論文の概要: Data-Driven Telecom Marketing Optimization: A Machine Learning-Based Churn Prediction and Customer Segmentation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10260v1
• Date: Sat, 11 Jul 2026 11:17:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.363515
• Title: Data-Driven Telecom Marketing Optimization: A Machine Learning-Based Churn Prediction and Customer Segmentation Framework
• Title（参考訳）: データ駆動型テレコムマーケティング最適化: 機械学習に基づくチャーン予測と顧客セグメンテーションフレームワーク
• Abstract要約: カスタマーチャーン(Customer Churn)は、通信企業にとって大きな課題であり、収益と長期的な顧客関係を直接侵食する。 伝統的なリテンションプログラムは、パーソナライズされたインセンティブではなく、一般的なインセンティブに依存している。 本稿では、機械学習に基づくチャーン予測と、チャーンリスクと顧客価値を組み合わせた顧客セグメンテーションと、セグメンテーション特異的マーケティングとReturn on Investment ROI戦略を組み合わせたデータ駆動マーケティング最適化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Customer churn is a major challenge for telecommunication companies, directly eroding revenue and long term customer relationships. Traditional retention programs rely on generic, not personalized incentives and lack the precision to identify high risk customers before they leave. This paper presents a data driven marketing optimization framework integrating machine learning based churn prediction, customer segmentation combining churn risk with customer value, and tailored, segment specific marketing and Return on Investment ROI strategies. Using the IBM Telco Customer Churn dataset with 7043 customers and 21 features, three gradient boosting ensembles, XGBoost, LightGBM, and CatBoost, were trained and tuned via randomized search with stratified 5 fold cross validation, class weighting, and F1 score driven decision threshold optimization to counter a class imbalance of 73.4% versus 26.6%. CatBoost was selected as the deployment model, achieving 77.68% accuracy, an F1 score of 0.6366, a PR AUC of 0.6553, and a ROC AUC of 0.8403 on the held out test set. Customers were partitioned with K Means clustering, validated via the Elbow method and visualized with Principal Component Analysis, into High, Medium, and Low Value segments, cross tabulated against churn risk labels to define four actionable clusters. Segment specific retention, upsell, and engagement strategies were designed for each cluster, and a theoretical ROI and CLV framework quantifies the financial impact of the proposed interventions. The pipeline was operationalized in an interactive Streamlit web application allowing marketing teams to upload data, filter by segment, visualize churn drivers via SHAP, and download automated segment reports. Results confirm that combining predictive churn modeling with value aware segmentation yields more actionable and profitable marketing decisions than churn prediction alone.
• Abstract（参考訳）: カスタマーチャーン(Customer Churn)は、通信企業にとって大きな課題であり、収益と長期的な顧客関係を直接侵食する。 伝統的なリテンションプログラムは、パーソナライズされたインセンティブではなく、一般的なインセンティブに依存している。 本稿では、機械学習に基づくチャーン予測と、チャーンリスクと顧客価値を組み合わせた顧客セグメンテーションと、セグメンテーション特異的マーケティングとReturn on Investment ROI戦略を組み合わせたデータ駆動マーケティング最適化フレームワークを提案する。 7043の顧客と21のフィーチャを持つIBM Telco Customer Churnデータセットを使用して、XGBoost(英語版)、LightGBM(英語版)、CatBoost(英語版)の3つの勾配増強アンサンブル(英語版)が訓練され、5倍のクロス検証、クラス重み付け、F1スコアによる決定しきい値の最適化により、73.4%対26.6%のクラス不均衡に対処した。 CatBoostは77.68%の精度、F1スコアは0.6366、PR AUCは0.6553、ROC AUCは0.8403であった。 顧客は、K Meansクラスタリングで分割され、Elbowメソッドで検証され、Principal Component Analysisで視覚化され、High、Medium、Low Valueセグメントに分割され、4つのアクション可能なクラスタを定義する。 各クラスタに対してセグメンテーション、アップセル、エンゲージメント戦略を設計し、提案した介入の経済的影響を理論的ROIおよびCLVフレームワークで定量化した。 パイプラインは、インタラクティブなStreamlit Webアプリケーションで運用され、マーケティングチームがデータをアップロードし、セグメント毎にフィルタリングし、SHAP経由でチャーンドライバを視覚化し、自動セグメントレポートをダウンロードすることができる。 結果は、予測的チャーンモデリングと価値認識セグメンテーションを組み合わせることで、チャーン予測単独よりも、より実用的な、利益のあるマーケティング決定が得られることを確認した。

関連論文リスト

• From Production Traffic to Post-Training: Building a Self-Hosted LLM That Covers the Corporate Request Mix [55.08143827481755]
  200以上の内部アプリケーションから1つのモデルにトラフィックを集約します。 我々は、各軸ごとに別々のGRPOエキスパートを訓練し、2段階のSLERPを介してそれらをマージする。 このモデルは、プラットフォームトラフィックの50%、月1億6600万リクエストをサービスコストのごく一部で吸収する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-01T17:39:26Z)
• Towards Federated Clustering: A Client-wise Private Graph Aggregation Framework [57.04850867402913]
  フェデレーションクラスタリングは、分散化されたラベルのないデータからパターンを抽出する課題に対処する。 本研究では,プライバシ保護のための知識共有媒体として,局所構造グラフを革新的に活用する新しいアルゴリズムSPP-FGCを提案する。 我々のフレームワークは最先端のパフォーマンスを実現し、認証可能なプライバシー保証を維持しつつ、フェデレーションベースラインよりも最大10%(NMI)のクラスタリング精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-14T03:05:22Z)
• Explainability, risk modeling, and segmentation based customer churn analytics for personalized retention in e-commerce [0.0]
  本研究は、特徴貢献を定量化するための説明可能なAIを統合した3成分フレームワーク、時間と時間の間のチャーンリスクのモデルへの生存分析、取引行動による顧客分割のためのRAMプロファイリングを推進した。 これらの手法を組み合わせることで、チャーンドライバの帰属、介入窓の推定、ターゲットアクションのセグメントの優先順位付けが可能となり、顧客の信頼度を低下させる戦略を支援することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-13T16:44:24Z)
• FedABC: Attention-Based Client Selection for Federated Learning with Long-Term View [5.072601407613152]
  フェデレートラーニング(FL)により、分散クライアントは、データを直接共有することなく、プライバシを保存することなく、AIモデルを協調的にトレーニングすることができる。 我々は、データ不均一性の管理とクライアント参加の最適化において、長期的視点を取り入れた革新的なクライアント選択アルゴリズムであるFedABCを提案する。 この作業は、異質でリソースに制約のある環境でFLをデプロイするためのステップであり、6GネットワークでのネイティブAI機能をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-28T14:22:43Z)
• Client-Centric Federated Adaptive Optimization [78.30827455292827]
  Federated Learning(FL)は、クライアントが独自のデータをプライベートに保ちながら、協調的にモデルをトレーニングする分散学習パラダイムである。 本稿では,新しいフェデレーション最適化手法のクラスであるフェデレーション中心適応最適化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T04:00:50Z)
• Emulating Full Participation: An Effective and Fair Client Selection Strategy for Federated Learning [50.060154488277036]
  連合学習では、クライアントの選択はモデルの性能と公平性の両方に大きな影響を及ぼす重要な問題である。 2つの指標間の固有の対立に対処し、互いに強化する2つの原則を提案する。 提案手法は,データ分布に基づいてクライアントを選択することにより,この多様性を適応的に向上させ,モデル性能と公平性の両方を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T12:27:24Z)
• RE-RFME: Real-Estate RFME Model for customer segmentation [0.0]
  本稿では,顧客を高い価値,有望性,必要な注意力,アクティベーションの4つのグループに分割するためのエンドツーエンドパイプラインRE-RFMEを提案する。 本研究では,Webサイトおよびモバイルアプリケーションユーザを対象とした実世界のHousing.comデータセットに対する提案手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T06:19:02Z)
• An Exploration of Clustering Algorithms for Customer Segmentation in the UK Retail Market [0.0]
  我々は,小売市場における意思決定プロセスを改善するための顧客セグメンテーションモデルの開発を目指している。 これを実現するために、UCI機械学習レポジトリから得られたイギリスのオンライン小売データセットを使用しました。 その結果、GMMは他のアプローチよりも優れており、シルエットスコアは0.80である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T15:58:14Z)
• Provably Personalized and Robust Federated Learning [47.50663360022456]
  類似したクライアントのクラスタを識別し、パーソナライズされたモデルパークラスタを訓練する簡単なアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムの収束率は、クライアントの真の基盤となるクラスタリングを知っていれば得られるものと一致します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T09:37:39Z)
• Fed-CBS: A Heterogeneity-Aware Client Sampling Mechanism for Federated Learning via Class-Imbalance Reduction [76.26710990597498]
  本研究では,ランダムに選択したクライアントからのグループデータのクラス不均衡が,性能の大幅な低下につながることを示す。 我々のキーとなる観測に基づいて、我々は効率的なクライアントサンプリング機構、すなわちフェデレートクラスバランスサンプリング(Fed-CBS)を設計する。 特に、クラス不均衡の尺度を提案し、その後、同型暗号化を用いてプライバシー保護方式でこの尺度を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T05:42:56Z)
• On the Convergence of Clustered Federated Learning [57.934295064030636]
  統合学習システムでは、例えばモバイルデバイスや組織参加者といったクライアントは通常、個人の好みや行動パターンが異なる。 本稿では,クライアントグループと各クライアントを統一最適化フレームワークで活用する,新しい重み付きクライアントベースクラスタリングFLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-13T02:39:19Z)
• Dynamically Tie the Right Offer to the Right Customer in Telecommunications Industry [0.0]
  本研究は,顧客ターゲットのキャンペーン依存変数に着目した概念モデルを提案する。 この研究の顧客セグメンテーションの結果は、マーケターにとってより意味があり、関連性があるかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T16:44:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。