Implementace prediktivního modelu odchodovosti zákazníků (Churn)
Autor(ka) práce:
Srna, Matěj
Typ práce:
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Zimmermann, Pavel
Oponenti práce:
Karkošková, Soňa
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
Obsahem této projektové práce je vytvoření a implementace predikčního modelu do datového skladu, který předpovídá, zda zákazník vykazuje známky možného ukončení služby. Základem pro tuto předpověď je vytvoření datového toku a integrace dat z několika primárních zdrojů, mezi něž patří analýza sentimentu z ticketů, metriky využívání služeb a kombinace základních údajů z CRM. Výstupy z predikčního modelu jsou zobrazovány v Power BI. Cílem modelu je identifikovat zákazníky s vyšší pravděpodobností odchodu a provést u nich aktivity k jejich záchraně, a to při zachování rovnováhy užitku a nákladů. Model by měl v konečném důsledku přinést snížení Churn a zvýšení tržeb.
Implementation predictive customer churn model (Churn)
Autor(ka) práce:
Srna, Matěj
Typ práce:
Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Vedoucí práce:
Zimmermann, Pavel
Oponenti práce:
Karkošková, Soňa
Jazyk práce:
Česky
Abstrakt:
The scope of this project work is to create and implement a prediction model in a data warehouse that predicts whether a customer is showing signs of possible service termination. The basis for this prediction is the creation of a data stream and the integration of data from several primary sources, including sentiment analysis from tickets, service usage metrics, and a combination of basic CRM data. The outputs from the prediction model are displayed in Power BI. The aim of the model is to identify customers with a higher probability of churn and implement activities to save them, while maintaining a balance of benefits and costs. The model should ultimately result in reduced churn and increased revenue.