The Effect of the Length of the Customer Event History and the Staying Power of the Predictive Models in the Customer Churn Prediction: Case Study of Migros Sanal Market

Authors : Birol YÜCEOĞLU

Pages : 450-455

Doi:10.21541/apjes.603809

View : 13 | Download : 1

Publication Date : 2020-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Müşteri terki tahmin problemi çeşitli sektörler için farklı yönlerden incelenmiştir. Bu çalışmada, Türkiye`de önde gelen çevrimiçi hızlı tüketim ürünleri perakendecisinin kayıp tahmin problemi için müşteri olay tarihçesinin uzunluğunun ve öngörücü modellerin kalıcı gücünün etkisini ele alınmaktadır. Bunlar, karar vericilere, müşteri kaybını öngörmek için geçmiş verilerin en uygun uzunluğunu ve öngörücü modellerin ömrünü belirlemede yardımcı olmaları açısından önemli etkilerdir. Çalışma, müşteri olay tarihçesinin uzunluğunun, modellerin kestirimci gücünü    logaritmik olarak  artırdığını göstermekte ve literatürde gazete aboneliği sektöründe elde edilen bulguları doğrulamaktadır. Hızlı tüketim sektöründeki müşteri terki modellerin kalıcı gücünün literatürde bir Internet servis sağlayıcısı ve bir sigorta şirketi için belirtilenlerden daha yüksek olduğu görülmektedir.
Keywords : Müşteri terki, yapay öğrenme, gözetimli öğrenme, gözlem süresi uzunluğu, modellerin kalıcı gücü