Den tidiga upptäckten av potentiella curners gör det möjligt för företag att rikta dessa kunder med hjälp av specifika retentionsåtgärder, och därefter öka vinsten. Denna analytiska CRM-strategi (Customer Relationship Management) illustreras med hjälp av verkliga data från ett europeiskt betal-TV-företag. Deras mycket höga churn hastighet har haft en förödande effekt på deras kundbas. Detta papper utvecklar först olika churn-prediction modeller: införandet av Markov kedjor i churn förutsägelse, och en slumpmässig skogsmodell är riktmärken för en grundläggande logistisk modell. Den lämpligaste modellen används därefter för att rikta in sig på de kunder med hög curn sannolikhet i ett fält experiment. Tre alternativa kurser av marknadsföringsåtgärder tillämpas: att ge gratis incitament, organisera särskilda kundevenemang, få feedback på kundnöjdhet genom frågeformulär. Resultaten av detta fält experiment visar att vinster kan fördubblas med hjälp av vår churn-prediction modell. Vinsterna varierar dessutom enormt när det gäller den valda kvarhållandeåtgärden, vilket tyder på att ett frågeformulär för kundtillfredsställelse ger de bästa resultaten, ett fenomen som i psykologisk litteratur kallas "meer-mätningseffekten".
Burez och Van den Poel (2006) byggde en förutsägelsemodell för europeiskt betal-TV-företag genom att använda M arkov-kedjor och en slumpmässig skogsmodell som jämförs med en grundläggande logistikmodell REF.
CRM at a pay-TV company: Using analytical models to reduce customer attrition by targeted marketing for subscription services
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}