Выберите тему — соберём контекст
Проекты у федерального оператора, регионального провайдера и виртуального оператора: работа с оттоком, тарифной линейкой и мошенническим трафиком.
Построили модель оттока для сегмента с высокой конкуренцией и связали её с триггерными кампаниями в контакт-центре и приложении. Для каждой кампании формировалась контрольная группа, эффект считался по фактическому оттоку.
Результат проекта: Отток в целевом сегменте снизился на 23%, стоимость удержания одного абонента уменьшилась на 19% за счёт отказа от массовых скидок.
Внедрили персональные предложения на основе профиля потребления и uplift-модели, обучили операторов контакт-центра работе с рекомендациями. Отдельно настроили контроль каннибализации, чтобы новые подключения не съедали существующую выручку.
Результат проекта: Средняя выручка на абонента выросла на 8%, доля абонентов с подключёнными дополнительными сервисами увеличилась вдвое.
Разработали модель выявления мошеннического голосового трафика с оценкой в реальном времени и правилами автоматического ограничения. Служба безопасности получила интерфейс разбора с историей соединений по каждому подозрительному номеру.
Результат проекта: Потери от подмены трафика сократились на 61%, время реакции на новую схему уменьшилось с нескольких дней до часов.
Модели обучаются на обезличенных идентификаторах в вашем контуре, а выгрузки для экспериментов не содержат персональных данных. Доступ к среде ограничен ролями, действия журналируются, сроки хранения согласуются с вашим регламентом обработки.
Известные схемы закрываются правилами, а модель ищет отклонения от типичного поведения, поэтому реагирует и на новые варианты. Мы регулярно пересматриваем признаки по свежим инцидентам, чтобы схема не успевала закрепиться.
Тогда первый этап — организация сбора: определяем, какие события нужно сохранять, и настраиваем выгрузки из сетевых и биллинговых систем. Пока данные накапливаются, можно начать с более простых задач, например классификации обращений.
Типовой срок — от трёх до пяти месяцев вместе с интеграцией в биллинг и маркетинговую платформу. Первые результаты кампании удержания обычно видны в течение месяца после старта пилота.
Сравниваем контрольную и тестовую группы: отток, выручку и стоимость касания. Такой дизайн эксперимента позволяет отделить реальный эффект предложения от сезонных колебаний и общего фона оттока.
Нет, мы подключаемся к существующим выгрузкам и API. Модель работает как отдельный сервис, а результат возвращается в маркетинговую платформу или систему обслуживания абонентов.
Cookie и аналитика
Мы используем необходимые cookie для работы сайта и форм. Аналитические cookie (Яндекс.Метрика, включая запись сессий) подключаем только с вашего согласия — от него можно отказаться. Подробнее: Политика использования cookie и обработка персональных данных.