نقش هوش مصنوعی در کاهش نرخ ریزش مشتری از طریق پیش بینی رفتار

ریزش مشتری یکی از چالش های اساسی کسب وکارها در بازارهای رقابتی امروز است. رویکردهای سنتی برای مقابله با این پدیده، اغلب واکنشی و مبتنی بر تحلیل های پس از وقوع بوده اند. این مقاله یک چارچوب جامع مبتنی بر هوش مصنوعی را برای پیش بینی رفتار ریزش مشتری و کاهش نرخ آن ارائه می دهد. هدف اصلی، تشریح فرایند گذار از داده های خام به تصمیمات هوشمندانه است که از طریق پیش بینی دقیق رفتار مشتری، به کاهش معنادار نرخ ریزش منجر می شود. فرایند پیشنهادی شامل مراحل کلیدی جمع آوری و آماده سازی داده ها، مهندسی ویژگی ها و مدل سازی پیش بینانه با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین پیشرفته است. در این راستا متدولوژی CRISP-DM به عنوان پایه رویکرد تحقیق مورد استفاده قرار گرفته است. تحلیل های عددی نشان داد که مدل XGBoost با دستیابی به F۱-Score = ۰.۸۶ و AUC-ROC= ۰.۹۲، عملکرد بسیار قوی در شناسایی مشتریان در معرض خطر ریزش دارد. استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی توضیح پذیر نظیر SHAP، متغیرهایی مانند «فاصله آخرین تراکنش» را به عنوان مهم ترین عامل تاثیرگذار بر ریزش شناسایی کرد. علاوه بر این پژوهش بر بهینه سازی آستانه تصمیم گیری از طریق کمینه سازی تابع هزینه کل 𝑇C τ = C FP × FP τ + C FN × FN(τ) تاکید دارد. نتایج نشان داد که با تنظیم آستانه بهینه بر روی ۰.۶۵ (به جای ۰.۵ پیش فرض) می توان نرخ بازگشت سرمایه کارزارهای حفظ مشتری را تا %۲۵ بهبود بخشید. در نهایت این مقاله به توسعه راهبرد مداخله ای هدفمند، بخش بندی مشتریان بر اساس ریسک و ارزش و پیاده سازی یک حلقه بازخورد پویا برای بهینه سازی مستمر اشاره می کند.

کلیدواژه ها:

پیش بینی رفتار ، نرخ ریزش مشتری ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، CRISP-DM