Zbudowaliśmy dwa modele predykcyjne pozwalające na precyzyjne typowanie klientów do kampanii aktywizacyjnej i przeprowadziliśmy eksploracyjną analizę danych pod kątem powodów niekorzystania z kart.
PROBLEM
- Połowa klientów nie korzystała z posiadanych karty debetowych
- Wśród korzystających z kart debetowych najpowszechniejszy model zachowania to dokonywanie 1 transakcji w bankomacie w miesiącu.
- Karta kredytowa bardzo często służyła tylko do spłaty innych zobowiązań kredytowych.
ROZWIĄZANIE
- Budowa dwóch modeli – jednego, nastawionego na predykcję zjawiska zaprzestania korzystania i drugiego, nastawionego na poszukiwanie przyczyn bierności klientów.
- Przypisanie scoringu przez model predykcyjny – klienci z wyższym prawdopodobieństwem zaprzestania korzystania z karty są wybierani do jednego z typów kampanii aktywizacyjnych - np. kampanii o charakterze edukacyjnym (jak korzystać) albo kampanii komunikującej korzyści.
Efekt/korzyści:
- Zmniejszenie liczby nieaktywnych kart.
- Zwiększenie średniego wieku osób korzystających z kart debetowych.
- Rozpoznanie sytuacji, w których bank nie ma propozycji dla określonej grupy klientów i powinien się skupić na innych działaniach skierowanych do nich oraz np. na poprawie swojej oferty produktowej.
Wśród osób formalnie posiadających kartę kredytową banku, aktywne jej wykorzystywanie (F) malało wraz z wiekiem
Szczegóły projektu
|
Czas realizacji |
Oprogramowanie |
Zaangażowany zespół |
|---|---|---|
|
8 tygodni |
PS CLEMENTINE PRO |
Predictive Solutions - 2 osoby. Po stronie klienta - 2 osoby zaangażowane bezpośrednio i 1 osoba odbierająca wyniki. |
