В своем исследовании авторы поднимают актуальную проблему мониторинга активности клиентов банка. Ряд современных исследований показывает ценность мониторинга клиентов как важной части банковской экосистемы. Поэтому появляется необходимость в разработке информационной системы, которая возьмет на себя целиком или частично деятельность по оценке клиента. Авторы берут за основу RFM-анализ как метод сегментации потребителей. На основе технологии сегментации предлагается построить маркетинговую сегментационную модель, которая будет выполнять разделение клиентов в зависимости от следующих параметров: ценность для банка и склонность к оттоку. В итоге предлагается проводить перекрёстный анализ на основе формализации основополагающих маркетинговых характеристик клиентов банка. В результате каждому технологическому сегменту будут присвоены определенные маркетинговые характеристики. Данная модель ложится в основу разрабатываемой информационной системы, которую предлагается разработать в виде веб-приложения. Для данной разработки предлагается выбрать микросервисную архитектуру, а в качестве инструмента реализации выбран язык программирования Python 3.11 и фреймворк Django 4.2. В разработке веб-приложения используется технология, построенная на модели «клиент – сервер». Описаны специальные функции, для определения клиентов в зависимости от ценности для банка, на основе описанной ранее технологии сегментации. Таким образом, разработанное веб-приложение позволяет анализировать активность клиента банка на основании RFM-анализа, определять принадлежность клиента к одному из пяти сегментов и предлагать сотруднику банка типовые рекомендации для клиента данного сегмента.

In their study, the authors raise the urgent problem of monitoring the activity of bank customers. A number of modern studies show the value of customer monitoring as an important part of the banking ecosystem. Therefore, there is a need to develop an information system that will take over all or part of the client’s assessment activities. The authors take RFM analysis as a basis as a method of segmentation of consumers. Based on segmentation technology, it is proposed to build a marketing segmentation model that will separate customers depending on the following parameters: value to the bank and tendency to outflow. As a result, it is proposed to conduct a cross-analysis based on the formalization of the fundamental marketing characteristics of the Bank’s customers. As a result, certain marketing characteristics will be assigned to each technology segment. This model forms the basis of the information system being developed, which is proposed to be developed in the form of a web application. For this development, it is proposed to choose a microservice architecture, and the Python 3.11 programming language and the Django 4.2 framework are chosen as the implementation tool. The technology based on the client-server model is used in the development of a web application. Special functions are described to identify customers depending on the value for the bank, based on the segmentation technology described earlier. Thus, the developed web application allows you to analyze the activity of the bank’s client based on RFM analysis, determine whether the client belongs to one of the five segments and offer typical recommendations to the bank’s employee for the client of this segment.