Predicción de la rotación de clientes en las telecomunicaciones utilizando el ML en una gran plataforma de datos
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La adquisición y la retención de usuarios son las principales preocupaciones de la industria de las telecomunicaciones. Se ha hecho necesario que los proveedores de servicios reduzcan la tasa de abandono de clientes, ya que la falta de atención podría influir negativamente en la rentabilidad de la empresa. La predicción de la rotación de clientes contribuye a identificar a los usuarios que probablemente cambiarán de empresa. Las telecomunicaciones están soportando el problema de la tasa de abandono de clientes cada vez mayor. En consecuencia, el presente estudio emplea un algoritmo de ...
La adquisición y la retención de usuarios son las principales preocupaciones de la industria de las telecomunicaciones. Se ha hecho necesario que los proveedores de servicios reduzcan la tasa de abandono de clientes, ya que la falta de atención podría influir negativamente en la rentabilidad de la empresa. La predicción de la rotación de clientes contribuye a identificar a los usuarios que probablemente cambiarán de empresa. Las telecomunicaciones están soportando el problema de la tasa de abandono de clientes cada vez mayor. En consecuencia, el presente estudio emplea un algoritmo de aprendizaje automático en una plataforma de grandes datos. Las técnicas del algoritmo de aprendizaje automático facilitan que estas empresas de telecomunicaciones estén protegidas con métodos eficientes para reducir la tasa de rescisión. La rescisión silenciosa es un tipo que se considera complicado de predecir, ya que podría haber ese tipo de usuarios que probablemente se resignen en un futuro próximo.
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