マーケティングモデル(機械学習)・カナダの金融機関にて

カナダの大手金融機関の戦略・解析部門で働いているMiyukiです。今日は仕事の話をします。

一時期は残業がありましたが最近はすごく落ち着いています。

長期間に渡って作り上げたMarketing clustersを9月のキャンペーンで使用することになりました。戦略・解析の仕事をしていて面白いのは、こんなに大きな会社の方針の決定に関われる事です。

今回のキャンペーンの内容では、データサイエンスを使って顧客の傾向(Propensity)をモデルで測り、似たような顧客を集めてクラスター(clusters)を作り、それぞれの対処方法を決定します。

提案が先月通ったので、今月は施工に向けての準備とプライバシー・コンプライアンスのチェックになります。

今回使用したモデル

- XGBoost model (傾向スコア)

- Random forest & K-means (クラスターの作成)

- Decision tree (クラスターの簡易化)

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