Аналіз проблем створення ефективних адаптивних платіжних систем у середовищі сервісних платформ

Анотація

Сучасні сервісні платформи, зокрема у сферах каршерінгу та оренди автомобілів, стикаються з викликом утримання клієнтів та максимізації прибутку через використання переважно статичних платіжних моделей. Традиційні підходи, такі як фіксована підписка або оплата за фактичне використання (pay-per-use), не враховують гетерогенність поведінки клієнтів, що призводить до зниження їхньої лояльності та втрати потенційного доходу. Це дослідження присвячене глибокому аналізу ключових науково-технічних проблем, що виникають при розробці адаптивних платіжних систем, здатних динамічно підлаштовувати тарифні плани під індивідуальні патерни поведінки користувачів. Основна ідея полягає у застосуванні
методів машинного навчання для багатофакторної класифікації клієнтів та створення персоніфікованих платіжних пропозицій, що оптимізують як клієнтський досвід, так і дохід компанії. У роботі системно проаналізовано основні виклики цього процесу: проблема «холодного старту» для нових користувачів; динамічність поведінкових патернів, що вимагає імплементації механізмів онлайн-навчання та відстеження дрейфу концепції; висока розмірність простору ознак та складність їх інженерії для точної сегментації; забезпечення інтерпретованості моделей (Explainable AI) для формування зрозумілих та логічних тарифів; а також архітектурні складнощі інтеграції таких систем у високонавантажені середовища. Запропоновано розширену концептуальну архітектуру адаптивної системи, що складається з модулів збору даних, інженерії ознак, ансамблевої класифікації клієнтів та динамічного ціноутворення. Для вирішення завдання класифікації детально розглянуто застосування ансамблевих методів, таких як градієнтний бустинг (XGBoost, LightGBM) та випадковий ліс, що демонструють високу точність на неоднорідних табличних даних. Проведено порівняльний аналіз ефективності кластерних алгоритмів (K-Means, DBSCAN) для первинної некерованої сегментації бази клієнтів. Результати дослідження показують,
що перехід від статичних до адаптивних моделей ціноутворення, заснованих на класифікації, може значно підвищити як задоволеність клієнтів (Customer Satisfaction), так і довічну цінність клієнта (Customer Lifetime Value). Подальші дослідження можуть бути спрямовані на розробку гібридних моделей, що поєднують кероване навчання з навчанням з підкріпленням (Reinforcement Learning) для оптимізації цінових стратегій у реальному часі.