Вопрос или проблема
Я пытаюсь построить модель, предсказывающую события оттока в будущем. Бизнес хочет иметь возможность идентифицировать, какие клиенты, вероятно, прекратят услуги в течение месяца. “В течение месяца” может означать следующий день или 30-й день. Проблема в том, что некоторые из признаков зависят от времени, например, сколько месяцев прошло с начала текущего срока, количество заявок, созданных за последние две недели и т.д. Если дата события плавающая, как мне рассчитать значения этих признаков? Должен ли я создать 30 копий той же самой прекращенной услуги и рассчитать эти временные признаки для каждой из них? Есть ли лучший способ подойти к этому?
Проблема похожа на моделирование дефолтов подмножества компаний в конкретной корзине, больших или маленьких. Проблема хорошо исследована, основываясь на методах, разработанных в области ценового анализа активов, актуарной науки и анализа выживания. Для хорошей справки вы можете обратиться к
Даффи и Синглтону (2003). Кредитный риск: ценообразование, измерение и управление.
Самое популярное и гибкое решение – моделирование событий оттока как коррелированных процессов счёта с интенсивностями, которые зависят от предикторов, которые вы упомянули выше + некоторых других предикторов. Процесс счёта – это расширение пуассоновского процесса.
Ответ или решение
Прогнозирование случаев оттока клиентов является задачей, требующей комплексного подхода и учета нескольких факторов. В вашем случае необходимо учитывать временные характеристики, такие как месяц нахождения клиента на текущем тарифе и количество обращений за последние две недели. Ниже представлено детальное руководство по прогнозированию оттока клиентов с использованием методов статистического анализа и машинного обучения.
Шаг 1: Сбор и подготовка данных
-
Сбор данных: Сначала необходимо собрать все доступные данные о клиентах, включая:
- Дата начала обслуживания;
- Дата последнего обращения в службу поддержки;
- Общее количество обращений за определенный период;
- Другие ключевые метрики, такие как сумма покупок, активность в приложении и т.д.
-
Очистка данных: Необходимо удалить аномалии и пропуски, что позволит обеспечить качество дальнейшего анализа.
-
Создание временных признаков: Для решения вашей задачи следует создать временные признаки, которые будут обновляться в зависимости от текущей даты.
- Примечание: Вам не нужно создавать 30 копий одного и того же клиента. Вместо этого можно использовать один набор данных и обновлять временные признаки на основе «дня наблюдения» (например, последнего дня месяца).
Шаг 2: Создание признаков
Для каждого клиента создайте следующие временные признаки для прогнозирования оттока:
- Месяцы на текущем тарифе: Расстояние от начала обслуживания до даты прогнозирования.
- Количество обращений за последние две недели: Подсчет обращений клиентов за период в две недели до «дня наблюдения».
- Исторические данные об оттоке: Процент клиентов, которые ушли в аналогичных условиях за предыдущие периоды.
- Поведение клиента: Динамика использования услуг, частота покупок за предыдущие месяцы и т.д.
Шаг 3: Моделирование
Теперь, когда данные подготовлены, можно перейти к выбору модели для прогнозирования:
- Модели классификации: Используйте алгоритмы классификации, такие как логистическая регрессия, решающие деревья или градиентный бустинг. Эти модели могут помочь в оценке вероятности оттока для каждого клиента.
- Выбор модели: Наиболее мощным решением может быть использование моделей, основанных на методах выживания или процессах подсчета, как упоминалось в вашем вопросе. Эти подходы позволяют учитывать временные характеристики данных и зависимость от различных предикторов.
Шаг 4: Оценка модели
- Кросс-валидация: Для объективной оценки модели выполните кросс-валидацию.
- Метрики: Используйте такие метрики, как точность, полнота, F1-мера и ROC-AUC для оценки производительности модели.
Шаг 5: Адаптация и улучшение
- Тестирование гипотез: Регулярно пересматривайте и тестируйте гипотезы относительно важности разных признаков.
- Адаптация модели: На основании новых данных и результатов продолжайте адаптировать и оптимизировать модель.
Заключение
Построение модели предсказания оттока клиентов — это итеративный и многогранный процесс, который требует внимательного подхода к подготовке данных и выбору моделей. Использование временных признаков и преимущества методов выживания позволит улучшить точность прогноза и, как результат, помочь бизнесу в повышении удержания клиентов.