Проект

Cистема анализа данных SAS Enterprise Miner работает в ОТП Банке

Заказчики: ОТП Банк

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Продукт: SAS Real-Time Decision Manager (SAS RTDM)

Дата проекта: 2015/03 — 2015/11
Технология: CRM
подрядчики - 483
проекты - 5153
системы - 802
вендоры - 475

Решение SAS применяется в банке для организации регулярных автоматизированных маркетинговых кампаний с целью повышения перекрестных продаж, привлечения новых и удержания существующих клиентов. Решение аналитического CRM от компании SAS, построено на базе системы для интеллектуального анализа данных SAS Enterprise Miner. Эта же платформа лежит в основе применяемой банком системы для кредитного скоринга.

ОТП Банк, входящий в число 50 крупнейших банков России, с увеличением клиентской базы пришел к выводу, что одним из факторов, который мешает росту, является отсутствие промышленной платформы для моделирования и клиентской аналитики. Моделирование было стихийным и плохо поддавалось контролю, а получаемые результаты было сложно внедрять, обновлять и поддерживать.

Чтобы модернизировать бизнес и увеличить перекрестные продажи, банк приступил к поиску решения, которое бы позволило автоматизировать проведение кампаний с регулярным обновлением статистических оценок и характеристик для каждого клиента в базе. Банк также стремился ускорить цикл разработки моделей, в том числе упростить и сделать более удобной работу аналитиков. После рассмотрения ряда предложений, присутствующих на рынке, ОТП Банк остановил свой выбор на инструментах клиентской аналитики от компании SAS, которые хорошо зарекомендовали себя в отрасли.

Благодаря решению SAS для клиентской аналитики, ОТП Банку удалось за короткое время достичь поставленных целей. Простота интеграции SAS с системами банка для операционного CRM позволила реализовать проект в сжатые сроки – всего за несколько месяцев – и сделала возможным регулярное проведение автоматизированных кампаний, основанных на результатах углубленного анализа данных. Использование в работе новых статистических моделей позволило значительно улучшить показатели привлечения и удержания клиентов. Эффект был настолько заметным, что инвестиции во внедрение инструментов SAS окупились уже в течение первого года использования. Наконец, сам процесс разработки и обновления аналитических моделей после завершения проекта стал более контролируемым и удобным.