พื้นฐานการทำนายการเลิกใช้บริการ

Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

Churn คืออะไร?

  • Churn เกิดขึ้นเมื่อลูกค้าหยุดซื้อหรือหยุดใช้บริการ
  • บริบทธุรกิจอาจเป็นแบบ contractual หรือ non-contractual
  • บางครั้ง churn แบ่งได้เป็น voluntary หรือ involuntary
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

ประเภทของ churn

ประเภทหลักของ churn แบ่งตามโมเดลธุรกิจ 2 ประเภท:

  • Contractual (สัญญาโทรศัพท์, สมัครสมาชิกสตรีมมิง)

Content

  • Non-contractual (ซื้อของในซูเปอร์มาร์เก็ต, ช้อปปิงออนไลน์)

Grocery

Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

การสร้างโมเดล churn แต่ละประเภท

โดยทั่วไป:

  • Non-contractual churn ยากกว่า ในการนิยามและสร้างโมเดล เพราะไม่มีการตัดสินใจที่ชัดเจนจากลูกค้า
  • เราจะสร้างโมเดล contractual churn ในธุรกิจโทรคมนาคม
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

การเข้ารหัส churn

  • โดยทั่วไปใช้ค่า 1/0 โดย 1 = Churn, 0 = No Churn
  • อาจเป็น string Churn/No Churn หรือ Yes/No — แนวทางที่ดีคือแปลงให้เป็น 1 และ 0
    set(telcom['Churn'])

{0, 1}
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

สำรวจการกระจายตัวของ churn

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

Churn
0    73.421502
1    26.578498
dtype: float64
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

แบ่งข้อมูลสำหรับ training และ testing

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

แยก feature และตัวแปร target

แยกชื่อคอลัมน์ตามประเภทข้อมูล

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

สร้างชุดข้อมูล training และ testing

train_X = train[cols]
train_Y = train[target]
test_X  = test[cols]
test_Y  = test[target]
Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

มาฝึกกันเถอะ!

Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

Preparing Video For Download...