Açıklanabilir yapay zekaya dayalı müşteri kaybı analizi ve elde tutma önerisi

Abstract

Mobil telekomünikasyon pazarında aboneler yüksek hizmet kalitesi, rekabetçi fiyatlandırma ve gelişmiş servis beklentisindedirler. Müşteri bu beklentilerini telekom servis sağlayıcısından karşılayamaması durumunda onu değiştirme yoluna gitmektedir. Hizmet sağlayıcı operatörlerin ise abone kaybı olarak nitelendirilen bu durumla başa çıkmak için abonelerin iletişim kalıpları, davranışları ve abonelik planlarına ait verileri analiz ederek stratejik öngörü sağlayan yorumlanabilir müşteri kaybı tahmin modellerine ihtiyacı vardır. Bu çalışmada biz K-En Yakın Komşu, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi ve Naïve Bayes algoritmalarına dayalı müşteri kaybı tahmin modelleri geliştiriyoruz. Aynı zamanda en başarılı algoritma sonuçlarının açıklanabilirliği ve yorumlanabilirliği için ELI5, LIME, SHAP ve karşıolgusal açıklanabilir yapay zeka yöntemleri kullanıyoruz. Bu sayede geliştirilen modeller incelenen abonelerin sadece operatörü değiştirip değiştirmediği değil aynı zamanda abone davranışına sebep olan özellikleri de çıktı olarak vermektedir. Geliştirilen açıklanabilir modeller aracılığıyla servis sağlayıcılara müşteri davranışlarının nasıl ve neden gerçekleştiğine dair kapsamlı analizler sunuyoruz.