Telecom Churn analysis (Big Data Certification#6)

Telecom Churn Analysis@IMC Institute

20 January 2018

Topico Business Requirement

o Process of solution

o Data Analysis & Features Impact

o Features Impact & Features Selection

o Model Training and Prediction

o Customer selection to recommend service

o Service recommendation

o High customer churn rateo High cost of new customer findingo Cause of churno How to maintain existing customer

Business Requirement

DataChurn

Analysis

Select Values

Customer

Recommend

additional Service

Outbound to

customer

Customer

Respond

Solution

Evaluation

Logistic Regression

Decision Tree

Random Forest

To be Churn

Customer

Selected

Customer

Collaborative

Filtering

Process of solution

To IVR system

Sample Data

Data Analysis - Data Distribution

Data Analysis - Data Distribution (cont.)

Tenure

Feature Relations Pearson Chi-Squared Contingency Table (Crosstab)

Categories Features Non Normal Distribution

Impact features

o ดาน Demography

- ลกคาในวยเกษยณมอตราการยกเลกทสงกวา ลกคาในวยปกต แตจายคาบรการในราคาทสง และใชบรการ Internet ประเภท Fiber Optic มากกวา DSL

- ลกคาทมไมมค (Partner) และกลมลกคาทสามารถดแลตวเองได (Independent) จะมการ Churn ทสงกวา

o ดานบรการ- อายสญญามผลอยางมากตอการ Churn ของลกคา โดยลกคาทมอายสญญา นอยจะมโอกาสยกเลกบรการสงกวา เมอครบ

ระยะสญญา - ลกคาทใชงาน Internet ผทใช Fiber Optic มอตราการยกเลกสง ในขณะทผใชบรการ DSL มการยกเลกนอยกวา- บรการเสรมของบรการอนเตอรเนต การใหบรการดาน Technical Support จะสงผลใหลกคามการยกเลกนอยล

ทสด ตามดวยบรการ Streaming Movies และ Online Service ตามล าดบo ดานรายไดและการช าระเงน

- ลกคาทคาใชบรการสงจะมอตราการบกเลก สงกวาลกคาทมคาใชบรการนอย- ลกคาทมการช าระเงนแบบ Electronic Check มการ Churn สงกวาลกคาทช าระเงนวธอน โดยมอตรายกเลกถง

45% ซงวธอนจะมอตราเทาเทยมกน ท 15-19 % ซงประเดนไมนาเกดจากความตองการของลกคา แตอาจชใหเหนวาการช าระเงนทาง Electronic Check อาจมปญหาทสงผลใหลกคาไมพพงพอใจ

Impact features (Cont.)

Selected Features

No. Feature Selection

1 Gender

2 Senior Citizen

3 Partner

4 Dependent

5 Tenure

6 Contract

7 End Of Contract

8 Phone Service

9 Multiple Lines

10 Internet Service

10.1 DSL

10.2 Fiber Optic

No. Feature Selection

11 Online Security

12 Online Backup

13 Device Protection

14 Technical Support

15 Streaming TV

16 Streaming Movies

17 Paperless Billing

18 Payment Method

19 Monthly Charges

20 Total Charges

Decision TreeArea Under ROC = 0.747369

Area Under PR = 0.685616

Decision Tree Model Test Error = 0.202934

Random ForestArea under ROC = 0.7007775324935394

Area under PR = 0.6600632136509201

RandomForest Model Test Error = 0.20293

Logistic RegressionArea under ROC = 0.5

Threshold = 0.26079802550390785

F-Measure= 0.41370309951060363

Binomial Intercept = -1.041824932346333

Model Training & Evaluation

1. Contract (4) 5. DSL (6)

2. Tenure (3) 6. Payment Method (15)

3. Fiber Optic (7) 7. Technical Support (11)

4. Monthly Charges (18) 8. Streaming Movies (13)

Customer selection

Customer behavior

ใชบรการ Internet ประเภท Fiber Optic มากกวา DSLSenior citizen 1,125 users

Customer behavior (Cont.)

Average revenue

Service recommendation

o Prediction Result = Churn- Monthly Charges > 70

- Recommend ลกคาทยงไมมบรการเสรมของบรการอนเตอรเนต ไดแก Technical Support , Online Security , Streaming TV , Streaming Movies

- บรการหลก Phone Service จะไม Recommend เนองจากไมมผลตอการยกเลก สวนบรการ DSL ถงแมวาจะมอตราการยกเลกทต ากวา Fiber Optics จะไม Recommend เนองจากอาจมผลตอ Speed ในการใหบรการ

- ลกคาทมสญญา 1 เดอน เพอยดระยะสญญา(ดสญญา & Monthly)

**DSL Users ยกเลกนอย แตไม recommend ม RPU ต า ไมใช Service ทเปนดาวรง ซงสาเหตทลกคาไมยกเลก อาจเปนเพราะเหตผลอนเชน มการแขงขนนอย

Select values customer

Product RatingUser Rating

User Product Rating Score

Customer Id 1= Phone Service Start with 1

2 = Multiple Lines +1 if Churn = Y

3 = DSL + Tenure Range

4 = Fiber Optic 12 months/ point

5 = Online Security

6 = Online Backup

7 = Device Protection

8 = Technical Support

9 = Streaming TV

10 = Streaming Movies

Input Condition- Prediction = Churn- ยงมบรการเสรมไมครบ เชน

o Technical Supporto Streaming Movies o Online Service

- Monthly Charge > $50

MSE = 0.04826521947932996RMSE = 0.21969346708386656

Recommendation SummaryRecommendationo 1,596 customers o 4,678 services

Rating > 1o 559 customerso 1,174 services

All

Recommendation data file