Artigo em revista científica Q1
Online newspaper subscriptions: Using machine learning to reduce and understand customer churn
Lúcia Madeira Belchior (Belchior, L. M.); Nuno António (António, N.); Elizabeth Silva Fernandes (Fernandes, E.);
Título Revista
Journal of Media Business Studies
Ano (publicação definitiva)
2024
Língua
Inglês
País
Reino Unido
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(Última verificação: 2025-12-19 23:29)

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Abstract/Resumo
Modelling customer loyalty has been a central issue in customer relationship management, particularly in digital subscription business models. To guarantee news media sustainability, publishers implemented subscription models that need to define successful retention strategies. Thus, churn management has become pivotal in the media subscription business. The present study aims to understand what drives subscribers to churn by performing a Machine Learning approach to model the propensity to churn of online subscribers of a Portuguese newspaper. Two models were developed, tested, and evaluated in two timeframes. The first one considered all Business to Consumer (B2C) subscriptions, and the second only the B2C non-recurring subscriptions. The experimental results revealed important patterns of churners, which allowed the marketing and editorial teams to implement churn prevention and retention measures.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Churn prediction,Online subscriptions,Data mining,Digital journalism,Reader engagement
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
  • Ciências da Comunicação - Ciências Sociais
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Referência de financiamento Entidade Financiadora
UIDB/04152/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia