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• telecomunicazioni

La tesi si pone l’obiettivo di descrivere il tema della churn prediction, che consiste nella previsione dello spostamento dei clienti da un’azienda all’altra. La churn prediction si colloca nell’ambito del Customer Relationship Management (CRM) ed è indispensabile per identificare i clienti più esposti al passaggio ad un’altra compagnia e per cercare di fidelizzarli. È un argomento molto importante che riguarda tutte le aziende di tutti i settori. Infatti date le risorse limitate di cui tutte le aziende dispongono, è indispensabile identificare i clienti che stanno per abbandonare. Inoltre occorre calcolare il valore dei clienti per identificare quelli più preziosi per l’azienda. Si presentano le varie fasi di modellazione da seguire per ottenere una buona previsione del churn del cliente. Sono descritte le varie tecniche maggiormente utilizzate che sono la regressione, gli alberi di classificazione, le reti neurali, le clustering analysis e il processo markoviano. Sono analizzati vari modelli presenti in letteratura, tra cui il modello di Polya per simulare la loyalty (fedeltà), il modello markoviano per il CRM e alcuni modelli di churn prediction nel settore del retail banking e in quello delle telecomunicazioni.