Оптимальные стратегии предотвращения оттока клиентов в условиях вторичного распространения информации

В данной статье теоретически исследуется, когда для фирмы оптимально удерживать старых клиентов или привлекать новых в условиях вторичного распространения информации. В рамках первой стратегии (удержание) фирма делает специальное предложение клиентам, которые собираются уйти. С некоторой вероятностью другие (лояльные) клиенты узнают об этом предложении и, следовательно, у них могут возникнуть стимулы тоже уйти – это явление, которое мы называем вторичным распространением информации и которое никогда не возникает, когда фирма привлекает новых клиентов. Мы характеризуем оптимальное предложение и показываем, когда стратегия удержания является наилучшей для фирмы. Чтобы проиллюстрировать, как игнорирование вторичного распространения, как это обычно делается в эмпирической литературе по данной теме, искажает прогнозируемые показатели оттока, мы применили 3 алгоритма машинного обучения (ML) к симулированным данным. Как показывает наш анализ, игнорирование вторичного распространения информации ухудшает качество прогнозируемых показателей оттока клиентов на 26-41%. Ключевые слова: прогнозирование оттока, вторичное распространение информации, модели машинного обучения.