Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПавлов Н. А.ru
dc.date.accessioned2025-12-18T07:13:50Z-
dc.date.available2025-12-18T07:13:50Z-
dc.date.issued2025ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\581358ru
dc.identifier.citationПавлов, Н. А. Анализ эффективности превентивного метода удержания клиентов на примере Т-банка = Analysis of the effectiveness of the preventive method of customer retention using the example of T-bank / Н. А. Павлов // Развитие инструментария аналитики инновационных процессов в системах разного уровня : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., г. Самара, 24 окт., 2025 г. / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под. общ. ред. Н. М. Тюкавкина. - Самара. - С. 266-271.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/60497-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractВ статье рассматриваются особенности удержания клиентов в сфере банковского бизнеса на примере Т-Банка. Приводится сравнение реактивных и превентивных методов удержания, последние из которых базируются на прогнозировании с использованием искусственного интеллекта. На основе анализа бизнес-процессов демонстрируется эффективность применения ИИ-моделей в повышении экономических показателей коммерческого банка. The article discusses the features of customer retention in the banking business using the example of T-Bank. A comparison of reactive and preventive retention methods is presented, the latter of which are based on prediction using artificial intelligence. Based on the analysis of business processes and economic calculations, the effectiveness of the use of AI models in increasing the profitability of a commercial bank is demonstrated.ru
dc.description.firstpage266ru
dc.description.lastpage271ru
dc.format.extentru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.publisherPublisherru
dc.rightsLicenseru
dc.sourceSourceru
dc.textpartОсновные алгоритмы, которые используются в работе Т-Банка, представляют собой статистический метод анализа данных. В зависимости от значимости критериев ИИ выдаёт конкретную вероятность ухода клиента, опираясь на данные статистики. Это позволяет не только понять с какой вероятностью клиент уйдёт, но и даёт возможность провести сегментацию клиентов по уровню риска ухода, что позволяет предпринять превентивные меры для предот...-
dc.subjectcommercial banksru
dc.subjectcustomer churnru
dc.subjectcustomer segmentationru
dc.subjectmachine learningru
dc.subjectreactive and preventive methods of customer retentionru
dc.subjectкоммерческие банкиru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectметоды удержания клиентовru
dc.subjectотток клиентовru
dc.subjectпревентивные методыru
dc.subjectреактивные методыru
dc.subjectсегментирование клиентовru
dc.subject.rubbkru
dc.subject.rugasntiru
dc.subject.udcru
dc.titleАнализ эффективности превентивного метода удержания клиентов на примере Т-банкаru
dc.title.alternativeru
dc.typeType Textru
Appears in Collections:Развитие инструментария аналитики инновационных процессов в системах разного уровня

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-6054903-8-8_2025-266-271.pdf523.53 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.