Мы используем файлы «Cookies» и метрические системы (Яндекс.Метрика) для сбора и анализа информации о производительности и использовании сайта, для улучшения и индивидуальной настройке предоставления информации.
Нажимая кнопку «Принять», вы даете согласие на размещение файлов «Cookies» и обработку данных метрических систем. Если вы не хотите, чтобы мы собирали ваши данные с помощью файлы «Cookies», вы можете отключить их сбор в настройках своего браузера. Больше о файлах «Cookies»
Нажимая кнопку «Принять», вы даете согласие на размещение файлов «Cookies» и обработку данных метрических систем. Если вы не хотите, чтобы мы собирали ваши данные с помощью файлы «Cookies», вы можете отключить их сбор в настройках своего браузера. Больше о файлах «Cookies»
Предсказательная аналитика увеличивает лояльность клиентов «Дом.ru»
Компания GlowByte Consulting и телеком-оператор «Дом.ru» создали аналитическую систему, которая позволяет выявить группы клиентов с низким уровнем лояльности к оператору и проводить целевые мероприятия, направленные на ее повышение.
В основе системы лежит набор аналитических моделей, разработанных компанией GlowByte Consulting на базе IBM SPSS. Источниками данных для анализа стали сведения из системы биллинга, дополненные социально-демографическими характеристиками клиентской базы и загруженные в специально созданную в рамках проекта витрину данных.
Станислав Примо, руководитель практики Advanced Analytics компании GlowByte Consulting отметил: «Проблема сохранения клиентской базы остро встает не только в телекоммуникационной отрасли. В нынешних экономических условиях абоненты активно ищут способы снижения затрат и более склонны к исследованию конкурирующих предложений. По нашей статистике 70% клиентов меняют оператора «тихо», не афишируя причин своего недовольства и, как следствие, не оставляя сервис-провайдеру возможности отреагировать. Мы готовы предложить заказчикам быстроокупающиеся методики предсказания и уменьшения оттока клиентов, позволяющие не только превентивно выделить менее лояльных клиентов еще на ранних стадиях недовольства, но и сократить затраты на их удержание, основанные на опыте наших консультантов, передовых технологиях Data Mining и Predictive Analytics и лучших инструментах ведущих вендоров».
В основе системы лежит набор аналитических моделей, разработанных компанией GlowByte Consulting на базе IBM SPSS. Источниками данных для анализа стали сведения из системы биллинга, дополненные социально-демографическими характеристиками клиентской базы и загруженные в специально созданную в рамках проекта витрину данных.
Станислав Примо, руководитель практики Advanced Analytics компании GlowByte Consulting отметил: «Проблема сохранения клиентской базы остро встает не только в телекоммуникационной отрасли. В нынешних экономических условиях абоненты активно ищут способы снижения затрат и более склонны к исследованию конкурирующих предложений. По нашей статистике 70% клиентов меняют оператора «тихо», не афишируя причин своего недовольства и, как следствие, не оставляя сервис-провайдеру возможности отреагировать. Мы готовы предложить заказчикам быстроокупающиеся методики предсказания и уменьшения оттока клиентов, позволяющие не только превентивно выделить менее лояльных клиентов еще на ранних стадиях недовольства, но и сократить затраты на их удержание, основанные на опыте наших консультантов, передовых технологиях Data Mining и Predictive Analytics и лучших инструментах ведущих вендоров».