19.01.2017  Экспертиза

Пользователи интернет-сервисов оставляют множество следов — поисковые запросы, историю просмотра страниц, выбранные тарифы и многое другое… Благодаря современным методам анализа данных эта информация может вывести взаимодействие с клиентами на новый уровень эффективности. Уже сейчас ИT-компании в состоянии предсказывать поведение своих клиентов, корректировать его и создавать рекомендательные сервисы, повышающие ценность продукта для них. О двух проектах в этой сфере пойдёт речь в данной статье. Проект первый: предсказание оттока клиентов Проблема оттока В 2014 году, планируя выручку будущих периодов, мы построили тренд по оттоку клиентов на ближайшие два года с учетом текущей динамики и экономической ситуации. Прогноз получился пугающий: к концу года нас покинуло бы 37,5% клиентов, а к концу следующего, 2015-го — уже 43,7%. Это означало проседание нашей выручки в самой ближайшей перспективе. А «выловить» таких клиентов вручную мы не могли, так как на площадке зарегистрировано почти триста тысяч компаний. Стало ясно, что нужно срочно разворачивать программу удержания клиентов. «Отточные» компании требовали адресного подхода. Модель предсказания Решение задачи облегчал большой пласт исторических данных обо всех транзакциях наших клиентов в системе. Это как раз то, что сейчас принято называть big data. Для анализа специалисты B2B-Center взяли данные о пользователях за последние шесть кварталов, поскольку большинство тарифов нашей компании — это ... читать далее.