Прогнозирование удержания клиентов на основе данных против прогнозирования на основе теории: сравнение на основе скользящего окна кросс-валидации

Удержание клиентов является одним из важнейших показателей для бизнеса, позволяющих оценить и спрогнозировать дальнейший рост и прибыльность. Существует два основных метода оценки уровня удержания клиентов: теоретический и основанный на данных. Цель исследования – оценить, какой из методов поможет более точно оценить прогноз удержания клиентов. Метод, основанный на теории, более распространен и широко используется среди исследователей, тогда как методы, основанные на данных, могут быть недооценены. В этом исследовании напрямую сравнивается производительность этих двух подходов с использованием перекрестной проверки скользящего окна. Исследование мотивировано следующим вопросом: какой из методов: подход, основанный на данных или подход, основанный на теории, является наиболее актуальным для измерения подхода к удержанию клиентов в современных компаниях? В этом исследовании используются вторичные данные анализа: 10 наборов данных об уровне оттока клиентов. Для каждого набора данных разрабатываются как основанные на данных, так и теоретические модели, а их прогнозируемые результаты сравниваются с фактическими показателями удержания клиентов для оценки точности. Результаты этого исследования показывают, что эффективность прогнозов, основанных на данных, основанных на алгоритмах машинного обучения и статистических моделях, превосходит прогнозы, основанные на теории, основанные на устоявшихся маркетинговых теориях или мнениях экспертов. В частности, модели, основанные на данных, неизменно достигали более высокой точности, точности и прогнозирующей силы по сравнению с моделями, основанными на теории. Кроме того, методы, управляемые данными, проще в использовании и могут применяться без специальных программ, а с использованием простых пакетов (например, MS Excel). Используя прогнозную аналитику и алгоритмы машинного обучения, организации могут получить конкурентное преимущество в удержании клиентов и оптимизации своих бизнес-стратегий.