title: Creation of a Churn Model for the Company and Processes for Churn Reduction
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Воскобович Антон Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Voskobovic Anton Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Марьинский Александр Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Marinskij Aleksandr Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Кудрявцев Дмитрий Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kudravcev Dmitrij Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-04-07T21:02:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-04-07T21:02:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 070738
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/27365
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Создание модели оттока клиентов на сегодняшний день является одной из наиболее актуальных задач в области дата саенс для телекоммуникационной отрасли в России. Как и компании во многих других отраслях по всему миру, мобильные операторы в России столкнулись с сокращением потребительского спроса и ужесточающейся конкуренцией в 2020 году. Своевременное выявление пользователей, которые собираются сменить мобильного оператора, позволяет компании заранее начать деятельность, направленную на удержание таких клиентов, и, таким образом, сохранить выручку. Целью данного проекта является создание модели оттока клиентов для компании TELE2 и предложение процессов по его снижению. В результате проекта была создана модель машинного обучения, которая позволит компании выявлять наиболее уязвимых клиентов, которые собираются отказаться от услуг оператора. Более того, в работе было предложено несколько экономических последствий, которые можно использовать для оценки затрат на кампании по удержанию и потенциального увеличения прибыли. Наконец, была создана блок-схема процесса сокращения оттока, в которой выделены ключевые области улучшения для компании, а затем были предложены конкретные шаги по улучшению процесса.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Creating customer churn models is one of the most pressing data science challenges for the telecom industry in Russia nowadays. Like companies in many other industries around the world, telecom operators in Russia have faced shrinking consumer demand and fierce competition in 2020. Identifying users who are going to change their mobile operator in time allows the company to start activities aimed at retaining such customers in advance and thus keep revenue. The goal of the current project is to create a churn model for TELE2 company and suggest processes for churn reduction. As a result of the project, a machine learning model was created that allows the company to identify the most vulnerable clients, who are about to abandon the services of the operator. What is more, several economic implications were proposed in this paper, which can be used to estimate the costs of retention campaigns and potential profit gains. Finally, the flowchart of the process for churn reduction was created, which highlights the key areas of improvement for the company and then, particular steps to improve the process were suggested.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание оттока пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поведение пользователей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: телекоммуникационная индустрия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: churn prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: user behavior
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: telecommunications industry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Creation of a Churn Model for the Company and Processes for Churn Reduction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Создание модели оттока в компании и формирование процессов по его снижению
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Solonin_Marinskiy_Thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/27365/1/Solonin_Marinskiy_Thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,34 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_advisor_reference_2020_Kudryavtsev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/27365/2/reviewSV_Scientific_advisor_reference_2020_Kudryavtsev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 116,28 kB