Разработка предиктивных моделей машинного обучения для улучшения жизненного цикла клиентов банка
Аннотация
Цель работы – разработать модели машинного обучения для улучшения жизненного цикла клиентов банка для точного прогнозирования и персонализации услуг.
Методы исследования: использование данных о поведении клиентов
банка; применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных и создания предиктивных моделей.
Результаты работы: разработаны и протестированы две предиктивных модели, которые позволяют предсказывать вероятность оттока клиентов и предсказывать чистый операционных доход, который они принесут.
Новизна: применение машинного обучения для глубокого анализа поведения клиентов и предсказания их будущих действий, что позволяет банку более эффективно управлять отношениями с клиентами и оптимизировать свои продукты и услуги.
Область применения результатов: применение в отделе маркетинга для разработки целевых компаний коммуникации.
Экономическая эффективность: снижение затрат, уменьшение рисков, оптимизация процессов коммуникаций с клиентами.
Методы исследования: использование данных о поведении клиентов
банка; применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных и создания предиктивных моделей.
Результаты работы: разработаны и протестированы две предиктивных модели, которые позволяют предсказывать вероятность оттока клиентов и предсказывать чистый операционных доход, который они принесут.
Новизна: применение машинного обучения для глубокого анализа поведения клиентов и предсказания их будущих действий, что позволяет банку более эффективно управлять отношениями с клиентами и оптимизировать свои продукты и услуги.
Область применения результатов: применение в отделе маркетинга для разработки целевых компаний коммуникации.
Экономическая эффективность: снижение затрат, уменьшение рисков, оптимизация процессов коммуникаций с клиентами.