Статья: Использование элементов машинного обучения для оценки результатов маркетинговых кампаний в розничных банках (2025)

Читать онлайн

Геополитическая напряженность и финансовая нестабильность меняют требования к капитализации розничных банков во многих странах. В банковской отрасли оптимизация проведения кампаний телемаркетинга является одним из ключевых вопросов операционной деятельности розничных банков, учитывая их растущую потребность в увеличении прибыли и сокращении затрат. Методы машинного обучения с использованием программы Python позволяют оценить результаты кампании розничных банков, направленной на привлечение клиентов к новым продуктам, и тем самым снизить издержки, связанные с поиском новых и удержанием старых клиентов. Регрессионный анализ показал, что наиболее влиятельными факторами для приобретения нового продукта банка — открытие депозитного вклада — являются продолжительность контакта с клиентом, а также дата контакта с клиентом. Статистический анализ данных позволил определить портрет потенциального клиента банка

Ключевые фразы: розничный банк, машинное обучение, Python, маркетинговая кампания
Автор (ы): Зайцев Ю. К. (Zaytsev YU. K.)
Журнал: ЖУРНАЛ НОВОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АССОЦИАЦИИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
33. Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Для цитирования:
ЗАЙЦЕВ Ю. К. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ МАРКЕТИНГОВЫХ КАМПАНИЙ В РОЗНИЧНЫХ БАНКАХ // ЖУРНАЛ НОВОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АССОЦИАЦИИ. 2025. № 4 (69)
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.