Аннотация
Қаржы секторын цифрлық трансформациялау және міндеттемелер үшін бәсекелестіктің күшеюі жағдайында коммерциялық банктер өз маркетингтік коммуникацияларын оңтайландыру қажеттілігіне тап болады. Депозиттерді тартудың дәстүрлі моделі – жаппай телемаркетинг («суық қоңыраулар») – төмен конверсиялық көрсеткіштер мен жоғары операциялық шығындармен сипатталады, бұл бизнес-процестерде тосқауылдар тудырады. Бұл зерттеу машинамен оқыту алгоритмдеріне негізделген мұндай шектеулерді анықтау және жою әдістемесін ұсынады. Эмпирикалық деректерге (11 162 бақылау) сүйене отырып, екілік классификация модельдері (логистикалық регрессия, Random Forest, Gradient Boosting) құрылып, валидацияланды. Алдын ала аналитикаға көшу мақсатталмаған трафиктің 43%-ға дейінгі бөлігін анықтауға, клиент тарту шығынын (CAC) азайтуға және сату процесін өзгертуге мүмкіндік беретіні дәлелденді. Экономикалық тиімділік тұрғысынан Precision және Recall көрсеткіштерін түсіндіруге ерекше назар аударылады.