信用卡交叉销售

12.5%对银行当前解决方案的性能提升

遇见我们的客户

行业银行业

顾客领先的欧洲银行

我们如何做到

从他们开始的那一刻起,客户关系对银行有挑战性。但是,客户使用的产品越多,关系越近。我们的客户的目标是在现有客户之间创造更多的销售机会。

挑战

为了建立利润,银行需要更有效地向现有客户提供跨和销售。这次要求微妙的:过分激进的方法推动客户离开,而重复和不适当的优惠也降低了客户满意度。

由于银行缺少的机会,缺乏向现有客户销售额外服务的适当工具。

解决方案

我们的解决方案预测了每位客户拿出卡的可能性。在测试多种方法之后,该团队产生了一种提升的基于树的解决方案。该模型分析了许多变量,包括客户的历史数据有关他们使用的产品及其交易历史的历史数据。有了这些,预测他们如何愿意打开信用卡账户。

要解决客户对其数据库性能的担忧,我们将模型的大小降至仅为20个变量(超过300)。这只对准确性的影响差别不计。

效果

使用决策树和XGBoost帮助Deepsense.AI的解决方案优于银行的当前解亚博波胆决方案12.5%。

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