Цифровой маркетплейс Цифровой маркетплейс
Продукты
Каталог
  • Все продукты31 617
  • Категории15
  • Импортозамещение4 814
  • Сравнение
Срезы
  • Реестр ПО18 944
  • По регионам РФ89
Топ-категории
  • ERP и операционное управление2 564
  • Информационная безопасность2 476
  • Проекты и задачи905
  • CRM и продажи740
  • BI-платформы254
  • ECM системы181
Кейсы
Проекты
  • Все проекты внедрения2 103
  • B2B и B2G ПО198
  • Кейсы с госсектором94
  • Кибербезопасность
По эффекту
  • ROI > 200%133
  • Эффект >5 млн ₽93
  • Миграция с зарубежного69
Компании
Участники рынка
  • Вендоры22 938
  • Заказчики15 160
  • Отрасли12
  • Регионы85
Рейтинги
  • Лидеры импортозамещения18
  • Резиденты Сколково412
Медиа
Новости
  • Новости рынка7 412
  • Новости компаний
  • Регулирование
Аналитика
  • Аналитика рынка
  • Призма
  • Глоссарий812
События
  • Конференции и форумы
Войти Регистрация
  • Все продукты
  • Категории
  • Импортозамещение
  • Реестр ПО
  • Сравнение
  • Все проекты внедрения
  • B2B и B2G ПО
  • Кейсы с госсектором
  • Вендоры
  • Заказчики
  • Регионы
  • Отрасли
  • Лидеры импортозамещения
  • Новости рынка
  • Новости компаний
  • Аналитика
  • Глоссарий
Войти Регистрация
Главная/ Проекты цифровой трансформации/ Искусственный интеллект/ Предиктивная аналитика и ML/ Альфа-Банк — ML-маркетинг: NBA-движок, модели оттока и персо...
Кейс Проект #2429 Банки и страховые компании · опубликовано 1 июля 2022

Альфа-Банк — ML-маркетинг: NBA-движок, модели оттока и персонализации

Описание проекта

Центр продвинутой аналитики (ЦПА) Альфа-Банка разработал и поддерживает комплекс ML-моделей для управления клиентской базой. NBA-движок (Next Best Action) — маркетинговый оптимизатор коммуникаций — определяет для каждого клиента оптимальный продукт, канал и момент для предложения, ранжируя клиентскую базу по вероятности приобретения разных продуктов и склонности к отклику в разных каналах. Модели предиктивного оттока прогнозируют вероятность перевода основных оборотов клиентом в другой банк; по результатам A/B-теста снижение оттока по целевому триггеру составило 64%, что выразилось в сотнях миллионов рублей прибыли в месяц. Рекомендательные системы персонализируют продуктовые предложения в мобильном приложении и digital-каналах банка. Индивидуальное ценообразование по кредитным продуктам оптимизирует ставку под конкретного клиента с учётом риска и вероятности принятия предложения.

Задача

Без персонализированных ML-рекомендаций банк теряет клиентов, которые незаметно перемещают средства в другие банки. Массовые маркетинговые коммуникации без сегментации дают низкую конверсию и перегружают клиентов нерелевантными предложениями.

Цели внедрения

  • Прогнозировать отток клиентов до его фактического наступления

  • Определять оптимальный продукт, канал и момент коммуникации для каждого клиента (NBA)

  • Персонализировать ценообразование кредитных продуктов

  • Повысить LTV клиентов через прогнозирование траектории их продуктового пути

Результаты

  • Финансы

  • По результатам A/B-теста модели оттока: снижение оттока по целевому триггеру на 64%

  • Финансовый эффект: сотни миллионов рублей прибыли в месяц от удержания клиентов Качество и эффективность

  • Модель оттока выявляет клиентов, склонных перевести большую часть оборота в другой банк, до фактического события

  • NBA-движок ранжирует всю клиентскую базу по матрице продукт × канал × момент для каждого клиента

  • Рекомендательные системы в digital-каналах (мобильное приложение, web) Нагрузка и масштаб

  • Охват: весь розничный бизнес, малый и средний бизнес Альфа-Банка

  • Инфраструктура: MLOps-платформа MDP+СИМ+Feature Store обеспечивает работу более 140 batch-моделей Качественный эффект: NBA-движок создаёт системный подход к коммуникациям с клиентами — вместо единых рассылок каждый клиент получает предложение, сформированное под его уникальный продуктовый профиль и поведение.

← Все кейсы
ЗАКАЗЧИК
АО «Альфа-Банк»
ИНН: 7728168971
ПРОДУКТ МЕСЯЦА
Контур Воронка найма
ИЮН 2026

Система управления рекрутментом и подбором персонала. Размещение вакансий, управление кандидатами…

Открыть продукт →
КЕЙС КВАРТАЛА
Регистрация посещения объекта общественного питания для подписки на уведомления о возможном контакте с заболевшим новой коронавирусной инфекцией
Департамент цифрового развития Владимирской области · Q2 2026

Внедрение электронного сервиса «Регистрация посещения объекта общественного питания с целью подписки на…

Открыть кейс →
ГЛАВНОЕ
Контур Маркет + ОФД — интегрированная платформа для розничной торговли
ИЮН 2026

Свежая новость рынка

Читать новость →
Цифровой маркетплейс

«Цифровой маркетплейс» – проект АНО «Цифровые платформы»: российский B2B-маркетплейс корпоративного ПО, который помогает компаниям выбирать технологии на основе данных и расширять клиентскую базу поставщиков в России, ЕАЭС и БРИКС. ~20 тыс. вендоров, ~30 тыс. продуктов, сотни заказчиков – открыты и регулярно обновляются.

marketplace@diplatforms.ru
Telegram VK Дзен RUTUBE

Каталог

  • Управление предприятием
  • Продажи и маркетинг
  • Торговля и e-commerce
  • Управление персоналом
  • Проекты и задачи
  • Данные и аналитика
  • Документооборот и контент
  • Офис и коммуникации
  • Все категории →
  • ИБ и безопасность
  • Аналоги западного ПО

Участники и регионы

  • Вендоры и разработчики
  • Заказчики
  • Кейсы внедрения
  • Регионы · 89
  • – Москва
  • – Санкт-Петербург
  • Резиденты Сколково
  • Реестр ПО
  • Рынки и индустрии
  • Стать вендором

Знания

  • Новости рынка
  • – Регулирование
  • – Рынок
  • – Продукты
  • – Внедрения
  • – Безопасность
  • – События
  • Новости компаний
  • Аналитика рынка
  • Сравнения и бенчмарки

Платформа

  • О проекте
  • Инструкции
  • Регистрация
  • Тарифы
  • Контакты
  • Яндекс.Метрика
© 2026 АНО «Цифровые платформы». Цифровой маркетплейс.
Политика конфиденциальности Пользовательское соглашение 18+