Внедрение скоринговой модели в CRM для управления продажами в лизинговой компании

ВВЕДЕНИЕ 1
ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ СКОРИНГА ЛИДОВ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ 3
1.1. Основы управления продажами в лизинговой компании 3
1.2. Понятие скоринговых моделей и их применение в CRM системах 7
1.3. Скоринг лидов в лизинговой компании 10
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЛИЗИНГОВОЙ КОМПАНИИ 15
2.1. Основы машинного обучения для построения модели скоринга 15
2.2. Выбор платформы для построения скоринговой модели 18
2.3. Предобработка и исследовательский анализ данных 23
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ СКОРИНГА 38
3.2. Построение скоринговой модели в Google Colab 38
3.3. Построение скоринговой модели в BigQuery 43
3.4. Построение скоринговой модели в Loginom 52
3.5. Выбор и оценка эффективности внедрения скоринговой модели 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ: 65
ПРИЛОЖЕНИЕ А 69
Результаты эффективности различных моделей машинного обучения 69
ПРИЛОЖЕНИЕ B 70
Акт о внедрении скоринговой модели в систему CRM «Нота Модус» 70

Весь текст будет доступен после покупки

Эффективное управление продажами является ключевым фактором успеха для лизинговых компаний в условиях современной экономики. Конкурентная среда требует от компаний внедрения инновационных технологий для повышения производительности и результативности. Одним из таких решений является использование скоринговых моделей в CRM-системе для оценки потенциальных клиентов. Такие модели автоматизируют процесс оценки, повышая точность прогнозирования и снижая риски. В связи с этим, данная работа актуальна, так как направлена на повышение конкурентоспособности лизинговых компаний через использование передовых технологий анализа данных и машинного обучения.
Таким образом, актуальность данной работы обусловлена потребностью в повышении эффективности и конкурентоспособности лизинговых компаний путем внедрения передовых технологий машинного обучения и аналитики данных.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ПОНЯТИЕ СКОРИНГА ЛИДОВ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ
1.1. Основы управления продажами в лизинговой компании
Лизинг — это долгосрочная аренда имущества с возможностью выкупить его, когда закончится срок договора. То есть вместо того, чтобы купить имущество сразу, бизнес берёт его в аренду, пользуется им и оплачивает его стоимость частями. В конце срока договора он может вернуть имущество обратно или выплатить оставшуюся часть стоимости и оформить его в собственность.
В лизинг можно взять, например, оборудование для производства, спецтехнику, автомобили или недвижимость. Предметом лизинга не могут быть товары, которые можно использовать только один раз, — например, сырьё или материалы.
В лизинговой сделке участвуют три стороны — лизинговая компания (лизингодатель), продавец имущества и покупатель (лизингополучатель).
Лизинговая компания по заказу клиента приобретает необходимый ему транспорт, оборудование или недвижимость, а затем сдает их клиенту в аренду на определенный срок.
Управление продажами в лизинговой компании представляет собой комплексный процесс, требующий сочетания стратегических, тактических и оперативных действий. Лизинговая деятельность, будучи специфичной формой финансовых услуг, требует особого подхода к организации продаж.
Успешное управление продажами в лизинговой компании основывается на применении различных инструментов, которые позволяют эффективно взаимодействовать с клиентами, анализировать рынок и улучшать внутренние бизнес-процессы.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Григорьев С. В., Пыжова В. В. Роль подготовки данных для анализа предложений и прогнозирования спроса / Григорьев С. В., Пыжова В. В. // Вызовы современности и стратегии развития общества в условиях новой реальности. – 2022. – С. 142–150.
2. Sahoo K. et al. Exploratory data analysis using Python [Текст] / Sahoo K. // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE). – 2019. – Т. 8. – №. 12. – p. 19–31.
3. Боровской А. А., Кривошеин И. А. Машинное обучение в экономике [Текст] / Боровской А. А., Кривошеин И. А. // Международная научно–техническая конференция молодых ученых БГТУ им. ВГ Шухова, посвященная 300–летию Российской академии наук. – 2022. – № 17. – С. 102–105.
4. Kaukin A., Kosarev V. Modeling and Forecasting Production Indices Using Artificial Neural Networks, Taking Into Account Intersectoral Relationships and Comparing the Predictive Qualities of Various Architectures [Текст] / Kaukin A., Kosarev V. // SSRN 3860098. – 2021. – p. 36–54.
5. Митяков С. Н., Митяков Е. С. Машинное обучение в задачах исследования инновационных процессов [Текст] / Митяков С. Н., Митяков Е. С. // Журнал прикладных исследований. – 2020. – Т. 1. – №. 4. – С. 6–13.
6. Романов А. Г. и др. Моделирование, оптимизация и информационные технологии [Текст] / Романов А. Г. // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2022. – Т. 10. – №. 3. – С. 13–14.
7. Алексеева Д. Д., Марочкина А. В., Парамонов А. И. Оптимизация мобильного трафика методами машинного обучения [Текст] / Алексеева Д. Д., Марочкина А. В., Парамонов А. И. // Информационные технологии и телекоммуникации. – 2021. – Т. 9. – №. 1. – С. 1–12.
8. Сулейманова А. Н. Обзор развития алгоритмов деревьев решений [Текст] / Сулейманова А. Н. // Социология: методология, методы, математическое моделирование. – 2020. – №. 50–51. – С. 64–97.
9. Караваев А. В., Мосин В. Г. Оценка важности категориальных признаков с использованием One-Hot-кодирования для модели линейной и гребневой регрессии [Текст] / Караваев А. В., Мосин В. Г. // Прикладная математика и информатика: современные исследования в области естественных и технических наук. – 2022. – С. 174–179.
10. Лимановская О. В., Алферьева Т. И. Основы машинного обучения: учебное пособие / Лимановская О. В., Алферьева Т. И. – Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2020. – 88 с.
11. Исаев Д. В. Динамическое ансамблевое обучение для оценки кредитоспособности [Текст] / Исаев Д. В. //Инновации и инвестиции. – 2022. – №. 3. – С. 74–79.

Весь текст будет доступен после покупки