439

Персонализация предложений в мобильном банке

Декабрь, 2019 год.

Демонстрация баннеров в приложении СБЕР БАНК Онлайн в зависимости от интересов и потребностей клиента.

alt

Какую проблему решали

Клиентам демонстрировались баннеры с предложениями продуктов и сервисов в случайном порядке, без анализа их потребностей.
Пользователи могли не знать об актуальных для себя предложениях, но быть перегружены нерелевантной информацией.

Поставлена задача — повысить продажи продуктов и услуг банка через мобильное приложение.
Решение проблемы
Командой банка разработано решение на основе искусственного интеллекта, которое анализирует активности клиентов и определяет наиболее релевантные для каждого пользователя продукты.
Баннеры автоматически ранжируются в зависимости от выставленных системой приоритетов, клиентам демонстрируются предложения с учетом их потребностей.
В зависимости от реакции пользователя на предложение их «вес» корректируется, благодаря чему повышается точность установления приоритетов.
Применяемые технологии

Построены модели отклика на предложения банковских продуктов с применением традиционных алгоритмов Machine Learning: XGBoost, CatBoost, LightGBM.

Алгоритм анализирует сразу несколько параметров: отклики, демографические показатели, данные о транзакциях и использовании продуктов и сервисов банка. Каждому предложению присваиваются базовые веса, определяемые на основе индивидуальных склонностей и расходов клиента на различные продукты.

Модельные веса корректируются в ответ на реакцию клиента: с увеличением числа «неуспешных» показов приоритет предложений снижается согласно заданным правилам.

Бизнес-процесс

До проекта:

  • Клиенты видят случайно выбранные баннеры.
  • На каждого пользователя приходится большое количество рекламных предложений.
  • Не используется весь потенциал продаж в мобильном приложении.

После проекта:

  • Клиент получает предложения в соответствии со своими интересами и потребностями.
  • На каждого пользователя приходится меньшее количество рекламной информации.
  • Увеличился показатель отклика на баннеры.
  • Выросли продажи через мобильный банк.

Результаты

Команда проекта

Олег Вавулов
Ведущий исследователь данных
Дмитрий Валов
Исполнительный директор по исследованию данных
Андрей Кривощек
Старший инженер по разработке
Федор Телиженко
Руководитель направления по исследованию данных
Наталия Томозова
Руководитель направления по исследованию данных