Статистический профиль клиента для повышения эффективности целевого маркетинга средствами Python или SQL. Дмитрий Забавин, GlowByte. Архитектор решений data science

Продолжаем трансляцию с минуты на минуту!
Смотрим в @analysts_hunter и на сайте matemarketing.ru

В своем докладе Дмитрий расскажет об уникальном подходе, называемом статистическим профилем клиента, который представляет собой совокупность оценок статистической значимости для разных метрик клиентского поведения.

Статистический профиль клиета позволяет
1) Оценить индивидуальную склонность клиента к оттоку без построения сложных моделей
2) Получить индивидуальную оценку потенциала клиента к росту чека
3) Увеличить экономический эффект рекомендательной системы за счет персонализации

В своем докладе Дмитрий также покажет примеры применения витрины статистических профилей. Например, как она помогает отбирать клиентов, совершавших покупку “недавно”