За 3 дня проверим клиентские данные. Расскажем, как улучшить

Заявка отправлена.Скоро мы свяжемся с вами.

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» является эталонным хранилищем клиентов ХМБ Открытие.


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 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.


Пресс-релиз о завершении проекта.

«Единый клиент» является мастер-справочником и системой управления качеством клиентских данных. Внедрение «Единого клиента» повысило качество данных, увеличило производительность кол-центра и collection, снизило расходы на почтовые рассылки. Банк оперирует данными из системы для построения маркетинговых выборок, отчетов и проведения кампаний. Использование корректной и непротиворечивой информации при работе с клиентами повысило их лояльность. «Единый клиент» решил проблему соответствия закону 152-ФЗ: он хранит и управляет всеми типами согласий клиентов, относящихся к персональным данным.

«Единый клиент» — МДМ-система Банка Союз, содержит эталонные данные по физическим и юридическим лицам. «Единый клиент» непрерывно проверяет всю базу клиентов Банка в соответствии с требованиями регуляторов, помогая обнаруживать 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» интегрирован в Банке с новым фронт-офисом на базе Orаcle Siebel CRM. Чтобы в CRM не появлялись новые некорректные данные, HFLabs настроил проверку вводимых данных с помощью «Фактор». «Фактор» сигнализирует, если в адресе, ФИО, паспорте и телефоне есть ошибки, и операционист сразу уточняет данные у клиента. Кроме этого, «Фактор» затрудняет создание дубликатов.


«Внедрение системы проверки и обработки данных, осуществленное в 2014–2015 гг., позволило значительно повысить эффективность работы фронт-офис банка», — Директор департамента развития информационных система ПАО «МТС-Банк» Соколов Р.В.


Благодарственное письмо по результатам внедрения.

«Фактор» стандартизирует данные клиентов из заявок на кредит: почтовые адреса, телефоны, ФИО, даты рождения и реквизиты документов. На ручную обработку операторам отправляет только сложные случаи. Так банк сокращает расходы на проверку заявок и обзвон клиентов.

«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.

«Подсказки» и «Фактор» помогают вводить адреса сразу по ФИАС.

«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM/UCM. Система стоит на страже всех потоков клиентских данных: создания, изменения и поиска. Благодаря интеграции с «Фактор» в CRM больше не создаются дубликаты!

«Фактор» используется для стандартизации контактной информации из кредитной заявки в режиме онлайн в интеграции с Oracle Siebel CRM.

«Фактор» ищет подозрительных и неблагонадежных лиц как при создании новой карточки клиента, так и при пакетной обработке карточек для отчетов. Кроме того, «Фактор» приводит к формату ФИАС клиентские адреса.

«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM.

Стандартизированные «Фактором» данные клиента в режиме онлайн проходят скоринг. «Фактор» приводит адреса к ФИАС для сдачи отчетности в АСВ.

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.


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.

Росгорстах — 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.



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.

В «Едином клиенте» построен единый реестр клиентов ВТБ Страхование, обеспечивающий качество и синхронизацию клиентской информации между различными информационными системами. Маркетинговая аналитика теперь строится на полных и качественных клиентских данных. Единый реестр клиентов успешно используется телемаркетингом. Работа с качественной информацией помогла увеличить кросс-продажи.


Результат внедрения в ВТБ Страхование.

Внедрение «Единого клиента» позволило выделить клиентов из базы полисов, благодаря чему компания смогла перейти от работы с полисами к работе с клиентам. Данные из «Единого клиента» используются для автоматических рассылок. В «Едином клиенте» настроена интеграция с личным кабинетом, чтобы клиент мог посмотреть все свои полисы.

Создано Единое хранилище персональной информации по продуктам страхования. Реализованы механизмы автоматической проверки бордеро, получаемых из Citibank, в результате чего были минимизированы 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.

«Единый клиент» помогает «СберСтрахованию» обмениваться данными со «Сбербанком». Теперь компания делает сквозные согласия клиентов в экосистеме «Сбера», получает от банка актуальные клиентские данные и отдает договоры страхования в приложениях «Сбербанка». А когда человек покупает полис, в «Сберстраховании» сразу видят, есть ли такой клиент у банка.

В МТС мы внедрили клиентский MDM для физических и юридических лиц. Система работает на базе «Единого клиента», интегрированного с CRM сотового оператора.

«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.

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».

«Подсказки» помогают вводить гражданам свои адреса в соответствии с ФИАС, а «Фактор» обработал исторический массив адресов пользователей Единого портала госуслуг.

«Ростелеком» применяет «Фактор» HFLabs, чтобы стандартизовать адреса в собственной базе данных. И «Подсказки», чтобы пользователи быстрее находили правильные адреса.


Главная особенность проекта — «Ростелеком» использует для нормализации и поиска адресов собственный внутренний справочник. Мы подключили этот справочник к своим 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 все реквизиты компании — достаточно ИНН, остальное «Подсказки» вставят автоматически. После всех изменений 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.

«Фактор» проверил данные клиентов заказчика при миграции в целевую систему хранения. Очищенные и проверенные ФИО, телефоны и e-mail используются для коммуникации с клиентами.

Разовый проект по актуализации сведений о юрлицах с помощью поиска в ЕГРЮЛ.

Используют «Подсказки» DaData.ru на формах регистрации.

«Фактор» привел адреса торговых точек заказчика к формату ФИАС, очистил от дополнительной неадресной информации.

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.

«Фактор» проверяет корректность почтовых адресов и добавляет недостающие почтовые индексы.

«Подсказки» HFLabs помогают сотрудникам «Сентинел Кредит Менеджмент» вводить почтовые адреса должников быстро и без ошибок.


«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.

В ПКБ работают «Подсказки» по адресам, интегрированные с «Фактором».


«Подсказки» помогают ввести адрес, но не гарантируют, что человек сделает это без ошибок. Поэтому «Подсказки» интегрируют с «Фактором».


«Фактор» принимает адрес, исправляет опечатки, приводит к единому виду и проставляет код качества. На выходе — два объема адресов: точно готовые к использованию и непригодные. Кроме того, «Фактор» дополняет адрес полезной информацией: геокодами, площадью и примерной стоимостью квартиры.

После внедрения «Единого клиента» АСВ получило единую базу клиентов — физических и юридических лиц.

Задача «Деловых линий» — построить стройную, масштабируемую CDI-систему и заложить базу для будущей IT-инфраструктуры. В этот проект нас пригласила компания «БИА-Технолоджи» — технологическое крыло «Деловых линий».


Вместе с партнерами мы загрузили в «Единый клиент» полную базу физических и юридических лиц, когда-либо пользовавшихся услугами транспортной компании. Для этого интегрировали учетную систему «Деловых линий» с «Единым клиентом».


На первом этапе нужно было избавиться от ошибок в сохраненных данных юрлиц. Поэтому «Единый клиент» теперь сверяет со свежим ЕГРЮЛ реквизиты контрагентов. В учетную систему компании отправляются актуальные данные без ошибок.


Еще одна задача — победить ошибки в адресах, по которым доставляют грузы. Такие ошибки стоят очень дорого, если заказ крупный и по адресу следует целая фура.


Для начала мы подключили адресные «Подсказки» HFLabs к форме расчета и оформления заказа. Клиенты вводят адреса без проблем: раньше они порой ошибались, не могли найти свой адрес и тратили слишком много времени на ввод.


Вместо традиционного ФИАС мы интегрировали с «Подсказками» внутренний адресный справочник «Деловых линий». Теперь клиенты указывают адреса в формате, который удобен транспортной компании. Специально для проекта мы разработали конвертер, который привел собственный справочник «Деловых линий» к формату «Подсказок».


Специально для проекта мы разработали конвертер, который привел справочник адресов «Деловых линий» к формату «Подсказок» HFLabs.

«Газфонд» использует «коробочную» версию «Подсказок» по всем компонентам:

— адреса́;

— юридические лица;

— ФИО;

— емейлы;

— банки.


Самый популярный компонент в «Газфонде» — подсказки по адресам.


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.

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.

«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.

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» является эталонным хранилищем клиентов ХМБ Открытие.


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 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.


Пресс-релиз о завершении проекта.

«Единый клиент» является мастер-справочником и системой управления качеством клиентских данных. Внедрение «Единого клиента» повысило качество данных, увеличило производительность кол-центра и collection, снизило расходы на почтовые рассылки. Банк оперирует данными из системы для построения маркетинговых выборок, отчетов и проведения кампаний. Использование корректной и непротиворечивой информации при работе с клиентами повысило их лояльность. «Единый клиент» решил проблему соответствия закону 152-ФЗ: он хранит и управляет всеми типами согласий клиентов, относящихся к персональным данным.

«Единый клиент» — МДМ-система Банка Союз, содержит эталонные данные по физическим и юридическим лицам. «Единый клиент» непрерывно проверяет всю базу клиентов Банка в соответствии с требованиями регуляторов, помогая обнаруживать 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» интегрирован в Банке с новым фронт-офисом на базе Orаcle Siebel CRM. Чтобы в CRM не появлялись новые некорректные данные, HFLabs настроил проверку вводимых данных с помощью «Фактор». «Фактор» сигнализирует, если в адресе, ФИО, паспорте и телефоне есть ошибки, и операционист сразу уточняет данные у клиента. Кроме этого, «Фактор» затрудняет создание дубликатов.


«Внедрение системы проверки и обработки данных, осуществленное в 2014–2015 гг., позволило значительно повысить эффективность работы фронт-офис банка», — Директор департамента развития информационных система ПАО «МТС-Банк» Соколов Р.В.


Благодарственное письмо по результатам внедрения.

«Фактор» стандартизирует данные клиентов из заявок на кредит: почтовые адреса, телефоны, ФИО, даты рождения и реквизиты документов. На ручную обработку операторам отправляет только сложные случаи. Так банк сокращает расходы на проверку заявок и обзвон клиентов.

«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.

«Подсказки» и «Фактор» помогают вводить адреса сразу по ФИАС.

«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM/UCM. Система стоит на страже всех потоков клиентских данных: создания, изменения и поиска. Благодаря интеграции с «Фактор» в CRM больше не создаются дубликаты!

«Фактор» используется для стандартизации контактной информации из кредитной заявки в режиме онлайн в интеграции с Oracle Siebel CRM.

«Фактор» ищет подозрительных и неблагонадежных лиц как при создании новой карточки клиента, так и при пакетной обработке карточек для отчетов. Кроме того, «Фактор» приводит к формату ФИАС клиентские адреса.

«Фактор» используется в интеграции с Oracle Siebel CRM.

Стандартизированные «Фактором» данные клиента в режиме онлайн проходят скоринг. «Фактор» приводит адреса к ФИАС для сдачи отчетности в АСВ.

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.


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.

Страховые компании

Росгорстах — 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.



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.

В «Едином клиенте» построен единый реестр клиентов ВТБ Страхование, обеспечивающий качество и синхронизацию клиентской информации между различными информационными системами. Маркетинговая аналитика теперь строится на полных и качественных клиентских данных. Единый реестр клиентов успешно используется телемаркетингом. Работа с качественной информацией помогла увеличить кросс-продажи.


Результат внедрения в ВТБ Страхование.

Внедрение «Единого клиента» позволило выделить клиентов из базы полисов, благодаря чему компания смогла перейти от работы с полисами к работе с клиентам. Данные из «Единого клиента» используются для автоматических рассылок. В «Едином клиенте» настроена интеграция с личным кабинетом, чтобы клиент мог посмотреть все свои полисы.

Создано Единое хранилище персональной информации по продуктам страхования. Реализованы механизмы автоматической проверки бордеро, получаемых из Citibank, в результате чего были минимизированы 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.

«Единый клиент» помогает «СберСтрахованию» обмениваться данными со «Сбербанком». Теперь компания делает сквозные согласия клиентов в экосистеме «Сбера», получает от банка актуальные клиентские данные и отдает договоры страхования в приложениях «Сбербанка». А когда человек покупает полис, в «Сберстраховании» сразу видят, есть ли такой клиент у банка.

IT, теле-
коммуникации

В МТС мы внедрили клиентский MDM для физических и юридических лиц. Система работает на базе «Единого клиента», интегрированного с CRM сотового оператора.

«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.

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».

«Подсказки» помогают вводить гражданам свои адреса в соответствии с ФИАС, а «Фактор» обработал исторический массив адресов пользователей Единого портала госуслуг.

«Ростелеком» применяет «Фактор» HFLabs, чтобы стандартизовать адреса в собственной базе данных. И «Подсказки», чтобы пользователи быстрее находили правильные адреса.


Главная особенность проекта — «Ростелеком» использует для нормализации и поиска адресов собственный внутренний справочник. Мы подключили этот справочник к своим 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 все реквизиты компании — достаточно ИНН, остальное «Подсказки» вставят автоматически. После всех изменений 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.

«Фактор» проверил данные клиентов заказчика при миграции в целевую систему хранения. Очищенные и проверенные ФИО, телефоны и e-mail используются для коммуникации с клиентами.

Разовый проект по актуализации сведений о юрлицах с помощью поиска в ЕГРЮЛ.

Используют «Подсказки» DaData.ru на формах регистрации.

«Фактор» привел адреса торговых точек заказчика к формату ФИАС, очистил от дополнительной неадресной информации.

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.

Коллекторские
агентства

«Фактор» проверяет корректность почтовых адресов и добавляет недостающие почтовые индексы.

«Подсказки» HFLabs помогают сотрудникам «Сентинел Кредит Менеджмент» вводить почтовые адреса должников быстро и без ошибок.


«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.

В ПКБ работают «Подсказки» по адресам, интегрированные с «Фактором».


«Подсказки» помогают ввести адрес, но не гарантируют, что человек сделает это без ошибок. Поэтому «Подсказки» интегрируют с «Фактором».


«Фактор» принимает адрес, исправляет опечатки, приводит к единому виду и проставляет код качества. На выходе — два объема адресов: точно готовые к использованию и непригодные. Кроме того, «Фактор» дополняет адрес полезной информацией: геокодами, площадью и примерной стоимостью квартиры.

Другие отрасли

После внедрения «Единого клиента» АСВ получило единую базу клиентов — физических и юридических лиц.

Задача «Деловых линий» — построить стройную, масштабируемую CDI-систему и заложить базу для будущей IT-инфраструктуры. В этот проект нас пригласила компания «БИА-Технолоджи» — технологическое крыло «Деловых линий».


Вместе с партнерами мы загрузили в «Единый клиент» полную базу физических и юридических лиц, когда-либо пользовавшихся услугами транспортной компании. Для этого интегрировали учетную систему «Деловых линий» с «Единым клиентом».


На первом этапе нужно было избавиться от ошибок в сохраненных данных юрлиц. Поэтому «Единый клиент» теперь сверяет со свежим ЕГРЮЛ реквизиты контрагентов. В учетную систему компании отправляются актуальные данные без ошибок.


Еще одна задача — победить ошибки в адресах, по которым доставляют грузы. Такие ошибки стоят очень дорого, если заказ крупный и по адресу следует целая фура.


Для начала мы подключили адресные «Подсказки» HFLabs к форме расчета и оформления заказа. Клиенты вводят адреса без проблем: раньше они порой ошибались, не могли найти свой адрес и тратили слишком много времени на ввод.


Вместо традиционного ФИАС мы интегрировали с «Подсказками» внутренний адресный справочник «Деловых линий». Теперь клиенты указывают адреса в формате, который удобен транспортной компании. Специально для проекта мы разработали конвертер, который привел собственный справочник «Деловых линий» к формату «Подсказок».


Специально для проекта мы разработали конвертер, который привел справочник адресов «Деловых линий» к формату «Подсказок» HFLabs.

«Газфонд» использует «коробочную» версию «Подсказок» по всем компонентам:

— адреса́;

— юридические лица;

— ФИО;

— емейлы;

— банки.


Самый популярный компонент в «Газфонде» — подсказки по адресам.


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.

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.

«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» 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»

«

HFLabs создали единый реестр клиентов «ВТБ Страхования»

В «Едином клиенте» построен единый реестр клиентов «ВТБ Страхования», обеспечивающий качество и синхронизацию клиентской информации между различными информационными системами.

Маркетинговая аналитика теперь строится на полных и качественных клиентских данных. Единый реестр клиентов успешно используется телемаркетингом.

Работа с качественной информацией помогла увеличить кросс-продажи «ВТБ Страхования».

10%

рост пролонгаций в прямом канале продаж

Обычный поиск средствами CRM работает медленно и только по конкретным полям. Поиск от «Единого клиента» — полнотекстовый. Он мгновенно возвращает записи по любому поисковому критерию: фамилии, телефону, номеру паспорта или адресу.

Когда клиент звонит в службу поддержки, его номер определяется и ищется в CRM поиском «Единого клиента». Так сотрудники поддержки сразу получают всю актуальную информацию по клиенту. Ему даже не требуется представляться, оператор сразу обращается по имени.

Сергей Головкин,

начальник Управления развития информационных систем «ВТБ Страхования»

В первый же год после внедрения пролонгация в прямом канале продаж выросла в среднем на 10%.

Роман Телышев,

начальник Управления базами клиентских данных «ВТБ Страхования»

«

«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.