Аннотация:В условиях цифровой трансформации и усиления конкуренции на рынке корпоративных банковских услуг ключевое значение приобретает внедрение научно обоснованных, персонализированных подходов к управлению клиентскими отношениями. Актуальность данного исследования обусловлена недостаточной эффективностью стандартизированных программ лояльности для бизнеса, которые не учитывает поведенческие паттерны клиентов, что ведет к снижению релевантности коммуникаций. Цель работы — разработка и тестирование модели сегментации клиентов для создания персонализированных маркетинговых стратегий, направленных нарост вовлеченности и пожизненной ценности клиентов (LTV). В исследовании применен метод кластерного анализа (алгоритм K-means) на основе RFM-метрик. На основе синтетического, но репрезентативно сгенерированного датасета, имитирующего поведение корпоративных клиентов, методом K-means выделено четыре статистически значимых кластера. Для каждого сегмента разработаны детальные профили и практические рекомендации по персонализации коммерческих предложений и коммуникаций. Практическая значимость работы заключается в предоставлении готового инструментария для перехода от массового к индивидуальному подходу на примере программы лояльности для бизнеса банка. Внедрение модели позволит повысить конверсию маркетинговых активностей, увеличить использование сервисов и снизить клиентский отток.
