こんにちはHabr！ これは、BankFiltraコーポレートブログの最初の投稿です。BankFilterとは何か、なぜそのように呼ばれるのか、そして私が自分の仕事をするというアイデアに至った経緯をお話しします。
製品のリリース前に投稿を書くことはあまり正確ではないかもしれませんが、このブログの読者は、プロジェクトが生まれる前に起こったことに触発され、自分自身で定められた原則とルールを試して、その外観を個人的に目撃してほしいです。
市場の状況
この話は、金融トラフィックの裁定取引などの収益性の高いWeb業界について初めて聞いた2012年に始まりました。 当時、銀行はオファー付きのアフィリエイトプログラムにのみ参加し、インターネットプロモーションスタッフを増やし、TCSなどのIT銀行がピークを迎えました。
Yandexでの「クレジットカードオンライン」リクエストの成長ダイナミクス
あなたのように、私はアフィリエイトプログラムのための敷設サイトを何十も見ましたが、それは可能な限り利益を上げるためにトラフィックを再販することだけを目的として作成されました。 当時、銀行のWeb分析は不十分であり、業界で働いていた怠け者だけが詐欺アプリケーション、「左」トラフィックなどで稼いでいませんでした。 しかし、もちろん、銀行はそれほど愚かではないことが判明し、トラフィックの純粋さのために徐々に戦い始め、アフィリエイトプログラムは市場から率直なg **サイトを追放することをますます難しくしました。
「人生の休日」が過ぎ去った後、私はかなり典型的で退屈な組織で普通のプロジェクトマネージャーとして働いていました。 トラフィックのある詐欺は、便利で便利なサービスを作成するために私を魅了したことはありません。 だからこそ、私は金融トラフィックを取り巻く政党全体が自分のことではないということをすぐに自分で悟ったのです。
もう1年が過ぎましたが、私は何もしませんでした。
風が吹いた場所
私はいつもYandex.Marketが好きでした。 多数の正しく機能するフィルターにより、必要なものを正確に見つけることができます。 マネージャーとして、私は作業を設計し、同様のソリューションをオンラインストアや、多数のパラメーターを持つ他のプロジェクトに実装しました。 当時のCreditCardsOnlineまたはBanki.Ruプロジェクトの成功により、ユーザーは、クレジットカードやローンなどの複雑で理解しにくい製品を完全、便利、かつ有能にフィルタリングできませんでした。
CreditCardsOnline、Banks.ru、Compare.Ru、およびその他のポータルでのカードの選択
言葉から行為へ
予備的な分析の後、私はいくつかのフィルタリングと並べ替えができることに気付きました。
1つ目はユーザーデータに基づいています。 このフィルタリングにより、次のような単純なパラメーターでは、明らかに私たちには適さない製品を除外できます。
- 年齢：すべてがシンプルで、適しているものだけを表示します
- 性別：性別による食物の断絶
- アクティビティ：ユーザーの行動に応じて製品をフィルタリングします
- 収入の確認：ローンの取得の最も問題のある側面で製品をフィルタリングします
- 領域：ユーザーの地域/都市にあるもののみを表示します
プロファイルに基づく最初のフィルタリングの後、ユーザーは、たとえば年齢要件に該当しない、またはクレジットカードが別の地域や他の類似地域で発行された状況など、ヒューマンファクターに直面することができなくなります。 人為的エラーのこの重要な部分は、単純で馴染みのある登録の背後に隠れている可能性があります。サービスに入ると、自分に合ったものだけを見ることができます。 さらに、アクティビティや収益の確認などのパラメーターにより、サービスはすでにクレジットスコアをユーザーに提示し、年金受給者や学生のプレミアム商品などは表示しません。
2つ目はユーザーフィルタリングです。 このアイテムは最も明白で明確です。ユーザーにとっては、金額、ボーナス、支払いシステム、カードのステータス、その他の製品チップによる最もシンプルで最も理解しやすいフィルタリングが残っています。
モバイル開発はすべての基準に適合しました。地理的決定の問題を解決するのは特に簡単だったため、サイトではなくモバイルアプリケーションを作成することにしました。 また、名前はそれ自体で何らかの形で登場しました。銀行をフィルタリングし、次に銀行フィルターをフィルタリングします。 しかし、私の話は不完全で、ユーザーがローン商品を選択するのに役立つもう1つの重要なパラメーターがなければ、サービスは間違いなく空になります。
数学は世界を救う
ご存知のように、広告キャンペーンでは、通常、銀行は最低金利と最高与信限度を示しています。 借り手が自分の手で受け取る実際の金利は広告の金利とは非常に異なる可能性がありますが、銀行に連絡する以外の方法で見つけることは不可能です。 与信限度と同じこと。 典型的な例：
実際、TCS銀行は、地域で平均3〜15,000ルーブル、モスクワと地域で年額35〜40％のわずかに大きいルーブルを提供しています。
それが主な目標になりました-不可能を可能にする。 このタスクのために、銀行が実際に設定する金利を最も正確に決定できるアルゴリズムを仲間の数学者と書かなければなりませんでした。 しかし、式を書くこととそれを機能させることは別のことなので、何かをチェックする必要がありました。 これを行うには、銀行のすべての可能な知り合いを蹴り、銀行が発行した実質金利に関する情報を手に入れる必要がありました。 それで、広告と事実の違いを見ました。また、式に小さな誤差があることもわかりました。
この通常の数式は予備テストに合格し、上下に2％以下の偏差があり、これが私に適しています。もちろん、アルゴリズムは秘密であり設計の原則であり、ユーザーの選別とチップの直接の参加者でもあります。そのような「平均レート」で正確にソートされます。 したがって、アプリケーションを入力すると、すぐに平均レートが最も低い最も収益性の高い製品が表示され、リスト自体は平均レートを上げてソートされます。
だから私は、ユーザーが必要としているものと、便利な製品の選択方法を理解しました。 プロジェクトの2番目の部分は他の市場参加者であると想定されていました-銀行。私の雇用主になり、サービスとデータも必要になるためです。しかし、これはまったく別の話です...
引き続きご期待ください。