database Data Science + Machine Learning

Компания Cotvec оказывает услуги Data Science, а это значит комплексно работает с данными в бизнесе. Отдельным направлением нашей работы является работа с алгоритмами Machine Learning для бизнеса, маркетинга, продаж. Мы решаем следующие бизнес-задачи клиента:

1. Кластеризация и сегментация клиентов. Машинное обучение для бизнеса, продаж и маркетинга

Какие задачи ставит бизнес?

  1. Разработать модели сегментации клиентской базы использую машинное обучение;
  2. Группировка всех клиентов в однородные сегменты, на основе более 30 характеристик;
  3. Создать узнаваемые портреты клиентов;
  4. Подготовить работающие рекомендации по взаимодействию с каждым сегментом клиента.

Что получит бизнес используя машинное обучение?

❖ Вся клиентская база разделена на однородные сегменты;

❖ Для каждого сегмента подготовлен свой портрет клиента, который включает в себя социально-демографические характеристики, сферу и род деятельности, описание его предпочтений, структуру трат финансов, склонность к сбережению, наличие активов, имущества и т.д.;

❖ Рекомендации по эффективному взаимодействию с каждым сегментом.

Технологии:

PL/SQL Developer, Oracle, SAP BusinessObjects, Python (K-means, DBSCAN, алгоритм иерархической кластеризации)

2. Повышение эффективности маркетинговых кампаний. Машинное обучение для маркетинга

Какие задачи ставит бизнес?

  1. Предсказать вероятность положительного отклика клиента в результате предложения со стороны банка;
  2. Увеличить конверсию от рассылок/обзвонов;
  3. Сократить число результативных контактов.

Что получит бизнес используя машинное обучение?

  1. Рост уровня конверсии в 3-10 раз. Зависит от многочисленных факторов, обсуждаемых с заказчиком предварительно;
  2. Список клиентов с предсказанной вероятностью отклика каждого клиента на рассылку;
  3. Гарантированное снижение затрат на рассылку/обзвон.

Технологии:

PL/SQL Developer, Oracle, SAP BusinessObjects, Python (Random forest, Gradient boosting)

3. Прогнозирование оттока клиентов. Машинное обучение для бизнеса.

Какие задачи ставит бизнес?

  1. Разработка предиктивных моделей по прогнозированию оттока клиентов;
  2. Выявление наиболее важных предикторов, которые свидетельствуют о снижении активности клиента и о высокой вероятности его оттока;
  3. Формирование четких критериев для выделения предикторов, сигнализирующих о снижении активности клиента.

Что получит бизнес?

  1. Прогнозирование вероятности оттока (снижения активности) клиента;
  2. Перечень предикторов (количество зависит от проекта), свидетельствующих о высокой вероятности оттока клиентов.

Технологии:

PL/SQL Developer, Oracle, SAP BusinessObjects, Python (Random forest, Gradient boosting, Regression)

4. Поиск аномалий для выявления мошеннических операций. Работа с данными в банке. Машинное обучение для финансового сектора.

Какие задачи ставит бизнес?

Выявить клиентов, совершающих мошеннические операции или злоупотребляющих возможностями банка.

Что получат финансовые организации используя машинное обучение?

Отчет, который можно будет обновлять ежемесячно. Отчет содержит список нестандартных клиентов, их данные и информация по нестандартным тратам (какие покупки, как часто, в каких точках совершает клиент).

Технологии:

PL/SQL Developer, Oracle, SAP BusinessObjects, Python (Random forest, Gradient boosting, Regression)

5. Прогнозирование доходности клиентов. Работа с данными в банке. Машинное обучение для финансового сектора.

Какие задачи ставит бизнес?

Прогнозирование финансового результата клиента валютного рынка (клиенты платформы банка) с целью получения прибыли в результате закрытия банком позиций с убытком.

Что получит бизнес используя машинное обучение?

Ежедневный прогноз уровня доходности клиентов биржевой торговли

Технологии

PL/SQL Developer, Oracle, SAP BusinessObjects, Python (Random forest, Gradient boosting, Regression)

ПОДРОБНЕЕ О НАШИХ УСЛУГАХ
остались вопросы?