Prediktivní analytika: technika data miningu pro rozhodování s využitím v řízení odchodu zákazníků

Ing. Stephen Nabareseh

Doctoral thesis

Predictive analytics: a data mining technique in customer churn management for decision making

Abstract:

Decision making is a key feature of every organization. The quality of decisions made are dependent on some amount of knowledge generated from existing or researched information. The use of modern analytical tools to generate such knowledge is prudent for any profit driven firm. Taking decisions on customers is one of the area's most companies, especially companies in the service sector in developing economies, grapple with. The ability of these companies to predict customer churn is gravely insufficient. Telecommunication companies in some developing countries, for example Ghana, suffer a lot from this canker. The ability to identify potential churn customers, cluster customers with similar consumption behaviour and identify solid points for customer loyalty are grey areas Telecommunication companies in Ghana contend with. Data mining algorithms therefore offer modern tools for model creation in prediction, clustering and association rule mining for decision making.

Abstract:

Rozhodování je klíčovým prvkem každé organizace. Provedená rozhodnutí jsou závislá na určitém množství poznatků získaných z již existujících nebo nově získaných informací ve formě dat. Využití moderních analytických nástrojů pro vytváření takových znalostí je rozumné pro každou firmu založenou za účelem zisku. Rozhodování o zákaznících je jednou z oblastí, na kterou se většina společností soustředí, zejména společnosti podnikající v odvětví služeb v rozvojových zemích. Schopnost těchto společností předpovědět fluktuaci zákazníků je značně nedostačující. Telekomunikační společnosti v některých rozvojových zemích, např. Ghana, tímto nedostatkem velice trpí. Schopnost identifikovat potenciální zákazníky, kteří odejdou, schopnost identifikovat zákazníky clusteru s podobným spotřebním chováním a schopnost identifikovat pevné body spojené s věrností zákazníků jsou problematickou oblastí. Telekomunikační společnosti v Ghaně se s těmito problémy běžně potýkají. Nástroje sloužící k vytěžování dat jsou moderními nástroji pro tvorbu modelu predikce, shlukování a dolování asociačních pravidel pro rozhodování.

Keywords

Data mining, Prediktivní analytika, Rozhodování, Analýza odchodu zákazníka, Telekomunikační společnosti, Ghana, C5.0, logistická regrese, diskriminační analýza

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 2. 2. 2017

Thesis defence

• Date of defence: 25. 4. 2017

Tomas Bata University in Zlín

Faculty of Management and Economics

Doctoral programme / field:
Economics and Management / Management and Economics