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