Снижаем отток клиентов с помощью Machine learning в Loginom

Использование машинного обучения в Loginom для прогнозирования оттока клиентов в B2C. 00:00 — Начало доклада. 03:03 — Вопросы, решаемые в рамках пилотного проекта. 03:55 — Описание процесса внедрения проекта. 06:10 — Исходные данные для пилотного проекта. 07:09 — Какие события предсказывали. 08:35 — Портрет уходящего клиента. 09:56 — Метрики пилотного проекта. 11:45 — Выводы. 13:01 — Проведение on-line эксперимента. 14:47 — Результаты эксперимента. 15:55 — Запуск полноценного проекта. 17:38 — Описание архитектуры проекта. 20:18 — Схема моделирования. 27:30 — Эффект от реализации проекта. 29:17 — Вопросы и комментарии к докладу. В рамках пилотного проекта компании «Цезарь Сателлит» необходимо было получить ответ на 2 вопроса: 1. Может ли machine learning помочь лучше отбирать клиентов для удержания? 2. Какой типовой портрет у клиента, склонного к оттоку? Внедрение машинного обучения в бизнес-процессы заказчика началось с реализации пилотного проекта, длительность...