Embed Size (px)
Citation preview
IT-модель рисков
1. Наблюдательские и Визуальные показатели
2. Данные из Cоцсетей
3. Поведенческие Факторы
Улучшение коэффициента Джини до 46% - 60%
Шаги для Оценки Клиента
Источник заявки и Данные
Анализ Кредитной Истории
Служба безопасности
Интеллектуальная проверка
Офис/Агент Оценка
внешности, Анкета, Источник,
Опыт работы с источником,
Профили знакомых/друзей
Online Заявка Анкета, Интернет Источник, Опыт
работы с источником, Профиль из
соцсети
“Чёрные Списки”. 5-10% отпадает
Медленные обновления
“БКИ” 10-15% отпадает
Нет дифференциации - все делают это
Внутренняя Политика - Определение “идеального
клиента”. - 20-30% TPD
Требуется сильное сотрудничество между
отделами (маркетинг, служба безопасности, юр.)
обратная связь 1
Выдача Займа
Мы делаем это .. [email protected]
2
Логин
• Модуль добавляется к существующей анкете
• Клиент выбирает одну или более из 3х соц. сетей
• При желание, использование модуля можно сделать необязательным
3
Сбор данных
• Модуль официально запрашивает права у клиента на чтение его данных – (это уже делают 100+ тыс. приложений)
• Мы не используем анкетные данные из профиля для оценки
• Мы берём только ту информацию, которую невозможно фальсифицировать
4
Основные Свойства
• Поведенческие характеристики
• Фильтрация интернет мошенников
• Собственный алгоритм для каждой соц. сети
5
Куда можно развиваться
• Выделять среди постоянных клиентов, тех кому будут интересны другие предложения.
• Фильтрировать предложения по географии и интересам клиента
• Контролировать риски привязанные к программам маркетинга и продаж - при этом ориентироваться не только на людей с высоким доходом
Новый способ таргетированного маркетинга
