Снижение активности по карте — первый сигнал к уходу клиента, но как понять, кого из них действительно можно вернуть? IT-World расскажет, как симбиоз модели предоттока и uplift-модели позволяет точечно влиять на пользователей с помощью ИИ, предотвращая потери и оптимизируя затраты. В цифровых продуктах есть простое правило: удержать пользователя проще и дешевле, чем вернуть ушедшего или привлечь нового. Особенно это заметно в цифровом банкинге, где стоимость привлечения клиента высока, а конкуренция растёт с каждым годом...

В любом бизнесе есть метрика, которая пугает и завораживает одновременно, — отток клиентов (Churn Rate). Это как пульс для живого организма: если он начинает сбоить, значит, где-то в системе серьезные проблемы. Все говорят об оттоке, но парадокс в том, что понимают его по-разному. Для одного бизнеса «ушедший» клиент — тот, кто не покупал месяц, для другого — год. Эта разница в трактовках — не ошибка, а отражение разнообразия бизнес-моделей. Клиент мобильного оператора, покупатель в магазине одежды и пользователь стримингового сервиса «уходят» по-разному...