Artigo em revista científica Q2
A data-driven approach to improve customer churn prediction based on telecom customer segmentation
Zhang Tianyuan (Tianyuan, Z.); Sérgio Moro (Moro, S.); Ricardo F. Ramos (Ramos, R. F.);
Título Revista
Future Internet
Ano (publicação definitiva)
2022
Língua
Inglês
País
Suíça
Mais Informação
Web of Science®

N.º de citações: 14

(Última verificação: 2024-06-12 21:38)

Ver o registo na Web of Science®

Scopus

N.º de citações: 31

(Última verificação: 2024-06-12 01:09)

Ver o registo na Scopus


: 3.6
Google Scholar

N.º de citações: 40

(Última verificação: 2024-06-12 14:55)

Ver o registo no Google Scholar

Abstract/Resumo
Numerous valuable clients can be lost to competitors in the telecommunication industry, leading to profit loss. Thus, understanding the reasons for client churn is vital for telecommunication companies. This study aimed to develop a churn prediction model to predict telecom client churn through customer segmentation. Data were collected from three major Chinese telecom companies, and Fisher discriminant equations and logistic regression analysis were used to build a telecom customer churn prediction model. According to the results, it can be concluded that the telecom customer churn model constructed by regression analysis had higher prediction accuracy (93.94%) and better results. This study will help telecom companies efficiently predict the possibility of and take targeted measures to avoid customer churn, thereby increasing their profits.Numerous valuable clients can be lost to competitors in the telecommunication industry, leading to profit loss. Thus, understanding the reasons for client churn is vital for telecommunication companies. This study aimed to develop a churn prediction model to predict telecom client churn through customer segmentation. Data were collected from three major Chinese telecom companies, and Fisher discriminant equations and logistic regression analysis were used to build a telecom customer churn prediction model. According to the results, it can be concluded that the telecom customer churn model constructed by regression analysis had higher prediction accuracy (93.94%) and better results. This study will help telecom companies efficiently predict the possibility of and take targeted measures to avoid customer churn, thereby increasing their profits.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Telecommunications,Customer segmentation,Data mining,Targeted marketing
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UIDB/04466/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
UIDP/04466/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
Projetos Relacionados

Esta publicação é um output do(s) seguinte(s) projeto(s):

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.