Прогнозирование пожизненной ценности клиента с помощью машинного обучения и анализа временных рядов транзакционных данных банковского продукта

ФИО студента: Иванченко Екатерина Юрьевна

Руководитель: Бурова Маргарита Борисовна

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Магистр по наукам о данных (Магистратура)

Год защиты: 2024

Прогнозирование пожизненной ценности клиента (LTV) позволяет компаниям оптимизировать маркетинговые стратегии, направлять ресурсы на самых ценных клиентов и выявлять проблемы в продукте на ранних стадиях. В этом исследовании рассматривались различные инструменты машинного обучения и временных рядов применительно к данным Российского банка, собранным более чем у 21 000 клиентов за период с 1 августа 2023 года по 31 января 2024 года по продукту платежный стикер. Цель исследования заключалась в обучении нескольких моделей временных рядов для прогнозирования пожизненной ценности клиента и выборе наилучшей из них. В результате были обучены семь моделей временных рядов, и их результаты сравнивались с помощью метрик MAE и RMSE. Наилучший результат, с MAE = 0.099 и RMSE = 0.151, был достигнут глубокой нейронной сетью модели RNN (GRU).

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ