ارائه چارچوبی داده محور مبتنی بر شبیه سازی عامل بنیان برای پیش بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات

ریزش مشتریان یک چالش مهم برای صنعت ارتباطات از راه دور است که نیاز به استراتژی‌های موثر برای پیش‌بینی و پیشگیری دارد. در حالی که تحقیقات قبلی روش‌های مختلفی از جمله مدل‌سازی مبتنی بر عامل (abm) را بررسی کرده‌اند، محدودیت‌ها همچنان وجود دارد. رویکردهای موجود به شدت بر ساختارهای نظری متکی هستند که منجر به مدل‌های ساده‌سازی شده و استفاده محدود از داده‌ها می‌شود. این مطالعه به یک شکاف تحقیقاتی مهم می پردازد: عدم وجود یک چارچوب جامع داده محور که داده های مشتری را با تصمیمات فردی و تعاملات اجتماعی برای پیش بینی ریزش در بازارهای مخابراتی یکپارچه می کند. برای پر کردن این شکاف، پس از مطالعه کسب و کار و مجموعه داده، یک مدل مفهومی ایجاد می شود. داده ها برای برآوردن معیارهای مدل از پیش پردازش می شوند. یادگیری ماشین (ml) برای برون یابی ویژگی های گمشده با استفاده از مدل رگرسیون استفاده می شود. مدل در یک abm پیاده سازی شده است. طبقه بندی ml برای تعیین رفتار ریزش عوامل استفاده می شود. abm حاصل با داده های واقعی و برون یابی غنی شده و در شبیه سازی استفاده می شود. مدل معتبر برای استفاده پیشرفته‌تر با یک بهینه‌ساز جفت می‌شود و کل فرآیند در یک چارچوب یکپارچه شکل می‌گیرد. نشان داده شده است که این چارچوب در سناریوهای مختلف رفتار ریزش را به درستی تعیین کرده است. همچنین توانایی های خود را در شرایطی نشان داده است که یک رقیب به طور تهاجمی برای افزایش سهم بازار خود حرکت می کند و مدل آن فرموله کردن پاسخ است. پاسخ پیشنهادی نه تنها منجر به بازیابی سهم از دست رفته 3 درصدی بازار شد، بلکه 8.6 درصد دیگر از سهم بازار را بدون آسیب رساندن به سود شرکت به دست آورد. این تحقیق به پیشرفت درک و مدیریت ریزش مشتری در صنعت مخابرات کمک می کند.

a data-driven agent-based model and framework for churn prediction in telecommunication industry

customer churn presents a significant challenge for the telecommunications industry, necessitating effective strategies for prediction and prevention. while prior research has explored diverse methodologies, including agent-based modeling (abm), limitations persist. existing approaches often rely heavily on theoretical constructs, resulting in oversimplified models and constrained data utilization. this study addresses a critical research gap: the absence of a comprehensive framework integrating empirical data, agent-based modeling, and machine learning techniques for churn prediction in telecommunication markets. by bridging the gap between theoretical abstraction and empirical reality, proposed framework enables more proactive churn management strategies. additionally, it facilitates the simulation of diverse market scenarios, empowering stakeholders to optimize key metrics such as revenue and market share. through the implementation of the proposed framework within a specific telecom market scenario involving two competing entities, this study demonstrates its efficacy in achieving desired market share objectives. this research contributes to advancing the understanding and management of customer churn in the telecommunications industry.