Predikce nákupního chování klientů banky pro optimalizaci marketingových kampaní - Šarin, Kristijan (2025)
Tato práce zkoumá predikci nákupního chování klientů banky. Cílem práce bylo vytvořit model náhodného lesa pro optimalizaci marketingových kampaní. Model využil datové sady z různých digitálních kanálů. Data byla nejprve sloučena, očištěna a obohacena o nové atributy. Dále byl vytvořen klasifikační model náhodného lesa. Model prošel optimalizací pomocí GridSearchCV a pětinásobnou křížovou validací. Model dosáhl hodnoty ROC-AUC 0,8564 na testovací množině a celkové přesnosti 76 %. F1-skóre činilo 0,76. Model tak dokáže rozlišovat mezi zákazníky s různou pravděpodobností nákupu. Poté byla provedena segmentace klientů do čtyř skupin. Každé skupině bylo přiřazeno cílené marketingové doporučení. Výsledky práce potvrzují, že analýzu digitálních interakcí lze efektivně využít k personalizaci kampaní a zvýšení návratnosti investic.