Aplicación de la minería de datos en el análisis de la pérdida de clientes de telecomunicaciones

Aplicación de la minería de datos en el análisis de abandono de clientes de telecomunicaciones

La minería de datos es una tecnología emergente que ha surgido en los últimos años con el desarrollo de la inteligencia artificial y la tecnología de bases de datos. Su función principal es obtener información útil de enormes conjuntos de datos o almacenes de datos para que las empresas analicen y procesen diversas relaciones de datos complejas. A medida que se intensifica la competencia en el mercado de las telecomunicaciones, los operadores generalmente comienzan a adoptar un modelo de gestión "impulsado por el cliente". En los últimos años, la tecnología de extracción de datos se ha utilizado ampliamente en la gestión de clientes de los operadores de telecomunicaciones con sus poderosas capacidades de análisis de datos.

Los principales métodos de minería de datos

Como tecnología avanzada de procesamiento de información de datos, la diferencia esencial entre la minería de datos y el análisis de datos tradicional es que es un proceso de exploración de las relaciones de los datos. en la mayoría de los casos se hace sin suposiciones ni requisitos previos. La minería de datos tiene muchos métodos diferentes para que los usuarios realicen análisis integrales de datos de diferentes dimensiones.

(1) Análisis de correlación y análisis de regresión. El análisis de correlación analiza principalmente la cercanía de la relación entre variables; el análisis de regresión se basa principalmente en datos observados y establece dependencias apropiadas entre variables. Tanto el análisis de correlación como el análisis de regresión reflejan la valiosa asociación o correlación entre variables de datos, por lo que ambos pueden denominarse colectivamente análisis de correlación.

(2) Análisis de series temporales. El análisis de series de tiempo es similar al análisis de correlación. Su propósito también es explorar la relación intrínseca entre los datos, pero la diferencia es que el análisis de series de tiempo se centra en la relación causal de los datos en el tiempo. Esto es similar al análisis de relaciones paralelas en el análisis de correlación. . diferente.

(3) Clasificación y análisis predictivo. La clasificación y la predicción se utilizan para extraer modelos que describen categorías de datos importantes y utilizar el modelo para juzgar y clasificar nuevas observaciones o predecir tendencias futuras de datos.

(4) Análisis de conglomerados. El análisis de conglomerados consiste en organizar objetos de datos en múltiples clases o grupos de acuerdo con ciertas características. Existe un alto grado de similitud entre los objetos del mismo grupo, pero las diferencias entre diferentes grupos son mucho mayores. Desde una perspectiva de proceso, el análisis de conglomerados es, hasta cierto punto, el proceso inverso de clasificación y predicción.

Aplicación de la minería de datos

Actualmente, los operadores de telecomunicaciones se enfrentan a una feroz competencia en el mercado, la competencia por los clientes se está intensificando y todas las empresas tienen el problema de la pérdida de clientes. Tradicionalmente, el costo de retener un cliente es 1/5 del costo de adquirir un nuevo usuario. Especialmente en el mercado de las comunicaciones, donde el mercado de clientes restante es cada vez más escaso, reducir la rotación de clientes significa utilizar menos costos para reducir la rotación. esto ha sido ampliamente aceptado por los operadores. Sin embargo, el problema es que cuando los operadores se enfrentan a datos masivos de clientes, ¿cómo pueden extraer información eficaz para determinar el estado o la tendencia de la pérdida de clientes? Aquí, las capacidades de exploración de datos proporcionadas por la minería de datos se utilizan en su totalidad. El proceso de aplicación de la minería de datos en el análisis y la gestión de la pérdida de clientes se describe brevemente a continuación.

(1) Definir el tema El tema en el análisis de abandono de clientes debe incluir las características de los clientes perdidos, la probabilidad de abandono de los clientes existentes (incluido el grado de abandono de los diferentes segmentos de clientes); causó la pérdida de clientes Pérdida, etc. El tema es el objetivo principal de la minería de datos y determina la dirección principal de los esfuerzos de minería de datos en el proceso posterior, por lo que su definición debe ser muy clara.

(2) Selección de datos. La selección de datos es la premisa de la minería de datos, principalmente para determinar la recopilación de campos de datos, porque no toda la información del cliente tendrá un impacto en la pérdida de clientes. La complejidad de los datos debe reducirse tanto como sea posible para explorar correlaciones más altas, pero considere. En el análisis multidimensional posterior de la rotación de clientes, se debe garantizar la integridad de la información del cliente tanto como sea posible. Por lo tanto, la información valiosa del cliente debe recopilarse por separado, se debe eliminar parte de los datos redundantes y se debe reducir el ruido de los datos. Cabe señalar aquí que en el análisis de abandono de clientes, el objetivo principal de recopilar datos del almacén de datos es investigar cambios en la información del cliente, por lo que establecer el intervalo de tiempo de recopilación de datos es particularmente importante. Si el tiempo de recolección es demasiado largo, es posible que los clientes ya se hayan perdido en el momento en que se determina la deserción; si el tiempo de recolección es demasiado cercano o se produce la recolección en tiempo real, se deben considerar las capacidades de soporte del sistema existente del operador.

(3) Analizar datos. El análisis de datos implica principalmente analizar los datos extraídos, encontrar los campos de datos que tienen el mayor impacto en el resultado de la predicción y decidir si se definen campos de exportación. Al analizar datos, debe elegir cuidadosamente participar en el modelado de datos de abandono de clientes relacionados con la predicción para construir el modelo de manera efectiva. El proceso de análisis de datos también debe incluir la limpieza y el preprocesamiento de datos. La limpieza y el preprocesamiento de datos son tareas de preparación de datos antes del modelado, que incluyen principalmente muestreo de datos, conversión de datos y procesamiento de datos defectuoso. El muestreo de datos consiste en extraer muestras basadas en datos predeterminados, eligiendo el muestreo en lugar de procesar el conjunto para reducir la capacidad de procesamiento del sistema. Además, las muestras generalmente se dividen en muestras de modelado y muestras de prueba, una parte se usa para modelar y la otra parte se usa para modificar y probar el modelo. La conversión de datos tiene como objetivo garantizar la calidad y disponibilidad de los datos. Por ejemplo, algunos modelos de minería de datos requieren discretización y normalización de datos continuos. A veces, es posible que los datos defectuosos no se procesen y serán procesados ​​por el modelo de minería de datos específicamente seleccionado más adelante.

(4) Establecimiento del modelo. Analice datos y utilice diversas técnicas y métodos de minería de datos para encontrar el mejor modelo entre múltiples modelos alternativos.

En la etapa inicial, es posible que el modelo no se ajuste bien y es necesario reemplazarlo repetidamente hasta que se pueda encontrar el modelo más adecuado para describir los datos y encontrar patrones. La creación de modelos generalmente la completan expertos en análisis de datos que trabajan con expertos en negocios. Los modelos de análisis de abandono utilizados comúnmente incluyen árboles de decisión, redes bayesianas y redes neuronales.

(5) Evaluación y testeo del modelo. Una vez establecido el modelo, generalmente es necesario probarlo en el conjunto de entrenamiento antes de poder considerar la siguiente aplicación. El método de verificación más convencional es ingresar algunos datos históricos de clientes perdidos, ejecutar este modelo para juzgar y comparar las diferencias entre los resultados de la extracción de datos y los resultados históricos conocidos. Generalmente hay dos resultados erróneos al juzgar la pérdida de clientes. El primero es el error de abandonar lo verdadero, es decir, los clientes históricos originales tienen la tendencia a abandonar y ya han perdido, pero el modelo no puede predecir con precisión la tendencia de los clientes a abandonar; el segundo es el error de preservación falsa; , los usuarios originales no tienen tendencia a abandonar, pero son juzgados por el modelo Tiene tendencia a abandonar.

(6) Modelo de aplicación. Del trabajo anterior se pueden extraer algunas conclusiones simples, por ejemplo, los clientes con menos gastos de comunicación tienen más probabilidades de abandonar, y los clientes con mayor frecuencia de atrasos tienen más probabilidades de abandonar. Además, el personal de minería de datos también debe cooperar con expertos empresariales para encontrar los motivos de la pérdida de clientes basándose en el análisis de minería de datos e identificar patrones potenciales para predecir la futura pérdida de clientes y guiar el comportamiento empresarial.

Cuestiones que requieren atención en el análisis de abandono

En comparación con el análisis de abandono de clientes en otras industrias, la industria de las telecomunicaciones se distingue por su enorme base de clientes, por lo que el manejo de algunos problemas también es difícil. Debería prestarse más atención.

(1) Sobremuestreo. Desde un punto de vista práctico, la tasa de abandono mensual de clientes de las empresas de telecomunicaciones nacionales es generalmente de entre el 1% y el 3%. Si se utiliza directamente un determinado modelo (como un árbol de decisión, una red neuronal artificial, etc.), el modelo puede. falla porque la probabilidad de falla de los datos es demasiado pequeña, por lo que necesitamos aumentar la proporción de clientes perdidos en la muestra total, pero este sobremuestreo debe realizarse con cuidado y sus efectos negativos deben considerarse plenamente.

(2) Efectividad del modelo. En el proceso de solicitud real, además de los dos tipos de errores mencionados anteriormente, la extracción de datos también puede hacer que se considere que el cliente tiene tendencia a abandonar, pero cuando los datos se devuelven a la recepción de servicio al cliente, el cliente Ya se ha perdido. La razón puede ser: la demora en la coordinación del trabajo entre diferentes departamentos comerciales es demasiado larga o el intervalo de recopilación de datos es demasiado largo, etc., lo que hace que la alerta temprana del juicio de abandono pierda su significado original.

(3) Análisis post-abatimiento del modelo. La importante aplicación de la minería de datos en la gestión de la pérdida de clientes no sólo debe incluir la alerta temprana de la pérdida de clientes, sino también el análisis de los problemas posteriores a la pérdida de clientes. De acuerdo con las diferentes latitudes de información de los clientes, encuentre los grupos de clientes con mayor probabilidad de perderse, coopere con el personal del departamento comercial, complemente con investigaciones relevantes y esfuércese por descubrir el quid de la pérdida de clientes. Sin embargo, esta parte a menudo ignora el valor real de la gestión de la deserción debido al enfoque excesivo en analizar el ajuste del modelo en sí.

A medida que se intensifica la competencia en la industria de las telecomunicaciones, la retención de clientes y el desarrollo del valor del cliente se convertirán en el foco de las empresas de telecomunicaciones, y el avance continuo de la tecnología brindará más soporte para la extracción de datos en profundidad e inevitablemente también lo hará. utilizarse cada vez más en la gestión de las relaciones con los clientes de los operadores.