پیش بینی مشتری یک کار کلیدی برای کسب و کار است که هدف آن حفظ مشتریان و بهبود درآمد است. تکنیک های یادگیری فوق العاده می تواند داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل کند تا پیش بینی کند که مشتریان احتمالاً ترک می کنند.این مقاله یک مطالعه موردی را بررسی می کند و روش مورد استفاده در استفاده از یادگیری تحت نظارت برای پیش بینی از فروش را مشخص می کند.

بررسی موردی

مطالعه موردی شامل یک شرکت مخابراتی است که به دنبال کاهش جذب مشتری است.شرکت داده های مربوط به جمعیت شناسی مشتری، الگوهای استفاده، تاریخ صورتحساب و تعاملات خدمات مشتری جمع آوری کرد. هدف این بود که مدلی را توسعه دهد که به طور دقیق پیش بینی می کند که در یک پنجره سه ماهه به طور دقیق پیش می رود.

روش شناسی Methodology

این فرآیند با پردازش داده ها، از جمله تمیز کردن، انتخاب ویژگی و رمزگذاری متغیرهای کاتورتیک آغاز می شود. مجموعه داده ها سپس به آموزش و تست مجموعه برای ارزیابی عملکرد مدل تقسیم می شوند.

الگوریتم های مختلف یادگیری تحت نظارت، مانند رگرسیون لجستیکی، درختان تصمیم گیری و جنگل های تصادفی مورد آزمایش قرار می گیرند، مدل ها بر روی داده های تاریخی آموزش دیده می شوند و دقت آنها با استفاده از معیارهایی مانند دقت، یادآوری و نمره F1 ارزیابی می شود.

نتایج و پیاده سازی

مدل تصادفی جنگل به بالاترین دقت دست یافت، به درستی شناسایی 85 درصد از ریزش کنندگان بالقوه.این شرکت این مدل را به سیستم مدیریت مشتری خود یکپارچه کرد تا مشتریان را به طور فعال در معرض خطر قرار دهد.این رویکرد استراتژی های حفظ هدفمند را کاهش می دهد و نرخ های کلی را کاهش می دهد.

  • جمع آوری داده ها و تمیز کردن
  • مهندسی
  • آموزش مدل و ارزیابی
  • استقرار و نظارت