
エントリーの編集

エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
機械学習、Python、GridDBを用いて通信事業者の解約率を予測する - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
機械学習、Python、GridDBを用いて通信事業者の解約率を予測する - Qiita
顧客解約率とは、特定の企業との取引を停止する顧客の数を決定する重要なビジネス概念です。解約率は、... 顧客解約率とは、特定の企業との取引を停止する顧客の数を決定する重要なビジネス概念です。解約率は、企業が一定の期間に顧客を失う割合と定義されます。例えば、解約率が年15%であれば、その企業は毎年総顧客数の15%を失っていることになります。通信業界では、競争の激化や新規通信事業者の出現により、顧客離れが特に重要視されています。このため、通信業界では毎年高い解約率が予想されます。 通信業界の解約率は毎月約1.9%であり、毎年67%まで上昇する可能性があります。(出典) これは顧客維持率に直接影響するため、企業にとって非常に慎重に検討すべきリスクです。 同記事によると、通信業界では新規顧客獲得コストは顧客維持コストの25倍であり、このことも解約率を決定的にする要因の一つです。 高度な機械学習アルゴリズムは、継続率のようなビジネスコンセプトと連携し、ビジネスインテリジェンスソリューションを提供します