Как повысить сквозную конверсию с помощью технологии расчёта предодобренных предложений, можно ли использовать профиль клиентов с рассчитанным оффером для поиска «золотого» клиента в интернете и с какими сложностями придётся столкнуться банку на пути проактивного привлечения заёмщиков с целевым уровнем риска, рассказывает Никита Климкин, управляющий директор департамента CRM и развития цифровых каналов продаж Газпромбанка.
— Чем интересны технологии предодобренных предложений для банка, какие проблемы можно решить с их помощью?
Н. Климкин: С помощью расчёта полностью одобренных и предодобренных предложений можно повысить сквозную конверсию из предложений в выдачу, а также сократить расходы на привлечение через внутренние каналы банка. На сегодняшний день нам удалось добиться одобрения в 93% для сегмента предодобренных предложений.
— Какие данные используются для расчётов?
Н. Климкин: Для офлайн-скоринга и формирования предложений полноценный конвейер сейчас не используется. Всю процедуру скоринга удалось реализовать на текущих технологиях системы принятия решений в офлайне и действующих моделях с учётом использования всех доступных данных.
Во-первых, используем различные данные, такие как, например, прогнозируемая склонность клиента к тем или иным продуктам, а также изучаем историю транзакций в моделировании.
Во-вторых, задействуем множество DS-моделей, в том числе модели предсказания Approval Rate, Take Rate и интегральные модели, которые объединяют все полученные прогнозные отклики и выбирают наилучшее предложение для клиента.
В-третьих, применяем различные внутренние данные (например, исторические данные об открытых и закрытых договорах, данные о крупных покупках и другие), в том числе полученные из нашей экосистемы, а также данные по прогнозному LTV клиента.
— Какие механизмы привлечения клиентов на предодобренные предложения вы используете?
Н. Климкин: Основной вопрос, который нам нужно было решить на старте, — можно ли проактивно «поймать» клиентов, которые не пользуются ни мобильным приложением, ни сайтом, с помощью performance-маркетинга, проскорить их и подготовить релевантное предложение?
В идеальном мире механизм поиска должен был выглядеть следующим образом...
Продолжение читайте на https://futurebanking.ru/post/4056
