ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

РОЗДІЛИ САЙТУ

Оптимізація управління клієнтською базою телекомунікаційної компанії за допомогою методів штучного інтелекту
Юрченко В. В., Тельнова Г. В.

Юрченко В. В., Тельнова Г. В. Оптимізація управління клієнтською базою телекомунікаційної компанії за допомогою методів штучного інтелекту. Бізнес Інформ. 2024. №9. C. 101–107.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-9-101-107

Розділ: Інформаційні технології в економіці

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 1

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 339.1:330.4:004.04

Анотація:
Метою дослідження є обґрунтування застосування методів машинного навчання та статистичного аналізу, зокрема алгоритму CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection), для виявлення ключових факторів, що впливають на відтік клієнтів та дохід телекомунікаційної компанії. Дослідження спрямоване на розробку ефективних стратегій управління клієнтською базою й оптимізацію бізнес-процесів у телекомунікаційній галузі. У роботі проведено комплексний аналіз клієнтської бази телекомунікаційної компанії з використанням методу дерев рішень. Виявлено шість найважливіших факторів, що мають найбільший вплив на рішення клієнтів щодо продовження або припинення користування послугами: тип контракту, тип інтернет-послуги, тривалість користування послугами, використання послуги стрімінгу фільмів, спосіб оплати та статус пенсіонера. Дослідження показало, що ці фактори впливають не лише на відтік клієнтів, але й на дохід компанії від кожного клієнта. Це підкреслює важливість комплексного підходу до аналізу клієнтської бази, де враховуються як ризики відтоку, так і фінансові аспекти взаємодії з клієнтами. На основі отриманих результатів запропоновано впровадження індивідуального підходу до клієнтів з різними характеристиками. Така стратегія дозволить більш ефективно задовольняти потреби різних сегментів клієнтської бази, підвищувати їх лояльність і максимізувати дохід компанії. Дослідження відкриває перспективи для подальших розвідок у напрямку оптимізації управління клієнтською базою, зокрема в розвитку методів інтерпретації моделей машинного навчання, вдосконаленні методів сегментації клієнтської бази та розробці динамічних моделей, які враховують зміни в поведінці клієнтів з часом.

Ключові слова: штучний інтелект, управління клієнтською базою, телекомунікації, сегментація клієнтів, прогнозування відтоку, машинне навчання, аналіз даних, алгоритм CHAID, дерева рішень, оптимізація бізнес-процесів, лояльність клієнтів, персоналізація послуг, статистичний аналіз, інтерпретація моделей, динамічні моделі сегментації.

Табл.: 2. Бібл.: 9.

Юрченко Вікторія Валентинівна – магістрант, Державний університет «Київський авіаційний інститут» (пр. Любомира Гузара, 1, Київ, 03680, Україна)
Email: [email protected]
Тельнова Ганна Володимирівна – доктор економічних наук, доцент, професор, кафедра бізнес-аналітики та цифрової економіки, Державний університет «Київський авіаційний інститут» (пр. Любомира Гузара, 1, Київ, 03680, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Pang G., Shen C., Cao L., Hengel A. V. D. Deep Learning for Anomaly Detection: A Review. ACM Computing Surveys. 2021. Vol. 54. Iss. 2. Art. 38. DOI: https://doi.org/10.1145/343995
Koller D., Friedman N. Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. MIT Press. 2009. 1321 p.
Lundberg S. M., Lee S.-I. A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. Vol. 30. P. 4765–4774. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1705.07874
Василенко А. М., Глибовець А. М. Система управління клієнтською базою моделі SааS на прикладі компанії страхового брокера. Наукові записки НаУКМА. Серія «Комп’ютерні науки». 2020. Т. 3. С. 31–35. DOI: https://doi.org/10.18523/2617-3808.2020.3.31-35
Гаркавенко В. О., Стець О. В. Економіко-математична модель управління клієнтською базою підприємства. Стратегія економічного розвитку України. 2022. Вип. 50. С. 177–196. DOI: https://doi.org/10.33111/sedu.2022.50.177.196
Катаєв А. В. Цінність клієнтської бази як базис прийняття маркетингових рішень: еволюція моделей оцінки. Ефективна економіка. 2023. № 5. DOI: http://doi.org/10.32702/2307-2105.2023.5.48
Рац О. М. Забезпечення лояльності клієнтів як складник механізму управління клієнтською базою банку. Науковий вісник Херсонського державного університету. Серія «Економічні науки». 2018. Вип. 29. Ч. 2. С. 113–116. URL: https://ej.journal.kspu.edu/index.php/ej/article/view/216/211
Роскладка Н. О., Роскладка А. А., Дзигман О. О. Кластерний аналіз клієнтської бази даних підприємств сфери послуг. Центральноукраїнський науковий вісник. Серія «Економічні науки». 2019. Вип. 2. С. 151–159. DOI: https://doi.org/10.32515/2663-1636.2019.2(35).151-159
IBM Sample Data Sets. Telco Customer Churn. Kaggle. URL: https://www.kaggle.com/datasets/blastchar/telco-customer-churn

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій

НАШІ ПАРТНЕРИ

Журнал «Проблеми економіки»

Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA.

Написати вебмастеру