СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЫ, РАЗДЕЛЯЮЩЕЙ КЛИЕНТОВ РОЗНИЧНОГО БИЗНЕСА НА СЕГМЕНТЫ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ БАНКОВСКИХ ТРАНЗАКЦИЙ
##semicolon##
Ключевые слова: сегментация клиентов, машинное обучение, банковская практика, анализ данных, розничный бизнес, большие данные.##article.abstract##
Аннотация. В статье рассматривается структурный анализ программной системы, предназначенной для сегментации клиентов розничного бизнеса на основе данных их банковских транзакций. В работе описаны ключевые компоненты системы, такие как сбор данных, их предварительная обработка, применение алгоритмов машинного обучения для анализа поведения клиентов и построение сегментов. Особое внимание уделено интеграции банковских данных, которая позволяет улучшить точность сегментации и персонализировать предложения для разных групп клиентов. Исследование демонстрирует, как структурные элементы системы способствуют повышению эффективности маркетинговых стратегий и управления клиентскими отношениями в розничном бизнесе.
##submission.citations##
Использованные литературы
1. Базарова С.К., Салауатова Д.М. Основные принципы сегментирования и их применение в банковском секторе. Материалы Международной научно-практической конференции, посвящённой 90-летию Е.А. Букетова. – Караганда, 2015, 2-том. https://rep.ksu.kz/handle/data/724
2. Базарова С.К. Маркетинг услуг: Учебное пособие. – Астана: Издательство «Парасат Əлемі» 2007. – 248с.
3. Иванов, В. П., и Ковалёв, С. А. "Большие данные и их использование в маркетинге." СПб: Питер, 2021. – 276 с.
4. Сидоров, Д. И. "Модели и методы машинного обучения для анализа клиентских данных." Журнал "Компьютерные науки и технологии", 2023, т. 18, № 3, с. 45–67.
5. Hamroyev A.Sh., Alimov F.Х. Bank sohasida mijozlarni segmentatsiya qilishda klasterlash usullarining qo‘llanilish tahlili. Vol. 1 No. 9 (2024): Материалы конференции: "Приоритетные реформы в теоретических и прикладных науках и инновационные направления современного образования". №9 (2024). – 159-165 b.
6. Ким, Ю.Х., и Чжан, Ч. "Применение финансовых данных для персонализации услуг в ритейле." Международный журнал аналитики данных, 2022, т. 15, № 2, с. 89–103.
