Персонализация предложений в мобильном банке

Декабрь, 2019 год.

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

Финансы Продажи Клиентский сервис Крупный бизнес Собственная разработка Рост выручки Recommendation systems

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.