Η χρήση ΑΙ σε μεγάλα δεδομένα για την πρόβλεψη πελατειακής συμπεριφοράς στον τομέα τηλεπικοινωνιών

Abstract

Η διατήρηση πελατών αποτελεί μία από τις σημαντικότερες στρατηγικές προκλήσεις για την τηλεπικοινωνιακή βιομηχανία, έναν από τους πιο ανταγωνιστικούς κλάδους της σύγχρονης εποχής. Η πρόβλεψη της πελατειακής συμπεριφοράς, με ιδιαίτερη έμφαση στο φαινόμενο της αποχώρησης πελατών (churn), αναγνωρίζεται ως κρίσιμος παράγοντας για τη βιωσιμότητα και την ανάπτυξη των εταιρειών. Το churn δεν αντικατοπτρίζει μόνο απώλειες εσόδων αλλά και την ποιότητα των παρεχόμενων υπηρεσιών, την εμπιστοσύνη και την ικανοποίηση των πελατών. Οι τηλεπικοινωνιακές εταιρείες, αντιμέτωπες με το υψηλό κόστος απόκτησης νέων πελατών, επιδιώκουν να μειώσουν το churn μέσω της ανάπτυξης προγνωστικών συστημάτων που αξιοποιούν σύγχρονες τεχνολογίες και δεδομένα. Στην παρούσα εργασία, διερευνώνται οι δυνατότητες πρόβλεψης του churn μέσω της χρήσης αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, όπως το XGBoost, το Random Forest και το Decision Tree. Τα εργαλεία αυτά εφαρμόστηκαν σε μεγάλα δεδομένα από πηγές όπως τα Call Detail Records (CDRs), τα κοινωνικά δίκτυα και έρευνες ικανοποίησης, επιτρέποντας την εξαγωγή κρίσιμων μοτίβων συμπεριφοράς πελατών. Η σύνδεση αυτών των τεχνολογιών με τις στρατηγικές μάρκετινγκ είναι ιδιαίτερα σημαντική, καθώς επιτρέπει τη δημιουργία προσωποποιημένων προσφορών και την ανάπτυξη στοχευμένων καμπανιών που ενισχύουν τη δέσμευση των πελατών και μειώνουν την πιθανότητα αποχώρησης. Επιπλέον, η εργασία αναδεικνύει τις πρακτικές εφαρμογές των προγνωστικών μοντέλων για τη βελτίωση της εμπειρίας πελάτη, μέσα από την έγκαιρη ανίχνευση δυσαρέσκειας και την προσαρμογή των παρεχόμενων υπηρεσιών. Παρουσιάζονται προτάσεις για στρατηγικές διατήρησης, όπως η ανάπτυξη loyalty προγραμμάτων, η μείωση των χρεώσεων για πελάτες με υψηλή χρήση και η βελτίωση της εξυπηρέτησης μέσω της ανάλυσης των αιτίων δυσαρέσκειας. Η ανάλυση περιπτώσεων δείχνει πώς οι εταιρείες τηλεπικοινωνιών μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις προσεγγίσεις για τη μεγιστοποίηση της ικανοποίησης και της εμπιστοσύνης. Τέλος, επισημαίνονται οι προκλήσεις της εφαρμογής, όπως η ανάγκη για ποιοτικά και ισορροπημένα δεδομένα, τα ηθικά ζητήματα γύρω από τη διαχείριση ιδιωτικότητας και η προσαρμογή των συστημάτων σε ένα διαρκώς μεταβαλλόμενο περιβάλλον. Η εργασία καταλήγει με προτάσεις για μελλοντική έρευνα, με στόχο την ενσωμάτωση real-time δεδομένων, τη χρήση πιο καινοτόμων μοντέλων AI και την περαιτέρω ανάπτυξη της διασύνδεσης CRM συστημάτων με τις τεχνολογίες πρόβλεψης