論文の概要: Causal Customer Churn Analysis with Low-rank Tensor Block Hazard Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11377v1
• Date: Sat, 18 May 2024 19:54:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:59:18.206785
• Title: Causal Customer Churn Analysis with Low-rank Tensor Block Hazard Model
• Title（参考訳）: 低ランクテンソルブロックハザードモデルによる因果顧客チャーン解析
• Authors: Chenyin Gao, Zhiming Zhang, Shu Yang,
• Abstract要約: 本研究は, 顧客への様々な介入が顧客へ与える影響を, 潜在的な成果の枠組みを用いて分析する革新的な手法を提案する。 本稿では,顧客チャーンを因果解析するためのテンソル補完手法を取り入れた新しい因果モデルであるテンソル化潜在要因ブロックハザードモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.694536172504849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces an innovative method for analyzing the impact of various interventions on customer churn, using the potential outcomes framework. We present a new causal model, the tensorized latent factor block hazard model, which incorporates tensor completion methods for a principled causal analysis of customer churn. A crucial element of our approach is the formulation of a 1-bit tensor completion for the parameter tensor. This captures hidden customer characteristics and temporal elements from churn records, effectively addressing the binary nature of churn data and its time-monotonic trends. Our model also uniquely categorizes interventions by their similar impacts, enhancing the precision and practicality of implementing customer retention strategies. For computational efficiency, we apply a projected gradient descent algorithm combined with spectral clustering. We lay down the theoretical groundwork for our model, including its non-asymptotic properties. The efficacy and superiority of our model are further validated through comprehensive experiments on both simulated and real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 顧客への様々な介入が顧客へ与える影響を, 潜在的な成果の枠組みを用いて分析する革新的な手法を提案する。 本稿では,顧客チャーンを因果解析するためのテンソル補完手法を取り入れた新しい因果モデルであるテンソル化潜在要因ブロックハザードモデルを提案する。 我々のアプローチの重要な要素はパラメータテンソルに対する1ビットテンソル完備化の定式化である。 これにより、チャーンレコードから隠された顧客特性と時間的要素をキャプチャし、チャーンデータのバイナリの性質とその時間的モノトニックな傾向に効果的に対処する。 当社のモデルは、顧客維持戦略の実施の精度と実践性を高めるとともに、同様の影響によって介入を独自に分類する。 計算効率向上のために,スペクトルクラスタリングを併用した投射勾配降下アルゴリズムを適用した。 我々は、その非漸近性を含むモデルの理論的な基礎を定めている。 本モデルの有効性と優位性は、シミュレーションと実世界の双方の応用に関する総合的な実験を通じてさらに検証される。

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