Bases de la prévision du churn

Machine Learning pour le marketing en Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Qu'est-ce que le churn ?

  • Le churn survient quand un client cesse d'acheter / de s'engager
  • Le contexte d'affaires peut être contractuel ou non contractuel
  • On peut aussi distinguer volontaire et involontaire
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Types de churn

La typologie principale du churn repose sur deux modèles d'affaires :

  • Contractuel (abonnement téléphonique, diffusion télé en continu)

Content

  • Non contractuel (épicerie, achats en ligne)

Grocery

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Modéliser différents types de churn

En général :

  • Le churn non contractuel est plus difficile à définir et à modéliser, car il n'y a pas de décision explicite du client
  • Nous modéliserons le churn contractuel dans le modèle d'affaires des télécoms
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Encoder le churn

  • Souvent 1/0, avec 1 = Churn, 0 = Pas de churn
  • Peut être une chaîne Churn/No Churn ou Yes/No ; bonne pratique : convertir en 1 et 0
    set(telcom['Churn'])

{0, 1}
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Explorer la distribution du churn

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

Churn
0    73.421502
1    26.578498
dtype: float64
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Diviser en données d'entraînement et de test

from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(telcom, test_size = .25)
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Séparer variables explicatives et cible

Séparer les noms de colonnes par type de données

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

Créer les ensembles d'entraînement et de test

train_X = train[cols]
train_Y = train[target]
test_X  = test[cols]
test_Y  = test[target]
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Passons à la pratique !

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