論文の概要: Improved Churn Causal Analysis Through Restrained High-Dimensional
Feature Space Effects in Financial Institutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11503v1
- Date: Sun, 23 Apr 2023 00:45:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 18:00:48.095346
- Title: Improved Churn Causal Analysis Through Restrained High-Dimensional
Feature Space Effects in Financial Institutions
- Title（参考訳）: 金融機関における高次元空間効果の抑制によるチャーン因果解析の改善
- 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。
顧客の獲得コストは、顧客の保持の5倍から6倍になり得るので、リスクの厳しい顧客への投資は賢明です。
本研究では、独立変数と相関し、チャーンに影響を及ぼす従属変数と因果関係にある相反する特徴を発見するための概念的枠組みを提案する。
- 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. Customer acquisition cost
can be five to six times that of customer retention, hence investing in
customers with churn risk is wise. Causal analysis of the churn model can
predict whether a customer will churn in the foreseeable future and identify
effects and possible causes for churn. In general, this study presents a
conceptual framework to discover the confounding features that correlate with
independent variables and are causally related to those dependent variables
that impact churn. We combine different algorithms including the SMOTE,
ensemble ANN, and Bayesian networks to address churn prediction problems on a
massive and high-dimensional finance data that is usually generated in
financial institutions due to employing interval-based features used in
Customer Relationship Management systems. The effects of the curse and blessing
of dimensionality assessed by utilising the Recursive Feature Elimination
method to overcome the high dimension feature space problem. Moreover, a causal
discovery performed to find possible interpretation methods to describe cause
probabilities that lead to customer churn. Evaluation metrics on validation
data confirm the random forest and our ensemble ANN model, with %86 accuracy,
outperformed other approaches. Causal analysis results confirm that some
independent causal variables representing the level of super guarantee
contribution, account growth, and account balance amount were identified as
confounding variables that cause customer churn with a high degree of belief.
This article 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。
顧客獲得コストは顧客維持コストの5～6倍になるため、チャーンリスクのある顧客への投資は賢明である。
チャーンモデルの因果解析は、顧客が予見可能な未来にチャーンするかどうかを予測し、チャーンの効果と潜在的な原因を特定する。
一般に、独立変数と相関し、チャーンに影響を及ぼす従属変数と因果関係にある相反する特徴を発見するための概念的枠組みを示す。
SMOTE, アンサンブルANN, ベイジアンネットワークなどの異なるアルゴリズムを組み合わせて, 顧客関係管理システムで使用されるインターバルベースの特徴を利用することにより, 金融機関で通常発生する大規模かつ高次元の財務データに対して, チャーン予測問題に対処する。
高次元特徴空間問題を克服するために再帰的特徴除去法を用いて評価した次元の呪いと祝福の効果について考察した。
さらに因果的発見を行い、顧客の混乱につながる原因の確率を記述するための解釈方法を見つける。
検証データに基づく評価指標により, ランダム森林とアンサンブルANNモデルの精度は 86 % であり, その他の手法よりも優れていた。
因果分析の結果、超保証貢献度、会計成長量、会計収支量を表す独立因果変数が、顧客を高い信頼度で揺るがす要因となる相反する変数として同定されたことが確認された。
本稿は、地域超年金基金における現状推定から今後の方向性まで、現実世界の顧客分析について述べる。
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