Как с вами связаться

Введите сообщение

Войти

Как с вами связаться

Введите сообщение

Войти
Аватар сообщества Банк СПБ [новости]

Банк СПБ [новости]

НОВОСТИ АКЦИЙ РФ

Банк «Санкт-Петербург» и GlowByte объединились для создания персонализированного опыта взаимодействия с клиентами через мобильное приложение с использованием модели на основе reinforcement learning (RL)

27
Банк «Санкт-Петербург» и GlowByte объединились для создания персонализированного опыта взаимодействия с клиентами через мобильное приложение с использованием модели на основе reinforcement learning (RL)

Банк «Санкт-Петербург» и GlowByte: персонализация коммуникаций с клиентами через мобильное приложение с помощью RL-модели. Банк «Санкт-Петербург» (БСПБ) совместно с интегратором GlowByte реализовали инновационное решение для персонализации предложений в мобильном приложении. Эта модель, основанная на технологии Reinforcement learning («обучение с подкреплением»), позволяет создавать индивидуальный план показа баннеров для каждого клиента. Благодаря этому, банк может проводить интерактивные маркетинговые акции, предлагая клиентам максимально релевантные и интересные предложения. Разработка RL-модели для автоматизации маркетинга RL-модель была создана для автоматизации процесса маркетинга. Она дополнила собой уже существующие ML-модели, которые анализируют склонности клиентов к различным продуктам банка. RL-модель обеспечивает оптимальное сочетание разнообразия предложений и максимизацию интереса клиентов. В отличие от классических подходов, технология Reinforcement learning позволяет модели постоянно дообучаться на основе новых данных и быстрее адаптироваться к изменяющимся условиям. Преимущества нового решения Благодаря RL-модели система автоматизации маркетинга может сочетать стратегии исследования. Каждое предложение будет показано в зависимости от степени интереса и отклика клиентов. Кроме того, модель обеспечивает быструю проверку гипотез по новым предложениям, сокращая их показы в случае, если они не будут интересны клиентам. Кроме того, RL-модель эффективно решает задачу персонализации предложений для клиентов без истории в мобильном приложении банка. Система легко адаптируется к изменениям в клиентском поведении и сезонным трендам, обновляясь на основе свежих данных с любой частотой, даже ежеминутно. Комментарии экспертов «Мы активно следим за развитием новых методов и ИТ-инструментов и стремимся постоянно повышать качество работы с данными и улучшать коммуникацию с клиентами. Мы ориентируемся на потребности и интересы наших клиентов. Благодаря реализованному проекту совместно с GlowByte, мы можем легко, быстро и, что самое важное, безопасно проверять гипотезы по новым и существующим продуктам, максимально ориентируясь на текущие потребности наших клиентов», — комментирует Константин Киселев, директор департамента развития клиентской базы Банка «Санкт-Петербург». «Персонализация предложений — это важный инструмент, который помогает банку повышать лояльность клиентов. На скорость внедрения подобных технологий и их эффективность влияет правильная организация данных на платформе и выстроенные процессы ухода за ними (каталогизация, автоматизированный контроль качества и т.д.). Приятно видеть, что наши усилия в этом направлении приносят результат», — отмечает Ян Гузов, CDO Банка «Санкт-Петербург». Источник: www.bspb.ru

#коммуникации #мобильное приложение #бспб #банк «санкт-петербург» #клиенты #glowbyte #персонализация
Войти

Войдите, чтобы оставлять комментарии

Другие новости сообщества / НОВОСТИ АКЦИЙ РФ

Вы уверены, что хотите выйти из аккаунта?