Решение по предсказанию и анализу поведения клиентов

План презентации
Подход к внедрению
Sell4Cast – основные возможности
Sell4Cast – решаемые задачи
Создание моделей Cross/Up-sell
Моделирование ценности клиента и оптимальных воздействий по удержанию
Оптимизация маркетинговых кампаний
Предсказание ухода
Возможности интеграции

Подход к внедрению

Методология проектов: CRISP – DM
Business
Understanding
Data Understanding
Data Preparation
Modeling
Evaluation
Deployment
Data

Фазы проекта внедрения
Понимание бизнес-задачи
Понимание источников данных
Подготовка данных для анализа
Создание модели поведения
Проверка качества модели
Развертывание модели
Главные факторы успеха проекта:
Правильная постановка задачи
Наличие и подготовка необходимых данных
Sell4Cast
Forecsys Team

Sell4Cast
Основные возможности

Информативность признаков:
Определение важности каждого фактора
Информативность - мера значимости найденной закономерности.

Информативность признаков:
Определение важности совокупности факторов

Автоматизация фаз методологии CRISP-DM
Создание
модели оттока
Проверка качества модели
Развертывание модели
3 клика
6 кликов
3 клика

Автоматический отбор признаков для модели и сегмента
из 32
Редуцированное признаковое описание
~ 500
Оптимальное признаковое описание
100

Визуализация данных

Возможности построения моделей

Экспорт алгоритмов

Автоматизация фаз методологии CRISP-DM
Создание
модели оттока
Проверка качества модели
Развертывание модели
3 клика
6 кликов
3 клика

Сравнение эффективности алгоритмов
Cumulative Gain Chart
Cumulative Lift Chart
Lift Chart

Просмотр качества алгоритмов во времени

Автоматизация фаз методологии CRISP-DM
Создание
модели оттока
Проверка качества модели
Развертывание модели
3 клика
6 кликов
3 клика

Запуск модели

Обновление модели
Создание сегмента
Автоматическая настройка модели для сегментов
Запуск модели для периодической классификации абонентов
Обновление исторических данных сегмента
Мониторинг качества работы модели

Sell4Cast
Решаемые задачи

Решаемые задачи
Прогнозирование и построение моделей ухода клиентов
Предложение клиенту лучшего продукта с помощью построения Cross/Up-sell моделей
Моделирование ценности клиентов в долгосрочной перспективе
Выбор оптимального состава участников для маркетинговой кампании

Жизненный цикл клиента
Потенциальный клиент
Клиент
Бывший клиент
Целевой рынок
Новый клиент
Высокая ценность
Высокий потенциал
Низкая ценность
Добровольный уход
Принудительный уход Заполнение заявки на подключение
Активация
Первоначальные покупки
Кампании по привлечению новых клиентов
Отключение за неоплату или мошенничество
Прекращение использования услуг
Добровольный отказ от использования
Кампании Cross/Up-sell
Кампании по удержанию
Кампании по возврату ушедших клиентов

Создание моделей Cross/Up-sell
Cross/Up-sell model creation

Cross/Up-sell:
Цели
Стратегические цели:
Повышение ценности клиентов
Повышение лояльности клиентов
Изменение фокуса: product centric customer centric
Тактические цели:
Предоставить методологию и инструмент для определения склонности клиентов к приобретению конкретных услуг/продуктов:
Анализ интересующего сегмента клиентов
Автоматический отбор наиболее значимых факторов
Построение интерпретируемых Cross/Up-sell моделей
Оценка качества моделей
Мониторинг качества моделей во времени
Классификация клиентов по произвольному расписанию
Sell4Cast

Схема работы
из 58

Результаты внедрения
Возможность автоматического построения и обновления интерпретируемых cross/up-sell моделей для выбранных продуктов
Возможность построения различных cross/up-sell моделей для различных сегментов клиентов
Загрузка вероятности покупки каждого продукта по каждой модели для каждого клиента в CRM
На основе вероятностей покупки проведение четко направленных Cross/Up-sell кампаний
Отображение вероятностей покупки каждого продукта сотрудникам колл центра.

Моделирование ценности клиента и оптимальных воздействий по удержанию
Customer Life Time Value and retention incentives modeling

Моделирование ценности клиента :
Цели
Стратегические цели:
Повысить эффективность маркетинговых кампаний по удержанию за счет:
Выбора сегмента прибыльных клиентов
Выбора оптимальных воздействий
Тактические цели:
Возможность автоматического расчета ценности клиента и сравнение способов расчета.
Определение ценности сегментов клиентов
Проведение кампаний по удержанию на основе ценности клиентов, а не только вероятности ухода
Моделирование кампаний по удержанию для максимизации ценности сегмента в будущем
Sell4Cast

Lifetime Value (LTV): состав
V(t) – функция ценности клиента, задается пользователем через интерфейс.
Пример: V(t) можно положить равным атрибуту «Средний платеж в месяц за последние 3 месяца»
S(t) – вероятность того, что клиент не уйдет к моменту t
Рассчитывается автоматически
D(t) – дисконтирующий множитель, задается через интерфейс

Грубая оценка S(t)

Точная оценка S(t)

What If анализ различных воздействий по удержанию
Параметры удерживающего воздействия:
C – стоимость коммуникации с клиентом
G – стоимость бесплатных для клиента «бонусов»
P – вероятность того, что клиент примет предложение (~1)
∆v – изменение в функции цены, если клиент примет предложение
T – длительность предложения, в течении которого клиент будет активным
На основе параметров рассчитывается изменение LTV для сегмента и можно судить о его доходности.

Оптимизация маркетинговых кампаний
Marketing campaign optimization

Оптимизация маркетинговых кампаний:
Цели
Стратегические цели:
Повышение прибыльности кампаний за счет выбора клиентов, наиболее склонных к отклику
Прогнозирование прибыльности кампании по аналогии с уже проведенными кампаниями
Тактические цели:
Предоставить методологию и инструмент для определения клиентов, склонных к отклику на кампании:
Анализ интересующего сегмента клиентов
Автоматический отбор наиболее значимых факторов
Построение интерпретируемых моделей откликов
Оценка качества моделей
Мониторинг качества моделей во времени
Классификация клиентов по произвольному расписанию
Sell4Cast

Процесс оптимизации кампании
Описание новой кампании
Выбор похожих на новую завершенных кампаний
Построение модели отклика
Построение интерпретируемых моделей отклика
Выбор наилучшей модели
Моделирование кампании
Задание ценовых параметров кампании
Задание потенциального объема аудитории
Определение потенциальной прибыли
Экспорт результатов в CRM
Вероятности отклика
Ценности участников

Пример интерпретируемого алгоритма:
Решающий список
Если средний ежемесячный платеж > 500руб И
Если Стаж > 2 лет И
Если Кол-во дней с момента изменения услуг > 200,
ТО Клиент откликнется на кампанию с вероятностью 35%
Иначе
Если Количество дней со смены тарифа < 10 И
Если Объем GRPS трафика за последний месяц < 1Мб
ТО Клиент откликнется на кампанию с вероятностью 1%
Иначе
…

Оценка качества модели

Оптимизация маркетинговой кампании
Приведенная ценность клиента:
Доход от кампании:

Методика оценки эффективности
Все потенциальные участники кампании разбиваются на 3 группы:
Группа без рассылки:
Лучшие клиенты с точки зрения построенной модели с которыми не будет проведена кампания.
Тестовая группа:
Лучшие клиенты с точки зрения построенной модели с которыми будет проведена кампания.
Контрольная группа:
Случайный выбор клиентов с которыми будет проведена кампания
+
+
+

Результаты внедрения
Выделение интерпретируемых сегментов клиентов, склонных к отклику на каждую кампанию
Загрузка приведенной ценности клиента с точки зрения конкретной кампании в CRM
Выбор оптимального состава участников кампании для максимизации прибыли и загрузка результатов в CRM
What IF анализ прибыльности потенциальной кампании
Проверка эффективности как самой модели, так и маркетинговой кампании
Сокращение издержек на кампанию за счет выбора клиентов, наиболее склонных к отклику

Предсказание ухода
Churn prediction

Тактические цели:
Предоставить методологию и инструмент для:
Анализ интересующего сегмента клиентов
Автоматический отбор наиболее значимых факторов оттока в выбранном сегменте
Визуализация данных по оттоку
Построение интерпретируемых моделей оттока
Оценка качества моделей
Мониторинг качества моделей во времени
Классификация клиентов по произвольному расписанию
Отток абонентов: Цели
Стратегические цели:
Сократить отток абонентов
Проводить более направленные кампании по удержанию клиентов
Sell4Cast
Churn rate

Формирование данных для настройки модели
из 58

Моделирование анализа оттока абонентов
Автоматизация процесса прогнозирования оттока:
Исследование интересующего сегмента клиентов
Автоматический отбор наиболее значимых факторов оттока в выбранном сегменте
Визуализация данных
Построение интерпретируемых моделей оттока
Оценка качества моделей
Мониторинг качества моделей во времени
Классификация по произвольному расписанию

Возможности интеграции

Интеграция
Настройка способа выгрузки результатов прогнозирования в том числе в хранилище данных CRM
В случае отсутствия CRM системы пользователь может самостоятельно просматривать и использовать результаты работы системы через стандартные приложения такие как MS Excel

Operational Database
Хранилище данных (data warehouse)
CRM Database
Витрина данных
настройка
классификация
результаты
эффективность
Источник 1
Источник …
Источник N
Хранилище моделей
Server
Client
CRM Server
CRM Software
Marketing Server
Marketing Client
Импорт данных
настройка моделей
классификация данных
мониторинг эффективности
Внешняя система
(front office)
Заявка на классификацию

Итоги

Sell4Cast
Sell4Cast – средство для построения, хранения и мониторинга качества работы моделей:
Оттока клиентов
Cross/Up-sell предпочтений
Откликов на маркетинговую кампанию
Ценности клиентов
Sell4Cast позволяет:
Определять основные факторы построения моделей в каждом сегменте
Автоматически строить легко интерпретируемые модели
Оценивать качество построенных моделей, выбирать лучшую модель
Производить мониторинг и обновление моделей
Настроенная модель легко интегрируется в бизнес процессы компании.