Bevarande av kunder är avgörande i en rad olika företag eftersom det ofta är dyrare att köpa nya kunder än att behålla de nuvarande. Som en följd av detta har churn förutsägelse fått stor uppmärksamhet från både näringslivet och den akademiska världen. Traditionella insatser inom det finansiella området fokuserar främst på domänspecifika variabler såsom produktägande eller tjänsteanvändningsaggregation, dock utan att beakta dynamiska beteendemönster hos kundernas finansiella transaktioner. I detta papper försöker vi fylla i denna lucka genom att undersöka spatio-temporala mönster och entropi av val som ligger till grund för kundernas finansiella beslut, och deras relationer till kund curning aktiviteter. Inspirerade av tidigare arbeten inom det framväxande området beräkningssocialvetenskap byggde vi en förutsägelsemodell baserad på spatio-temporala och valbeteendemässiga egenskaper med hjälp av enskilda transaktionsregister. Våra resultat visar att föreslagna dynamiska beteendemodeller kan förutsäga churn beslut betydligt bättre än traditionellt anses faktorer såsom demografiska-baserade funktioner, och att denna effekt förblir konsekvent över flera datamängder och olika churn definitioner. Vi studerar vidare den relativa betydelsen av de olika beteendemässiga egenskaperna i churn förutsägelse, och hur den prediktiva kraften varierar mellan olika demografiska grupper. Mer allmänt, de föreslagna funktionerna kan också tillämpas på churn förutsägelse i andra domäner där spatio-temporala beteendedata är tillgängliga.
I REF dynamisk beteendemodell föreslås att förutsäga curn takten i den finansiella sektorn.
Behavioral attributes and financial churn prediction
{'venue': 'EPJ Data Science', 'journal': 'EPJ Data Science', 'mag_field_of_study': ['Business', 'Computer Science']}