Разработка системы прогнозирования клиентского оттока на основе методов машинного обучения

Скачать демо-версию работы
  • Содержание:

    Содержание
    Введение 3
    1 Аналитический обзор предметной области и постановка задачи 6
    1.1 Причины оттока клиентов и методы его измерения для разработки стратегии предотвращения их оттока 6
    1.2 Обзор методов прогнозирование оттока клиентов 17
    1.3 Сравнительный анализ инструментов анализа и управления оттоком клиентов 22
    1.4 Постановка задачи 29
    2 Проектирование и разработка системы прогнозирования оттока 32
    2.1 Прогнозирование оттока клиентов на основе паттернов изменения их поведения 32
    2.2 Выбор инструментов разработки системы с использованием машинного обучения 36
    2.3 Описание архитектуры решения 41
    2.4 Описание набора данных и их предварительной обработки 44
    2.5 Обучение моделей с использованием искусственного интеллекта 48
    3 Экспериментальные исследования и оценка эффективности 52
    3.1 Сравнение и оценка полученных результатов 52
    3.2 Формирование выводов и рекомендаций по результатам проведённых исследований 62
    3.3 Оценка экономической эффективности разработанного решения 68
    Заключение 76
    Список использованных источников 79
    Приложение 1 84


  • Выдержка из работы:

    Введение
    Высокий уровень конкуренции при реализации товаров и предоставлении услуг требует от компаний постоянной работы с клиентом. Особенности используемых технологий привлечения клиентов предполагают высокий уровень вложений, при этом технологии удержания обходятся компании в 5 раз дешевле, для некоторых сфер деятельности этот коэффициент может достигать 25. Снижение оттока позволяет сократить расходы на маркетинг и привлечение, что напрямую влияет на прибыль.
    Показатель оттока клиентов является значимым индикатором для компаний, взаимодействующих напрямую с клиентами. Он свидетельствует о доле клиентов, прекративших использование продукта или услуги за определенный временной интервал.
    ……………………………………………………

    1 Аналитический обзор предметной области и постановка задачи
    1.1 Причины оттока клиентов и методы его измерения для разработки стратегии предотвращения их оттока
    Отток клиентов или Churn в соответствии со словарем означает «прекращение покупки товаров и услуг определенной компании, в частности, с целью приобретения их у конкурента». На данный момент это очень значимый показатель для всех современных компаний, так как представляет собой диаметрально противоположное значение удержанию клиентов, являющееся ключевым фактором для сохранения и развития бизнеса.
    Показатель Churn (отток клиентов) определяется как процент клиентов, принявших решение о прекращении сотрудничества с компанией, за установленный временной промежуток. Данный показатель может быть отнесен к критическим в контексте оценки здоровья бизнеса и устойчивости базы клиентов. Высокий уровень Churn свидетельствует о проблемах, связанных с продуктом, качеством обслуживания или недостаточной ценностью предложения для клиентов.
    Соответственно, он представляет собой актуальный индикатор для стратегического планирования и управления. Как уже говорилось выше данный показатель оттока клиентов обладает важным значением для компаний, осуществляющих непосредственное взаимодействие с клиентами, в силу ряда причин.
    1. Повышение популярности моделей предоставления клиентам пакета услуг за фиксированную (ежемесячную) плату. В таких сферах, как, например, программное обеспечение как услуга (SaaS), потоковое видео и даже в традиционных отраслях (розничная торговля) подобная схема работы получает все большее распространение [20]. Соответственно, на успех компаний зачастую непосредственное влияние оказывает их способность удержания собственных клиентов и уменьшения уровня оттока.

    ……………………………………………………

    Список использованных источников
    1. Антропов Д.М. Интеллектуальный анализ данных оттока клиентов: инновационный подход к удержанию клиентов // Наука и практика регионов. – 2023. – № 4 (33). – С. 93-97.
    2. Бей С.И., Козар И.Д. Моделирование процессов кризисного менеджмента в малом и среднем бизнесе с использованием big data аналитики и сценариев прогнозирования экономических спадов // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2025. – Т. 15. – № 6-1. – С. 923-934.
    3. Вайнштейн П.Д. Управление лояльностью и удовлетворенностью клиентов. Метод ISL // Маркетинговые коммуникации. – 2023. – № 2. – С. 130-141.
    4. Вандер Плас Д. Python для сложных задач: наука о данных. 2-е межд. изд. – СПб.: Питер, 2024. – 592 с.
    ……………………………………………………

Не подошла работа?

Закажите написание эксклюзивной работы по Вашим требованиям