論文の概要: Causal Analysis of Customer Churn Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10604v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 18:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 16:44:00.845786
• Title: Causal Analysis of Customer Churn Using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた顧客チャーンの因果解析
• Authors: David Hason Rudd, Huan Huo, Guandong Xu
• Abstract要約: 顧客チャーン(Customer Churn)は、ビジネスとの関係を終了するか、特定の期間における顧客エンゲージメントを減少させる。 本稿では,ディープフィードフォワードニューラルネットワークを用いた分類手法を提案する。 また,顧客を混乱させる原因を予測するための因果ベイズネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.84528076130809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Customer churn describes terminating a relationship with a business or reducing customer engagement over a specific period. Two main business marketing strategies play vital roles to increase market share dollar-value: gaining new and preserving existing customers. Customer acquisition cost can be five to six times that for customer retention, hence investing in customers with churn risk is smart. Causal analysis of the churn model can predict whether a customer will churn in the foreseeable future and assist enterprises to identify effects and possible causes for churn and subsequently use that knowledge to apply tailored incentives. This paper proposes a framework using a deep feedforward neural network for classification accompanied by a sequential pattern mining method on high-dimensional sparse data. We also propose a causal Bayesian network to predict cause probabilities that lead to customer churn. Evaluation metrics on test data confirm the XGBoost and our deep learning model outperformed previous techniques. Experimental analysis confirms that some independent causal variables representing the level of super guarantee contribution, account growth, and customer tenure were identified as confounding factors for customer churn with a high degree of belief. This paper provides a real-world customer churn analysis from current status inference to future directions in local superannuation funds.
• Abstract（参考訳）: 顧客チャーンでは、ビジネスとの関係を終了するか、特定の期間における顧客エンゲージメントを減少させる。 2つの主要なビジネスマーケティング戦略は、市場シェアを増加させるために重要な役割を担っている。 顧客の獲得コストは顧客の維持コストの5倍から6倍になり得るため、リスクの厳しい顧客への投資は賢明だ。 チャーンモデルの因果分析は、顧客が予見可能な将来にチャーンするかどうかを予測し、企業に対してチャーンの効果と潜在的な原因を特定し、その知識を使用して調整されたインセンティブを適用する。 本稿では,高次元スパースデータに対する逐次パターンマイニングを伴って,ディープフィードフォワードニューラルネットワークを用いた分類手法を提案する。 また,顧客を混乱させる原因を予測するための因果ベイズネットワークを提案する。 テストデータの評価指標から,XGBoostとディープラーニングモデルが従来の手法よりも優れていたことが確認された。 実験分析により,超保証貢献率,アカウント成長率,顧客在職期間のレベルを示す独立因果変数が,高い信頼度を有する顧客チャーンと結合する要因として同定された。 本稿では,地域超年金基金の現況推定から今後の方向性まで,現実世界の顧客分析を行う。

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