Бизнес-модель подавляющего большинства сотовых компаний на Земле построена на долгосрочной перспективе – регулярных ежемесячных платежах от клиентов. Эта модель также называется LTV.
Риск оттока абонентов для сотовой компании значителен и может иметь серьезные последствия. Когда клиенты решают перейти к другому провайдеру, компания теряет не только абонента, но и потенциальный будущий доход. Это может пагубно сказаться на финансовом состоянии компании, поэтому удержание абонентов имеет решающее значение.
Высокий уровень клиентского оттока может указывать на то, что предоставляемые услуги не отвечают потребностям клиентов или что существуют более конкурентоспособные варианты. Чтобы снизить этот риск, компании сотовой связи обычно вкладывают средства в обеспечение отличной поддержки клиентов, предлагают привлекательные скидки и акции, а также постоянно совершенствуют свои продукты и услуги, чтобы оставаться впереди конкурентов.
Очевидно, что мониторинг возможного клиентского оттока является важной задачей в этом бизнесе. Однако предсказать, когда клиент покинет своего оператора и перейдет к другому, не так-то просто. Обычно люди не сообщают сотовым операторам о своих планах, а просто молча расторгают контракт.
Именно здесь Data Science, ML и PySpark пригодятся компаниям сотовой связи, поскольку они могут использовать эти технологии для прогнозирования вероятности ухода абонентов к конкурентам (так называемого “churn”) до того, как это произойдет. Анализируя данные о клиентах, такие как паттерны использования услуг и история платежей, эти модели могут выявить потенциальных клиентов и побудить компании принять меры, прежде чем потерять ценных клиентов.
В этом посте я провел довольно объемное исследование клиентской базы одной сотовой компании. Я проанализировал модели клиентского поведения, построил сводные таблицы, множество визуализаций и, конечно же, модели машинного обучения. Я надеюсь, что вы найдете этот код полезным и интересным. И, возможно, вы возьмете что-то из него для собственных нужд.
