Ett nytt kostnadskänsligt ramverk för kunden churn prediktiv modellering Beslutsanalys Förslag till hänvisning: Bahnsen, Alejandro; Aouada, Djamila; Ottersten, Björn (2015) : Ett nytt kostnadskänsligt ramverk för kund churn prediktiv modellering, Beslutsanalys, ISSN 2193-8636, Springer, Heidelberg, Vol. Två, ärs. Ett, ett, två, två, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, tre, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, tre, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, fyra, 1–15, http://dx.doi.org/10.1186 Denna version finns tillgänglig på http://hdl.handle.net/10419/161801 Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigen wisenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommandezielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben der anderweitig nutzen. Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (inbesonde CC-Lizen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte.  Användningsvillkor: Dokument i EconStor kan Kunden churn prediktiv modellering handlar om att förutsäga sannolikheten för en kund avhopp med hjälp av historisk, beteendemässig och socioekonomisk information. Detta verktyg är till stor nytta för abonnemangsbaserade företag så att de kan maximera resultaten av retentionskampanjer. Problemet med churn prediktiv modellering har studerats i stor utsträckning av data mining och maskininlärning samhällen. Den hanteras vanligtvis genom att använda klassificeringsalgoritmer för att lära sig de olika mönstren för både churners och non-churners. De nuvarande toppmoderna klassificeringsalgoritmerna är dock inte väl anpassade till kommersiella mål, i den meningen att modellerna missar att inkludera de verkliga ekonomiska kostnaderna och fördelarna under utbildnings- och utvärderingsfaserna. När det gäller churn ger utvärderingen av en modell som bygger på en traditionell åtgärd, såsom noggrannhet eller prediktiv effekt, inte det bästa resultatet när den mäts med hjälp av den faktiska finansiella kostnaden, dvs. Investering per abonnent på en lojalitetskampanj och de ekonomiska konsekvenserna av att inte upptäcka en riktig churner kontra felaktigt förutsäga en icke-churner som en curner. I detta dokument presenterar vi ett nytt kostnadskänsligt ramverk för prediktiv modellering av kunder churn. Först föreslår vi en ny finansiell åtgärd för att utvärdera effektiviteten av en churn kampanj med hänsyn till den tillgängliga portföljen av erbjudanden, deras individuella finansiella kostnad och sannolikheten för att erbjuda acceptans beroende på kundprofil. Sedan, med hjälp av en verklig churn dataset jämför vi olika kostnadskänsliga och kostnadskänsliga klassificeringsalgoritmer och mäter deras effektivitet baserat på deras prediktiva effekt och även kostnadsoptimering. Resultaten visar att en kostnadskänslig metod ger en ökning av kostnadsbesparingarna på upp till 26,4 %.
Bahnsen m.fl. Ref lade fram en ny åtgärd som baserades på monetära begränsningar för att utvärdera tritionsmetodens effektivitet.
A novel cost-sensitive framework for customer churn predictive modeling
{'venue': None, 'journal': 'Decision Analytics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}