Шайхиева Ж.М.
CHURN MODELING ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТТОКА КЛИЕНТОВ В ПРЕДПРИЯТИЯХ *
Аннотация:
отток клиентов представляет собой значительную проблему для компаний различных отраслей, включая телекоммуникации, финансы, розничную торговлю и другие. Он ведет к снижению доходов и увеличению затрат на привлечение новых клиентов. В этом контексте прогнозирование оттока, также известное как churn modeling, стало важной областью исследований и практического применения. Churn modeling - это процесс использования аналитических инструментов и технологий для определения того, какие клиенты скорее всего перестанут пользоваться продуктами или услугами компании. Это дает возможность предпринимать своевременные меры для удержания таких клиентов, что в конечном итоге способствует увеличению клиентской базы и доходов компании. Цель данной статьи - изучить существующие методы churn modeling, обсудить их преимущества и недостатки, а также сравнить наиболее подходящих для построения прогнозов современных методов машинного обучения, которые могут помочь улучшить точность прогнозирования оттока клиентов. Для оценки эффективности предложенных методов применяются метрики качества: точность, auc, precision, recall и f1-score.
Ключевые слова:
отток клиентов, машинное обучение, модели прогнозирования, метрики качества.
Отток клиентов, или "churn", является критической проблемой, с которой сталкиваются многие организации, особенно в секторах, где конкуренция высока, таких как телекоммуникации, финансовые услуги и розничная торговля. Отток клиентов влечет за собой не только прямые потери в доходах от ушедших клиентов, но и высокие затраты на привлечение новых клиентов для заполнения возникшего пробела. Следовательно, удержание существующих клиентов становится ключевым фактором для устойчивого роста и прибыльности бизнеса.Моделирование оттока, или "churn modeling", является одним из наиболее эффективных подходов для борьбы с этой проблемой. Это метод прогнозирования, который определяет вероятность того, что клиент перестанет пользоваться услугами или продуктами компании в определенный период времени. Эти модели позволяют компаниям идентифицировать клиентов с высоким риском оттока и разрабатывать стратегии для их удержания.Основная цель исследования – исследовать эффективность алгоритмов, применяемых для прогнозирования оттока клиентов и 11 основных моделей прогнозирования с целью выявления наиболее точного. Методы и принципы исследования для модели оттока состоит из нескольких этапов: 1. Сбор данных: Чтобы создать модель оттока, необходимо сначала собрать данные о клиентах. Это включает данные об их поведении, истории покупок, взаимодействиях с компанией и другую информацию. 2. Подготовка данных: Данные должны быть очищены и подготовлены для анализа. Это может включать удаление выбросов, заполнение пропущенных значений, преобразование категориальных переменных в числовые и т.д. 3. Исследовательский анализ данных (EDA): Этот шаг позволяет понять структуру данных и выявить любые особенности или аномалии в данных. 4. Построение модели: Используются различные алгоритмы машинного обучения для построения модели оттока, такие как логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, нейронные сети и др. 5. Оценка модели: Модель должна быть тщательно проверена и оценена на основе ее точности, точности, полноты, AUC-ROC и других метрик. 6. Внедрение модели: После того, как модель была тщательно протестирована и оценена, она может быть внедрена в бизнес-процессы компании для идентификации клиентов, которые скорее всего уйдут. 7. Мониторинг и обновление модели: Модель оттока должна регулярно обновляться и повторно обучаться на новых данных, чтобы оставаться актуальной и точной. Важным принципом при исследовании оттока является понимание причин оттока. Это может помочь компании разработать стратегии удержания, которые более эффективно удовлетворяют потребности клиентов и уменьшают вероятность их ухода.Исследования проводились с использованием языка программирования Python. Для работы с данными была использована библиотека pandas, для визуализации и анализа данных библиотеки matplotlib и seaborn, для предобработки данных, а также для обучения и тестирования алгоритмов применялась библиотека sklearn.Набор данных в нашем датасете содержит 523 записи о клиентов компании. Данные содержат демографическую информацию о клиентах, их подключенные услуги, наличие продуктов и транзакционные данные.На этапе предварительной обработки данных были заполнены пропущенные значения в 23 данных обнаружены пропуски в 23 данных, которые в последствии были удалены и некоторые заменены на значение 0 с помощью метода fillna() для исправления неточности в данных, так же все категориальные столбцы были преобразованы в числовые с помощью метода one-hot-encoding.Данные были разбиты на обучающие, который используется для обучения модели, и тренировочные датасеты для оценки ее производительности в соотношении 70/30 и обучены на алгоритмах машинного обучения, наиболее подходящих для прогнозирования, выявленных в ходе анализа предметной области. Таким образом, были выбраны следующие модели: логистическая регрессия (Logistic Regression), XGBoost, CatBoost, метод опорных векторов (SVM), случайные леса (Random Forest), метод kNN, дерево решений (Decision Tree).В таблице 1 представлены результаты, а именно метрики оценки качества модели, обученных и протестированных моделей для предсказания оттока клиентов.
Номер журнала Вестник науки №11 (68) том 2
Ссылка для цитирования:
Шайхиева Ж.М. CHURN MODELING ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТТОКА КЛИЕНТОВ В ПРЕДПРИЯТИЯХ // Вестник науки №11 (68) том 2. С. 709 - 713. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/10836 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+