- Охоронна компаніяЗі зростанням вартості послуг підвищився ризик втрати клієнтів, які могли відмовитися від подальшого користування послугами.Модель відтоку допомогла визначити клієнтів, найбільш чутливих до зміни вартості послуг, і своєчасно застосовувати до них механіки утримання.РЕЗУЛЬТАТИ У ЦИФРАХ
- Офлайн мережа магазинів одягуЗастаріла клієнтська база, накопичена за роки роботи, знижувала відгук на комунікації з клієнтами.Провели верифікацію клієнтської бази: виключили деактивовані номери, номери зі зміненим власником, а також клієнтів, які змінили регіон проживання на територію без магазинів партнера в Україні чи за кордоном.РЕЗУЛЬТАТИ У ЦИФРАХ
- Мережа АЗСКлієнти дедалі частіше здійснювали заправки на АЗС конкурентів, що призводило до втрати потенційного доходу.Побудована модель літражу допомогла оцінити потенційне споживання пального на основі мобільних переміщень і поведінкових патернів. Вона дозволила виявити клієнтів із високим потенціалом, які здійснювали недостатню кількість заправок у мережі партнера.РЕЗУЛЬТАТИ У ЦИФРАХ
- Компанія споживчих товарівUp-sell та cross-sell кампанії не давали очікуваного результату через відсутність розуміння, які клієнти готові купити додаткові продукти.Побудована модель відтоку допомогла виявити клієнтів, найбільш чутливих до змін ціни. Це дозволило своєчасно застосовувати механіки для їх утримання.РЕЗУЛЬТАТ У ЦИФРАХ
- Сервіс оренди електросамокатівПопит суттєво падав у холодний сезон, а компанія не мала розуміння, які клієнти готові користуватися сервісом протягом усього року.Поведінкові моделі допомогли виявити клієнтів із потенціалом регулярного користування сервісом. Також визначили локації концентрації такої аудиторії в зимовий період.РЕЗУЛЬТАТ У ЦИФРАХ
- Ритейл компаніяМасові маркетингові кампанії мали низьку ефективність через комунікацію з усією клієнтською базою. Потреби та актуальні інтереси клієнтів при цьому не враховувалися.Моделі схильності допомогли визначити клієнтів, які з найбільшою ймовірністю відгукнуться на пропозицію в конкретний період. Комунікацію спрямували лише на визначений сегмент.РЕЗУЛЬТАТ У ЦИФРАХ
- БанкКлієнтські рахунки можуть використовуватися для проведення сумнівних транзакцій у межах дропінгу. Це створює ризик шахрайства.Модель Drop допомагає виявляти клієнтів із підвищеною ймовірністю дроп-активності ще на етапі залучення. Для таких клієнтів застосовуються додаткові перевірки.РЕЗУЛЬТАТ У ЦИФРАХ
- Колл-центр сервісної компаніїВихідні дзвінки мають низьку ефективність, оскільки частина клієнтів не відповідає або не готова до голосової комунікації.Модель схильності до відповіді на дзвінок допомагає визначити клієнтів, які з більшою ймовірністю готові до голосової комунікації. Для кожного клієнта обирається найбільш доречний канал контакту.РЕЗУЛЬТАТ У ЦИФРАХ
Оцінюйте кредитоспроможність клієнтів за допомогою прогнозних моделей, побудованих на даних про їхню поведінку. Визначайте ймовірність своєчасного погашення кредиту та приймайте обґрунтовані рішення щодо кредитування.
Точніша оцінка ризиків
Швидше прийняття рішень
