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Publication
Machine learning-driven insights for customer conversion : optimizing onboarding processes through predictive analytics at AM by froots
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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This study, undertaken in collaboration with the asset management company froots, tackles the challenge of improving client conversion during digital onboarding in the financial services sector. By utilizing predictive analytics and machine learning, the research examines how demographic, behavioral, and engagement data can enhance user conversion rates while ensuring adherence to regulatory standards. Multiple machine learning models, including LightGBM, XGBoost, and Random Forest, were employed to predict user conversion likelihood with precision and reliability. Key factors such as referral sources, financial capacity, and engagement timing emerged as the most significant predictors of successful onboarding. To better interpret the findings, features were categorized into actionable, non-actionable, and regulatory groups, offering practical insights into their role in conversion outcomes. The study’s results informed the development of targeted strategies, including the creation of prioritized user lists and the use of dynamic incentives, both of which effectively reduced drop-offs and improved onboarding efficiency. These strategies demonstrate the value of predictive analytics in optimizing resource allocation and enhancing user experiences. By integrating machine learning into onboarding processes, this research bridges the gap between regulatory demands and user-focused strategies. The findings offer a scalable and efficient framework for improving customer acquisition in the financial services sector, highlighting the potential of data-driven approaches to address real-world challenges.
Este estudo, realizado em colaboração com a empresa de gestão de ativos froots, aborda o desafio de melhorar a conversão de clientes durante o onboarding digital no setor de serviços financeiros. Utilizando análises preditivas e aprendizado de máquina, a pesquisa examina como dados demográficos, comportamentais e de engajamento podem aumentar as taxas de conversão de usuários, garantindo a conformidade com os padrões regulatórios. Vários modelos de aprendizado de máquina, incluindo LightGBM, XGBoost e Random Forest, foram empregados para prever a probabilidade de conversão de usuários com precisão e confiabilidade. Fatores-chave, como fontes de referência, capacidade financeira e tempo de engajamento, surgiram como os preditores mais significativos para o sucesso no processo de onboarding. Para interpretar melhor os resultados, as características foram categorizadas em grupos acionáveis, não acionáveis e regulatórios, oferecendo insights práticos sobre seu papel nos resultados de conversão. Os resultados do estudo levaram ao desenvolvimento de estratégias direcionadas, incluindo a criação de listas priorizadas de usuários e o uso de incentivos dinâmicos, que reduziram efetivamente as desistências e melhoraram a eficiência do onboarding. Essas estratégias demonstram o valor da análise preditiva na otimização da alocação de recursos e no aprimoramento da experiência do usuário. Ao integrar aprendizado de máquina nos processos de onboarding, esta pesquisa conecta as demandas regulatórias com estratégias focadas no cliente. Os resultados oferecem uma estrutura escalável e eficiente para melhorar a aquisição de clientes no setor financeiro, destacando o potencial de abordagens orientadas por dados para resolver desafios do mundo real.
Este estudo, realizado em colaboração com a empresa de gestão de ativos froots, aborda o desafio de melhorar a conversão de clientes durante o onboarding digital no setor de serviços financeiros. Utilizando análises preditivas e aprendizado de máquina, a pesquisa examina como dados demográficos, comportamentais e de engajamento podem aumentar as taxas de conversão de usuários, garantindo a conformidade com os padrões regulatórios. Vários modelos de aprendizado de máquina, incluindo LightGBM, XGBoost e Random Forest, foram empregados para prever a probabilidade de conversão de usuários com precisão e confiabilidade. Fatores-chave, como fontes de referência, capacidade financeira e tempo de engajamento, surgiram como os preditores mais significativos para o sucesso no processo de onboarding. Para interpretar melhor os resultados, as características foram categorizadas em grupos acionáveis, não acionáveis e regulatórios, oferecendo insights práticos sobre seu papel nos resultados de conversão. Os resultados do estudo levaram ao desenvolvimento de estratégias direcionadas, incluindo a criação de listas priorizadas de usuários e o uso de incentivos dinâmicos, que reduziram efetivamente as desistências e melhoraram a eficiência do onboarding. Essas estratégias demonstram o valor da análise preditiva na otimização da alocação de recursos e no aprimoramento da experiência do usuário. Ao integrar aprendizado de máquina nos processos de onboarding, esta pesquisa conecta as demandas regulatórias com estratégias focadas no cliente. Os resultados oferecem uma estrutura escalável e eficiente para melhorar a aquisição de clientes no setor financeiro, destacando o potencial de abordagens orientadas por dados para resolver desafios do mundo real.
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Keywords
Digital onboarding Customer conversion Predictive analytics Machine learning Financial services Regulatory compliance Onboarding digital Conversão de clientes Análise preditiva Aprendizado de máquina Serviços financeiros Conformidade regulatória
Pedagogical Context
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