Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Az ügyfélszegmentálásban rejlő potenciál kiaknázásának lehetőségei a telekommunikációs szektorban

2010. április 15.
by

Attila Petróczi

on 17 April 2016

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of Az ügyfélszegmentálásban rejlő potenciál kiaknázásának lehetőségei a telekommunikációs szektorban

Az ügyfélszegmentálásban rejlő potenciál kiaknázásának lehetőségei
a telekommunikációs szektorban
Készítette: Petróczi Attila István
Konzulens: Dr. Jánosa András Ph.D
Budapesti Gazdasági Főiskola
Pénzügyi és Számviteli Főiskolai Kar
Budapesti Intézet
Közgazdasági Informatikai Intézeti Tanszék
2010. április 15.
Adatbányászat

Telekommunikációs szektor

Churn-analízis - mint adatbányászati projekt

Összefoglalás
Sikerkritériumok:





Főbb feladatok:
együttműködés a terület szakértőivel;
nagy mennyiségű,
tiszta,
torzítatlan adat álljon rendelkezésre
sok attribútummal;
valamint az alkalmazási terület legyen akcióképes,
és a befektetés ROI (Return on Investment) mérhető


klaszterezés - szegmentálás
osztályozás
adatbányászati
metodika

Fogalmak:



Hangsúlyos figyelmet kívánó adottságok:
Ha egy ügyfél elpártol a szolgáltatótól, akkor lemorzsólódik, szakszóval élve churnöl.
Ügyfélérték alatt az ügyfélhez kapcsolható összes jövőbeli pénzáramlás jelenértékét értjük.




5-6-szor annyiba kerül megnyerni egy új ügyfelet, mint megtartani a régit.

A megtartott ügyfelek számának mindösszesen 5%-os növekedése is eredményezheti a vállalat profitjának akár 80%-os növekedését is.

Az elégedetlen ügyfelek közel 95%-a nem panaszkodik - egyszerűen csak tovább áll.
Business
Understanding
Data
Understanding
Data
Preparation
Modeling
Evaluation
Deployment
A vállalat legfőbb célja: a PROFITMAXIMALIZÁLÁS
Eszköz: minél több ügyfél megtartása





Adatbányászati cél: a lemorzsolódó ügyfelek előrejelzése
Eszköz: churn-analízis
Churn-analízis javítása ügyfélszegmentációval
Valós adatok
demográfiai adatok
pl.: életkor, nem
vevőéletciklushoz tartozó adatok
pl.: szerződéskötés dátuma
lemorzsolódási adatok
havi hívási adatok 4 hónapról
pl.: beszélgetési idő csúcsidőben, csúcsidőn kívül, küldött SMS-ek száma
Ügyfélszegmentálás


Lemorzsolódás előrejelzése
K-közép algoritmus




neurális hálózat
döntési fa
Evaluation
ügyfélszegmentálás
direkt ajánlatok



marketing
CRM rendszerek
az ügyfélszegmentálás segítségével hatékonyabban tudjuk előrejelezni a lemorzsolódást

a problémamegoldás valós adatokon történt, így az üzleti alkalmazásra kész modell

az adatbányászati cél elérésével az üzleti célt is megvalósítottuk

az ügyfélszegmentáció a telekommunikációs szektorban sokrétűen felhasználható
Definíció: újszerű, nem triviális, hasznos összefüggések keresése és feltárása nagy adathalmazokban.
Ügyfélszegmentálás churn-analízishez
Data
Az épített döntési fa
PASW Modeler 13
Összefoglalás
Business Understanding
Data Understanding
Data Preparation
aggregálás
15654 sor, 59 mező
hiányzó adatok kezelése
default értékekkel való feltöltés
outlierek (kiugró pontok)
keresése, szűrése
tanító halmaz kiegyenlítése
egyes sorok szűrése
új változók képzése
Modeling
Evaluation
churn-analízis
változófontosság
Deployment
lemorzsolódás-elemzés


ügyfélszegmentáció
Adatbányászat
Telekommunikációs szektor
Tartalom
Petroczi Attila István
petrocziattila@gmail.com
Köszönöm a figyelmet!
Full transcript