В BigData МТС я занималась направлением сеть - а это базовые станции (БС, вышки) и всё, что с ними связано. Я спрашивала пользователей почему они выбирают того или иного оператора, разговаривала с бизнесом и с маркетингом какие у них есть проблемы и думала как я могу облегчить их проблемы применяя большие данные?
Одна из идей пришла из Ямало-Ненецкого автономного округа. Они детально объяснили мне бизнес, как я люблю, с низов. Основная стройка в ЯНАО - это месторождения. Кто первый зашёл, того и рынок. Но самое главное - люди работают вахтами и приезжают из других регионов на полгода. А на тот момент доходы считались от текущей локации - и это была боль. Чуйка, что надо делать по-другому у людей была, а возможности посчитать - нет.
Итак, боль (мне она давалась очень туго): если есть 2 локации с разным населением, при этом в одной уже есть конкурент, а в другой - нет, то часто выигрывает локация с конкурентом, так как она больше по населению. НО! Если в локации нет конкурента, то ВСЕ, все люди перейдут на оператора, без исключений - не будет выбора. А если они перейдут на этого оператора, то скорее всего и свою семью переведут на него, чтобы созваниваться, которые в других регионах, но тоже становятся абонентами МТС.
Мы решили посчитать: а сколько “друзей” приводят с собой люди, которые сменили оператора? Эту цифру мы и назвали коэффициентом виральности.
Задача оказалась сложнее, чем кажется на первый взгляд:
Какой период анализировать?
Как определить текущую локацию пользователя? Он был на 10-50 вышках, какую отсечку взять для постоянной локации?
Сколько звонков и смс мы считаем “друзьями”? Как часто люди звонят и пишут друг другу? Спойлер: чаще мы созваниваемся с курьерами.
Затем мы этих людей раскидали по локациям и посчитали коэффициент по разным локациям. У нас получилась стат.значимая разница в сторону монопольных локаций.
На этом коэффициент виральности мы не положили в тумбочку ЯНАО, а активно стали применять в других задачах:
Приоритизация пока не покрытых участков: деревень, дач и тд.
Как влияет нахождение пользователей в плохо покрытых участках на их виральность? И отток, конечно.
Метрики ARPPU, отток, Retention, Вовлеченность, NPS - постоянно на слуху, но подумайте о том, как круто было бы привлекать именно тех пользователей, который с собой приведёт ещё людей.
Если было интересно, есть идея рассказать как вообще работает геолокация в телекоме или другие продукты которые я делала в БигДате. Буду рада обратной связи.
Комментарии (8)
InsiderCrush
26.10.2026 09:17Мария, спасибо большое за фидбек! И в целом, в нем сразу видна рука мастера. Раскрыли те мысли, которые я не формулировал и ответили на те вопросы, что я не задавал. И в целом, ответ настоящего эффективного менеджера, генератора идей и оптимизатора. Хотел уточнить один момент. Когда вас не увольняли, а вы сами ушли, вашу должность тоже оптимизировали? Или она осталась и на нее кого то взяли уже? Я к тому, что тоже не против был бы на ней поработать. В целом тоже умею оптимизировать то, что и так хорошо работало. Если для найма потребуется начать заниматься спортом, творчеством и приносить миллиарды, то я готов! В целом.
Yselia Автор
26.10.2026 09:17Если нужны карьерные консультации - приходите в личку. Это отдельный платный формат.
А здесь - давайте придерживаться тематики статьи. Готова предметно обсудить.
InsiderCrush
26.10.2026 09:17Так я именно этим и занят. У Вас статья — это пара слов о коэффициенте, а все остальное — о Вас и какая Вы молодец. Вот я по теме основной и общаюсь — о Вас! А вот платный формат за карьерные консультации я не потяну. Надеялся, что Вы мне так, по-дружески, пару советов дадите. Оно знаете ж как бывает — сегодня с Вами смеемся в комментариях, а завтра — Вы моя начальница! Или я Ваш.
akuli
26.10.2026 09:17Было б неплохо увидеть в статье стек технологий и математическую модель графа, без примеров кода и архитектуры пайплайна материал выглядит просто как поверхностный пост для деловой соцсети
InsiderCrush
Надо у Марии перехватить мысль хорошую. Чем себя занять, когда с одной работы уже уволили, а другую пока не нашел? Тоже могу создавать новые коэффициенты с красивыми названиями, и писать промо-статьи на Хабре для них. А идей ИИ миллион подкинет.
Yselia Автор
На самом деле не очень понятно: то ли вы просто не прочитали статью, то ли это про другую Марию))
Очень ждём новых коэффициентов с красивыми названиями))
Название же "коэффициент виральности" появилось в конце 1990-х.
Лично я отношусь к ИИ как к поисковику, не более.
Если у вас что-то выгорело с ИИ - пожалуйста, делитесь, сейчас как раз проходит конкурс статей https://habr.com/ru/specials/1080998/
Это про вас? Если про вас - жаль, что так вышло.
Если вы думаете, что уволили человека, который приносит млрд прибыли и млн пользователей - то нет, это осознанный выбор, так как я выбираю чем хочу заниматься. В статье поделилась чем мне нравилось заниматься: говорить с людьми, искать боли, решать их.
От себя могу сказать: вопрос "Чем себя занять" - не зависит от наличия работы. В целом есть мотивированные люди, и не очень. Я в целом всегда занималась спортом, творчеством, и меня очень драйвит обсуждать как можно что-то сделать лучше - есть ли у меня работа в данный момент или нет. Никогда в моей жизни не наступал момент когда бы я хотела отдохнуть от генерации идей и обсуждения оптимизации.