Elemente fundamentale ale predicției de churn

Machine Learning pentru Marketing în Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Ce este churn-ul?

  • Churn-ul apare când un client încetează să cumpere / să interacționeze
  • Contextul de afaceri poate fi contractual sau non-contractual
  • Uneori churn-ul poate fi voluntar sau involuntar
Machine Learning pentru Marketing în Python

Tipuri de churn

Principala tipologie a churn-ului se bazează pe două modele de afaceri:

  • Contractual (abonament telefonie, streaming TV)

Conținut

  • Non-contractual (cumpărături alimentare, cumpărături online)

Băcănie

Machine Learning pentru Marketing în Python

Modelarea diferitelor tipuri de churn

În general:

  • Churn-ul non-contractual este mai dificil de definit și modelat, deoarece nu există o decizie explicită a clientului
  • Vom modela churn-ul contractual în modelul de afaceri telecom
Machine Learning pentru Marketing în Python

Codificarea churn-ului

  • De obicei 1/0, cu 1 = Churn, 0 = Fără churn
  • Poate fi un șir Churn/No Churn sau Yes/No - cea mai bună practică este transformarea în 1 și 0
    set(telcom['Churn'])

{0, 1}
Machine Learning pentru Marketing în Python

Explorarea distribuției churn-ului

telcom.groupby(['Churn']).size() / telcom.shape[0] * 100

Churn
0    73.421502
1    26.578498
dtype: float64
Machine Learning pentru Marketing în Python

Împărțirea datelor în seturi de antrenament și test

from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(telcom, test_size = .25)
Machine Learning pentru Marketing în Python

Separarea variabilelor de intrare și a variabilei țintă

Separarea numelor de coloane după tipul de date

target  = ['Churn']
custid  = ['customerID']
cols    = [col for col in telcom.columns if col not in custid + target]

Crearea seturilor de antrenament și test

train_X = train[cols]
train_Y = train[target]
test_X  = test[cols]
test_Y  = test[target]
Machine Learning pentru Marketing în Python

Vamos praticar!

Machine Learning pentru Marketing în Python

Preparing Video For Download...