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business man with smartphone, analysing customer data

Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom  - Wahr­schein­lich­keits­vor­her­sage für die Kundenabwanderung




Com­mu­ni­ca­ti­ons, Media & Telecom


Mit Unter­stüt­zung von synvert ent­wi­ckelte ein Tele­kom­mu­ni­ka­ti­ons­un­ter­neh­men eine Pipe­line, die Azure und Python nutzt, um die Gründe und den Zeit­punkt der Kun­den­ab­wan­de­rung vor­her­zu­sa­gen. Dies führte zu ver­bes­ser­ten und geziel­ten Mar­ke­ting­kam­pa­gnen und einer 20% höhe­ren Wahr­schein­lich­keit, echte Abwan­de­rer zu iden­ti­fi­zie­ren. synvert opti­mierte ein Klas­si­fi­ka­ti­ons­mo­dell, um die Trei­ber der Abwan­de­rung zu berich­ten und täg­li­che Vor­her­sa­gen für umsetz­bare Erkennt­nisse zu liefern.

Aus­gangs­lage


Der Kunde hatte mit einer hohen Fluk­tua­tion zu kämp­fen, da viele sei­ner Kun­den nach dem ers­ten Jahr ihren Ver­trag kün­di­gen wollten.

Die Her­aus­for­de­rung bestand darin, die Gründe und den Zeit­punkt der Kün­di­gung vorherzusagen.

Die Archi­tek­tur


Open-Source- und Big-Data-Tech­no­lo­gien (Azure, Python) ermög­lich­ten die Ent­wick­lung der Pipe­line, die die vor­her­ge­sag­ten Ergeb­nisse in einer zusätz­li­chen Daten­bank speichert.

Unter­neh­men kön­nen dort die Ergeb­nisse abfra­gen. Die Pipe­line ist mit Azure Data Fac­tory ent­wi­ckelt und das Pro­jekt ist in der Scrum-Metho­dik umge­setzt worden.

synvert Vor­teile


Das gestei­gerte Ver­ständ­nis der Ursa­chen für die Abwan­de­rung führt zu ver­bes­ser­ten und geziel­ten Marketingkampagnen.

Bei einem zuvor fest­ge­leg­ten Ziel kön­nen nun echte Abwan­de­rer mit 20% höhe­rer Wahr­schein­lich­keit iden­ti­fi­ziert werden.

Ser­vices von synvert


synvert hat ein Klas­si­fi­ka­ti­ons­mo­dell basie­rend auf spe­zi­fi­schen Kun­den­da­ten optimiert.

Nach meh­re­ren Ite­ra­tio­nen und durch kon­ti­nu­ier­li­che fach­li­che und tech­ni­sche Vali­die­rung kann das Modell die wich­tigs­ten Trei­ber der Abwan­de­rung benen­nen und täg­li­che Vor­her­sa­gen lie­fern, sodass das Unter­neh­men nun Maß­nah­men bei spe­zi­fi­schen Kun­den ergrei­fen kann.

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