Previsione dei cambiamenti dei clienti nel settore delle telecomunicazioni utilizzando ML nella piattaforma Big Data
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L'acquisizione e il mantenimento degli utenti sono le principali preoccupazioni nel settore delle telecomunicazioni. È diventato necessario che i fornitori di servizi riducano il tasso di abbandono dei clienti, poiché la disattenzione potrebbe influenzare negativamente la redditività dell'azienda. La previsione di abbandono contribuisce a identificare gli utenti che probabilmente cambieranno azienda rispetto ad un'altra. Telecom sta sopportando il problema di un tasso di abbandono sempre più elevato. Di conseguenza, lo studio attuale impiega un algoritmo di apprendimento automatico su una ...
L'acquisizione e il mantenimento degli utenti sono le principali preoccupazioni nel settore delle telecomunicazioni. È diventato necessario che i fornitori di servizi riducano il tasso di abbandono dei clienti, poiché la disattenzione potrebbe influenzare negativamente la redditività dell'azienda. La previsione di abbandono contribuisce a identificare gli utenti che probabilmente cambieranno azienda rispetto ad un'altra. Telecom sta sopportando il problema di un tasso di abbandono sempre più elevato. Di conseguenza, lo studio attuale impiega un algoritmo di apprendimento automatico su una piattaforma di grandi dimensioni. Le tecniche dell'algoritmo di apprendimento automatico facilitano la protezione di queste aziende di telecomunicazioni con metodi efficienti per ridurre il tasso di abbandono. Il churn silenzioso è un tipo che è considerato complicato da prevedere, dato che ci potrebbe essere un tale tipo di utenti che probabilmente si sforzerà nel prossimo futuro.
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