Anwendung von Machine Learning zur Vorhersage von Kundenabwanderung in der Telekommunikationsbranche
Typ: Bachelorarbeit
Betreuer: Dr.-Ing. Otmane Azeroual
In der Telekommunikationsbranche ist die Kundenabwanderung eine der größten Herausforderungen für Unternehmen, da sie direkte Auswirkungen auf Umsatz und Rentabilität hat. Um dieser Problematik entgegenzuwirken, gewinnt der Einsatz von Machine Learning (ML) zur Vorhersage von Kundenabwanderung zunehmend an Bedeutung. Durch die Analyse von historischen Kundendaten und die Anwendung fortschrittlicher ML-Algorithmen können Unternehmen potenzielle abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Kundenbindung ergreifen.
Die vorliegende Bachelorarbeit widmet sich der Anwendung von Machine Learning zur Vorhersage von Kundenabwanderung in der Telekommunikationsbranche. Dabei stehen folgende Forschungsfragen im Mittelpunkt:
- Wie können Machine-Learning-Algorithmen genutzt werden, um Kundenabwanderung in Telekommunikationsunternehmen vorherzusagen?
- Welche Datenquellen und Merkmale können verwendet werden, um prädiktive Modelle für die Kundenabwanderung zu entwickeln?
- Welche ML-Techniken wie etwa Klassifikationsalgorithmen oder neuronale Netze sind am effektivsten für die Vorhersage von Kundenabwanderung?
Die Zielsetzungen dieser Arbeit umfassen:
- Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Vorhersage von Kundenabwanderung basierend auf historischen Kundendaten.
- Evaluierung der Vorhersagegenauigkeit des Modells anhand von Testdaten und Validierung des Modells mit realen Daten.
- Bereitstellung von Handlungsempfehlungen für Telekommunikationsunternehmen zur Kundenbindung und -gewinnung basierend auf den Erkenntnissen aus der Kundenabwanderungsvorhersage.
Durch die Erfüllung dieser Forschungsfragen und Zielsetzungen trägt die Arbeit dazu bei, das Verständnis für die Kundenabwanderung in der Telekommunikationsbranche zu vertiefen und datenbasierte Lösungsansätze zur Steigerung der Kundenbindung und -gewinnung zu entwickeln.
