Аналитические алгоритмы помогают точнее определять наиболее удобные каналы, сценарии, время и частоту контактов для каждого клиента банка. Об этом сказал советник первого заместителя президента-председателя правления ВТБ Сергей Путятинский в рамках Kazan Digital Week.
Модель анализирует историю взаимодействия конкретного клиента с банком: на какие сообщения он откликался, в какое время открывает приложение, пользуется ли отделением или только онлайн-банком. Если человек стабильно читает push-уведомления утром и ни разу не ответил на звонок, то CRM-система получит рекомендацию: направлять push-уведомления в утренние часы, а не совершать звонок в середине дня.
В CRM-системе ВТБ уже внедрён функционал, который помогает подобрать наиболее удобный для клиента канал коммуникации — SMS, push-уведомление, звонок или email — с учётом конкретной ситуации.
До конца года банк планирует расширить персонализацию взаимодействия с клиентами за счёт новых ML-решений:
При разработке этих моделей использовались современные подходы к анализу данных, включая элементы обработки естественного языка. В рамках проекта было проанализировано более 30 тысяч различных признаков и поведенческих характеристик.
«Мы уходим от стандартных массовых рассылок в пользу персонализированного и аккуратного подхода к каждому контакту. Наша задача — учитывать предпочтения по каналам коммуникации и времени взаимодействия. Это позволяет снизить навязчивость коммуникаций и максимально адаптировать сервис банка под задачи клиента», — пояснил Сергей Путятинский.
