Банк «Открытие» с помощью GlowByte внедрил систему персонализации категорий и ставок кешбэка

Банк «Открытие» внедрил в свою программу лояльности МАКС систему персонализации категорий и ставок кешбэка. ИТ-партнером проекта выступила команда Advanced Analytics GlowByte. Аналитики построили сложную сбалансированную систему на open-source-технологиях, которая учитывает как потребности клиентов, так и интересы и риски бизнеса. Об этом сообщили представители GlowByte.

При подборе релевантных предложений для клиента (индивидуальный набор MCC-категорий и ставок начисления кешбэка в них) система определяет удовлетворенность клиента — сколько он ожидал получить при заданной ставке и сколько получит с учетом ограничений, а также сложность получения кешбэка, то есть как много клиент способен потратить в предлагаемой категории.

В то же время система учитывает интересы и риски бизнеса: ограничение по доступной сумме кешбэка; стратегию удержания клиентов, снижающих активность; стратегию развития клиентов, у которых есть к этому потенциал (если у клиента нет транзакций в категории, где их совершает большинство держателей карт, то именно в этой категории клиенту может быть предложена высокая ставка начисления кешбэка, чтобы расширить его категорийный профиль и тем самым повысить лояльность).

Также в рамках проекта реализована система статистического мониторинга, которая позволяет оценивать экономический эффект персонализации бонусных предложений в каждом отдельном микросегменте клиентской базы. Индивидуальный анализ микросегментов с особенно высоким или особенно низким эффектом позволяет получить новые инсайты о клиентском поведении.

Готовых («коробочных») аналогов системы не существует. Проект уникален и по своей сложности: персональные предложения формируются путем решения сложной оптимизационной задачи, в которой в качестве динамических ограничений выступают прогнозы нескольких математических моделей. При этом задача решена минимальными техническими средствами: значительная часть кода написана на SQL (а MVP реализован только средствами SQL) — такое решение не требует от заказчика никаких дополнительных затрат на серверы, программное обеспечение и их поддержку.

Николай Бубнов, бизнес-лидер трайба «Лояльность и партнеры», банк «Открытие», сказал: «Раньше мы начисляли фиксированный кешбэк всем клиентам, не используя персонализированный подход. Но постепенно пришли к гипотезе, что не все клиенты одинаково нуждаются в кешбэке: если предложить клиентам каждый месяц определять категории кешбэка самостоятельно, то не все воспользуются этой возможностью. Такая механика позволяет начислять больше кешбэка тем клиентам, кто в нем действительно заинтересован. Но для перехода на новую механику требовалось отказаться от единого фиксированного кешбэка и внедрить персонализированную программу лояльности. Систему персонализации смогли разработать и внедрить коллеги из GlowByte. Благодаря ей мы не просто предоставили клиенту возможность каждый месяц „включать“ кешбэк самостоятельно, а предложили выбирать один из сформированных специально для него бонусных пакетов, который позволит получать максимальную выгоду от покупок».

Дмитрий Забавин, архитектор решения, Advanced Analytics GlowByte, сказал: «По своей сложности этот проект позволил нам собрать воедино все лучшие наработки из области теории игр и имитационного управления бюджетом. В итоге нам удалось создать универсальную платформу для последующего решения схожих задач в других индустриях».

Источник: Пресс-служба компании GlowByte

( )