Demo Scenario

Сигналы оттока до ухода клиента

Оператор связи узнаёт об уходе абонента по факту расторжения. Связываем биллинг, обращения и потребление, чтобы видеть риск заранее.

Это демонстрационный сценарий: так мы бы построили решение. Названия и данные иллюстративные — это не история конкретного клиента.

01Задача

Задача

Найти абонентов с растущим риском ухода и передать их в удержание, пока они ещё клиенты.

Ограничения

  • Данные биллинга и поддержки лежат в разных системах с разными идентификаторами.
  • Персональные данные не покидают периметр компании.
02Решение

Решение

  1. 01

    Справочник соответствия идентификаторов абонента между системами.

  2. 02

    Еженедельная модель риска на признаках потребления, платежей и обращений.

  3. 03

    Список высокого риска — в CRM отдела удержания с причиной.

03Архитектура

Архитектура

Архитектура: Сигналы оттока до ухода клиента
  1. Billing → ETL · ID mapping
  2. Support desk → ETL · ID mapping
  3. Usage records → ETL · ID mapping
  4. ETL · ID mapping → Data Warehouse
  5. Data Warehouse → Churn risk model, Churn dashboard
  6. Churn risk model → Retention CRM
  7. Retention CRM
  8. Churn dashboard
Интеграции
Billing · Support desk · Usage records · CRM
Стек
PostgreSQL · Python · SQL · Docker
04Что демонстрирует

Что демонстрирует

Демонстрирует: связывание данных из систем с разными идентификаторами и превращение прогноза в конкретный список действий для команды.

Чтобы AI-агент сам готовил предложение для абонента из зоны риска?

AI-агентыAgentZone