Каждый банк стремится удержать как можно больше своих клиентов для поддержания своего бизнеса. Ведь привлечение нового клиента обходится гораздо дороже, чем удержание уже имеющегося.
Банкам выгодно знать причины почему клиенты решают покинуть их. Предсказание оттока клиентов позволяет компаниям разрабатывать программы лояльности и кампании по удержанию, чтобы сохранить как можно больше клиентов. Кроме того, банки постоянно анализируют большое количество информации о своих клиентах:
- Кредитный рейтинг;
- Продолжительность использования услуг банка;
- Возраст клиента;
- Остаток средств на счету;
- Количество приобретенных банковских продуктов;
- Использование программ лояльности;
- Жалобы и общий уровень удовлетворенности;
- Приблизительный ожидаемый годовой доход клиента и многое другое.
С помощью машинного обучения Python можно предсказать отток клиентов банка до того, как он произойдет. Анализируя различные данные, такие как история транзакций, онлайн-активность и демографические характеристики клиентов, алгоритмы могут определить, какие клиенты с наибольшей вероятностью сменят банк и перейдут в другой.
Имея такую информацию на руках, банки могут принять упреждающие меры для удержания этих клиентов, предлагая им целевые рекламные акции или более качественное обслуживание. А для тех клиентов, которые все же ушли, банки могут использовать эту информацию, чтобы точно определить причины их ухода и внести улучшения в эти области. Таким образом, банки могут не только удержать существующих клиентов, но и улучшить общее обслуживание на основе информации, полученной с помощью моделей прогнозирования оттока.
Что касается меня, то мне просто нравится анализировать пользовательский опыт и строить модели для прогнозирования поведения клиентов. Поэтому, когда я наткнулся на датасет с подробными данными 10000 клиентов банка, то я просто не смог устоять. И в итоге построил модель, которая предсказывала отток клиентов с точностью 99,9%!
