0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دوازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Customer Churn Prediction Using Data Mining Techniques for an Iranian Payment Application
نویسندگان :
Olya Rezaeian
1
ُSeyedhamidreza Shahabi Haghighi
2
Jamal Shahrabi
3
1- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
2- دانشگاه صنعتی امیر کبیر
3- دانشگاه صنعتی امیرکبیر
کلمات کلیدی :
Customer Churn, Data Mining, Imbalance Data, RFM Model
چکیده :
Customer Relationship Management (CRM) and data-driven marketing have become of paramount importance in this age of evolved markets and fierce competition among businesses. One of the most important branches of CRM is retaining existing customers. Since customer acquisition is about 5 to 6 times more costly than retaining customers, achieving an accurate model for customer churn prediction is essential to devise marketing retention strategies. Therefore, in this study, ensemble models are proposed to predict customer churn. Since customer churn is a rare occurrence in an organization and causes an imbalanced distribution in the target variable, ensemble learning algorithms, one of the most efficient and widely used methods, have been used to deal with this problem. With regard to the case study, the dataset was generated on demographic and 13-month transactions of users of an Iranian payment application. In this study, the best model to predict customer churn is the bagging version of Decision Tree, reaching the highest accuracy, f-measure and AUC.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
دستهبندی متون خبری فارسی با یادگیری فعال
مینا طباطبائی - دکتر سعیده ممتازی
انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی ذرات مبتنی بر استراتژی خود تطبیقی دودویی جهت تشخیص بیماری
الهام صالحی - دکتر محمدرضا کرمی ملایی - دکتر حسام عمرانپور الهام صالحی - محمدرضا کرمی ملایی - حسام عمرانپور -
SPA Bot: Smart Price-Action Trading Bot for Cryptocurency Market
Dr Hamid Jazayeriy - Mohammad Daryani
A Novel Approach to Data mining algorithms and IoT based data mining machine learning
Danial Ramezani - Seyed Hossein Siadat
تخلیهبار محاسباتی ریزدانه تحرکآگاه در رایانش لبه برای اینترنت اشیاء
شکوفه نوروزی - دکتر زینب موحدی شکوفه نوروزی - زینب موحدی -
پیشنهادات کالیبره شده براساس احساسات استخراج شده از متون مرتبط با آیتم ها
شیوا پارساراد - دکتر سامان هراتی زاده شیوا پارساراد - سامان هراتی زاده -
ParsEL 1.0: Unsupervised Entity Linking in Persian Social Media Texts
Majid Asgari-bidhendi - Farzane Fakhrian - Dr Behrouz Minaei-bidgoli
Stock Market Prediction Using Hard and Soft Data Fusion
Saeed Mohammadi Dashtaki - Masoud Alizadeh - Behzad Moshiri
KGLM-QA: A Novel Approach for Knowledge Graph-Enhanced Large Language Models for Question Answering
Alireza Akhavan safaei - Pegah Saboori - Reza Ramezani - Mohammadali Nematbakhsh
تشخیص بیماری مزمن کلیوی با استفاده از یادگیرندههای گروهی و انتخاب ویژگیهای مؤثر مبتنی بر الگوریتم بهینهسازی تبادل حرارتی
صبا عارفنیا - مهدی هاشمزاده - امین گلزاری اسکوئی
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 40.3.1