ML-модель рекомендаций для up-sale услуг мобильного B2B-бизнеса МТС. Увеличение среднего чека через персонализацию.

Описание

Мобильный B2B-бизнес нуждался в инструменте для увеличения среднего чека существующих клиентов. Ручные подходы к кросс-продажам и up-sale были неэффективны — предложения формировались без учёта индивидуального поведения клиентов, конверсия оставалась низкой.

Решение

Разработал ML-модель рекомендаций, анализирующую поведенческие паттерны клиентов: потребление услуг, динамику расходов, сегмент, жизненный цикл. На основе этих данных модель формирует персонализированные предложения по up-sale релевантных услуг для каждого клиента.

Результат

Рост среднего чека на 13%. Модель внедрена в операционные процессы продаж, менеджеры получили готовые рекомендации по каждому клиенту, что значительно повысило конверсию предложений и сократило время на подготовку коммерческих предложений.

Презентация проекта