Unraveling Wireless Churn

Resumen

ABSTRACT This work focuses on one of the most critical business pains to plague the wireless telecommunications industry today: the loss of a valuable subscriber to a competitor, also defined as churn. Analytical methods and models intrinsic to decision technology and machine learning are here evaluated in an effort to provide the necessary intelligence to identify troublesome customers and act upon them before they churn. Through the use of a large real-world database, a thorough analysis is attempted and all the steps in the process, from data preparation and representation to model selection and optimization, are carefully appraised. Finally, light is shed upon possible savings and profits resulting from the application of the developed methodology in wireless carriers' retention strategies. RESUMEN. Este estudio analiza una de las mayores preocupaciones que atormentan a la industria de telecomunicaciones inalámbrica en la actualidad: la pérdida de valiosos suscriptores a la competencia, definida también como migración. Este estudio evalúa diversos métodos analíticos y modelos vinculados intrínsecamente a la tecnología decisoria y aprendizaje mecanístico, en un intento de suministrar suficientes datos para identificar a los clientes problemáticos y poder trabajar con ellos, antes que se vayan. Usando una gran base de datos del mundo real y un enfoque analítico, elaboramos un profundo análisis de to dos los pasos de este proceso, cubriendo cuidadosamente desde la preparación y representación de los datos a la selección y optimización del modelo. Finalmente, ofrecemos alguna luz sobre los posibles ahorros y ganancias que resultan de la aplicación de la metodología desarrollada, en el contexto de las estrategias de retención que las empresas de comunicación inalámbrica pueden implementer. RESUMO. Este trabalho focaliza um dos problemas empresariais mais críticos, que assola a indústria de telecomuniçafão moóvel, hoje: a perda de assinante importante para um competidor, também definida como deserção. Os métodos analíticos e os medelos inerentes à tecnologia da informação e à aprendizagem mecanicista são avaliados aqui, numa tentativa de fornecer o entendimento necessário para identificar clientes difíceis e conquistá-los antes que desertem. Através do uso de um amplo cadastro bem elaborado, empreende-se uma análise completa, e todos os passos do processo são avaliados cuidadosamente, desde a preparação e exibição dos dados até a seleção do modelo e a otimização. Finalmente, focaliza-se as reservas e lucros resultantes da apliçaão da metodologia desenvolvida nas estratégias de retenção das portadoras móveis.