Оценка на стойността на жизнения цикъл на клиента за банка на дребно

Клиентът

Клиентът е банка на дребно, предлагаща широка гама от финансови продукти на разнообразна клиентска база. Стратегическите им решения зависят от разбирането на рентабилността на клиентите с течение на времето. С нарастването на нуждата от по-напреднали анализи, те се нуждаеха от стабилна рамка за оценка на дългосрочната стойност на своите клиенти.
 

Предизвикателството

Стойността на клиента през целия му живот (CLV) в банковото дело се влияе от сложно и променящо се поведение на клиентите, включително промени в използването на продуктите, ангажираността и финансовата активност с течение на времето. Традиционните статични подходи към анализа на рентабилността не успяват да уловят тази динамика.

Банката трябваше да премине отвъд показателите за даден момент във времето и да разработи ориентиран към бъдещето модел, който би могъл да оцени дългосрочната стойност за клиентите. Това изискваше разбиране как клиентите преминават между различни поведенчески и рентабилни сегменти с течение на времето.

Освен това, решението трябваше да агрегира динамиката на индивидуално ниво в портфолио-портфолио изглед, което да позволи вземане на стратегически решения в цялата клиентска база.

Без рамка за динамично моделиране банката рискуваше да разпредели неправилно ресурси, да подцени клиентите с висока стойност и да пропусне възможности за дългосрочен растеж.
 

Какво направихме

Подход

Разработихме рамка за стойност на жизнения цикъл на клиента, базирана на сегментиране и моделиране на вериги на Марков. Подходът комбинира техники за клъстериране, за да идентифицира отделни групи клиенти с вероятностно моделиране, за да улови преходите между тези групи във времето. По време на фазата на откриване установихме, че поведението на клиентите не е статично, а се развива в различни идентифицируеми състояния. Това доведе до използването на матрица на прехода за моделиране на движението между сегментите и оценка на дългосрочните траектории на рентабилност. Ключово решение беше да се моделира стойността на сегментно ниво, а не само на индивидуално ниво, което позволява както интерпретируемост, така и мащабируемост за стратегическа употреба.
 

Методология

• Оценка на данните:
  Обработка на сурови данни за клиентите за извличане на поведенчески и финансови характеристики, свързани с рентабилността
• Избор на подход:
  Комбинация на сегментиране на клиентите с рамка на веригата на Марков за моделиране на преходите между състоянията на рентабилност
• Разработване на модел:
  Идентифициране на шест клиентски сегмента и изчисляване на показатели за рентабилност за всеки сегмент
• Рамка за валидиране:
  Конструиране и валидиране на матрица на вероятността за преход въз основа на историческите движения на сегментите
• Интеграция:
  Разработване на модел за оценка на дългосрочната очаквана рентабилност за всеки сегмент и агрегиране в цялата клиентска база
• Съответствие:
  Осигуряване на съответствие с управлението на данните и банковите анализи стандарти

Резултатът

Надеждна оценка на дългосрочната стойност на клиента през целия му живот Моделът предостави перспективен поглед върху рентабилността на клиентите, като улови преходите между сегментите и оцени стойността на клиента през целия му живот в портфолиото.
 

Вторични резултати:

• Ясно идентифициране на шест отделни клиентски сегмента
• Количествено определена рентабилност за всеки сегмент
• Матрица на вероятностите за преход, обхващаща динамиката на поведението на клиентите
• Мащабируема рамка за текущ анализ на клиентите и оптимизация на стратегията

Сблъсквате се с подобно предизвикателство?

Ако трябва да разберете и увеличите максимално дългосрочната стойност за клиентите, можем да ви помогнем да изградите прогнозни модели, които превръщат данните за клиентите в стратегическа информация

Резервирайте техническа консултация