テレコムの顧客維持を改善するための予測分析アプローチ

顧客維持はテレコム企業にとって重要な課題であり、顧客の解約を理解することはビジネス戦略の大幅な改善につながります。本論文は、高度なデータ分析技術を用いて潜在的な顧客離脱を特定する正確な予測モデルの開発に焦点を当てています。機械学習アルゴリズムを適用することで、意思決定プロセスを改善し、テレコム事業者が顧客維持のために積極的な対策をとることを目指します。本研究を通じて顧客行動に対するより深い洞察を得ることで、テレコム企業がサービス提供を改善し解約率を低減するのに貢献します。顧客解約を表すデータセットを用いて多様な予測モデルを開発・評価しました。比較分析により各種技術の強みと弱みを明らかにし、その中でサポートベクターマシン（SVM）が最も高い性能を示しました。本研究の主な貢献は、効果的なデータ前処理、特徴選択、およびモデル解釈性の統合にあり、これにより従来研究で指摘された課題に対処しています。