Этапы решения

• скоринг
• оптимизация

Скоринг - построение 4 моделей по каждому продукту и каналу коммуникации

• модель credit - sms
• модель credit card - sms
• модель credit - call
• модель credit cad - call

Данные состоят из id клииента и 60 обезличенных фичей и таргета - 1/0.

Задача

Построить модели классификации для каждого канала коммуникации + продукта, оценить их качество по метрике точности, f1 и recall

Решение

Были использованы библиотеки XGBoost и CatBoost, произведен отбор признаков по важности, построены ROC-кривые для тренирочной и валидационной выборке и рассчитаны необходимыые метрики

Next Best Offer - оптимизация каналов коммуникации по каждому продукту

Данные состоят из:

• id клиента
• продукта: credit card или credit
• канала коммуникации: call или sms
• score: вероятность успешного результата коммуникации с клиентом (скор модели из предыдущего этапа)
• optimal_decision: 1 или 0, произошла коммункация или нет

Ограничения по каналам коммуникации:

call < 4000

sms < 7000

Задача

Максимизировать успешные коммуникации с клиентами с учетом ограничений по каналам коммуникации для каждого продукта.

Решение

Оптимизация реализована с помошью библиотеки pyomo и солвера CBC для задачи целочисленного линейного программирования.