Tento blog sumarizuje riešenia 6. súťažného kola CRM hádaniek. Ak si chcete ešte pred samotnými riešeniami pripomenúť zadania úloh, najdete ich TU.
Spoločný komentár k úloham 6.kola
Neviem, či to bolo ukážkovým príkladom alebo tým, že úlohy z mobilného operátora si väčšina ľudí vie lepšie predstaviť. V každom prípade 6. kolo zaznamenalo vyššiu účasť, ale hlavne rapídne stúpla kvalita riešení. (top 5 riešení malo rozostup len 13% z celkového počtu bodov, čo značí, že konkurencia sa pritvrdzuje) Mám z toho rozhodne radosť a to najmä preto, lebo pridali sa noví riešitelia a niektorí to hneď na prvý krát dotiahli “na bedňu”. Tak budem tŕpnuť pri zadávaní blížiaceho sa 7. kola, aby sa nám tento krehký trend potvrdil aj do budúcna.
Pri hodnotení riešení sa snažím simulovať, ako by dané úlohy uspeli priamo v nasadení do praxe. Plný počet bodov tak môže získať iba riešenie, ktoré pamätá na možné nástrahy, kedy daný postup aj nefunguje, nielen menuje aspekty, ktoré fungujú. Často sa tak stretávam s geniálnymi nápadmi (zopár ich budem za chvíľu citovať), ktoré však sú nedomyslené do konca. Keďže úlohy majú zvyčajne niekoľko aspektov, ktoré sa hodnotia, geniálna myšlienka, ktorá získa plný počet bodov v jednej oblasti, potom vykrváca na ostatných kritériách. Obe víťazné riešenia úloh 6. kola, tak vyhrali riešenia, ktoré boli skôr domyslené než geniálne.
Pri posudzovaní kvality riešení som nebol brať do úvahy tie časti riešenia, ktoré sa odvolávali na iné zdroje dát (zadanie znelo, že z interných dát operátora), aj keď autorom uznávam, že v reálnom živote by sa zrejme operátori o vyťažovanie takýchto dát usilovali. Ale, ak by som uznal externé registre, to by niekto mohol povedať, že bude sledovať ľudí, čo pridali inzerát na predaj aktuálnej nehnuteľnosti alebo iné skratky. A to by súťaž potom stratila na čare. Rovnako chcem pripomenúť, že operátor síce môže mať súvisiace meta dáta o SMSke (od koho komu, kedy poslaná , …) ale nemôže vyťažovať text tej SMSky. Teda segment “splácajúci hypotéku” sa operátorovi bude ťažko identifikovať len z SMS notifikácii banky.
A teraz už ku konkrétnym riešeniam úloh:
Riešenia k Úlohe 6.2 – Vyber mi ideálne bývanie
Ak by som z najlepších riešiteľov mohol poskladať team (a oni by sa boli ochotní navzájom počúvať), tak ich spoločné riešenie by bolo brutálne efektívne. Získalo by 92 bodov zo 100b! To je šialene dobré číslo, vzhľadom na to, že to ľudia riešia vo voľnom čase a “len za nezávažnú” 20 EUR odmenu. Pri úlohe bolo potrebné pokryť 5 oblastí, tak si ich poďme popísať detailnejšie:
1. oblasť: KTO Z KLIENTOV je vhodný kandidát na výber nehnuteľnosti
Väčšina z riešiteľov prišla z nápadmi, ako vyselektovať klientov hodných na kúpu novej nehnuteľnosti. Ústredný motív naprieč riešeniami hrala Bonita klienta, ktorú niektorí riešili len cez veľkosť (a skladbu) faktúr a niektorí cez typ telefónu, prípadne frekvenciu jeho zmeny. Niektorí správne pochopili, že bonitný 22 ročný študent ešte bývanie zrejme nehľadá, rovnako ako bonitný 70tnik tiež nie. Už menej z vás napadlo overiť si, či náhodou daný klient už nehnuteľnosť nehľadá (emaily od maklérov, browsovanie realitných portálov, či priam stránok realitných projektov).
Kameňom úrazu, ako už po niekoľký krát v CRM hádankach, sa stalo negatívne vymedzene. Teda pomenovanie skupín, ktoré určite neosloviť. Úmyselne som ho neuviedol v príklade 6.1 s dovolenkou (čo mi Hulo natrel vo svojom riešení :), aby som otestoval, koľkí z riešiteľov budú na to pamätať. Nemôžem len opäť zdôrazniť, že vylúčenie beznádejných prípadov je proste kľúčové a netreba naň zbúdať. Pre zisk plného počtu bolo treba pamätať, že niektorí sa možno nedávno sťahovali (zmena doručovacej adresy, inštalácia nového fixného internetu, …). Rovnako asi nedáva zmysel oslovovať tých, čo sú u vás sami neplatiči, prípadne ešte len študujú (pohyb po VŠ kampuse, …). Pre mňa osobne by boli out aj cudznici, či klienti, ktorí majú len predplatenú kartu s nízkym trafficom, prípadne tí, čo platia účet za mobil cez poštovú poukážku.
Najlepšie riešenie v tejto časti nakoniec predviedol HULO.
2. oblasť: AKÝ DRUH NEHNUTEĽNOSTI odporúčiť klientovi
Bol som príjemne prekvapený, že takmer každé riešenie obsahovalo úvahu o tom, aký je rodinný stav klienta a teda aké bývanie je viac či menej vhodné pre daný typ rodiny. Pomerne dosť ľudí sa pokúšalo odhadnúť vhodný druh nehnuteľnosti napríklad pomocou životného štýlu, či záujmov klientov (kutil, záhradka, …). Objavili sa snahy použiť na vhodnosť nehnuteľnosti typ práce (manuálna/duševná). Už menej ľudí si uvedomilo, že korešpondečná a prespávacia adresa vám povie pomerne presne, v akom bývaní teraz býva (operátori, ktorí poskytujú aj fixný internet majú pre každý adresný bod aj info o tom, čo za typ nehnuteľnosti na danej adrese stojí). Zaujímavé pokusy boli aj odhady pomocou vlastníctva auta, či naopak heavy MHD usage.
Najlepšie riešeni za 2. oblasť bolo z dielne Daniely K., ktorá vytvorila zaujímavý princíp (z rodiny a záujmov odhadnem, čo je pre Teba optimálna nehnuteľnosť a potom porovnám, ako ďaleko je tá tvoja aktuálna od tej optimálnej). Tento druh targetingu by bol v praxi zrejme veľmi presný, takže klobúk dole Daniela.
3. oblasť: KDE/V AKEJ LOKALITE danú nehnuteľnosť ponúknuť
Keď už vieme, aký typ nehnuteľnosti a komu ideme ponúkať, je potrebné ešte určiť GEO zónu, kde takú nehnuteľnosť je najvhodnejšie zobraziť. V tejto sekcii mala väčšina riešiteľov jasno a výkony boli pomerne vyrovnané. Väčšina riešení sa opierala o denný a nočný režim klienta, vypočítanie niečoho ako DistanceToWork a DistanceToFriends_Family. Tie najkvalitnejšie riešenia však brali ohľad aj na blízkosť občianskej vybavenosti, prípadne priemerný čas dochádzania teraz a z novej lokality.
Najprecíznejšie riešenie tejto časti problému priniesol Fero B., ktorý okrem všetkého vyššie uvedeného doplnil ešte aj dva silné faktory (o jednom v 5. oblasti výnimočných doplnení nižšie, v tom druhom prípade išlo o monitoring miery pohybu klienta v danom meste/okrese, ktorý určuje prirodzený rádius pre klienta).
4. oblasť: Match medzi vhodnosťou bývania a možnosťami/preferenciami klienta
Nie až tak veľa riešiteľov si uvedomilo, že vyššie uvedené 3 oblasti môžu vygeneroavť desiatky až stovky nehnuteľností, ktoré spĺňajú všetky podmienky. Ako potom klientovi vybrať tú optimálnu v praxi? Riešiteľ si teda musí urobiť nejaký ranking pre každého klienta, podľa ktorého ponúkne tu najlepšiu možnosť z možných. Tí, ktorí sa o takýto match pokúšali, väčšinou sa snažili optimalizovať čas ranného dochádzania (občas bez toho, že by vedeli, či je to problém alebo nie), prípadne minimalizovať vzdialenosť od rodiny (spomeňte si ako blízko by k svojej matke chcel bývať Howar Wollowitz z Big Bang theory :).
Spoľahlivejšia cesta zrejme vedie cez match okolia na záujmy klienta (športové príležitosti, potreby danej rodiny, …) . Silnou ideou v riešení bol aj návrh, ktorý sa snažil optimalizovať výber lokality podľa dostupnosti parkovania pre tých s autami. Celkovo najkomplexnejšie túto oblasť zvládlo riešenia Kevina R.
5. oblasť: Osobité faktory riešenia, konkurečná výhoda oproti iným riešeniam
Jednu oblasť hodnotenia som si rezervoval pre príznaky, ktoré sú out-of-box a zásadne (zlepšujú a) odlišujú riešenie od ostatných. A o drahokamy naozaj nebola núdza. Pred niektorými som sňal pomyselný klobúk z hlavy, veď posúďte sami:
- Odhaliť ľudí, ktorí nakupujú nehnuteľnosti na investíciu a teda môžu vlastniť (a prenajímať) viac nehnuteľnosti a stále mať záujem kupovať ďalšie
- Kde daný klient vyrastal (je silný predpoklad, pre prefrenciu podobného set-upu aj pre svoju budúcu rodinu), z porovnania sídla rodičov
- Kedy ráno vstáva (prvá aktivita mobilu)
- Rodina identifikovaná podľa prvých SMS, callov na Nový rok
- Sám volal maklérskym firmám, prípadne od nich má správy v emaile
- Emaily od portálov, ktoré porovnávajú nehnuteľnosti
- Ako často si volá taxík.
- Čo robí v piatok večer ?
- Ide o extroverta alebo introverta (ako bude znášať oblasti, kde je vysoká, nízka koncentrácia ľudí)
- Kde máte ako operátor naťahanú optiku pre Tripple play, aby ste ho vedeli udržať ako klienta (je fakt, že väčšina operátorv by vás neposlala niekam, kde nemá pokrytie signálom, či prípojkami na internet)
- Pre ľudí cestujúcich MHD, vzdialenosť od linky, ktorú bude potrebovať na presun do práce ráno
Najsilnejší drive na tieto zaujímavé doplnkové kritéria mal Martin G.
Po súčte bodov za jednotlivé oblasti ako celkoví najlepší riešitelia vyšli:
- miesto = Juraj B.
- miesto = Martin G.
- miesto = Matúš B.
ktorým týmto gratulujem k stupňu víťazov aj k darčeku od mocnedata.sk v podobe 20 EUR poukážky do martinusu.sk (úspešných riešiteľov budem kontaktovať emailom aj s náležitosťami k ich výhre)
Riešenia k Úlohe 6.3 – ktorého z klientov by potešil poukaz na masáž?
Prví traja riešitelia mali každý iný počet bodov celkovo, takže nebolo potrebné použiť túto 3. úlohu ako rozstrelovú otázku. Poďme si však povdať aspoň jej riešenie. Mnohí riešitelia rozbehnutí (a možno aj vyčerpaní) z druhej úlohy sa snažili zvoliť pre tretiu úlohu analogické postupy: Definovať cieľovú skupinu a potom ju spresňovať ďalšími a ďalšími drobnými príznakmi. Z týchto tradičných riešiteľov boli najbližšie optimálnemu riešeniu Hulo alebo Fero B. Riešili Geo vzdialenosť klienta od poskytovateľa masáži, jeho záujem o zľavomaty, potrebu masáže cez šport alebo zdravotné problémy.
Úloha sa však dala uchopiť aj oveľa netradičnejšie. Všetci riešitelia svorne prehliadli v zadaní, že dané kupóny už využívané internými zamestnancami. Teda jedným z prístupov mohlo byť napríklad vyrobiť pravdepodobnostný model, na základe ktorého sa vhodné (vékové, …) skupiny označia podľa reálného dopytu medzi zamestnancami počas roku. Čiatočne sa tou cestou vybralo jedno z navrhnutých riešení Matúša B., ktorý povedal, nech obetujeme časť kupónov na náhodne rozdelenie medzi reprezentatívnú vzorku populácie a následne z tohto testu zacielime najsnubnejšie skupiny.
Ako zásadné sa opäť ukázalo negatívne vymedzenie, keď väčšine riešiteľov by nevadilo poslať poukaz priamo masérom živnostníkom alebo ľuďom po 65ke či pred 20kou. Proste správne odrezať beznádejne prípady je pekelne dôležité. Istá polemika sa viedla aj o tom, či tí, čo majú maséra (aktívne k nemu chodia) sú vhodní alebo nie pre tento druh benefitu. Ja skôr prikláňam na stranu, že NIE, ale úplne černobiele to zas nie je.
Našli sa aj ojedinelé prístupy, ktoré chceli použiť daný objem kupónov naozaj obchodne a dať im potenciálne nespokojným klientom, či bloggerom a influencerom, kvôli PR. Celkovo najsympatickejším riešením tejto doplnkovej úlohy bolo asi riešenie od Kristíny K.
Ďakujem všetkým riešiteľom zapojenie sa do 6.kola CRM rébusov! Ak ste nažhavení na ďalšie úlohy, tak kým príde 7.kolo, môžete sa držať v tempe riešením niektorej zo starších CRM úloh:
Zadanie 5. kola (+ jeho riešenia),
Zadanie 4.kola (+ jeho riešenia)
úlohy a riešenia 3.kola, 2.kola alebo 1.kola CRM hádaniek.
Publikované dňa 3. 4. 2017.