Pravděpodobnostní modely bankovních produktů a jejich využití v marketingové optimalizaci

Monika Ottová

Master's thesis

Probabilistic models of banking products and their use in marketing optimization

Abstract:

Hlavním cílem diplomové práce je využití pravděpodobnostních modelů v marketingové optimalizaci a zefektivnění procesu oslovování klientů za účelem prodeje bankovních produktů. Pravděpodobnostní modely byly vytvořeny už před několika lety v souvislosti s jinými projekty, u kterých bylo potřeba znát pravděpodobnosti prodejů jednotlivých produktů. Nyní se setkáváme s dalším využitím, které lze uplatnit v marketingové optimalizaci. Smyslem marketingové optimalizace je každý měsíc nalézt takové řešení, které bance přinese maximální zisk v podobě očekávaného výnosu. Do očekávaného výnosu vstupují provozní náklady na oslovení klientů, které výpočet komplikují. Řešení takového problému spočívá v nalezení optimální kombinace mezi produktem a komunikačním kanálem pro každého klienta. To vede k potřebě řešit trojdimenzionální přiřazovací problém, ve kterém je třeba zohlednit kapacitní omezení pro některé komunikační kanály. V konečném důsledku je celý problém převeden na dvoudimenzionální problém, přičemž prvním krokem je výpočet pravděpodobnosti koupě produktu, následuje vypočet očekávaného výnosu pro každého klienta a každou kombinaci produktu a komunikačního kanálu a na závěr vyřešení matematického modelu, který zohledňuje kapacitní omezení.

Abstract:

The main objective of the thesis is to use the results of probabilistic models in marketing optimization and to make the process of approaching clients to sell banking products more efficient. Probabilistic models were developed several years ago in connection with other projects where it was necessary to know the probabilities of sales of individual products. We are now encountering other uses that can be applied in marketing optimization. The purpose of marketing optimisation is to find the solution that will maximize the bank's profit in terms of expected revenue each month. The expected revenue includes the operating costs of reaching clients, which complicates the calculation. The solution to such problem is to find optimal combination between the product and the communication channel for each client. This leads to the need to be considered a three-dimensional assignment problem in which capacity constraints for some communication channels need to be taken into account. Ultimately, the whole problem is converted into a two-dimensional problem, with the first step being the calculation of the probability of buying the product, followed by the calculation of the expected revenue for each client and each combination of product and communication channel, and finally the solution of a mathematical model that considers the capacity constraints.

Keywords

Customer Relationship Management, logistická regrese, přiřazovací problém, dolování dat, marketingová kampaň

Keywords

logistic regression, assignment problem, marketing campaign, Customer Relationship Management, data mining

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 7. 6. 2023
• Supervisor: Josef Jablonský
• Reader: Martin Dlouhý

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme:
Ekonometrie a operační výzkum