Działania w ramach projektu
- Analiza i eksploracja danych subskrypcyjnych;
- Budowa modeli predykcyjnych (ML/AI);
- Walidacja i testowanie skuteczności modeli;
- Stworzenie prototypu narzędzia AI;
- Zastosowanie wyników do poprawy wskaźników retencji klientów;
- Opracowanie rekomendacji operacyjnych i marketingowych opartych na wynikach modeli AI.
Grupa docelowa
Użytkownicy serwisu Patronite.pl oraz firmy działające w modelu subskrypcyjnym na rynku cyfrowym, w szczególności platformy oferujące dostęp do treści, produktów lub usług.
Cel projektu
Celem projektu jest opracowanie nowoczesnego narzędzia do predykcyjnej analizy ryzyka rezygnacji subskrybentów usług cyfrowych z możliwością adaptacji dla innych modeli subskrypcyjnych w celu:
- zwiększenia skuteczności działań retencyjnych,
- poprawy trafności decyzji marketingowych i operacyjnych,
- wdrożenia inteligentnego systemu wspomagania decyzji biznesowych.
Rezultat projektu
Zaawansowany model predykcyjny, który na podstawie zdywersyfikowanych danych wewnętrznych (np. wiek, metoda płatności, dane demograficzne, wartość zakupionego produktu, czas trwania subskrypcji, rodzaj urządzenia, z którego korzystają itp.) i zewnętrznych (np. pora roku, pogoda, występujące anomalie) będzie generował listę subskrybentów, posortowaną według prawdopodobieństwa rezygnacji z danej usługi. Model ten ma za zadanie umożliwić firmom efektywną identyfikację klientów, którzy są najbardziej skłonni do zakończenia korzystania z usług, co umożliwi wdrożenie skutecznych działań retencyjnych. Prototyp zostanie zaimplementowany w formie aplikacji internetowej wspierającej analizę retencji w czasie rzeczywistym.