KI-gestütztes Modell zur Vorhersage von Kundenabwanderung für Geschäftsmarkt in den USA: Erforschung des Einsatzes von KI- und Machine Learning-Technologien zur Verhinderung von Kundenabwanderung

Das Verständnis der Kundenabwanderung ist für Unternehmen in den USA entscheidend, um effiziente Strategien zur Kundenbindung zu entwickeln und die negativen Auswirkungen auf Umsatz und Rentabilität zu verringern. Zunächst erfordert das Verständnis der Kundenabwanderung die Identifizierung der Faktoren, die dazu beitragen. Diese Forschungsarbeit beschäftigte sich mit der Anwendung von Machine Learning-Algorithmen wie Random Forests und Entscheidungsbäumen zur Gestaltung von Modellen zur Vorhersage von Abwanderung und zur Untersuchung der Schlüsselfaktoren, die die Abwanderungswahrscheinlichkeiten beeinflussen. Der in dieser Studie verwendete Datensatz stammt aus dem renommierten UCI-Repository für Machine Learning-Datenbanken, das an der University of California, Irvine, gespeichert ist. Dieser Datensatz lieferte umfangreiche Informationen über insgesamt 3333 Kunden, was eine eingehende Analyse und Erkenntnisse ermöglichte. Die Leistungsbewertung der Modelle umfasste die Überprüfung der Effizienz des Modells mit einer Verwirrungsmatrix. Random Forest schien ein vergleichsweise besser abschneidendes Modell als der Entscheidungsbaum für diese spezifische Klassifikationsaufgabe zu sein. Insbesondere erreichte Random Forest eine höhere Genauigkeit (96,25 %), Präzision (91,49), Rückruf (83,49 %), F-Maß (0,87) und Phi-Koeffizienten (0,85). Durch den Einsatz von Random Forest- und Entscheidungsbaum-Modellen können Regierungsunternehmen ein vertieftes Verständnis der Faktoren erlangen, die zur Kundenabwanderung führen. Folglich kann diese Information ihnen ermöglichen, gezielte Bindungsstrategien und Interventionen zu entwickeln. Durch die effektive Bindung von Kunden können Regierungsorganisationen eine stabile Kundenbasis aufrechterhalten, was zu nachhaltigem Umsatz und wirtschaftlichem Wachstum führt.