Voorspelling van klantverloop in telecom met behulp van ML in big data-platform

Acquisitie en het behoud van gebruikers zijn de belangrijkste aandachtspunten in de telecomindustrie. Het is noodzakelijk geworden voor de dienstverleners om het aantal klanten te verminderen omdat de onoplettendheid de winstgevendheid van het bedrijf negatief zou kunnen beïnvloeden. De voorspelling van de churn draagt bij aan het identificeren van de gebruikers die waarschijnlijk van bedrijf zullen veranderen. Telecom houdt het probleem van de steeds toenemende churn rate in stand. Daarom maakt de huidige studie gebruik van een machinaal leeralgoritme op een big-data platform. De technieken van het machinaal leeralgoritme maken het mogelijk om deze telecombedrijven te beschermen met efficiënte methoden om de churn rate te verminderen. Stille churn is een type dat als ingewikkeld wordt beschouwd om te voorspellen, aangezien er wellicht dergelijke gebruikers zijn die waarschijnlijk in de nabije toekomst zullen churnen.