search query: @keyword random forests / total: 2
reference: 2 / 2
« previous | next »
Author:Ylilammi, Kimi
Title:Customer Churn Modeling Using Sales System Data
Asiakaspoistuman mallintaminen myyntipäätedatalla
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:[13] + 80      Language:   eng
Department/School:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Main subject:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Supervisor:Salo, Ahti
Instructor:Ta, Hung
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201507013687
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  1044   | Archive
Keywords:churn modeling
random forests
Finnish National Opera
continuous variable prediction
sales system data
asiakaspoistuman mallintaminen
Suomen Kansallisooppera
jatkuvien muuttujien ennustaminen
myyntipäätedata
Abstract (eng): Acquiring new customers is more expensive and challenging than retaining existing customers.
Therefore, companies should take care of their existing customers in order to retain them.
These so-called retaining actions should only be used for unsatis ed customers who are about to transfer their business somewhere else.

In this thesis we analyze the Finnish National Opera's (FNO) customers and develop a model to identify churning customers.
Furthermore, additional continuous variables are predicted from the customers, e.g. the number of tickets purchased next year.
These additional predictions are intended to further increase the efficiency of retaining actions by being able to personalize and more accurately target individual customer needs.
A random forest model is developed and benchmarked to other popular models in churn modeling.
All the models are built using the FNO's sales system data.

Random forests outperform other models in churn modeling and in most of the continuous variable prediction problems.
The random forest model has high accuracy when used for churn modeling, but its performance is poorer when predicting continuous variables.
Our model is the most accurate when predicting how many days in advance customers purchase their tickets.
The churn model is able to predict the churn of all customers with equal accuracy, and while it is accurate in identifying churners, it is not able to find all of them
Abstract (fin): Koska uusien asiakkaiden hankinta on merkittävästi kalliimpaa ja haastavampaa kuin niiden säilyttäminen, yritysten on huolehdittava nykyisistä asiakkaistaan paremmin välttyäkseen heidän menettämiseltään.
Toimenpiteitä tulisi kohdistaa erityisesti tyytymättömiin asiakkaisiin, jotka ovat aikeissa jättää yrityksen.

Tässä työssä tutkitaan Suomen Kansallisoopperan asiakaskäyttäytymistä ja ennustetaan, ostaako asiakas lippuja myös seuraavana vuonna vai ei.
Tämän lisäksi asiakkaiden käyttäytymisestä ennustetaan muuttujia, kuten kuinka monta lippua he ostavat seuraavana vuonna.
Nämä tarkentavat ennusteet on tarkoitettu lisäämään toimenpiteiden tehokkuutta tekemällä markkinointiviestinnästä henkilökohtaisempaa.

Työssä kehitetään Kansallisoopperan asiakaskäyttäytymistä kuvaava random forest -malli ja vertaillaan sitä muihin yleisesti käytettyihin menetelmiin.
Mallit hyödyntävät vain Suomen Kansallisoopperan myyntipäätejärjestelmästä kerättyä tietoa muodostaessaan ennusteita.

Analyysin perusteella random forest -malli ennustaa paremmin asiakaspoistumaa ja useimpia muita muuttujia kuin muut mallit.
Se ennustaa parhaiten muuttujaa, joka kertoo, kuinka monta päivää aikaisemmin asiakkaat ostavat lippunsa.
Malli kykenee ennustamaan poistumaa samalla tarkkuudella riippumatta asiakasryhmästä.
Menetettäviksi tunnistetut asiakkaat myös hyvin todennäköisesti menetetään, joskin säilyviksi ennustettujen osalta tarkkuus on heikompi.
ED:2014-06-16
INSSI record number: 49212
+ add basket
« previous | next »
INSSI