Kundenabwanderung, auch Kundenabwanderung oder Kundenfluktuation genannt, bezieht sich auf den Prozentsatz der Kunden, die das Produkt oder die Dienstleistung eines Unternehmens innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht mehr nutzen. Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, die Kundenabwanderung zu verstehen und vorherzusagen, da sie sich direkt auf ihre Rentabilität und ihr Wachstum auswirkt. Durch die Identifizierung der Faktoren, die zur Abwanderung beitragen, können Unternehmen wirksame Bindungsstrategien entwickeln, um dieses Downside zu entschärfen.
In diesem Projekt ist es unser Ziel, einen Datensatz zu analysieren, der verschiedene Kundenattribute umfasst, darunter unter anderem Alter, Partnerstatus, Internetdienstanbieter, Vertragsbedingungen und Zahlungsmethoden. Unser Ziel ist es, den Zusammenhang zwischen diesen Attributen und der Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung zu untersuchen. Durch die Durchführung einer eingehenden Analyse können wir wichtige Faktoren im Zusammenhang mit der Abwanderung identifizieren und Muster erkennen, die auf eine höhere Wahrscheinlichkeit hinweisen, dass Kunden das Unternehmen verlassen. Darüber hinaus werden wir Modelle des maschinellen Lernens nutzen, um die Kundenabwanderung vorherzusagen, sodass wir auf der Grundlage dieser Vorhersagen proaktive Strategien zur Kundenbindung entwickeln können. Durch die Kombination unserer Analysen mit prädiktiver Modellierung können wir wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen und unsere Fähigkeit verbessern, die Abwanderung effektiv zu mindern.
1. Erstellen Sie ein Klassifizierungsmodell, um die Kundenabwanderung vorherzusagen und die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, dass ein Kunde das Unternehmen verlässt.
2. Identifizieren Sie Schlüsselindikatoren oder Faktoren, die zur Kundenabwanderung beitragen.
3.Formulieren Sie wirksame Bindungsstrategien auf der Grundlage der identifizierten Indikatoren, um die Kundenabwanderung einzudämmen.
Laden Sie die Datensätze herunter Hier.
Nullhypothese: Es besteht kein signifikanter Zusammenhang zwischen den verschiedenen Kundenattributen und der Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung.
Different Hypothese: Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen den verschiedenen Kundenmerkmalen und der Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import sklearn
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder, StandardScaler
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier, AdaBoostClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, fbeta_score
import pickle
Laden Sie die .csv Datei zu Pandas verwenden pd.read_csv.
df2=pd.read_csv('Telco-churn-second-2000.csv')
df=pd.read_csv('LP2_Telco-churn-complete1.csv')
df.head()
df.form
Der Datenrahmen hat 5043 Zeilen und 22 Spalten.
df.dtypes
df.data()
# sum of null values
df.isnull().sum()
# drop column Unnamed which is irrelevant in our dataset
df.drop(columns={'Unnamed: 0'}, inplace = True)
# rely of all distinctive values within the Churn column
df['Churn'].value_counts()
# get the specific and numerical columns
cat=[]
num=[]for column in df.columns:
if df[column].nunique()> 9:
num.append(column)
else:
cat.append(column)
# distinctive values in Churn
df['Churn'].distinctive()
Die einzigartigen Werte in Churn sind [‘False’, ‘True’, nan, ‘No’, ‘Yes’]. Wir werden diese so betrachten, dass „Wahr“-Werte durch „Ja“ ersetzt werden, während „Falsch“-Werte durch „Nein“ ersetzt werden. Wir werden auch einen Weg finden, den Nullwert zu ersetzen.
# substitute True and False values in Churn
df['Churn'] = df['Churn'].substitute({'False': 'No', 'True': 'Sure'})
# plot a pie chart of cost strategies
df['PaymentMethod'].value_counts().plot(sort='pie',autopct='%1.2f%%', title='A piechart of Fee Strategies',label='');
Elektronischer Scheck ist die von Kunden am häufigsten genutzte Zahlungsmethode, gefolgt von per Submit verschickter Scheck
# a barplot of Churn
df['Churn'].value_counts().plot(sort='bar',title='Barplot of Churn',fontsize=14);
Dieses Diagramm zeigt, dass die meisten Kunden dem Unternehmen treu blieben, wobei „Nein“ für Kunden steht, die nicht abgewandert sind.
# distribution of Month-to-month Costs
sns.distplot(df['MonthlyCharges']);
# distribution of Tenure
sns.distplot(df['tenure']);
# countplot of churn by gender
sns.countplot( x='Churn', hue='gender', information=df)
plt.title('Countplot of churn by Gender')
plt.present()
Es gab keinen großen Unterschied in der Anzahl der Männer, die sich abwanderten, im Vergleich zu den Frauen.
# heatmap of gender in opposition to cost methodology
sns.heatmap(pd.crosstab(df['gender'],df['PaymentMethod']))
df.drop(columns={'customerID','gender'}, inplace=True)
Wir haben diese Spalten gelöscht, weil:
- customerID hat in unserer Analyse keine Bedeutung.
- Es gibt keinen signifikanten Unterschied in der Anzahl der Männer und Frauen, die dieses Produkt konsumieren.
Als Nächstes identifizieren wir Spalten mit fehlenden Werten, erstellen ein Imputerobjekt mit der häufigsten Strategie, passen den Imputer an die Daten an und ersetzen schließlich die fehlenden Werte im DataFrame durch die häufigsten Werte.
# Choose the columns with lacking values
columns_with_missing = ['MultipleLines', 'OnlineSecurity', 'OnlineBackup', 'DeviceProtection',
'TechSupport', 'StreamingTV', 'StreamingMovies', 'TotalCharges', 'Churn']imputer = SimpleImputer(technique='most_frequent')
imputer.match(df[columns_with_missing])
# Rework and substitute the lacking values within the DataFrame
df[columns_with_missing] = imputer.remodel(df[columns_with_missing])
Wir definieren auch eine Liste kategorialer Spalten und erstellen dann ein Wörterbuch, um bestimmte Werte zuzuordnen, z. B. „Wahr“ mit „Ja“, „Falsch“ mit „Nein“ sowie „Kein Internetdienst“ durch „Nein“, die ersetzt werden sollen. Wir werden auch einen Code schreiben, um die kategorialen Spalten im DataFrame zu durchlaufen und die Werte basierend auf der von uns angegebenen definierten Zuordnung zu ersetzen.
categorical_columns = ['gender', 'SeniorCitizen', 'Partner', 'Dependents', 'PhoneService', 'MultipleLines',
'InternetService', 'OnlineSecurity', 'OnlineBackup', 'DeviceProtection', 'TechSupport',
'StreamingTV', 'StreamingMovies', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'PaymentMethod', 'Churn']# Outline a dictionary to map the values you wish to substitute
value_mapping = {
'True': 'Sure',
'False': 'No',
'No web service': 'No'
}
# Rework the related columns
for col in categorical_columns:
if col in df.columns:
df[col].substitute(value_mapping, inplace=True)
Als nächstes extrahieren wir unsere Characteristic-Variable und Zielvariable. Unsere Merkmale/unabhängige Variable werden durch X dargestellt, während die Ziel-/abhängige Variable durch y dargestellt wird.
X=df.drop(columns={'Churn'},axis=1)
y=df['Churn']
X
Wir definieren auch die kategorialen und numerischen Spalten und entfernen führende und nachgestellte Leerzeichen aus allen Spalten (sofern es sich um Objekttypen handelt). Wir werden auch leere Zeichenfolgen in der Spalte „TotalCharges“ durch NaN ersetzen und dann schließlich die Options aufteilen (X) und die Zielvariable (y) aus dem DataFrame.
# Outline categorical and numerical columns
categorical_cols = ['SeniorCitizen', 'Partner', 'Dependents', 'PhoneService', 'MultipleLines',
'InternetService', 'OnlineSecurity', 'OnlineBackup', 'DeviceProtection', 'TechSupport',
'StreamingTV', 'StreamingMovies', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'PaymentMethod']
numerical_cols = ['tenure', 'MonthlyCharges', 'TotalCharges']
target_col = 'Churn'# Strip main and trailing areas from all columns
df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)
# Exchange empty strings in 'TotalCharges' with NaN
df['TotalCharges'] = df['TotalCharges'].substitute('', float('nan'))
# Break up options and goal variable
X = df[categorical_cols + numerical_cols]
y = df[target_col]
In diesem Abschnitt führen wir eine One-Sizzling-Codierung für die kategorialen Spalten durch, erstellen dann einen DataFrame mit den codierten Options und ihren entsprechenden Characteristic-Namen und kombinieren sie dann mit den numerischen Spalten.
# Carry out one-hot encoding on categorical columns
encoder = OneHotEncoder(drop='first')
X_encoded = encoder.fit_transform(X[categorical_cols])# Get function names after encoding
encoded_feature_names = encoder.get_feature_names_out(categorical_cols)
# Create a DataFrame with the encoded options and have names
X_encoded = pd.DataFrame(X_encoded.toarray(), columns=encoded_feature_names)
# Concatenate encoded options with numerical columns
X_encoded = pd.concat([X_encoded, X[numerical_cols]], axis=1)
Dann teilen wir unsere Daten wie unten gezeigt in Trainings- und Testsätze auf.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_encoded, y, test_size=0.2,stratify=y, random_state=42)
Danach verwenden wir das SimpleImputer um fehlende Werte in den numerischen Spalten separat für die Trainings- und Testdatensätze zu unterstellen. Verwenden Sie dann den Mittelwert jeder numerischen Spalte, der aus den verfügbaren Daten im Trainingssatz berechnet wird, um fehlende Werte sowohl im Trainings- als auch im Testsatz zu ersetzen.
# Impute lacking values in numerical columns
imputer = SimpleImputer(technique='imply')
X_train[numerical_cols] = imputer.fit_transform(X_train[numerical_cols])
X_test[numerical_cols] = imputer.remodel(X_test[numerical_cols])
Als nächstes skalieren wir unsere numerischen Spalten mit StandardScaler.
# Scale the numerical columns
scaler = StandardScaler()
X_train[numerical_cols] = scaler.fit_transform(X_train[numerical_cols])
X_test[numerical_cols] = scaler.remodel(X_test[numerical_cols])
Um unseren Trainingssatz auszugleichen, verwenden wir SMOTE (Artificial Minority Oversampling Approach), um den Trainingssatz durch Überabtastung der Minderheitsklasse auszugleichen.
# Apply SMOTE to steadiness the practice set
smote = SMOTE()
X_train_balanced, y_train_balanced = smote.fit_resample(X_train, y_train)
# Concatenate the balanced options and goal variable right into a single DataFrame
balanced_data = pd.concat([X_train_balanced, y_train_balanced], axis=1)# Show the balanced information
balanced_data.head()
Hier werden wir bauen, Zug, auswerten Und vergleichen Modelle des maschinellen Lernens miteinander.
Modell erstellen
# instantiate mannequin
knn= KNeighborsClassifier()
Trainieren Sie das Modell
# Use the .match methodology
knn.match(X_train_balanced, y_train_balanced)
# create an empty checklist to retailer the fashions we can have created for straightforward comparability
models_trained=[]
models_trained.append(knn)
Bewerten Sie das Modell anhand des Bewertungsdatensatzes (Evalset).
y_pred = knn.predict(X_test)
print(classification_report(y_true=y_test,y_pred=y_pred))
Mithilfe von „classification_report“ erhalten wir die Metriken, die unser Modell generiert.
Modell erstellen
# instantiate mannequin
ada= AdaBoostClassifier()
Zug
ada.match(X_train_balanced, y_train_balanced)
models_trained.append(ada)
Auswerten
y_pred = ada.predict(X_test)
print(classification_report(y_true=y_test,y_pred=y_pred))
Modell erstellen
# instantiate mannequin
gb=GradientBoostingClassifier()
Zug
# practice the mannequin
gb.match(X_train_balanced, y_train_balanced)
models_trained.append(gb)
Auswerten
# consider the mannequin on the analysis dataset
y_pred = gb.predict(X_test)
print(classification_report(y_true=y_test,y_pred=y_pred))
Modell erstellen, trainieren und bewerten
# Initialize the Random Forest classifier
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)models_trained.append(rf)
# Prepare the mannequin on the coaching set
rf.match(X_train_balanced, y_train_balanced)
# consider the mannequin on the analysis dataset
y_pred = rf.predict(X_test)
print(classification_report(y_true=y_test,y_pred=y_pred))
Wir vergleichen alle 4 Modelle, um herauszufinden, welches Modell das beste ist.
# outline f1_score as metric
metric=f1_score
unique_labels = np.distinctive(y_test) # Get distinctive labels in y_test. Output is 'Sure','No'
print(unique_labels) # Print the distinctive labels to determine the legitimate labels
# Replace the pos_label worth based mostly on the legitimate labels
pos_label = unique_labels[0] # Set pos_label to the primary legitimate label# Create a listing of mannequin names
model_names = ['KNeighborsClassifier', 'AdaBoostClassifier', 'GradientBoostingClassifier', 'RandomForestClassifier']
# Create lists to retailer the metrics
accuracies = []
precisions = []
remembers = []
f1_scores = []
f2_scores = []
# Calculate the metrics for every mannequin
for mannequin in models_trained:
# Predict on the check information
y_pred = mannequin.predict(X_test)# Calculate the metrics
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, pos_label=pos_label)
recall = recall_score(y_test, y_pred, pos_label=pos_label)
f1 = f1_score(y_test, y_pred, pos_label=pos_label)
f2 = fbeta_score(y_test, y_pred, beta=2, pos_label=pos_label)
# Append the metrics to the respective lists
accuracies.append(accuracy)
precisions.append(precision)
remembers.append(recall)
f1_scores.append(f1)
f2_scores.append(f2)
Der obige Code berechnet anhand der Testdaten verschiedene Bewertungsmetriken für jedes Modell. Es iteriert über die Modelle, sagt die Zielvariable voraus und berechnet Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Rating und F2-Rating. Die berechneten Metriken werden dann zur weiteren Analyse oder zum Vergleich in separaten Hear gespeichert.
Dann erstellen wir ein Wörterbuch zum Speichern der Metriken.
# Create a dictionary to retailer the metrics
outcomes = {
'Mannequin': model_names,
'Accuracy': accuracies,
'Precision': precisions,
'Recall': remembers,
'F1 Rating': f1_scores,
'F2 Rating': f2_scores
}
# Create a DataFrame from the outcomes dictionary
results_df = pd.DataFrame(outcomes)# Type the DataFrame by every metric in descending order
sorted_df = results_df.sort_values(by=['Accuracy', 'Precision', 'Recall', 'F1 Score', 'F2 Score'], ascending=False)
sorted_df
Aus diesem Vergleich geht hervor, dass Modell 2, GradientBoostClassifier, das beste Gleichgewicht zwischen Präzision und Rückruf aufweist. Daher betrachten wir es als die beste Wahl.
Hier ist der Abschnitt dazu Export die wichtigen ML-Objekte, die zur Entwicklung einer App verwendet werden.
# Create a dictionary to retailer the important thing parts
key_components = {
'mannequin': mannequin,
'evaluation_results': outcomes,
# Add extra key parts as wanted
}# Specify the file path to avoid wasting the dictionary
file_path = 'C:/Customers/dir/dir1/dir2/key_components.pkl'
# Save the dictionary as a file utilizing pickle
with open(file_path, 'wb') as file:
pickle.dump(key_components, file)
# Print a message to substantiate the profitable saving of the file
print(f"Key parts saved as {file_path}")
Die Ausgabe sieht wie unten dargestellt aus
Schauen wir uns nun unsere Hypothese an:
Nullhypothese: Es besteht kein signifikanter Zusammenhang zwischen den verschiedenen Kundenattributen und der Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung.
Different Hypothese: Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen den verschiedenen Kundenmerkmalen und der Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung.
Schreiben wir nun Code zur Durchführung von Hypothesentests wie dem Chi-Quadrat-Take a look at und dem T-Take a look at, um die Beziehung zwischen jeder interessierenden Variablen und der „Churn“-Variablen zu bestimmen. Drucken Sie dann die Ergebnisse jedes Exams aus und geben Sie eine allgemeine Schlussfolgerung basierend auf der Bedeutung der Beziehungen ab.
# Choose the variables of curiosity
variables_of_interest = ['SeniorCitizen', 'Partner', 'Dependents', 'tenure', 'PhoneService', 'MultipleLines',
'InternetService', 'OnlineSecurity', 'OnlineBackup', 'DeviceProtection', 'TechSupport',
'StreamingTV', 'StreamingMovies', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'PaymentMethod',
'MonthlyCharges', 'TotalCharges', 'Churn']# Filter the dataset for the chosen variables
filtered_df = df[variables_of_interest]
# Initialize lists to retailer the outcomes
outcomes = []
# Carry out speculation assessments for every variable
alpha = 0.05
for variable in variables_of_interest:
if filtered_df[variable].dtype == 'object':
# Carry out chi-square check of independence for categorical variables
contingency_table = pd.crosstab(filtered_df[variable], filtered_df['Churn'])
chi2, p_value, _, _ = stats.chi2_contingency(contingency_table)
if p_value < alpha:
outcome = "Reject the null speculation. There's a vital relationship between " + variable + " and Churn."
else:
outcome = "Fail to reject the null speculation. There isn't any vital relationship between " + variable + " and Churn."
else:
# Carry out t-test for numerical variables
churn_yes = filtered_df[filtered_df['Churn'] == 'Sure'][variable]
churn_no = filtered_df[filtered_df['Churn'] == 'No'][variable]
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(churn_yes, churn_no)
if p_value < alpha:
outcome = "Reject the null speculation. There's a vital relationship between " + variable + " and Churn."
else:
outcome = "Fail to reject the null speculation. There isn't any vital relationship between " + variable + " and Churn."
outcomes.append(outcome)
# Generate a basic conclusion
if any("Reject" in outcome for lead to outcomes):
conclusion = "There's a vital relationship between no less than one buyer attribute and Churn."
else:
conclusion = "There isn't any vital relationship between any buyer attribute and Churn."
# Print the outcomes and the final conclusion
for lead to outcomes:
print(outcome)
print("nGeneral Conclusion:", conclusion)
Die Ausgabe
Die allgemeine Schlussfolgerung lautet: Es besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen mindestens einem Kundenmerkmal und der Abwanderung. Hier werden die meisten Hypothesentests zusammengefasst, die für alle Kundenattribute durchgeführt wurden.
1. Welches sind die Hauptverursacher der Kundenabwanderung?
# Extract function importances
importances = rf.feature_importances_# Type options based mostly on significance scores
sorted_indices = importances.argsort()[::1]
sorted_features = X_train_balanced.columns[sorted_indices]
sorted_scores = importances[sorted_indices]
# Visualize function importances
plt.determine(figsize=(10, 6))
plt.barh(vary(len(sorted_features)), sorted_scores, align='middle')
plt.yticks(vary(len(sorted_features)), sorted_features)
plt.xlabel('Characteristic Significance')
plt.ylabel('Options')
plt.title('Characteristic Significance Evaluation')
plt.present()
Ausgang
Der High 5 Schlüsselindikatoren der Kundenabwanderung aus diesem Datensatz sind:
- Amtszeit
- Monatliche Gebühren
- Glasfaser-ISP (Web Service Supplier).
- Kunden, die für 2-Jahres-Verträge arbeiten
- Gesamte Gebühren
2. Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Artwork des Internetdienstanbieters und der Kundenabwanderung?
churn_rates=df.groupby('InternetService')['Churn'].value_counts(normalize=True).unstack()
churn_rates.plot(sort='barh', stacked=True)
plt.xlabel('Churn Fee')
plt.ylabel('Web Service')
plt.title('Churn Fee by Web Service');
Mehr Kunden, die es nutzen Glasfaser da ihr Internetdienstanbieter im Vergleich zu Kunden anderer Internetdienstanbieter abgewandert ist.
3. Welcher Zusammenhang besteht zwischen Vertragsbedingungen und Kundenabwanderung?
contract_terms = ['Month-to-month', 'One year', 'Two year']# Filter the dataset for the chosen contract phrases
filtered_df = df[df['Contract'].isin(contract_terms)]
colours= ['#FFC107', '#4CAF50']
# Create a rely plot of buyer churn based mostly on contract phrases
plt.determine(figsize=(8, 6))
sns.countplot(x='Contract', hue='Churn', information=filtered_df, palette=colours)
plt.xlabel('Contract Phrases')
plt.ylabel('Rely')
plt.title('Distribution of Buyer Churn by Contract Phrases')
plt.legend(title='Churn', loc='higher proper')
plt.present()
# Choose the variables of curiosity
contract_terms = ['Month-to-month', 'One year', 'Two year']# Filter the dataset for the chosen contract phrases
filtered_df = df[df['Contract'].isin(contract_terms)]
# Create a cross-tabulation of contract phrases and churn
cross_tab = pd.crosstab(filtered_df['Contract'], filtered_df['Churn'])
# Create a stacked bar plot
plt.determine(figsize=(8, 6))
cross_tab.plot(sort='bar', stacked=True)
plt.xlabel('Contract Phrases')
plt.ylabel('Rely')
plt.title('Distribution of Buyer Churn by Contract Phrases')
plt.legend(title='Churn', loc='higher proper')
plt.xticks(rotation=0)
plt.present()
Aus diesen Visualisierungen können Kunden mit Von Monat zu Monat Die Vertragsbedingungen änderten sich am stärksten. Daher ist es auch in Zukunft wahrscheinlicher, dass sie abwandern.
4. Welche Zahlungsmethode ist mit einer höheren Kundenabwanderung verbunden?
churn_rates=df.groupby('PaymentMethod')['Churn'].value_counts(normalize=True).unstack()
churn_rates.plot(sort='barh', stacked=False)
plt.xlabel('Churn Fee')
plt.ylabel('Fee Technique')
plt.title('Churn Fee by Technique of Fee');
Kunden, die verwendet haben Elektronischer Scheck haben im Vergleich zu denen, die andere Zahlungsmethoden verwenden, am meisten abgewandert.
5. Wie kann die Organisation Zahlungsmethoden, Vertragsbedingungen und Abrechnungspräferenzen nutzen, um die Abwanderung zu reduzieren?
- Bieten Sie versatile Zahlungsmethoden an: Bieten Sie Ihren Kunden eine Vielzahl von Zahlungsoptionen wie elektronischer Scheck, per Submit verschickter Scheck, Banküberweisung (automatisch) und Kreditkarte (automatisch). Dadurch können Kunden die Zahlungsmethode wählen, die am besten zu ihnen passt, was den Komfort erhöht und die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung aufgrund von Zahlungsproblemen verringert.
- Schaffen Sie Anreize für langfristige Verträge: Ermutigen Sie Kunden, längere Vertragslaufzeiten (z. B. ein oder zwei Jahre) abzuschließen, indem Sie Vorteile wie ermäßigte Tarife, zusätzliche Dienstleistungen oder Treueprämien anbieten. Längere Verträge sorgen für Stabilität und Engagement und verringern die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden abwandern.
- Rechnungspräferenzen personalisieren: Ermöglichen Sie Kunden, ihre Rechnungspräferenzen auszuwählen, z. B. papierlose Abrechnung oder herkömmliche Papierabrechnung. Einige Kunden bevorzugen die Bequemlichkeit der elektronischen Rechnungsstellung, während andere möglicherweise physische Kopien bevorzugen. Durch die Berücksichtigung individueller Vorlieben kann das Unternehmen die Kundenzufriedenheit steigern und die Abwanderung reduzieren.
- Analysieren Sie Kundenverhalten und -präferenzen: Nutzen Sie Kundendaten, um Muster zu analysieren und Zusammenhänge zwischen Zahlungsmethoden, Vertragsbedingungen, Abrechnungspräferenzen und Abwanderung zu identifizieren. Suchen Sie nach Developments oder Erkenntnissen, die auf bestimmte Kombinationen dieser Faktoren hinweisen, die mit höheren oder niedrigeren Abwanderungsraten verbunden sind. Diese Analyse kann dem Unternehmen dabei helfen, seine Bindungsstrategien anzupassen und bestimmte Kundensegmente anzusprechen.
- Proaktive Bindungsstrategien: Implementieren Sie proaktive Maßnahmen, um Abwanderung zu verhindern. Identifizieren Sie beispielsweise Kunden, die sich dem Ende ihrer Vertragslaufzeit nähern, und bieten Sie ihnen Anreize, ihre Dienste zu erneuern oder zu verbessern. Bieten Sie darüber hinaus personalisierte Angebote oder Werbeaktionen für Kunden an, die aufgrund ihres Zahlungsverhaltens oder ihrer Rechnungspräferenzen Anzeichen einer potenziellen Abwanderung erkennen lassen.
- Verbessern Sie den Kundensupport: Stellen Sie sicher, dass Kundensupportdienste jederzeit verfügbar sind, um alle zahlungsbezogenen Bedenken oder Rechnungsanfragen zu beantworten. Eine schnelle und effektive Lösung von Kundenproblemen kann dazu beitragen, Vertrauen und Loyalität aufzubauen und die Wahrscheinlichkeit einer Abwanderung zu verringern.
- Kontinuierliche Überwachung und Optimierung: Überwachen und analysieren Sie regelmäßig Kundenfeedback, Verhalten und Abwanderungsraten im Zusammenhang mit verschiedenen Zahlungsmethoden, Vertragsbedingungen und Abrechnungspräferenzen. Kontinuierliche Optimierung und Verfeinerung der Strategien des Unternehmens auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse mit dem Ziel, die Angebote an den Vorlieben und Bedürfnissen der Kunden auszurichten.
Durch die Nutzung von Zahlungsmethoden, Vertragsbedingungen und Abrechnungspräferenzen auf diese Weise kann das Unternehmen die Kundenzufriedenheit steigern, die Bindungsraten erhöhen und letztendlich die Abwanderung reduzieren.
Die Ergebnisse unserer Hypothesentests zeigten einen signifikanten Zusammenhang zwischen Kundenattributen und Abwanderung. Dieses Ergebnis wurde durch unser maschinelles Lernmodell weiter gestützt, das einen F1-Rating von 85 % erreichte. Der hohe F1-Rating bestätigt die Vorhersagekraft des Modells bei der Identifizierung von Abwanderungen basierend auf den identifizierten Attributen. Daher können wir mit Sicherheit schlussfolgern, dass Kundenattribute einen starken Einfluss auf die Abwanderung haben.
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