Разработка моделей предиктивной аналитики для прогнозирования успешности телемаркетинговой активности коммерческого банка

В рамках данной работы проводится исследование телемаркетинговой деятельности, а также предлагается подход к оптимизации и повышению эффективности работы отдела телемаркетинга коммерческого банка при помощи искусственного интеллекта и современных алгоритмов машинного обучения. Целью работы является разработка основанных на машинном обучении предиктивных моделей для решения задачи прогнозирования успешности телемаркетинговой активности банка. Объектом исследования является телемаркетинговая активность в банковской сфере. Предмет исследования – процесс управления телемаркетингом в финансовых структурах. В ходе работы были выполнены следующие задачи: 1. Исследован процесс телемаркетинга в целом; 2. Изучены особенности телемаркетинговой активности в банковской сфере; 3. Проведен анализ имеющегося набора данных по телемаркетинговой активности банка; 4. Разработаны предиктивные модели по прогнозированию успешности телемаркетинговой активности; 5. Проведен сравнительный анализ моделей на тестовой выборке данных с целью определения наилучшей; Анализ имеющихся данных по маркетинговым кампаниям исследуемого банка позволил определить, что на исход звонка влияет не только личная информация о клиентах или информация о коммуникации с клиентом в ходе текущей маркетинговой кампании. На склонность клиента к открытию вклада в значительной степени могут влиять и различные внешние факторы, которые показывают общее экономическое и социальное состояния региона, в котором находится клиент. Использование этих факторов в качестве предикторов в алгоритмах машинного обучения позволило построить несколько предиктивных моделей, способных прогнозировать исходы звонков с хорошими показателями точности. После незначительной адаптации указанные модели также могут быть интегрированы в корпоративные системы CRM или ERP как отдельные прогностические модули.