В основе модуля скоринга клиента клиента, разрабатываемого компанией будет лежать модель аффинитивности, которая позволит оценить в несколько этапов профиль клиента и рекомендовать лучший сценарий маршрутизации лида.
Первый уровень оценки клиента будет создан с целью классификации пользователя срели множества аффинити-векторов. Данное множество содержит следующие категории финансовых услуг: ипотека, автокредит, кредит наличными, кредитная карта, долгосрочный заем, краткосрочный заем. Экономическая польза от результата работы первого уровня оценки заключается в том, что по итогу оценки можно будет определить как положительную аффинитивность клиента к конкретным финансовым продуктам, так и отрицательную. При выявлении сильной положительной аффинитивности к определенной категории продуктов будет возможно перенаправить лида в соответствующую воронку продаж. Отрицательная аффинитивность может быть использована для исключения конкретных категорий из навигации пользователя (например при выявлении отрицательной аффинитивности к категории кредитных банковских продуктов скрыть все разделы сайта и предложения связанные с кредитными картами).
Второй уровень оценки клиента предполагает существование построенных векторов аффинитивности по множеству категорий и призван более детально классифицировать клиента в рамках категорий с положительной аффинитивностью, помогая понять к какому типу кредитного продукта может быть маршрутизирован клиент. (например, кредит наличными, кредитная карты или ипотечный кредит в случае с банками, либо PDL/Installment в случае с мфо).
Третий уровень уровень будет создан для работы внутри явно определенной продуктовой категории и будет рассчитывать позитивные и отрицательные affinity-индексы для конкретного клиента исходя из анализа нескольких внутренних и внешних источников. Один из примеров внешних источников является валидатор идентификатора клиента, по которому может происходить обмен с рекламодателями с целью получения от них двоичного ответа: готовы работать с клиентом/не готовы работать с клиентом(таким образом будут исключены те рекламодатели, которые не готовы работать с клиентом). Внутренняя база является источником для расчета аффинити- индекса конкретного клиента исходя из аналитики усредненных данных пользователей с похожими цепочками взаимодействий с рекламодателями. По результату будет построен affinity- индекс для каждого оставшегося рекламодателя, который будет использоваться с целью ранжирования предложений, а также скрытия предложений с высокой вероятностью отказа. Пример визуализации расчетной аффинитивности по внутренним источникам показан на изображение ниже.