Zrealizowaliśmy te założenia dzięki budowie modelu dobierającego grupy docelowe kampanii na podstawie skłonności do skorzystania z oferty. Przeprowadzona analiza pozwoliła także na zrozumienie motywacji klientów i dobór najskuteczniejszych komunikatów.
PROBLEM
- Brak wsparcia analitycznego, niska skuteczność i wysokie koszty kampanii z obszaru kredytów obrotowych.
- Oczekiwania co do podniesienia wagi tego produktu w ofercie banków skierowanej do firm.
ROZWIĄZANIE
- Budowa modelu predykcyjnego dla klientów instytucjonalnych (mikroprzedsiębiorstwa i MŚP) – ogólna skłonność do aktywnego korzystania z kredytu obrotowego.
- Identyfikacja i profilowanie grup klientów o wysokiej skłonności do korzystania z kredytu obrotowego w oparciu o model, ale go nie posiadających.
- Identyfikacja barier na poziomie analitycznym dzięki profilowaniu oraz na poziomie biznesowym - poprzez analizę procesu kampanijnego i procesu oceny ryzyka.
- Wdrożenie cyklicznego, miesięcznego procesu scoringowego dostarczającego informacji o skłonności do skorzystania z oferty na kredyt obrotowy.
Efekt/korzyści:
- Zbudowany i wdrożony mechanizm comiesięcznego scoringu klientów pod kątem skłonności do zakupu kredytu obrotowego.
- Lepsze rozumienie struktury bazy klientów i ich potrzeb kredytowych dzięki profilowaniu. Możliwość budowania komunikatów sprzedażowych w sposób lepiej dopasowany do klienta.
- Redukcja kosztów działań sprzedażowych poprzez nieoferowanie do klientów o niskiej skłonności do korzystania z produktu.
- Lista klientów uporządkowana od tych o najwyższej skłonności do zakupu kredytu obrotowego.
Ocena efektywności modelu
Szczegóły projektu
|
Czas realizacji |
Oprogramowanie |
Zaangażowany zespół |
|---|---|---|
|
6 tygodni |
PS CLEMENTINE PRO |
Predictive Solutions - 2 osoby. Po stronie klienta - 2 osoby zaangażowane bezpośrednio i 1 osoba odbierająca wyniki. |
