Баттл твипов - Доступ к CRM системе с - против - Создание предиктивных

Брокерским компаниям, Банкам (по РФ).

Могу поставлять Вaм горячих клиентов заинтересованных в услугах потребительского кредитования, ипотечного кредита, бизнес кредитования, материнского капитала, и согласились с договором оферты на передачу своих персональных данных, указанных в лиде третьим лицам.

Все заявки всегда направляются только одному клиенту.

1 твип = доступ в CRM систему для работы с заявками (лидами).

Мы гарантируем наличие интереса клиента к услуге кредитования.

Лиды оплачиваются отдельно в самой CRM системе.

Далее - цены на заявки.

Тематики и цены за 1 лид (РФ):

Ипотечный кредит, WEB - 600,

Ипотечный кредит, КЦ - 500,

Потребительский кредит, WEB -60,

Микрокредит, WEB - 50,

Бизнес-кредит - 500,

Материнский капитал, РФ - 150.

Указана базовая цена лидов, без фильтров и параметров.

Минимальный первый депозит 10.000 руб. и 10 заявок в сутки.

Замена брака 15% от общего объёма

Для регистрации личного кабинета в CRM системе от Вас потребуется: Имя Фамилия E-mail Контактный мобильный телефон Регион работы

+

Желание получать большой поток заявок от потенциальных клиентов и возможность качественно его обрабатывать.

Проверьте папку Спам на почте. Доступы могут упасть туда.

Бесплатно предоставлю инструкцию по работе с лидами.

Объем услуги при заказе одного твипа: Ссылка для авторизации, логин и пароль: Доступ на один аккаунт

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных