Zpět

Detekce odchodu zákazníka (Churn)

  • Termín: Bude upřesněn
  • Místo:

Počet výukových dnů:
1 (8 vyučovacích hodin)

Úroveň kurzu:
středně pokročilý

Detekce odchodu zákazníka patří k nejstarším komerčním dataminingovým úlohám. Vznikla díky potřebě udržování a rozšiřování zákaznického portfolia ve vysoce konkurenčním prostředí, kde platí, že udržení si stávajícího zákazníka není tak finančně náročné jako získání zákazníka nového. Původně úlohu řešily především telekomunikační společnosti, dnes má své místo všude, kde se bojuje o přízeň zákazníků. Z dataminingového pohledu se jedná o supervizovanou úlohu, kdy na základě historické zkušenosti s odchozími zákazníky hledáme obecné vzory chování projevující se před odchodem. Díky nim dokážeme včas detekovat sklony k odchodu u současných zákazníků a jejich zařazením do vhodné retenční kampaně odchodu předejít.

Cíl vzdělávacího programu:

Účastníci se seznámí s tím, jak se řeší standardní dataminingová úloha optimalizovaného výběru zákazníků do retenčních kampaní. Při řešení projdeme všechny fáze dataminingové metodologie CRISP-DM. Účastníci se tak naučí plánovat projekt, připravovat si data, vybrat optimální model, odhadnout přínosy a zařadit optimalizovaný výběr ohrožených zákazníků do stávajících marketingových procesů.

Kurz je určen:

Kurz je určen pro manažery, marketingové pracovníky a začínající dataminery, kteří chtějí zamezit odlivu stávajících zákazníků pomocí optimalizace retenčních kampaní.

Předpoklady:

Pro úspěšné absolvování kurzu postačí uživatelská znalost práce na počítači.

Přínos účasti na kurzu:

Účastníci si osvojí postupy přípravy dat a budování supervizovaného modelu určeného pro dávkový výběr zákazníků do retenčních kampaní.

Popis obsahu a postupu:

Po teoretickém úvodu do přípravy dat a modelování odchodu zákazníků si účastníci nabyté znalosti prakticky vyzkouší na modelových příkladech. Praktická část výuky probíhá za podpory softwaru IBM SPSS Modeler.

Program kurzu*:

  1. příprava historických dat k modelování
  2. ladění supervizovaného modelu, penalizace chyb
  3. interpretace vzorů chování
  4. odhad přínosů zabránění odchodu ke konkurenci
  5. skórování současných zákazníků
  6. plánování retenční kampaně

* Ve výjimečných případech změna programu vyhrazena dle zaměření a zkušeností dané skupiny účastníků.

Používaný software:

IBM SPSS Modeler Professional.

Mediální partner akce: