E-DRO (ядро)

Содержание

Слайд 2

Цели проекта

Использование нового источника данных (знания о ЛПР*) для разработки моделей склонности

Цели проекта Использование нового источника данных (знания о ЛПР*) для разработки моделей
юридического лица к покупке целевых продуктов

Построение кампаний продаж с использованием новых моделей склонности в рекомендательной системе

Разработка принципов сегментации клиентской базы

Рост конверсии за счет внедрения персонифицированных предложений

* лицо, принимающее решения – учредитель/ген.директор/глав.бух. юридического лица

Целевые продукты:
Сбереги бизнес - комплексный продукт страхования имущества ЮЛ и ИП.
ДМС (добровольное медицинское страхование) - продукт, позволяющий получить многопрофильную медицинскую помощь сотрудникам ЮЛ и ИП.

Слайд 3

Команда проекта

Кузавлев Д.И. - лидер проекта, бизнес-постановка задачи, бизнес-анализ, организация пилота
Шилов

Команда проекта Кузавлев Д.И. - лидер проекта, бизнес-постановка задачи, бизнес-анализ, организация пилота
Г.А. - организация подготовки и анализа данных, разработка моделей
Компаниец В.А. - А/В пилотирование, участие в построении модели

DS\DA\DE работающие над проектом:
Белоусов В.С. DS, part-time куратор проекта по направлению CDS
Борисюк В.А. DS, part-time построение моделей
Амчеславский А.В. DA, full-time управление проектом, аналитика
Царьков Д.С. DA, part-time аналитика
Полторак А.Ю. DE, part-time подготовка данных

Слайд 4

Принцип построения модели склонности

Социально-демографические
данные

Транзакционные данные

Данные о кредитах (БКИ)

Купил целевой страховой продукт за

Принцип построения модели склонности Социально-демографические данные Транзакционные данные Данные о кредитах (БКИ)
последний год

Задача модели – выявить ЛПР, похожих на тех, чьи ЮЛ уже купили в прошлом целевой страховой продукт для корпоративных клиентов

* Согласно нашим данным ~ 90% ЛПР, обслуживающих свои ЮЛ в Сбербанке, также являются клиентами Сбербанка как ФЛ

Слайд 5

Используемые инструменты

Мы используем:
Для выгрузки данных и анализа: песочница УБ на платформе Teradata

Используемые инструменты Мы используем: Для выгрузки данных и анализа: песочница УБ на
исходные данные будут собираться из реплик в КАП\ПКАП, а также из витрин КБ в Teradata*. Для загрузки использовалась IPC (Informatica)
Моделирование: сервер DS УБ, в качестве инструмента использован Python и окружение созданное на данном сервере
Для загрузки кампании и аналитики воронок продаж – SAS
Для работы клиентских менеджеров с рекомендациями – ЕФС

* На момент старта разработки моделей в Облаке данных не было всех необходимых для выполнения исследования витрин

Слайд 6

Этапы выполнения проекта

Апрель 2020
- Постановка цели проекта
- Определение доступного набора данных
- Выбор

Этапы выполнения проекта Апрель 2020 - Постановка цели проекта - Определение доступного
вариантов реализации модели

Июнь-июль 2020
- Старт пилота с применением модели ФЛ на ЛПР ЮЛ
- Проведение анализа продаж корпоративных страховых продуктов
- Анализ логики связей ЛПР с ЮЛ

Август 2020
- Подведение промежуточных итогов пилота
- Старт разработки моделей для продуктов Сбереги бизнес и ДМС

Сентябрь 2020
- Согласование моделей с отделом валидации
- Проработка логики пилотов

Октябрь 2020
- Согласование пилотов с сегментом ММБ и КИБ
- Запуск пилотов по моделям Сбереги бизнес и ДМС

Март-Июнь 2021
Подведение итогов пилота
Согласование дальнейших действий с КИБ

Июль-Август 2021
Тираж модели Сбереги бизнес
Запуск повторного пилота по ДМС

Слайд 7

Результаты пилотов

Пилотная кампания по продукту Сбереги бизнес показала достаточно высокую конверсию в

Результаты пилотов Пилотная кампания по продукту Сбереги бизнес показала достаточно высокую конверсию
двух верхних скор бакетах – 16,2%.
Дополнительный прирост конверсии + 6,5%.
Рост среднего чека + 27%.
Принято решение тиражировать модель в текущем виде.
Номер кампании продаж - ЦА-СБУБМКК1-0721.

Пилотная кампания по продукту ДМС показала конверсию 7,8% в двух верхних скор бакетах.
Дополнительный прирост конверсии + 3%.
Принято решение провести дополнительный пилот для пополнения данных по продажам до 1000 наблюдений, после чего построить модель отклика для достижения большей конверсии.

Слайд 8

Период, на котором строилась модель

Период, на котором модель пилотировалась

Снижение общего уровня конверсии

Период, на котором строилась модель Период, на котором модель пилотировалась Снижение общего
по продукту ДМС

На спрос продукта ДМС влияет фактор доступности медицинских учреждений, которые в период локдауна были частично недоступны
В период полного или частичного локдауна работодатели существенно сокращают бюджет на не связанные с производством статьи, в т.ч. ДМС, что влияет на склонность к покупке продукта
ДМС не покрывает лечение от COVID-19

Слайд 9

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы

Слайд 10

Процесс продажи продукта в КС

Учитывается возможная принадлежность нескольких ЛПР к одному ЮЛ.

Процесс продажи продукта в КС Учитывается возможная принадлежность нескольких ЛПР к одному
На этом этапе обычно отсекается ~ 10% от кампании.

Объем задач, взятых в работу, ограничивается наличием свободных ресурсов клиентских менеджеров

Клиентские менеджеры дозваниваются до корпоративных клиентов в ~ 90% случаев

Презентация продукта включает в себя основные преимущества страхового полиса и стоимость

В случае заинтересованности в приобретении страхового полиса, клиент дает устное согласие на покупку

~ 60% от согласившихся на звонке клиентов в итоге заключают сделку