463. Орлов А.И., Волков Д.Л. Эконометрические методы в работе оператора связи. –  В сб.: Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-12: Сб. трудов Международной научной конференции. В 5-ти т. Т.4. Секции 9, 10 / Новгородский государственный университет. Великий Новгород, 1999. С.77-79.

Д.Л.ВОЛКОВ, 
начальник информационно-аналитического отдела 
компании "WestCall" (Москва)
А.И.ОРЛОВ,
д.т.н., профессор МГТУ им.Н.Э.Баумана

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В РАБОТЕ ФИРМЫ - ОПЕРАТОРА СВЯЗИ

	Эта статья описывает проблемы информационной поддержки бизнеса и планирования ресурсов телекоммуникационной компании (на примере компании "WestCall"). В ней также говорится, как методы эконометрики [1] могут помочь в планировании ресурсов и в оптимизации работы отдела продаж и какие из них "WestCall" планирует использовать. Также рассмотрены некоторые специфические для компании выводы.
	Описание компании. Компания “ВестКолл” – коммерческий оператор связи, работающий в Москве и Санкт-Петербурге (планируется расширение сети в Калининград). Компания образована в 1996 г. и пока не имеет собственной сети передачи голоса (каналы арендуются у “МАкомнет” в Москве и у “ПетерСтар” в Санкт-Петербурге).
	Каналы (их пропускная способность) и есть наиболее критический ресурс для любого оператора связи, но для операторов без собственной сети это не только вопрос качества, но и вопрос финансовый (за арендуемые каналы нужно платить, даже если они не используются или загружены не полностью), поэтому вопрос прогнозирования траффика (а значит и используемых ресурсов) становится крайне актуальным (тем более в условиях финансового кризиса и тотальной экономии в России, когда снижение затрат - это повышение шансов на выживание). В соответствие с требованиями ситуации в компании начата разработка эконометрического модуля к уже существующей информационной системе, призванного не только решать проблемы анализа  и прогноза достаточности ресурсов, но и упростить работу агентов с группами клиентов.
	Цели  и задачи исследования. Ранее, при большой деловой активности, проблем ни с нахождением новых клиентов, ни с их удержанием в Москве не было (рынок коммуникаций не был насыщен) и скорость роста объема траффика лимитировалась только расторопностью отдела продаж и технической способностью обработки возрастающего количества  звонков. Теперь же, когда объем деловой активности резко снизился (примерно вдвое), рынок “сдулся” и коммерческие операторы связи  оказались в ситуации, когда предложения стало больше, чем желающих. Если к этому прибавить ценовую политику МГТС, работающую в рублях (надо заметить, что все коммерческие операторы работают в долларовом эквиваленте), то понятно, что поиск новых клиентов стал крупной проблемой. В решении этой задачи может помочь анализ базы данных уже существующих клиентов. Различные виды эконометрического анализа групп клиентов(по расположению, по сферам бизнеса и т.д.) могут помочь агентской сети работать более “направленно”.
	Второй задачей можно назвать макроанализ  траффика и финансовых потоков (т.е. ресурсов в общем смысле) для планирования взаимоотношений с крупными операторами, предоставляющими точки входа в сеть общего пользования (“Совинтел”, “Телмос” и т.п.). Целью анализа является оптимальное распределения потока звонков по провайдерам, предоставляющим наиболее устраивающее соотношение "качество/цена" звонка в данный регион, т.е. в конечном итоге снижение собственных затрат. На это направлен и анализ потока проплат клиентами месячных счетов, позволяющий планировать текущие платежи таким образом, чтобы вовремя аккумулировать необходимые средства для погашения операторских счетов. Компании с хорошей кредитной историей охотнее идут навстречу в вопросах предоставления льгот или снижении межоператорских тарифов.
	Тип обрабатываемых данных. Для работы по клиентской базе обработке могут быть подвергнуты следующие качественные и количественные виды информации: география расположения клиента (улица, ближайшая станция метро (что в Москве определяет длину “последней мили”)); информация о звонках (куда звонят, когда звонят, сколько разговаривают), финансовая информация (сколько звонят, как проплачивают счета, кредитная история). Для работы с провайдерами обрабатываются данные по интенсивности звонков в данном направлении, прибыльность, качество связи, время соединения и т.п.
	Методы оценок и прогнозов Предлагаются для использования как эконометрические методы анализа и прогнозирования временных рядов, анализа распределений звонков по качественным признакам и другие статистические методы, так и методы подготовки и принятия решений на основе оценок экспертов.
	Статистические методы опираются на использование современных подходов прикладной статистики [2], прежде всего статистики объектов нечисловой природы, а также математико-статистических компьютерных технологий, в частности, методов размножения выборок типа бутстрепа. Статистическое прогнозирование должно иметь адаптивный характер, позволяющий вовремя учесть принципиальные изменения в экономической обстановке, что предполагает совместное использование экспертных и статистических методов. Наряду с точечными оценками необходимы расчеты интервальных прогнозов с доверительными вероятностями 0,95 и 0,99.
	Использование методов экспертных оценок опирается на 25-летний опыт научного семинара "Экспертные оценки и анализ данных" (МГУ, затем Институт проблем управления РАН). Из многочисленных разработанных этим неформальным научным коллективом процедур [3] используются наиболее эффективные для рассматриваемых ситуаций, отобранные также экспертным путем. При сборе и анализе экспертных оценок используются различные методы статистики объектов нечисловой природы [4]. 
	Заключительные замечания. Работа начата недавно, поэтому о большой информационной базе исследования пока говорить рано, выводы общего характера из уже проведенной работы делать нельзя, но уже можно подметить некоторые детали работы, характерные для операторов связи, не имеющих собственной сети.
	Поскольку операторы такого типа в основном работают с юридическими лицами (т.е. рабочий период Понедельник-Пятница), а взаиморасчеты между компаниями-операторами денежные (между операторами, владельцами собственных сетей взаиморасчеты обычно производятся траффиком типа: "ты мне 100 минут, я тебе 100 минут, и мы в расчете"), то получается, что невыгодно вводить скидки для клиентов на выходные дни и праздники. На работу в выходные мало кто выходит, а если и выйдет, чтобы позвонить ряду клиентов, то только при значительном снижении тарифа (например, в 2 раза), что уже не выгодно оператору связи.
	 Целесообразным оказывается расширение "локальных групп" клиентов вокруг уже привлеченных (т.е. если где-то в одном здании уже есть 3-4 наших клиента, то вполне возможно, что остальные тоже недовольны имеющейся связью, и агентам нашей компании целесообразно предложить им услуги "WestCall"). Дальнейшим развитием подобной ситуации может быть переход от индивидуального обслуживания к групповому (компания может рассмотреть возможность установки в здании собственной станции).
	Интересной представляется также  работа в конкретных сферах бизнеса, в частности, в туристическом. Целевыми в этом случае являются небольшие компании, работающие преимущественно с 3-5 странами, если стоимость тарифоминуты в эти страны у компании-оператора ниже, чем у конкурентов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Орлов А.И. Современная эконометрика. - Наука и технология в России. 1997. № 1(18). С.16-17.
2. Орлов А.И. Современная прикладная статистика. - Заводская лаборатория. 1998. Т.64. №3. С.52-60.
3. Орлов А.И. Экспертные оценки. - Заводская лаборатория. 1996. Т.62. № 1. С.54-60.
4. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы. - Заводская лаборатория. 1990. Т.56. № 3. С.76-83.