利用人工智能用于电信中的预测性客户流失模型:用于增强客户关系管理的框架

科学领域:

• *人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在业务分析中.
• *客户关系管理 (CRM) 系统优化.
• * 数据科学在电信领域的应用.

背景情况:

• *客户流失严重影响电信行业的利能力和客户终身价值.
• *积极的客户保留策略对于持续的业务增长至关重要.
• * 将人工智能集成到CRM系统中,为管理客户关系提供了一种新的方法.

研究的目的:

• * 开发和评估人工智能驱动的框架,用于在CRM系统中主动识别和保留客户流失.
• * 评估随机森林模型在识别高风险电信客户方面的预测性能.
• * 探索可解释的人工智能见解和可操作的客户参与CRM策略之间的联系.

主要方法:

• * 在电信客户数据集 (N=2,668) 上实施随机森林分类器.
• *应用数据平衡技术,包括SMOTE (合成少数人过量采样技术) 和类权重,以解决14.6%的离职率.
• *对XGBoost,支持矢量机 (SVM) 和人工神经网络 (ANN) 模型进行比较分析.

主要成果:

• *随机森林模型实现了高预测准确度 (95.13%) 和曲线下的面积 (AUC) 为0.89.
• * 功能重要性分析确定了"一天的总分钟"",一天的总费用"和"客户服务电话"作为关键的离职预测指标.
• * 拟议的AI框架表现出优越或与其他评估的ML模型相比的性能.

结论:

• *与CRM系统集成的人工智能驱动框架对于在电信领域主动预测和保持客户流失是有效的.
• *可解释的AI洞察力为有针对性的客户参与和保留活动提供了可操作的数据.
• * 该研究提供了一种强大的方法,通过智能CRM操作来增强客户的保留能力.