| Περίληψη : | Η πρόβλεψη αποχώρησης πελατών ξεκίνησε με προσεκτική προετοιμασία και στέρεη κατανόηση της ανάλυσης επιβίωσης, με στόχο την αποκάλυψη τόσο των προβλεπτικών πληροφοριών όσο και των ανθρώπινων παραγόντων που καθοδηγούν τη συμπεριφορά των πελατών. Η διαδικασία άρχισε με ενδελεχή εξέταση του συνόλου δεδομένων, δίνοντας μεγάλη προσοχή σε κάθε μεταβλητή. Για να διασφαλιστεί η ακεραιότητα των δεδομένων, αφαιρέθηκαν μη απαραίτητες στήλες όπως το 'Customer ID', ενώ εξετάστηκαν πεδία όπως το 'Churn Reason' για πληροφορίες σχετικά με την εμπειρία των πελατών. Οι ελλείψεις στη στήλη 'Customer Satisfaction' αντιμετωπίστηκαν κατάλληλα και διαγράφηκαν κατά τη φάση του μοντελοποίησης, αναβαθμίζοντας το σύνολο δεδομένων για μελλοντική έρευνα. Η εξερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA) σε κάθε μεταβλητή ενίσχυσε την κατανόησή μας για τις αιτίες αποχώρησης πελατών. Σημαντικοί δείκτες όπως οι τύποι συμβολαίων, οι μέθοδοι πληρωμής και οι συνήθειες κατανάλωσης υπηρεσιών αναδείχθηκαν. Επιπλέον, τα γεωγραφικά και δημογραφικά δεδομένα παρείχαν πολύτιμο πλαίσιο, βελτιώνοντας την κατανόησή μας για τη συμπεριφορά των πελατών. Διερευνήθηκαν αρκετές μεθοδολογίες ανάλυσης επιβίωσης, καθεμία με μοναδικές απόψεις για την πρόβλεψη αποχώρησης. Οι μη παραμετρικές προσεγγίσεις προσέφεραν αξιόπιστες πληροφορίες επιβίωσης, ενώ οι παραμετρικές τεχνικές προσέφεραν επίσημα πλαίσια εκτίμησης κινδύνων. Ωστόσο, η ημιπαραμετρική τεχνική ξεχώρισε για την ικανότητά της να προσαρμόζεται σε μεταβαλλόμενους κινδύνους με την πάροδο του χρόνου.Το μοντέλο Random Survival Forest (RSF) αποδείχθηκε αποτελεσματικό εργαλείο για την πρόβλεψη αποχώρησης. Παρά τις προσπάθειες βελτιστοποίησης, η ακριβής πρόβλεψη αποχώρησης παρέμεινε δύσκολη, τονίζοντας τις πολυπλοκότητες της πρόβλεψης συμπεριφοράς πελατών. Το μοντέλο RSF αποκάλυψε βασικούς παράγοντες αποχώρησης όπως τύποι συμβολαίων, χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και συνήθειες κατανάλωσης υπηρεσιών, και έδειξε ότι η ποιότητα των υπηρεσιών διαδικτύου επηρεάζει σημαντικά τα ποσοστά αποχώρησης, ιδιαίτερα στους καταναλωτές με πακέτα υπηρεσιών. Απαιτείται περαιτέρω μελέτη και ανάπτυξη για να αξιοποιηθούν πλήρως οι δυνατότητες των μεθοδολογιών προγνωστικής μοντελοποίησης στην πρόβλεψη αποχώρησης. Με ανθρωποκεντρική προσέγγιση και εφαρμογή των πληροφοριών EDA, η πολυπλοκότητα της πρόβλεψης αποχώρησης πελατών μπορεί να διαχειριστεί πιο ακριβώς, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να ενισχύσουν την αφοσίωση και τη διατήρηση πελατών σε μια συνεχώς μεταβαλλόμενη αγορά.
Predicting client turnover began with thorough preparation and a solid understanding of survival analysis, aiming to uncover both predictive insights and the human factors driving customer behavior. The process started with an in-depth dataset examination, focusing on each variable. To ensure data integrity, unnecessary columns like 'Customer ID' were removed, while fields such as 'Churn Reason' were scrutinized for customer experience insights. Missing values in the 'Customer Satisfaction' column were addressed. During the modeling phase, these columns were deleted, upgrading the dataset for future research. Exploratory data analysis (EDA) on each variable deepened our understanding of client churn causes. Key indicators such as contract types, payment methods, and service consumption habits were identified. Additionally, geographical and demographic data provided valuable context, enhancing our grasp of customer behavior. Several survival analysis methodologies were explored, each offering unique perspectives on predicting churn. Non-parametric approaches provided reliable survival probability insights, while parametric techniques offered formal hazard estimation frameworks. However, the semi-parametric technique stood out for its ability to adapt to changing risks over time. The Random Survival Forest (RSF) model proved effective for predicting churn. Despite efforts to fine-tune the model, predicting churn accurately remained challenging, highlighting the complexities of forecasting customer behavior. The RSF model identified key churn factors, such as contract types, financial services, and service consumption patterns. It also revealed that internet service quality significantly impacts turnover rates, especially among consumers with bundled services. Further study and development are needed to fully realize the potential of predictive modeling methodologies related to survival analysis for churn prediction. By adopting a human-centered approach and applying EDA insights, the complexity of customer churn prediction can be navigated more precisely. This information helps firms enhance customer loyalty and retention in an ever-changing market.
|
|---|
Copyright © 2013 Βιβλιοθήκη Ο.Π.Α. Με την επιφύλαξη παντός δικαιώματος.