Разработка программного средства “SME-PromoOptimizer” для интеллектуального анализа и сегментации клиентов МСБ

Authors

  • Ахметов Тимур Хафизович магистрант, Университет Туран, г. Алматы, Казахстан
  • Ким Е. Р. к.т.н., ассоц.проф., Университет Туран, г. Алматы, Казахстан

Keywords:

машинное обучение, сегментация клиентов, МСБ, Python, K-Means, Random Forest, банковский маркетинг, Data Mining

Abstract

В статье рассматривается проблема низкой эффективности маркетинговых коммуникаций в банковском секторе при работе с клиентами малого и среднего бизнеса (МСБ). Описана разработка программного средства «SME-PromoOptimizer», предназначенного для автоматизации сегментации клиентской базы и прогнозирования вероятности отклика на предложения. Реализация выполнена на языке Python с использованием методов машинного обучения: кластеризации K-Means и классификации Random Forest. Представлены результаты работы алгоритмов и интерфейс разработанного приложения.

Published

2025-12-22

How to Cite

Ахметов Тимур Хафизович, & Ким Е. Р. (2025). Разработка программного средства “SME-PromoOptimizer” для интеллектуального анализа и сегментации клиентов МСБ. Theoretical Hypotheses and Empirical Results, (12). Retrieved from https://ojs.publisher.agency/index.php/THIR/article/view/7476

Issue

No. 12 (2025): Theoretical Hypotheses and Empirical Results

Section

Technical science

License

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.