Az ügyfelek hűségével kapcsolatos kérdésekről szervezett reggelivel összekötött bemutatót a Data Explorer. A Művészetek Palotájának éttermében megrendezett eseményen három téma szerepelt a programban.

Az ügyfelek várható lemorzsolódását megelőzni próbáló churn kampányok hatásosságát javítják az uplift modellek, amelyek segítségével előrejelezhető, hogy egy esetleges megtartási ajánlat (pl. kedvezmény felkínálása) valóban pozitív hatással van-e az üzleti eredményekre. A megfelelő adatok birtokában ugyanis azonosíthatóak olyan ügyfélszegmensek is, ahol a kedvezmények adása fölösleges, sőt akár káros hatással is járhat.

A második előadás témája a kapcsolati hálók adatbányászati alkalmazása volt. Az általában önálló, autonóm egységként kezel ügyfelek valójában jelentős befolyással bírnak egymás döntéseire, így egy-egy meghatározó szereplő viselkedése akár egész komoly láncreakciót indíthat el. Ez a hatás kihasználható mind a lemorzsolódás hajlam jobb előrejelzésére, mind a banki kockázatkezelés területén. A kapcsolati hálók modellezését a többek között az OTP-ben is használt SixTep szoftveren mutatta be Kovács Gyula, a Data Explorer üzletfejlesztési igazgatója.

A befejező, harmadik előadás az adatbányászi modellek mindennapos üzemeltetésével kapcsolatos feladatokat támogató Score Factory megoldást mutatta be. A Data Explorer saját fejlesztésű szoftvere segítségével hatékonyan és gyorsan lehet az egyes modellek teljesítményét nyomon követni és az optimális működéshez szükséges paraméterek beállítani.

További információ
www.dataexplorer.hu

Képgaléria

Szegmensek az ügyfélmegtartásban	Az Uplift modellezés hatásai	Szociális hálók a telekom szektorban
És a pénzügyi területen

 

Tweet