Часто KPI — это совокупность доходности и количества продаж. В таком случае нужно максимизировать продажи и, в то же время, учесть ограничение на снижение доходности.
Логично предположить: чем больше клиентов получат скидку на обслуживание карты, тем больше покупок они сделают. Однако не стоит забывать, что у разных клиентов разная склонность к дефолту. Поэтому если банк выдает стандартное предложение для всех, то условия для менее склонных к дефолту потенциально ухудшаются. Это связано с тем, что в предложение дополнительно закладывается премия за риск (подробнее про структуру стоимости см. в статье
ML и DS оттенки кредитного риск-менеджмента).
В противном случае нужно отсекать дополнительно клиентов по PD
(прогноз вероятности дефолта) скору. Альтернативным способом может быть отсечка по прибыльности, учитывающая и конверсию, и ожидаемые потери по клиенту. Тогда мы получаем win-win ситуацию, когда банк может сформулировать предложение для большего числа клиентов за счет привлечения более рискованных и «эластичных» клиентов — тех, кому можно заложить дополнительную премию за риск, зная, что это не повлияет драматическим образом на привлекательность предложения для клиента.
Однако сначала важно научиться прогнозировать, насколько вообще тот или иной клиент склонен взять карту при разных стоимостях обслуживания.
Для этого построим две гипотезы. Сначала рассмотрим ситуации, когда размер ГО влияет на покупку банковской карты, затем — когда стоимость обслуживания не принципиальна и не является важным критерием при выборе кредитной карты.
Чтобы подтвердить первую гипотезу, можно провести A/B тест. Для этого нужно:
- разбить клиентов случайным образом на группы;
- предложить разным группам различные стоимости обслуживания карт;
- сравнить отклики на карты в этих группах.
Для простоты предположим, что мы можем предложить клиентам одну из двух стоимостей обслуживания карты. Вот как это будет выглядеть: