Temat: CHURN

Czy ktoś zajmuje się od trony praktycznej analizą Churn?
Model bardzo ciekawy, od strony konstrukcji również, ale założenia wydają się dość sztywne. Na ile więc działa w praktyce?

Dla przypomnienia, analiza Churn pozwala określić zmienne determinujące klientów, którzy mogą potencjalnie zrezygnować z usług lub produktów. Wyodrębnienie grup klientów o relatywnie wysokim prawdopodobieństwie odejścia, teoretycznie pozwala na podjęcie działań w celu ich zatrzymania zanim zdecydują się odejść.

Temat: CHURN

Mowa o modelu przypominającym regresję logistyczną?
Nie ma według mnie jednego idealnego podejścia do modelowania churnu. Można to zrobić na zasadzie takiego właśnie modelu i jego modyfikacji oraz np. analizy 'przeżycia' klientów czyli szacunku p-stwa odejścia prawdopodobieństwa churnu po jakimś okresie czasu. Są też inne podejścia.

Temat: CHURN

Osobiscie jestem fanem stosowania staystyki i ekonometrii w biznesie.

Przeprowadziłem jakiś czas temu coś na kszatłt anlaizy churn. Poniżej moje przemyslenia z tego doświadczenia. Aby analiza tego typu zadziałała muszą zostać spełnione następujące warunki:
1. Model musi dać się dopasować. Nie dla każdego biznesu i nie dla kazdego typu dostepnych danych można skonstuować dobry model. Ważna jest też jakość danych. Niestety tak już jest... Zawsze należy jednak próbować.
2. Musza istnieć narzędzia po stronie obsługi klienta, które faktycznie pozwolą na zatrzymanie klienta zdefinioanego jako zagrożonego odejsciem. W przeciwnym wypadku to jest sztuka dla sztuki. Zwykłe raportowanie, a nie tak zwana analiza predykcyjna.
3. Monitoring i konsekwencja. Nie można analizy churn robić jednorazowo. Pod to musza zostać usawione procesy i scenariusze działania. I żeby to miało sens to musi być aktywność powtarzalna.

To są przemyslenia tak na szybko. Byc może jakbym się zastanowił to coś bym jeszcze wymyslił :-)

Jeżeli chodzi o algortmy, które można wykorzytywać, to rzeczywiście regresja logistyczna i analiza przeżycia (regresja Cox'a na przykład) są OK. Ale należy jeszcze pamiętać o analizie dyskryminacyjnej i szeregu algorytmów drzew decyzyjnych i sieci neuronowych. Nie ma niestety najlepszego rozwiązania. Wszystko zależy od danych i specyfiki biznesu. Czasem prosta funkcja dyskryminacyjna zalatwia sprawę, a czasem jest to mocno rozbudowane drzewo z szeregiem dziwnych zmiennych.

Niestety nie mam doświadczenia z wielomiesięcznego wykorzytywania tego typu analiz. A szkoda, bo to naprawdę ciekawe zagadnienie...

Temat: CHURN

Jakość danych to sprawa kluczowa. Jak wrzucisz śmieci do nawet super uniwersalnego modelu, z super klasyfikacją to i tak otrzymasz śmieci. Zależy w jaki sposób są one trzymane i prezentowane przez HD. Generalnie nad poprawą jakości danych i ich dostosowywaniem (ukierunkowaniem na klienta: zmienne behawioralne, demograficzne, pozostałe) spędza się z reguły najwięcej czasu (mam na myśli tutaj olbrzymie zbiory).
Mówiąc wcześniej o modelach nie miałem na myśli jedynie regresji logistycznej oraz proporcjonalnego hazardu Coxa (i modyfikacji dla innych niż normalny rozkładów). Faktycznie drzewa, funkcje dyskryminacyjne, sieci neuronowe mogą się też sprawdzać jako klasyfikatory osób mogących zrezygnować z produktu/odejść.
Dobrym klasyfikatorem jest też naiwny klasyfikator Bayesa, choć trzeba spełnić pewne warunki, no i nie każde oprogramowanie ma ten algorytm i jego modyfikacje.

Pozdrawiam
Tomek