 |
«Ростелеком» наградил в Самарской области победителя бонусной программы «Охотники за впечатлениями»
«Ростелеком» подвел итоги бонусной программы 2015 года «Охотники за впечатлениями», действующей на территории Приволжского федерального округа.
В Самарской области победителем и обладателем подарочного сертификата для оплаты поездки туристической поездки на курорты Краснодарского края стал абонент компании, житель Тольятти Алексей Родионов. Активно пользуясь услугами домашней телефонии, интернета и Интерактивного ТВ на нескольких телевизионных приемниках (мультирум), он получил наибольшее количество баллов – 4 265 – среди участников программы в регионе в своем регионе.
Тожественная церемония награждения регионального победителя состоялась 26 декабря 2015 года в торгово-развлекательном комплексе «МегаСити» г. Самары. Для гостей и участников мероприятия была организована обширная развлекательная программа с викторинами, конкурсами и сюрпризами.
Победитель бонусной программы в Самарской области Алексей Родионов рассказал: «Моя семья пользуется услугами «Ростелекома» с 2006-го года. Помимо основных услуг огромной популярностью у нас с женой и дочкой пользуются сервисы «Видеопрокат», «Управление просмотром», «Личный кабинет». Мы люди активные, поэтому приз – поездка на курорты Краснодарского края – отличный повод не только получить новые впечатления, но и провести время всем вместе. Тем более, что в Адлер мы ездили в свадебное путешествие и с тех пор там не были. Я благодарен «Ростелекому» за неожиданный сюрприз и хочу пожелать компании продолжить действие бонусной программы, а абонентам активно пользоваться услугами связи и получать от этого удовольствие!»
Бонусная программа «Ростелекома» «Охотники за впечатлениями» насчитывает порядка полутора миллионов и охватывает 12 регионов в ПФО: Кировскую, Нижегородскую, Оренбургскую, Пензенскую, Самарскую, Саратовскую, Ульяновскую области, а также в Удмуртскую и Чувашскую республики и республики Марий Эл, Мордовия и Татарстан.
Контактное лицо: Волжанская Наталия
Компания: Ростелеком. Самарский филиал
Добавлен: 10:30, 29.12.2015
Количество просмотров: 861
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия617 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия609 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия687 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия793 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
