Maschinenlernen für Kundenbindung und -wachstum im Telekommunikationsbereich

Kundenabwanderung ist eines der dringendsten Probleme für Telekommunikationsanbieter und wirkt sich direkt auf den Umsatz und die langfristige Rentabilität aus. Dieses Papier präsentiert ein umfassendes Maschinenlernframework zur Vorhersage von Abwanderungen anhand eines öffentlich verfügbaren Telekommunikationsdatensatzes. Wir beschreiben die Datenvorverarbeitung, Merkmalsengineering, Umgang mit Ungleichgewichten, Modelltraining, Hyperparameteroptimierung und Evaluierung. Bewertete Algorithmen umfassen logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machine (SVM) und XGBoost. Die Experimente verwenden eine geschichtete 5-fache Kreuzvalidierung und eine metrikbasierte Bewertung (Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score und AUC). Die Ergebnisse zeigen, dass Ensemble-Techniken, insbesondere Random Forest und XGBoost, einfachere Modelle übertreffen und das beste Gleichgewicht zwischen Präzision und Rückruf bei unausgewogenen Daten erreichen. Wir diskutieren praktische Überlegungen zur Umsetzung für Telekommunikationsanbieter, Einschränkungen der aktuellen Studie und Richtungen für zukünftige Arbeiten, einschließlich Online-Lernen, Erklärbarkeit und kostensensible Strategien zur Kundenbindung.