顧客による中核予測は、クライアントを維持し、収益を向上させることを目指した企業にとって重要なタスクです。 監督された学習技術は、顧客が去る可能性が高い予測に歴史データを分析することができます。 この記事では、ケーススタディを調べ、中核予測のための監督された学習を適用する際に使用される方法論の概要を説明します。

事例紹介

ケーススタディは、顧客属性を減らすために求める通信会社を含みます。同社は、顧客人口統計、使用パターン、請求履歴、顧客サービス相互作用に関するデータを収集しました。この目標は、3ヶ月のウィンドウ内で正確に実行を予測するモデルを開発することです。

方法論

プロセスは、クリーニング、機能選択、およびエンコーディングの分類変数を含むデータ処理から始まります。 データは、モデルのパフォーマンスを評価するためのトレーニングとテストセットに分割されます。

ロジスティック回帰、決定木、ランダムな森など、さまざまな学習アルゴリズムがテストされます。モデルは、過去のデータに訓練され、精度、リコール、F1スコアなどのメトリックを使用して精度が評価されます。

結果・実施

ランダムフォレストモデルは、潜在的な発生率の85%を正しく特定し、高精度を達成しました。このモデルは、顧客管理システムに統合され、リスクの高い顧客を積極的にフラグを立てます。このアプローチは、ターゲットの保持戦略を可能にし、全体的な中核率を削減します。

  • データ収集とクリーニング
  • 機能工学
  • モデルのトレーニングと評価
  • 導入と監視