Коэффициент виральности. Что это за метрика и зачем считать?

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.