ФОКУС НА ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ВІДТОКУ КЛІЄНТІВ З САЙТІВ ON-LINE ОСВІТИ
Array
Ключові слова:
відток клієнтів, транзакційна модель бізнесу, розподіл Вейбула, нейронна мережа, алгоритми машинного навчання.Анотація
У статті проведено дослідження процесу прогнозування відтоку клієнтів, що має особливо велике значення для компаній, які використовують бізнес-модель на основі підписки. Було встановлено, що показник відтоку вкрай важливий для компаній з передплатною та транзакційною моделлю бізнесу, які мають на увазі регулярні платежі у бік компанії (банки, оператори зв'язку, SaaS-сервіси тощо). Для цього було розглянуто типи, основні причини відтоку клієнтів та параметри визначені для побудови прогнозної моделі з використанням алгоритмів машинного навчання. Результатом цього стало побудування гіпотез причин відтоку клієнтів з сайтів що надають послуги навчання на основі курсів, які представлено on-line в internet просторі. Для побудови моделі прогнозування відтоку було вивчено як поведінкові особливості студентів, їх мотивацію та структуру самих курсів. На основі зібраного великого масиву даних, було проаналізовано за великою кількістю параметрів їх зміна та виявлено залежності між поведінковими особливостями студентів, структурами курсів та їх проходженням. Було побудовано варіант прогнозуючої моделі, для якої потім збільшили точність її роботи та інтегрували результати в модуль передбачення відтоку клієнтів. У підсумковий список ознак увійшли понад 100 параметрів, які розділили на 6 блоків. За результатом цього створено прогнозну модель з використанням розподілу Вейбула, оскільки поведінку клієнта можна розглядати як свого роду модель виживання. Для оцінки ймовірності відтоку клієнтів, на підставі розглянутих гіпотез була розроблена рекурентна нейронна мережа з LSTM-шаром, де як функцію втрат використано негативну логарифмічну функцію правдоподібності для розподілу Вейбулла. Як висновок було запропоновано впровадження стабільного проактивного освітнього бізнесу, коли рішення приймаються не тільки на основі відчуттів, а й на основі даних, приходить більш чітке та обґрунтоване розуміння того, як покращувати освітній продукт.
Посилання
2. Kos, І. (2020). Modern management tools for a consulting company. Proceedings of the 87th Scientific Student Conference “Innovative Ukraine: creative ideas and projects”, 4–13 May 2020. Kyiv, KNEU, 76–78 [in Ukrainian]
3. Customer outflow: causes and remedies. URL: https://fractus.com.ua/uk/blog/korysni-statti/prodazhi/vidtik-kliientiv-prichini-ta-usunennja/ [in Ukrainian]
4. Basic terms and metrics - internet marketing, web analytics and contextual advertising. URL: https://bizautomation.com.ua/internet-marketing-terminu/ [in Ukrainian]
5. Zagarchuk, V., Klym, O., Antokhova, I. (2020). The use of artificial intelligient in trare. International scientific e-journal ΛΌGOΣ. ONLINE, 15. DOI: https://doi.org/10.36074/2663-4139.15.10 [in Ukrainian]
6. Stuzhuk, K.S., Bredіhіn, V.M. (2021). Artificial intelligence to predict the outflow of customers. Proceedings of the VI All-Ukrainian scientific-practical conf. applicants for higher education and young scientists Prospects for the development of territories: theory and practice, 18–19 Nov 2021. [in Ukrainian]
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому збірнику, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії CC BY-NC-ND 4.0 (із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Без Похідних 4.0 Міжнародна), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
