содержит эталонные данные по физическим и юридическим лицам. Продукт непрерывно проверяет всю базу клиентов банка в соответствии с требованиями регуляторов, помогает обнаружить банкротов и экстремистов.
Продукты HFLabs поддерживают чистоту адресов в базе данных банка.
«Подсказки» помогают пользователям банка быстро и без ошибок вводить адреса в электронных формах.
«Фактор» стандартизирует адреса на сайте, в мобильном приложении, системе назначения встреч с клиентами, форме денежных переводов юрлицам и во внутренних системах банка.
А еще продукты определяют геокоординаты адреса клиентов. Это полезно при доставке.
«Фактор» исправляет и стандартизирует адреса клиентов банка. А еще сразу приводит данные к формату, подходящему для загрузки в систему хранения информации. Адреса, приведенные к ФИАС в «Факторе», используют, чтобы сдавать отчетность в ФНС.
«Фактор» интегрировали в банке с новым фронт-офисом на базе Orаcle Siebel CRM.
Чтобы в CRM не появлялись некорректные данные, «Фактор» проверяет, что вводят операторы. Сигнализирует, если в адресе, ФИО, паспорте и телефоне есть ошибки. Так операционист сразу уточняет данные у клиента. А еще «Фактор» затрудняет создание дубликатов.
«Фактор» помогает ОТП-Банку проверять адреса клиентов и готовить отчетность для АСВ. А еще определяет геокоординаты адресов, чтобы банк отправлял к клиенту ближайшего сотрудника.
«Подсказки» для ввода ФИО и адресов помогают операторам быстрее заполнять анкеты клиентов.
«Единый клиент» собрал эталонную базу клиентов банка и теперь помогает внутренним системам обмениваться данными. Также с помощью продукта клиентов проверяют по базе Федеральной службы судебных приставов, чтобы не выдавать кредиты должникам.
«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM/UCM. Система стандартизирует данные клиентов, помогает искать клиентов и находит геокоординаты адресов. Благодаря интеграции с «Фактор» в CRM больше не создают дубликаты.
Еще банк использует «Подсказки» HFLabs. Они помогают пользователям без ошибок вводить почтовые адреса.
«Фактор» в банке интегрировали с Oracle Siebel CRM. Продукт в онлайне стандартизирует данные, которые поступают в заявке на кредит: ФИО, даты рождения, реквизиты удостоверяющих личность документов, почтовые адреса, емейлы. А еще «Фактор» находит дубликаты в клиентской базе.
«Фактор» проверяет клиентов банка по черным спискам Росфинмониторинга как при создании новой карточки клиента, так и при пакетной обработке карточек для отчетов. Кроме того, приводит клиентские адреса к формату ФИАС.
Россельхозбанк использует «Фактор» HFLabs в интеграции с Oracle Siebel CRM, чтобы очищать и стандартизировать клиентские данные.
Проверили данные заказчика по физическим и юридическим лицам перед миграцией в новую CRM (почтовые адреса, имена, телефоны, e-mail). Нашли дубли и передали их заказчику для выполнения слияния перед загрузкой в CRM.
Банк внедрил «Фактор» HFLabs, чтобы исправлять клиентские адреса и приводить их к единому виду. Продукт обрабатывает и пакеты данных из базы кредитной организации, и отдельные адреса.
Также «Росбанк» использует «коробочную» версию «Подсказок», чтобы ускорить создание карточек корпоративных клиентов. Сотрудник банка, заполняя электронную анкету, вводит в графу «Место работы» лишь ИНН. «Подсказки» же быстро и без ошибок загружают из ЕГРЮЛ остальные реквизиты организации.
«Альфа-Банк» использует «Фактор» HFLabs, чтобы исправлять ошибки в адресах, контактных данных и реквизитах документов клиентов.
С помощью «Фактора» в банке приводят адреса к единому формату согласно ГАР — новому справочнику налоговой.
Росгосстрах — первая в России страховая компания, которая с нуля внедрила платформу «Единый клиент» HFLabs на PostgreSQL. Нужно было собрать единую базу данных клиентов-физических лиц. Результат — самая большая система Customer Data Integration (CDI) среди страховых организаций России.
Результаты внедрения в Росгосстрахе.
О работе с HFLabs:
В «Едином клиенте» сформирован полный профиль каждого клиента компании, который автоматически актуализируется и пополняется. Внедрение системы позволило сократить издержки при поиске и сборе информации о потенциальных и существующих клиентах. Разработан гибкий и удобный инструмент получения маркетинговых выборок по клиентам.
С помощью «Единого клиента» компания создала хранилище персональной информации по продуктам страхования. Продукт автоматической проверяет бордеро, которые приходят из Citibank. Это помогает минимизировать проблемы взаимодействия с клиентами.
Также на базе «Единого клиента» в соответствии с 115-ФЗ реализована автоматическая проверка клиентов на причастность к экстремистской деятельности.
«Фактор» интегрировали с Oracle Siebel CRM, чтобы стандартизировать данные клиентов и удалять дубликаты. Это позволило внедрить единый формат адреса на уровне компании.
«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM для стандартизации и поиска дубликатов среди клиентов. Адрес приводится к виду, пригодному для дальнейшей проверки в РСА (Российском Союзе Автостраховщиков). «Фактор» определяет часовой пояс клиента по его телефону и адресу, чтобы звонить клиенту только в удобное для него время.
«Фактор» используют для стандартизации адресной информации — после внедрения процент доставленных писем вырос на ~10%. С помощью «Единого клиента» проводят маркетинговые кампании и анализируют данные.
На базе «Единого клиента» в YOTA построили централизованное хранилище клиентской информации. Продукт передает данные клиентов во все внутренние системы: от биллинга до CRM и личного кабинета пользователя. Так в компании исключили разночтения в клиентских данных.
В «Ростелекоме» HFLabs внедрил «Единый клиент», чтобы создать эталонную базу клиентов — физических и юридических лиц.
Еще компания применяет «Фактор» HFLabs, чтобы стандартизовать адреса в собственной базе данных. И «Подсказки», чтобы пользователи быстрее вводили правильные адреса в электронных формах.
Главная особенность проекта — «Ростелеком» использует для нормализации и поиска адресов собственный внутренний справочник — его мы подключили к продуктам взамен стандартного ФИАС.
С помощью «Фактора Лайт» приводят адреса к единому формату и исправляют ошибки.
OZON.ru интегрировал «Подсказки» в форму заказа для юридических лиц. Покупателям больше не нужно вводить десяток реквизитов компании — достаточно ввести ИНН, а остальное «Подсказки» заполнят автоматически. В результате изменения формы конверсия в заказ выросла на 20%.
О работе с HFLabs:
Программное обеспечение на стойках информации интегрировали с «Фактором»: продукт очищает и дополняет данные при вводе. Отдел CRM с помощью «Фактора» оценивает долю дублей и состояние БД, отбирает клиентов, доступных для коммуникаций.
Разовый проект по актуализации сведений о юрлицах с помощью поиска в ЕГРЮЛ.
Используют «Подсказки» DaData.ru на формах регистрации.
Joom использует «коробочную» версию «Подсказок», поэтому пользователи интернет-магазина вводят адреса́ быстро и без ошибок.
Чтобы дополнительно проверить, существует ли указанный адрес, мы интегрировали «Подсказки» с «Фактором» HFLabs. «Фактор» принимает адрес пользователя, приводит к стандартному виду и предоставляет код качества. Об ошибке сообщает сразу. Корректные адреса дополняет координатами, площадью квартиры и другими данными.
Joom установили, интегрировали и запустили наши продукты за один день. Самостоятельно.
«Фактор» исправляет и приводит к одному формату данные клиентов: адреса, телефоны, ФИО и емейлы.
«Подсказки» для форм ввода помогают быстро и без ошибок заполнять данные. «Фактор» же обрабатывает контактную информацию, которую сохраняют в CRM.
«Единый клиент» объединяет дубликаты клиентов, в результате CRM суммирует баллы на разных бонусных картах одного и того же человека. Также заказы клиента с разных аккакунтов теперь отображаются одним списком в личном кабинете.
«Фактор» же проверяет реестры должников перед загрузкой в Siebel CRM. Стандартизирует адрес и ФИО, определяет пол человека. Объемы загрузки — несколько сотен тысяч данных в день.
Для ПКБ «Подсказки» по адресам интегрировали с «Фактором». «Подсказки» помогают сотрудникам ПКБ вводить адреса должников. «Фактор» же проверяет адреса на стороне сервера, исправляет опечатки, приводит к единому виду и проставляет код качества. А еще обогащает введенные адреса: находит геокоординаты домов, площадь и примерную стоимость квартир.
Почта России на базе «Единого клиента» создала эталонное хранилище данных пользователей новых сервисов. «Единый клиент» помогает в режиме реального времени идентифицировать пользователя сервиса, для этого он стандартизирует его данные (ФИО, адреса, телефоны) и исправляет в них ошибки и опечатки.
Также Почта России использует «Фактор» для проверки и нормализации адресов в API Онлайн-сервиса «Отправка».
«Фактор» обработал исторический массив адресов пользователей Единого портала госуслуг.
С «Подсказками» граждане вводят адреса в электронных формах без ошибок и в соответствии с ФИАС.
«Фактор» исправляет ошибки в адресах физических лиц, приводит адреса к ФИАС, и определяет геокоординаты.
«Подсказки» на электронных формах помогают быстрее вводить адреса, ФИО и данные юридических лиц.
«Фактор» привел адреса торговых точек заказчика к формату ФИАС, очистил от дополнительной неадресной информации.
Задача «Деловых линий» — построить стройную, масштабируемую CDI-систему и заложить базу для будущей IT-инфраструктуры.
Для этого мы интегрировали учетную систему «Деловых линий» с «Единым клиентом» — загрузили в продукт полную базу физических и юридических лиц, которые когда-либо пользовались услугами транспортной компании.
Чтобы избавиться от ошибок в сохраненных данных юрлиц, научили «Единый клиент» сверять реквизиты контрагентов со свежими выписками из ЕГРЮЛ. Теперь в учетную систему «Деловых линий» попадают актуальные и корректные данные.
Важно было победить ошибки в адресах, по которым доставляют грузы: неправильная точка доставки дорого обойдется, если заказ крупный и по адресу следует целая фура. Для этого мы подключили адресные «Подсказки» HFLabs к форме расчета и оформления заказа. Раньше клиенты ошибались, не могли найти нужный адрес и тратили много времени на ввод. Теперь заполняют адреса быстро и без ошибок.
Вместо традиционного ФИАС мы интегрировали с «Подсказками» внутренний адресный справочник «Деловых линий». Теперь клиенты указывают адреса в формате, который удобен транспортной компании. А еще разработали конвертер, который привел собственный справочник «Деловых линий» к формату «Подсказок».
«Газфонд» использует «коробочную» версию «Подсказок» по всем компонентам:
— адреса́;
— юридические лица;
— ФИО;
— емейлы;
— банки.
Самый популярный компонент в «Газфонде» — подсказки по адресам. С их помощью пользователи быстро и без ошибок заполняют адреса в онлайн-заявке на перевод пенсии в НПФ.
Чтобы адреса приходили в базу данных без ошибок, для НПФ мы интегрировали «Подсказки» с «Фактором». «Фактор» получает адрес, введенный через «Подсказки», исправляет в нем ошибки и проставляет код качества. Кроме того, дополняет адрес полезной информацией: геокоординатами, площадью, стоимостью квартиры.
А еще «Подсказки» ускоряют ввод рекзивитов юрлиц: пользователи вводят ИНН, а оставльные реквизиты сервис загружают из ЕГРЮЛ.
Компания по отдельности хранит пользователей, которые регистрировались на сайте, покупали продукты в онлайне или обращались в колл-центр. С помощью «Единого клиента» мы собираем этих людей в эталонную базу. В карточке клиента храним продуктовый профиль: теперь компания знает, какую технику покупал человек и что ремонтировал.
«Подсказки» помогают пользователям «Сберлогистики» быстро и без ошибок заполнять адреса доставки. А «Фактор» проверяет и стандартизирует введенные данные.
С помощью «Фактора» в компании чистят и приводят к единому формату адреса, которые поступают из внешних источников: анкет на получение ипотеки и страховки, объявлений о продаже и аренде квартир.
«Фактор» приводит адреса к единому формату и исправляет ошибки. Затем очищенные данные используют, чтобы строить ML-модели и анализировать клиентов.
Прямо сейчас с нами работают
Банки
Внедрение и поддержка в Сбербанке РФ системы «Единый профиль Клиента» — один из самых крупных мировых проектов по качеству данных. Система содержит актуальную информацию обо всех исторических клиентах Банка — физических и юридических лицах. Подробности расскажем при референс визите.
О работе с HFLabs:
«Фактор» в банке напрямую подключили к Oracle Customer Hub. Продукт очищает и стандартизирует данные, находит дубликаты. Информацию затем используют в маркетинговых компаниях, аналитике и телемаркетинге.
«Первичная обработка клиентских данных показала, что доля качественных записей составила около 70%. С «Фактором» мы довели этот показатель до 85%. А через год планируем повысить до 98%. В результате бизнес будет четче понимать профили клиентов и их потребности. Это повысит эффективность маркетинговых кампаний и снизит риски при решении о выдаче кредитов», — Денис Гузовский, заместитель директора департамента банковских и информационных технологий ВТБ.
Качественные данные клиентов уже помогли увеличить кросс-продажи.
Результаты внедрения в ВТБ.
О работе с HFLabs:
На базе «Единого клиента» в банке создали аналитический MDM по физическим лицам. Для этого в MDM загрузили данные клиентов-физлиц, хранящиеся в разнородных учетных системах «Газпромбанка». Данные ежедневно обновляются.
Специально для банка мы добавили в «Единый клиент» новую возможность: дата-стюарды теперь указывают причину, по которой они отложили ручной разбор предположительно дублированных клиентов. Например, «Нужен ДУЛ» или «Нет действующих счетов». Отложенные дубли группируют по причинам и пакетами передают во фронт-офис на уточнение.
«Единый клиент» — эталонное хранилище клиентов «ФК Открытие».
Продукт приводит в порядок данные физических и юридических лиц — проверяет и стандартизирует их контакты, идентифицирует и объединяет дубликаты, находит родственников и домохозяйства, проверяет по перечню террористов и экстремистов Росфинмониторинга.
С «Единым клиентом» банк исключает из маркетинговых акций клиентов с плохими контактами, быстрее оценивает заемщика и принимает решение по кредиту, в онлайне авторизует клиентов в интернет-банке и приложениях. Количество ложных срабатываний при проверке по перечню экстремистов снизилось до нуля.
Также HFLabs участвовал в процессе объединения «ФК Открытие» с «Бинбанком».
Пресс-релиз о завершении проекта.
«Единый клиент» — MDM-система Банка Союз — содержит эталонные данные по физическим и юридическим лицам. Продукт непрерывно проверяет всю базу клиентов банка в соответствии с требованиями регуляторов, помогает обнаружить банкротов и экстремистов.
Продукты HFLabs поддерживают чистоту адресов в базе данных банка.
«Подсказки» помогают пользователям банка быстро и без ошибок вводить адреса в электронных формах.
«Фактор» стандартизирует адреса на сайте, в мобильном приложении, системе назначения встреч с клиентами, форме денежных переводов юрлицам и во внутренних системах банка.
А еще продукты определяют геокоординаты адреса клиентов. Это полезно при доставке.
«Фактор» исправляет и стандартизирует адреса клиентов банка. А еще сразу приводит данные к формату, подходящему для загрузки в систему хранения информации. Адреса, приведенные к ФИАС в «Факторе», используют, чтобы сдавать отчетность в ФНС.
«Фактор» интегрировали в банке с новым фронт-офисом на базе Orаcle Siebel CRM.
Чтобы в CRM не появлялись некорректные данные, «Фактор» проверяет, что вводят операторы. Сигнализирует, если в адресе, ФИО, паспорте и телефоне есть ошибки. Так операционист сразу уточняет данные у клиента. А еще «Фактор» затрудняет создание дубликатов.
«Фактор» помогает ОТП-Банку проверять адреса клиентов и готовить отчетность для АСВ. А еще определяет геокоординаты адресов, чтобы банк отправлял к клиенту ближайшего сотрудника.
«Подсказки» для ввода ФИО и адресов помогают операторам быстрее заполнять анкеты клиентов.
«Единый клиент» собрал эталонную базу клиентов банка и теперь помогает внутренним системам обмениваться данными. Также с помощью продукта клиентов проверяют по базе Федеральной службы судебных приставов, чтобы не выдавать кредиты должникам.
«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM/UCM. Система стандартизирует данные клиентов, помогает искать клиентов и находит геокоординаты адресов. Благодаря интеграции с «Фактор» в CRM больше не создают дубликаты.
Еще банк использует «Подсказки» HFLabs. Они помогают пользователям без ошибок вводить почтовые адреса.
«Фактор» в банке интегрировали с Oracle Siebel CRM. Продукт в онлайне стандартизирует данные, которые поступают в заявке на кредит: ФИО, даты рождения, реквизиты удостоверяющих личность документов, почтовые адреса, емейлы. А еще «Фактор» находит дубликаты в клиентской базе.
«Фактор» проверяет клиентов банка по черным спискам Росфинмониторинга как при создании новой карточки клиента, так и при пакетной обработке карточек для отчетов. Кроме того, приводит клиентские адреса к формату ФИАС.
Россельхозбанк использует «Фактор» HFLabs в интеграции с Oracle Siebel CRM, чтобы очищать и стандартизировать клиентские данные.
Проверили данные заказчика по физическим и юридическим лицам перед миграцией в новую CRM (почтовые адреса, имена, телефоны, e-mail). Нашли дубли и передали их заказчику для выполнения слияния перед загрузкой в CRM.
Банк внедрил «Фактор» HFLabs, чтобы исправлять клиентские адреса и приводить их к единому виду. Продукт обрабатывает и пакеты данных из базы кредитной организации, и отдельные адреса.
Также «Росбанк» использует «коробочную» версию «Подсказок», чтобы ускорить создание карточек корпоративных клиентов. Сотрудник банка, заполняя электронную анкету, вводит в графу «Место работы» лишь ИНН. «Подсказки» же быстро и без ошибок загружают из ЕГРЮЛ остальные реквизиты организации.
«Альфа-Банк» использует «Фактор» HFLabs, чтобы исправлять ошибки в адресах, контактных данных и реквизитах документов клиентов.
С помощью «Фактора» в банке приводят адреса к единому формату согласно ГАР — новому справочнику налоговой.
Страховые компании
Росгосстрах — первая в России страховая компания, которая с нуля внедрила платформу «Единый клиент» HFLabs на PostgreSQL. Нужно было собрать единую базу данных клиентов-физических лиц. Результат — самая большая система Customer Data Integration (CDI) среди страховых организаций России.
Результаты внедрения в Росгосстрахе.
О работе с HFLabs:
В «Едином клиенте» сформирован полный профиль каждого клиента компании, который автоматически актуализируется и пополняется. Внедрение системы позволило сократить издержки при поиске и сборе информации о потенциальных и существующих клиентах. Разработан гибкий и удобный инструмент получения маркетинговых выборок по клиентам.
С помощью «Единого клиента» компания создала хранилище персональной информации по продуктам страхования. Продукт автоматической проверяет бордеро, которые приходят из Citibank. Это помогает минимизировать проблемы взаимодействия с клиентами.
Также на базе «Единого клиента» в соответствии с 115-ФЗ реализована автоматическая проверка клиентов на причастность к экстремистской деятельности.
«Фактор» интегрировали с Oracle Siebel CRM, чтобы стандартизировать данные клиентов и удалять дубликаты. Это позволило внедрить единый формат адреса на уровне компании.
«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM для стандартизации и поиска дубликатов среди клиентов. Адрес приводится к виду, пригодному для дальнейшей проверки в РСА (Российском Союзе Автостраховщиков). «Фактор» определяет часовой пояс клиента по его телефону и адресу, чтобы звонить клиенту только в удобное для него время.
IT, теле-
коммуникации
«Фактор» используют для стандартизации адресной информации — после внедрения процент доставленных писем вырос на ~10%. С помощью «Единого клиента» проводят маркетинговые кампании и анализируют данные.
На базе «Единого клиента» в YOTA построили централизованное хранилище клиентской информации. Продукт передает данные клиентов во все внутренние системы: от биллинга до CRM и личного кабинета пользователя. Так в компании исключили разночтения в клиентских данных.
В «Ростелекоме» HFLabs внедрил «Единый клиент», чтобы создать эталонную базу клиентов — физических и юридических лиц.
Еще компания применяет «Фактор» HFLabs, чтобы стандартизовать адреса в собственной базе данных. И «Подсказки», чтобы пользователи быстрее вводили правильные адреса в электронных формах.
Главная особенность проекта — «Ростелеком» использует для нормализации и поиска адресов собственный внутренний справочник — его мы подключили к продуктам взамен стандартного ФИАС.
С помощью «Фактора Лайт» приводят адреса к единому формату и исправляют ошибки.
Розничные сети
OZON.ru интегрировал «Подсказки» в форму заказа для юридических лиц. Покупателям больше не нужно вводить десяток реквизитов компании — достаточно ввести ИНН, а остальное «Подсказки» заполнят автоматически. В результате изменения формы конверсия в заказ выросла на 20%.
О работе с HFLabs:
Программное обеспечение на стойках информации интегрировали с «Фактором»: продукт очищает и дополняет данные при вводе. Отдел CRM с помощью «Фактора» оценивает долю дублей и состояние БД, отбирает клиентов, доступных для коммуникаций.
Разовый проект по актуализации сведений о юрлицах с помощью поиска в ЕГРЮЛ.
Используют «Подсказки» DaData.ru на формах регистрации.
Joom использует «коробочную» версию «Подсказок», поэтому пользователи интернет-магазина вводят адреса́ быстро и без ошибок.
Чтобы дополнительно проверить, существует ли указанный адрес, мы интегрировали «Подсказки» с «Фактором» HFLabs. «Фактор» принимает адрес пользователя, приводит к стандартному виду и предоставляет код качества. Об ошибке сообщает сразу. Корректные адреса дополняет координатами, площадью квартиры и другими данными.
Joom установили, интегрировали и запустили наши продукты за один день. Самостоятельно.
«Фактор» исправляет и приводит к одному формату данные клиентов: адреса, телефоны, ФИО и емейлы.
«Подсказки» для форм ввода помогают быстро и без ошибок заполнять данные. «Фактор» же обрабатывает контактную информацию, которую сохраняют в CRM.
«Единый клиент» объединяет дубликаты клиентов, в результате CRM суммирует баллы на разных бонусных картах одного и того же человека. Также заказы клиента с разных аккакунтов теперь отображаются одним списком в личном кабинете.
Коллекторские
агентства
«Фактор» же проверяет реестры должников перед загрузкой в Siebel CRM. Стандартизирует адрес и ФИО, определяет пол человека. Объемы загрузки — несколько сотен тысяч данных в день.
Для ПКБ «Подсказки» по адресам интегрировали с «Фактором». «Подсказки» помогают сотрудникам ПКБ вводить адреса должников. «Фактор» же проверяет адреса на стороне сервера, исправляет опечатки, приводит к единому виду и проставляет код качества. А еще обогащает введенные адреса: находит геокоординаты домов, площадь и примерную стоимость квартир.
Госсектор
Почта России на базе «Единого клиента» создала эталонное хранилище данных пользователей новых сервисов. «Единый клиент» помогает в режиме реального времени идентифицировать пользователя сервиса, для этого он стандартизирует его данные (ФИО, адреса, телефоны) и исправляет в них ошибки и опечатки.
Также Почта России использует «Фактор» для проверки и нормализации адресов в API Онлайн-сервиса «Отправка».
«Фактор» обработал исторический массив адресов пользователей Единого портала госуслуг.
С «Подсказками» граждане вводят адреса в электронных формах без ошибок и в соответствии с ФИАС.
«Фактор» исправляет ошибки в адресах физических лиц, приводит адреса к ФИАС, и определяет геокоординаты.
«Подсказки» на электронных формах помогают быстрее вводить адреса, ФИО и данные юридических лиц.
Другие отрасли
«Фактор» привел адреса торговых точек заказчика к формату ФИАС, очистил от дополнительной неадресной информации.
Задача «Деловых линий» — построить стройную, масштабируемую CDI-систему и заложить базу для будущей IT-инфраструктуры.
Для этого мы интегрировали учетную систему «Деловых линий» с «Единым клиентом» — загрузили в продукт полную базу физических и юридических лиц, которые когда-либо пользовались услугами транспортной компании.
Чтобы избавиться от ошибок в сохраненных данных юрлиц, научили «Единый клиент» сверять реквизиты контрагентов со свежими выписками из ЕГРЮЛ. Теперь в учетную систему «Деловых линий» попадают актуальные и корректные данные.
Важно было победить ошибки в адресах, по которым доставляют грузы: неправильная точка доставки дорого обойдется, если заказ крупный и по адресу следует целая фура. Для этого мы подключили адресные «Подсказки» HFLabs к форме расчета и оформления заказа. Раньше клиенты ошибались, не могли найти нужный адрес и тратили много времени на ввод. Теперь заполняют адреса быстро и без ошибок.
Вместо традиционного ФИАС мы интегрировали с «Подсказками» внутренний адресный справочник «Деловых линий». Теперь клиенты указывают адреса в формате, который удобен транспортной компании. А еще разработали конвертер, который привел собственный справочник «Деловых линий» к формату «Подсказок».
«Газфонд» использует «коробочную» версию «Подсказок» по всем компонентам:
— адреса́;
— юридические лица;
— ФИО;
— емейлы;
— банки.
Самый популярный компонент в «Газфонде» — подсказки по адресам. С их помощью пользователи быстро и без ошибок заполняют адреса в онлайн-заявке на перевод пенсии в НПФ.
Чтобы адреса приходили в базу данных без ошибок, для НПФ мы интегрировали «Подсказки» с «Фактором». «Фактор» получает адрес, введенный через «Подсказки», исправляет в нем ошибки и проставляет код качества. Кроме того, дополняет адрес полезной информацией: геокоординатами, площадью, стоимостью квартиры.
А еще «Подсказки» ускоряют ввод рекзивитов юрлиц: пользователи вводят ИНН, а оставльные реквизиты сервис загружают из ЕГРЮЛ.
Компания по отдельности хранит пользователей, которые регистрировались на сайте, покупали продукты в онлайне или обращались в колл-центр. С помощью «Единого клиента» мы собираем этих людей в эталонную базу. В карточке клиента храним продуктовый профиль: теперь компания знает, какую технику покупал человек и что ремонтировал.
«Подсказки» помогают пользователям «Сберлогистики» быстро и без ошибок заполнять адреса доставки. А «Фактор» проверяет и стандартизирует введенные данные.
С помощью «Фактора» в компании чистят и приводят к единому формату адреса, которые поступают из внешних источников: анкет на получение ипотеки и страховки, объявлений о продаже и аренде квартир.
«Фактор» приводит адреса к единому формату и исправляет ошибки. Затем очищенные данные используют, чтобы строить ML-модели и анализировать клиентов.