Построение моделей оттока на базе искусственного интеллекта в сегментах B2B, B2C
Эффекты
Предсказывание оттока позволяет заблаговременно начать удержание склонных к оттоку клиентов.
Из реально склонных к оттоку удерживается:
20
%
клиентов в сегментах B2C и B2B
Категория
Клиентская аналитика
Компания
ПАО Ростелеком
Области применения
- Маркетинг
- Продажи
- Профиль клиента
Технологии
- Data Warehouse
- Data Science
- Data Engineering
Ключевые компоненты
Задача
Своевременно выявлять клиентов в сегментах B2C, B2B, которые могут перестать пользоваться услугами компании в ближайшем будущем, с целью предотвращения их оттока.
Борьба с оттоком и удержание клиентов являются одними из наиболее важных задач бизнеса, ведь удержание является главным фактором дохода компании, а вероятность продажи уже существующему клиенту составляет 60-70%.
Наиболее значимые факторы роста розничного дохода*
*Исследования компании “KMPG”, 2021г.
Вероятность продажи**
**Исследования компании “Marketing Metrics”, 2021г.
Решение
Для решения задачи в ПАО Ростелеком построена система из нескольких десятков моделей на базе искусственного интеллекта, учитывающая все накопленные компанией знания о клиенте, как внутренние — например, обращения клиента в техническую поддержку, профиль использования услуг компании, адресная информация и др., так и полученные из внешних источников – например, данные социальных сетей, ЗАГС и др.
Модели позволяют предсказать вероятность оттока клиента на горизонте 3 месяца и, следовательно, дают время для принятия мер с целью его удержания. Помимо вероятности оттока модели определяют причины, по которым клиент может уйти, что дает возможность разработать на их основе возможные сценарии удержания, улучшающие клиентский опыт.
При реактивном удержании модели формируют рекомендации на основе финансовых критериев, эффективно или нет в данном случае применять ценовое удержание.
Весь процесс применения моделей в бизнес-подразделениях компании, осуществляющих непосредственные коммуникации с клиентами, полностью отлажен и автоматизирован.
Команда DataScience Ростелеком обеспечивает полный цикл жизни моделей: перед вводом в эксплуатацию каждая модель тестируется, а затем регулярно подвергается валидации и пересматривается в случае снижения ее предсказательной силы и эффективности.
Система прогноза оттока дает возможность улучшить клиентский опыт, прежде чем клиенты уйдут навсегда. Понимание причин оттока и клиентского опыта используется и при формировании стратегии развития продуктов.