Pay-TVsektöründe müşteri kayıp tahmini

Müşteri kaybı, şirketler için gelir kaybı ve yeni müşteri kazanımı için pazarlama maliyetleri yarattığından müşterilerin aboneliklerini neden sonlandırdıklarını anlamak, mevcut müşterileri elde tutmak açısından katma değer sağlamaktadır. Bu çalışma kapsamında Türkiye'de hizmet veren Pay-TV firmasının müşterilerinin 6 aylık geçmiş verileri kullanılmış ve veri setinin etiket bazında dengesiz olması sebebiyle aşırı örnekleme yöntemi de uygulanmıştır. Model geliştirme aşamasında farklı yapay öğrenme (Rassal Orman, Lojistik Regresyon, K-En Yakın Komşu, Karar Ağacı, AdaBoost, XGBoost, Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı) algoritmaları kullanılmış ve model performansları karşılaştırılmıştır. Her bir model için başarı kriterleri incelenerek bu veri seti için en yüksek performans gösteren modellerin ağaç-bazlı Rassal Orman, Ekstra Ağaç Sınıflandırıcı ve XGBoost olduğu görülmüştür.