Модели оценки лояльности потребителей услуг интернет-провайдеров на основе анализа их профилей
Аннотация
Во многих отраслях автоматизирован процесс сбора больших данных, которые при должной обработке могут стать пригодными для анализа. Одним из популярных примеров использования таких данных является анализ поведения потребителя и последующее построение моделей прогнозирования оттока.
В первой главе исследования раскрыты теоретические аспекты поведения потребителя и методов построения прогноза оттока клиентов, а также представлен обзор современных исследований, затрагивающих данные вопросы. Во второй главе был проведён анализ данных, полученных от телекоммуникационной компании и эмпирический анализ для проверки, гипотез, которые были выдвинуты на основании результатов статистического исследования. Было произведено построение моделей прогнозирования оттока клиентов, основанных на методах машинного обучения. Наиболее качественная модель была улучшена с помощью алгоритма подбора параметров и включения в модель дополнительных характеристик абонентов.
В исследовании подтверждается, то, что профиль абонента оказывает влияние на принимаемые им решения, на основе оценок таких характеристик клиента были даны рекомендации по улучшению стратегий удержания клиентов.
В первой главе исследования раскрыты теоретические аспекты поведения потребителя и методов построения прогноза оттока клиентов, а также представлен обзор современных исследований, затрагивающих данные вопросы. Во второй главе был проведён анализ данных, полученных от телекоммуникационной компании и эмпирический анализ для проверки, гипотез, которые были выдвинуты на основании результатов статистического исследования. Было произведено построение моделей прогнозирования оттока клиентов, основанных на методах машинного обучения. Наиболее качественная модель была улучшена с помощью алгоритма подбора параметров и включения в модель дополнительных характеристик абонентов.
В исследовании подтверждается, то, что профиль абонента оказывает влияние на принимаемые им решения, на основе оценок таких характеристик клиента были даны рекомендации по улучшению стратегий удержания клиентов.