SlideShare a Scribd company logo
Telecom Churn Analysis
@IMC Institute
20 January 2018
Topic
o Business Requirement
o Process of solution
o Data Analysis & Features Impact
o Features Impact & Features Selection
o Model Training and Prediction
o Customer selection to recommend service
o Service recommendation
o High customer churn rate
o High cost of new customer finding
o Cause of churn
o How to maintain existing customer
Business Requirement
Data
Churn
Analysis
Select Values
Customer
Recommend
additional Service
Outbound to
customer
Customer
Respond
Solution
Evaluation
Logistic Regression
Decision Tree
Random Forest
To be Churn
Customer
Selected
Customer
Collaborative
Filtering
Process of solution
To IVR system
Sample Data
Data Analysis - Data Distribution
Data Analysis - Data Distribution(cont.)
Tenure
Feature Relations
 Pearson Chi-Squared
 Contingency Table (Crosstab)
 Categories Features
 Non Normal Distribution
Impact features
o ด้าน Demography
- ลูกค้าในวัยเกษียณมีอัตราการยกเลิกที่สูงกว่า ลูกค้าในวัยปกติ แต่จ่ายค่าบริการในราคาที่สูง และใช้บริการ Internet
ประเภท Fiber Optic มากกว่า DSL
- ลูกค้าที่มีไม่มีคู่ (Partner) และกลุ่มลูกค้าที่สามารถดูแลตัวเองได้(Independent) จะมีการ Churn ที่สูงกว่า
o ด้านบริการ
- อายุสัญญามีผลอย่างมากต่อการ Churn ของลูกค้า โดยลูกค้าที่มีอายุสัญญา น้อยจะมีโอกาสยกเลิกบริการสูงกว่า เมื่อครบ
ระยะสัญญา
- ลูกค้าที่ใช้งาน Internet ผู้ที่ใช้ Fiber Optic มีอัตราการยกเลิกสูง ในขณะที่ผู้ใช้บริการ DSL มีการยกเลิกน้อยกว่า
- บริการเสริมของบริการอินเตอร์เน็ต การให้บริการด้าน Technical Support จะส่งผลให้ลูกค้ามีการยกเลิกน้อยล
ที่สุด ตามด้วยบริการ Streaming Movies และ Online Service ตามลาดับ
o ด้านรายได้และการชาระเงิน
- ลูกค้าที่ค่าใช้บริการสูงจะมีอัตราการบกเลิก สูงกว่าลูกค้าทีมีค่าใช้บริการน้อย
- ลูกค้าที่มีการชาระเงินแบบ Electronic Check มีการ Churn สูงกว่าลูกค้าที่ชาระเงินวิธีอื่น โดยมีอัตรายกเลิกถึง
45% ซึ่งวิธีอื่นจะมีอัตราเท่าเทียมกัน ที่ 15-19 % ซึ่งประเด็นไม่น่าเกิดจากความต้องการของลูกค้า แต่อาจชี้ให้เห็นว่า
การชาระเงินทาง Electronic Check อาจมีปัญหาที่ส่งผลให้ลูกค้าไม่พพึงพอใจ
Impact features (Cont.)
SelectedFeatures
No. Feature Selection
1 Gender 
2 Senior Citizen 
3 Partner 
4 Dependent 
5 Tenure 
6 Contract 
7 End Of Contract 
8 Phone Service 
9 Multiple Lines 
10 Internet Service 
10.1 DSL 
10.2 Fiber Optic 
No. Feature Selection
11 Online Security 
12 Online Backup 
13 Device Protection 
14 Technical Support 
15 Streaming TV 
16 Streaming Movies 
17 Paperless Billing 
18 Payment Method 
19 Monthly Charges 
20 Total Charges 
Decision Tree
Area Under ROC = 0.747369
Area Under PR = 0.685616
Decision Tree Model Test Error = 0.202934
Random Forest
Area under ROC = 0.7007775324935394
Area under PR = 0.6600632136509201
RandomForest Model Test Error = 0.20293
Logistic Regression
Area under ROC = 0.5
Threshold = 0.26079802550390785
F-Measure= 0.41370309951060363
Binomial Intercept = -1.041824932346333
Model Training& Evaluation
1. Contract (4) 5. DSL (6)
2. Tenure (3) 6. Payment Method (15)
3. Fiber Optic (7) 7. Technical Support (11)
4. Monthly Charges (18) 8. Streaming Movies (13)
Telecom Churn analysis (Big Data Certification#6)
Customer selection
Customer behavior
ใช้บริการ Internet ประเภท Fiber Optic มากกว่า DSL
Senior citizen 1,125 users
Customer behavior(Cont.)
Average revenue
Service recommendation
o Prediction Result = Churn
- Monthly Charges > 70
- Recommend ลูกค้าที่ยังไม่มีบริการเสริมของบริการอินเตอร์เน็ต ได้แก่ Technical Support , Online
Security , Streaming TV , Streaming Movies
- บริการหลัก Phone Service จะไม่ Recommend เนื่องจากไม่มีผลต่อการยกเลิก ส่วนบริการ DSL ถึงแม้ว่าจะมี
อัตราการยกเลิกที่ต่ากว่า Fiber Optics จะไม่ Recommend เนื่องจากอาจมีผลต่อ Speed ในการให้บริการ
- ลูกค้าที่มีสัญญา 1 เดือน เพื่อยืดระยะสัญญา(ดูสัญญา & Monthly)
**DSL Users ยกเลิกน้อย แต่ไม่ recommend มี RPU ต่า ไม่ใช่ Service ที่เป็นดาวรุ่ง ซึ่งสาเหตุที่ลูกค้าไม่ยกเลิกอาจเป็นเพราะเหตุผลอื่น
เช่น มีการแข่งขันน้อย
Select valuescustomer
Product Rating
User Rating
User Product Rating Score
Customer Id 1= Phone Service Start with 1
2 = Multiple Lines +1 if Churn = Y
3 = DSL + Tenure Range
4 = Fiber Optic 12 months/ point
5 = Online Security
6 = Online Backup
7 = Device Protection
8 = Technical Support
9 = Streaming TV
10 = Streaming Movies
Input Condition
- Prediction = Churn
- ยังมีบริการเสริมไม่ครบ เช่น
o Technical Support
o Streaming Movies
o Online Service
- Monthly Charge > $50
MSE = 0.04826521947932996
RMSE = 0.21969346708386656
Recommendation Summary
Recommendation
o 1,596 customers
o 4,678 services
Rating > 1
o 559 customers
o 1,174 services
All
Recommendation data file
Ad

More Related Content

What's hot (20)

WebLogic in Practice: SSL Configuration
WebLogic in Practice: SSL ConfigurationWebLogic in Practice: SSL Configuration
WebLogic in Practice: SSL Configuration
Simon Haslam
 
Some Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdf
Some Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdfSome Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdf
Some Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdf
Michael Kogan
 
Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...
Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...
Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...
Julian Hyde
 
Cassandra Data Modeling - Practical Considerations @ Netflix
Cassandra Data Modeling - Practical Considerations @ NetflixCassandra Data Modeling - Practical Considerations @ Netflix
Cassandra Data Modeling - Practical Considerations @ Netflix
nkorla1share
 
How do Solr and Azure Search compare?
How do Solr and Azure Search compare?How do Solr and Azure Search compare?
How do Solr and Azure Search compare?
SearchStax
 
Vectors are the new JSON in PostgreSQL
Vectors are the new JSON in PostgreSQLVectors are the new JSON in PostgreSQL
Vectors are the new JSON in PostgreSQL
Jonathan Katz
 
Building a Virtual Data Lake with Apache Arrow
Building a Virtual Data Lake with Apache ArrowBuilding a Virtual Data Lake with Apache Arrow
Building a Virtual Data Lake with Apache Arrow
Dremio Corporation
 
Maxscale switchover, failover, and auto rejoin
Maxscale switchover, failover, and auto rejoinMaxscale switchover, failover, and auto rejoin
Maxscale switchover, failover, and auto rejoin
Wagner Bianchi
 
How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)
How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)
How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)
DataStax Academy
 
A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...
A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...
A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...
Databricks
 
Spark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational Data
Spark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational DataSpark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational Data
Spark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational Data
Victor Coustenoble
 
Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...
Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...
Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...
ScyllaDB
 
HBase RITs
HBase RITsHBase RITs
HBase RITs
wchevreuil
 
re:Invent 2022 DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovations
re:Invent 2022  DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovationsre:Invent 2022  DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovations
re:Invent 2022 DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovations
Grant McAlister
 
[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오
[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오
[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오
PgDay.Seoul
 
HBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and Cloud
HBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and CloudHBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and Cloud
HBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and Cloud
Michael Stack
 
Great new Domino features since 9.0.1FP8.pptx
Great new Domino features since 9.0.1FP8.pptxGreat new Domino features since 9.0.1FP8.pptx
Great new Domino features since 9.0.1FP8.pptx
Darren Duke
 
JSON improvements in MySQL 8.0
JSON improvements in MySQL 8.0JSON improvements in MySQL 8.0
JSON improvements in MySQL 8.0
Mydbops
 
Oracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All Upgrades
Oracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All UpgradesOracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All Upgrades
Oracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All Upgrades
Shiri Amit
 
PostGreSQL Performance Tuning
PostGreSQL Performance TuningPostGreSQL Performance Tuning
PostGreSQL Performance Tuning
Maven Logix
 
WebLogic in Practice: SSL Configuration
WebLogic in Practice: SSL ConfigurationWebLogic in Practice: SSL Configuration
WebLogic in Practice: SSL Configuration
Simon Haslam
 
Some Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdf
Some Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdfSome Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdf
Some Iceberg Basics for Beginners (CDP).pdf
Michael Kogan
 
Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...
Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...
Smarter Together - Bringing Relational Algebra, Powered by Apache Calcite, in...
Julian Hyde
 
Cassandra Data Modeling - Practical Considerations @ Netflix
Cassandra Data Modeling - Practical Considerations @ NetflixCassandra Data Modeling - Practical Considerations @ Netflix
Cassandra Data Modeling - Practical Considerations @ Netflix
nkorla1share
 
How do Solr and Azure Search compare?
How do Solr and Azure Search compare?How do Solr and Azure Search compare?
How do Solr and Azure Search compare?
SearchStax
 
Vectors are the new JSON in PostgreSQL
Vectors are the new JSON in PostgreSQLVectors are the new JSON in PostgreSQL
Vectors are the new JSON in PostgreSQL
Jonathan Katz
 
Building a Virtual Data Lake with Apache Arrow
Building a Virtual Data Lake with Apache ArrowBuilding a Virtual Data Lake with Apache Arrow
Building a Virtual Data Lake with Apache Arrow
Dremio Corporation
 
Maxscale switchover, failover, and auto rejoin
Maxscale switchover, failover, and auto rejoinMaxscale switchover, failover, and auto rejoin
Maxscale switchover, failover, and auto rejoin
Wagner Bianchi
 
How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)
How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)
How to size up an Apache Cassandra cluster (Training)
DataStax Academy
 
A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...
A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...
A Deep Dive into Stateful Stream Processing in Structured Streaming with Tath...
Databricks
 
Spark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational Data
Spark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational DataSpark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational Data
Spark + Cassandra = Real Time Analytics on Operational Data
Victor Coustenoble
 
Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...
Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...
Key-Key-Value Store: Generic NoSQL Datastore with Tombstone Reduction and Aut...
ScyllaDB
 
re:Invent 2022 DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovations
re:Invent 2022  DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovationsre:Invent 2022  DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovations
re:Invent 2022 DAT326 Deep dive into Amazon Aurora and its innovations
Grant McAlister
 
[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오
[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오
[Pgday.Seoul 2017] 3. PostgreSQL WAL Buffers, Clog Buffers Deep Dive - 이근오
PgDay.Seoul
 
HBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and Cloud
HBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and CloudHBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and Cloud
HBaseConAsia2018 Keynote 2: Recent Development of HBase in Alibaba and Cloud
Michael Stack
 
Great new Domino features since 9.0.1FP8.pptx
Great new Domino features since 9.0.1FP8.pptxGreat new Domino features since 9.0.1FP8.pptx
Great new Domino features since 9.0.1FP8.pptx
Darren Duke
 
JSON improvements in MySQL 8.0
JSON improvements in MySQL 8.0JSON improvements in MySQL 8.0
JSON improvements in MySQL 8.0
Mydbops
 
Oracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All Upgrades
Oracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All UpgradesOracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All Upgrades
Oracle E-Business Suite 12.2 - The Upgrade to End All Upgrades
Shiri Amit
 
PostGreSQL Performance Tuning
PostGreSQL Performance TuningPostGreSQL Performance Tuning
PostGreSQL Performance Tuning
Maven Logix
 

More from IMC Institute (20)

นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14
นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14
นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14
IMC Institute
 
Digital trends Vol 4 No. 13 Sep-Dec 2019
Digital trends Vol 4 No. 13  Sep-Dec 2019Digital trends Vol 4 No. 13  Sep-Dec 2019
Digital trends Vol 4 No. 13 Sep-Dec 2019
IMC Institute
 
บทความ The evolution of AI
บทความ The evolution of AIบทความ The evolution of AI
บทความ The evolution of AI
IMC Institute
 
IT Trends eMagazine Vol 4. No.12
IT Trends eMagazine  Vol 4. No.12IT Trends eMagazine  Vol 4. No.12
IT Trends eMagazine Vol 4. No.12
IMC Institute
 
เพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformation
เพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformationเพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformation
เพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformation
IMC Institute
 
IT Trends 2019: Putting Digital Transformation to Work
IT Trends 2019: Putting Digital Transformation to WorkIT Trends 2019: Putting Digital Transformation to Work
IT Trends 2019: Putting Digital Transformation to Work
IMC Institute
 
มูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรม
มูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรมมูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรม
มูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรม
IMC Institute
 
IT Trends eMagazine Vol 4. No.11
IT Trends eMagazine  Vol 4. No.11IT Trends eMagazine  Vol 4. No.11
IT Trends eMagazine Vol 4. No.11
IMC Institute
 
แนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformationแนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformation
IMC Institute
 
บทความ The New Silicon Valley
บทความ The New Silicon Valleyบทความ The New Silicon Valley
บทความ The New Silicon Valley
IMC Institute
 
นิตยสาร IT Trends ของ IMC Institute ฉบับที่ 10
นิตยสาร IT Trends ของ  IMC Institute  ฉบับที่ 10นิตยสาร IT Trends ของ  IMC Institute  ฉบับที่ 10
นิตยสาร IT Trends ของ IMC Institute ฉบับที่ 10
IMC Institute
 
แนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformationแนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformation
IMC Institute
 
The Power of Big Data for a new economy (Sample)
The Power of Big Data for a new economy (Sample)The Power of Big Data for a new economy (Sample)
The Power of Big Data for a new economy (Sample)
IMC Institute
 
บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง
บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง
บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง
IMC Institute
 
IT Trends eMagazine Vol 3. No.9
IT Trends eMagazine  Vol 3. No.9 IT Trends eMagazine  Vol 3. No.9
IT Trends eMagazine Vol 3. No.9
IMC Institute
 
Thailand software & software market survey 2016
Thailand software & software market survey 2016Thailand software & software market survey 2016
Thailand software & software market survey 2016
IMC Institute
 
Developing Business Blockchain Applications on Hyperledger
Developing Business  Blockchain Applications on Hyperledger Developing Business  Blockchain Applications on Hyperledger
Developing Business Blockchain Applications on Hyperledger
IMC Institute
 
Digital transformation @thanachart.org
Digital transformation @thanachart.orgDigital transformation @thanachart.org
Digital transformation @thanachart.org
IMC Institute
 
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.orgบทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
IMC Institute
 
กลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformation
กลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformationกลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformation
กลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformation
IMC Institute
 
นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14
นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14
นิตยสาร Digital Trends ฉบับที่ 14
IMC Institute
 
Digital trends Vol 4 No. 13 Sep-Dec 2019
Digital trends Vol 4 No. 13  Sep-Dec 2019Digital trends Vol 4 No. 13  Sep-Dec 2019
Digital trends Vol 4 No. 13 Sep-Dec 2019
IMC Institute
 
บทความ The evolution of AI
บทความ The evolution of AIบทความ The evolution of AI
บทความ The evolution of AI
IMC Institute
 
IT Trends eMagazine Vol 4. No.12
IT Trends eMagazine  Vol 4. No.12IT Trends eMagazine  Vol 4. No.12
IT Trends eMagazine Vol 4. No.12
IMC Institute
 
เพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformation
เพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformationเพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformation
เพราะเหตุใด Digitization ไม่ตอบโจทย์ Digital Transformation
IMC Institute
 
IT Trends 2019: Putting Digital Transformation to Work
IT Trends 2019: Putting Digital Transformation to WorkIT Trends 2019: Putting Digital Transformation to Work
IT Trends 2019: Putting Digital Transformation to Work
IMC Institute
 
มูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรม
มูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรมมูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรม
มูลค่าตลาดดิจิทัลไทย 3 อุตสาหกรรม
IMC Institute
 
IT Trends eMagazine Vol 4. No.11
IT Trends eMagazine  Vol 4. No.11IT Trends eMagazine  Vol 4. No.11
IT Trends eMagazine Vol 4. No.11
IMC Institute
 
แนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformationแนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformation
IMC Institute
 
บทความ The New Silicon Valley
บทความ The New Silicon Valleyบทความ The New Silicon Valley
บทความ The New Silicon Valley
IMC Institute
 
นิตยสาร IT Trends ของ IMC Institute ฉบับที่ 10
นิตยสาร IT Trends ของ  IMC Institute  ฉบับที่ 10นิตยสาร IT Trends ของ  IMC Institute  ฉบับที่ 10
นิตยสาร IT Trends ของ IMC Institute ฉบับที่ 10
IMC Institute
 
แนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformationแนวทางการทำ Digital transformation
แนวทางการทำ Digital transformation
IMC Institute
 
The Power of Big Data for a new economy (Sample)
The Power of Big Data for a new economy (Sample)The Power of Big Data for a new economy (Sample)
The Power of Big Data for a new economy (Sample)
IMC Institute
 
บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง
บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง
บทความ Robotics แนวโน้มใหม่สู่บริการเฉพาะทาง
IMC Institute
 
IT Trends eMagazine Vol 3. No.9
IT Trends eMagazine  Vol 3. No.9 IT Trends eMagazine  Vol 3. No.9
IT Trends eMagazine Vol 3. No.9
IMC Institute
 
Thailand software & software market survey 2016
Thailand software & software market survey 2016Thailand software & software market survey 2016
Thailand software & software market survey 2016
IMC Institute
 
Developing Business Blockchain Applications on Hyperledger
Developing Business  Blockchain Applications on Hyperledger Developing Business  Blockchain Applications on Hyperledger
Developing Business Blockchain Applications on Hyperledger
IMC Institute
 
Digital transformation @thanachart.org
Digital transformation @thanachart.orgDigital transformation @thanachart.org
Digital transformation @thanachart.org
IMC Institute
 
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.orgบทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
บทความ Big Data จากบล็อก thanachart.org
IMC Institute
 
กลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformation
กลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformationกลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformation
กลยุทธ์ 5 ด้านกับการทำ Digital Transformation
IMC Institute
 
Ad

Telecom Churn analysis (Big Data Certification#6)

  • 1. Telecom Churn Analysis @IMC Institute 20 January 2018
  • 2. Topic o Business Requirement o Process of solution o Data Analysis & Features Impact o Features Impact & Features Selection o Model Training and Prediction o Customer selection to recommend service o Service recommendation
  • 3. o High customer churn rate o High cost of new customer finding o Cause of churn o How to maintain existing customer Business Requirement
  • 4. Data Churn Analysis Select Values Customer Recommend additional Service Outbound to customer Customer Respond Solution Evaluation Logistic Regression Decision Tree Random Forest To be Churn Customer Selected Customer Collaborative Filtering Process of solution To IVR system
  • 6. Data Analysis - Data Distribution
  • 7. Data Analysis - Data Distribution(cont.) Tenure
  • 8. Feature Relations  Pearson Chi-Squared  Contingency Table (Crosstab)  Categories Features  Non Normal Distribution
  • 10. o ด้าน Demography - ลูกค้าในวัยเกษียณมีอัตราการยกเลิกที่สูงกว่า ลูกค้าในวัยปกติ แต่จ่ายค่าบริการในราคาที่สูง และใช้บริการ Internet ประเภท Fiber Optic มากกว่า DSL - ลูกค้าที่มีไม่มีคู่ (Partner) และกลุ่มลูกค้าที่สามารถดูแลตัวเองได้(Independent) จะมีการ Churn ที่สูงกว่า o ด้านบริการ - อายุสัญญามีผลอย่างมากต่อการ Churn ของลูกค้า โดยลูกค้าที่มีอายุสัญญา น้อยจะมีโอกาสยกเลิกบริการสูงกว่า เมื่อครบ ระยะสัญญา - ลูกค้าที่ใช้งาน Internet ผู้ที่ใช้ Fiber Optic มีอัตราการยกเลิกสูง ในขณะที่ผู้ใช้บริการ DSL มีการยกเลิกน้อยกว่า - บริการเสริมของบริการอินเตอร์เน็ต การให้บริการด้าน Technical Support จะส่งผลให้ลูกค้ามีการยกเลิกน้อยล ที่สุด ตามด้วยบริการ Streaming Movies และ Online Service ตามลาดับ o ด้านรายได้และการชาระเงิน - ลูกค้าที่ค่าใช้บริการสูงจะมีอัตราการบกเลิก สูงกว่าลูกค้าทีมีค่าใช้บริการน้อย - ลูกค้าที่มีการชาระเงินแบบ Electronic Check มีการ Churn สูงกว่าลูกค้าที่ชาระเงินวิธีอื่น โดยมีอัตรายกเลิกถึง 45% ซึ่งวิธีอื่นจะมีอัตราเท่าเทียมกัน ที่ 15-19 % ซึ่งประเด็นไม่น่าเกิดจากความต้องการของลูกค้า แต่อาจชี้ให้เห็นว่า การชาระเงินทาง Electronic Check อาจมีปัญหาที่ส่งผลให้ลูกค้าไม่พพึงพอใจ Impact features (Cont.)
  • 11. SelectedFeatures No. Feature Selection 1 Gender  2 Senior Citizen  3 Partner  4 Dependent  5 Tenure  6 Contract  7 End Of Contract  8 Phone Service  9 Multiple Lines  10 Internet Service  10.1 DSL  10.2 Fiber Optic  No. Feature Selection 11 Online Security  12 Online Backup  13 Device Protection  14 Technical Support  15 Streaming TV  16 Streaming Movies  17 Paperless Billing  18 Payment Method  19 Monthly Charges  20 Total Charges 
  • 12. Decision Tree Area Under ROC = 0.747369 Area Under PR = 0.685616 Decision Tree Model Test Error = 0.202934 Random Forest Area under ROC = 0.7007775324935394 Area under PR = 0.6600632136509201 RandomForest Model Test Error = 0.20293 Logistic Regression Area under ROC = 0.5 Threshold = 0.26079802550390785 F-Measure= 0.41370309951060363 Binomial Intercept = -1.041824932346333 Model Training& Evaluation 1. Contract (4) 5. DSL (6) 2. Tenure (3) 6. Payment Method (15) 3. Fiber Optic (7) 7. Technical Support (11) 4. Monthly Charges (18) 8. Streaming Movies (13)
  • 15. Customer behavior ใช้บริการ Internet ประเภท Fiber Optic มากกว่า DSL Senior citizen 1,125 users
  • 19. o Prediction Result = Churn - Monthly Charges > 70 - Recommend ลูกค้าที่ยังไม่มีบริการเสริมของบริการอินเตอร์เน็ต ได้แก่ Technical Support , Online Security , Streaming TV , Streaming Movies - บริการหลัก Phone Service จะไม่ Recommend เนื่องจากไม่มีผลต่อการยกเลิก ส่วนบริการ DSL ถึงแม้ว่าจะมี อัตราการยกเลิกที่ต่ากว่า Fiber Optics จะไม่ Recommend เนื่องจากอาจมีผลต่อ Speed ในการให้บริการ - ลูกค้าที่มีสัญญา 1 เดือน เพื่อยืดระยะสัญญา(ดูสัญญา & Monthly) **DSL Users ยกเลิกน้อย แต่ไม่ recommend มี RPU ต่า ไม่ใช่ Service ที่เป็นดาวรุ่ง ซึ่งสาเหตุที่ลูกค้าไม่ยกเลิกอาจเป็นเพราะเหตุผลอื่น เช่น มีการแข่งขันน้อย Select valuescustomer
  • 20. Product Rating User Rating User Product Rating Score Customer Id 1= Phone Service Start with 1 2 = Multiple Lines +1 if Churn = Y 3 = DSL + Tenure Range 4 = Fiber Optic 12 months/ point 5 = Online Security 6 = Online Backup 7 = Device Protection 8 = Technical Support 9 = Streaming TV 10 = Streaming Movies Input Condition - Prediction = Churn - ยังมีบริการเสริมไม่ครบ เช่น o Technical Support o Streaming Movies o Online Service - Monthly Charge > $50 MSE = 0.04826521947932996 RMSE = 0.21969346708386656
  • 21. Recommendation Summary Recommendation o 1,596 customers o 4,678 services Rating > 1 o 559 customers o 1,174 services All

Editor's Notes

  • #9: https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.15.1/reference/generated/scipy.stats.chi2_contingency.html
  • #10: Service ที่กราฟแท่งส้ม อยู่ใต้เส้น เป็นบริการที่ Churn ต่ำ
  • #13: 0.SeniorCitizen’,1.'Partner’,2.'Dependents’,3.’tenure’,4.'Contract’,5.'EndOfContract’,6.'DSL’,7.'FiberObtic' \ 8.,'OnlineSecurity’,9.'OnlineBackup’,10.'DeviceProtection’,11.'TechSupport' \ 12.,'StreamingTV’,13.'StreamingMovies’,14.'PaperlessBilling’,15.'PaymentMethod’,16.'TotalCharges','Rfeatures'
  • #17: Electronic Check ที่จ่ายเช็คผ่านอินเตอเนตสั่งจ่ายจากบัญชีเราเหมือนเขียนเช็คปกติแต่ผ่านทางเนตแทนไม่ต้องมีตัวเช็คไปให้กรอกข้อมูลเช็คเสร็จส่งไปถ้าคนรับที่เราสั่งจ่ายมีบัญชีแบงค์เดียวกะเราก้อโอนเข้าบัญชีได้เลยถ้าต่างแบงค์ธนาคารเราจะส่งเช็คตัวจริงให้คนรับไปขึ้นเงิน แต่ mail check การส่งเช็คทางไปรษณีย์ เราเขียนเช็คส่งไปให้เค้าแบบเนี้ย