Müşteri churn tahmini, müşterileri korumak ve gelir geliştirmek isteyen işletmeler için önemli bir görevdir. Süpervised learning teknikleri, müşterilerin terk etmesi muhtemel olan tahminleri tahmin etmek için tarihsel verileri analiz edebilir. Bu makale, churn tahminine denetimli bir öğrenmede kullanılan metodolojiyi araştırıyor.

Vaka Çalışması Genel Bakış

Vaka çalışması müşteriyi beslenmeye çalışan bir telekomünikasyon şirketi içerir. Şirket müşteri demografik, kullanım kalıpları, fatura tarihi ve müşteri hizmetleri etkileşimleri üzerinde toplanan verileri toplamıştır. Hedef üç aylık bir pencere içinde tam olarak tahmin eden bir model geliştirmekti.

Yöntemoloji

Süreç, temizlik, özellik seçimi ve kategorik değişkenleri dahil olmak üzere veri işleme öncesi ile başlar.Veri setleri daha sonra model performansını değerlendirmek için eğitim ve test setlerine ayrılır.

Çeşitli denetimli öğrenme algoritmaları test edilir, lojistik regresyon, karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi. modeller tarihsel veriler üzerinde eğitilmiştir ve onların doğrulukları hassas, hatırla ve F1 puan gibi metrikleri değerlendirmektedir.

Sonuçlar ve Uygulama

rastgele orman modeli, potansiyel urnerlerin% 85'ini doğru bir şekilde elde etti. Şirket bu modeli müşteri yönetim sistemine proaktif olarak bayrak için entegre etti.Bu yaklaşım hedef, hedefli tutma stratejilerine, genel churn oranlarını azaltmayı amaçlamaktadır.

  • Data collection and temizliği
  • Özel mühendislik mühendisliği
  • Model eğitimi ve değerlendirme
  • İşsizlik ve izleme