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4孟买大学摘要客户流失分析计算机科学系副教授是业务战略的关键组成部分，在该行业中，保留客户对于盈利能力和增长至关重要。本研究旨在调查影响电信领域客户流失的因素，利用客户互动和人口统计数据的全面数据集。使用高级数据分析技术，包括机器学习算法和统计建模，我们确定了搅拌的重要预测因子。诸如合同长度，客户任期，服务使用模式和客户服务互动等因素与流失率高度相关。我们的发现表明，合同长度较短且任期较短的客户更有可能流失，而与客户服务进行定期互动的客户不太可能这样做。此外，该研究强调了有针对性的保留策略的重要性，例如个性化优惠和积极的客户服务干预措施，以减少流失。该分析的含义超出了电信行业，为寻求减少客户流失并增强客户寿命价值的各个部门的企业提供了宝贵的见解。通过了解流失的驱动因素并实施数据驱动策略，公司可以更好地分配资源并提高客户保留率。此摘要总结了客户流失分析的关键方面，包括其目标，方法，发现以及对企业的更广泛影响。1。这项研究强调了数据驱动决策在减轻客户流失方面的重要性，并强调需要在当今竞争激烈的市场中持续监测和适应保留策略。关键字：机器学习，流失率，客户保留率，探索性数据分析，客户反馈和调查，流失预测模型。引言客户流失分析是当今竞争格局中企业的关键过程，尤其是那些在基于订阅的模型，电信，电子商务和其他各种行业中运作的过程。是指对客户流失的检查或客户停止与公司产品或服务的关系的费率。
使用深钢筋的客户流失分析...
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