Альфа-Банк: умный прайсинг и догоняющие коммуникации в ММБ
Описание проекта
Механизм подбора оптимальной цены кредита на базе ML для продукта «Бизнес-кредит» в сегменте малого и микробизнеса. Алгоритм перебирает по каждой заявке тысячи комбинаций суммы, срока и ставки и ищет параметры, при которых вероятность взятия кредита высока, а маржинальность банка максимальна. Модель учитывает срочность потребности клиента и реализует догоняющие коммуникации со скидкой по моделям ценовой чувствительности. В планах — использование CLTV в догоняющих коммуникациях и масштабирование на другие продукты.
Вендор и технология: Внутренняя разработка; ML-модели ценообразования и чувствительности.
Задача
Индивидуальные потребности клиентов ММБ не учитывались при ценообразовании: ставка, лимит и рекламные предложения определялись только общими бизнес-правилами и риск-профилем. Это снижало конверсию в покупку и маржинальность банка.
Цели внедрения
-
Персонализация цены, лимита и предложений
-
повышение конверсии в покупку
-
рост маржинальности на уровне отдельной сделки
-
рост объёма выдач и чистого операционного дохода
Результаты
-
Результаты
-
Фактический рост Take Rate на догоняющих коммуникациях
-
плановый эффект 2026 — дополнительные выдачи и эффект на чистый операционный доход (цифры не разглашаются) Финансы
-
НЕТ (NDA) Нагрузка и масштаб
-
Статус — тираж; контур On-prem Сроки
-
НЕТ (NDA)