| Description: |
Мета дипломної роботи магістра – підвищити рівень утримання клієнтів за допомогою методів інтелектуального аналізу та прогнозування відтоку. Об’єкт дослідження – процес відтоку клієнтів. Предмет дослідження – методи інтелектуального аналізу та прогнозування, спрямовані на прогнозування цього процесу. Наукова новизна роботи – запропоновано комбіновану метрику втрат, яка зважує бізнес-вартість хибних позитивів і негативів, а також авторський алгоритм, котрий поєднує графовий аналіз взаємодій із градієнтним бустингом і забезпечує підвищення ROC-AUC на 10-15% порівняно з класичними baseline-моделями. Уперше продемонстровано застосування SHAP-цінностей на рівні окремих транзакцій для формування персоналізованих рекомендацій зі втручання. Практичне значення одержаних результатів: Реалізація запропонованої системи у виробничому середовищі як наслідок дає змогу: – застосування розробленого методу дозволяє компаніям здійснювати більш точне та, що важливо, раннє ранжування клієнтської бази за індивідуальним рівнем ризику відтоку, що створює можливості для своєчасного та ефективного превентивного втручання; – можливість чіткої концентрації зусиль на найбільш ризикові сегменти клієнтської бази дозволяє уникнути невиправданих витрат на масові промо- акції, що охоплюють лояльних клієнтів.; – впровадження розробленого алгоритму, що інтегрує графові ознаки взаємодій, сприяє ідентифікації неочевидних шаблонів поведінки, які можуть передувати відтоку, тим самим підвищуючи ефективність персоналізованих retention-кампаній. – використання запропонованої комбінованої економічної метрики надає бізнесу інструмент для оцінки та вибору прогностичних моделей не лише за стандартними метриками точності, але й з урахуванням реальної економічної вартості помилок, що веде до більш обґрунтованих управлінських рішень. – отримувати інтерпретовані висновки, які підтримують рішення менеджерів із лояльності та дозволяють оптимізувати пропозиції для клієнтів. – здатність методу генерувати інтерпретовані висновки щодо ключових факторів ризику надає цінну інформаційну підтримку (наприклад, за допомогою SHAP-значень для моделі LightGBM), дозволяючи оптимізувати продуктові пропозиції та комунікаційні стратегії. – розроблений підхід створює методологічну основу для побудови автоматизованих систем управління відтоком, які можуть суттєво підвищити оперативність реагування на зміни в поведінці клієнтів та оптимізувати використання маркетингових бюджетів. |