Az ügyfelek hűségével kapcsolatos kérdésekről szervezett reggelivel összekötött bemutatót a Data Explorer. A Művészetek Palotájának éttermében megrendezett eseményen három téma szerepelt a programban.

Az ügyfelek várható lemorzsolódását megelőzni próbáló churn kampányok hatásosságát javítják az uplift modellek, amelyek segítségével előrejelezhető, hogy egy esetleges megtartási ajánlat (pl. kedvezmény felkínálása) valóban pozitív hatással van-e az üzleti eredményekre. A megfelelő adatok birtokában ugyanis azonosíthatóak olyan ügyfélszegmensek is, ahol a kedvezmények adása fölösleges, sőt akár káros hatással is járhat.

A második előadás témája a kapcsolati hálók adatbányászati alkalmazása volt. Az általában önálló, autonóm egységként kezel ügyfelek valójában jelentős befolyással bírnak egymás döntéseire, így egy-egy meghatározó szereplő viselkedése akár egész komoly láncreakciót indíthat el. Ez a hatás kihasználható mind a lemorzsolódás hajlam jobb előrejelzésére, mind a banki kockázatkezelés területén. A kapcsolati hálók modellezését a többek között az OTP-ben is használt SixTep szoftveren mutatta be Kovács Gyula, a Data Explorer üzletfejlesztési igazgatója.

A befejező, harmadik előadás az adatbányászi modellek mindennapos üzemeltetésével kapcsolatos feladatokat támogató Score Factory megoldást mutatta be. A Data Explorer saját fejlesztésű szoftvere segítségével hatékonyan és gyorsan lehet az egyes modellek teljesítményét nyomon követni és az optimális működéshez szükséges paraméterek beállítani.