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Studio e soluzione del problema di customer retention per un operatore telco basato su tecniche di apprendimento automatico

Informazioni tesi

  Autore: Angelo Cianci
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università Telematica "E-Campus"
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Silvia Canale
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 84

Le esigenze stringenti di una concorrenzialità sempre più elevata rendono necessaria per le aziende di telecomunicazione la messa in atto di strategie per la prevenzione (prevention) e la risoluzione (retention) del problema dell’abbandono da parte dei clienti (churn). Tenuto conto che il principio di fidelizzazione è oggi soggetto a una notevole labilità, giocandosi spesso la scelta di un operatore rispetto a un altro sul risparmio del centesimo, l’analisi preventiva dei dati e la possibilità di previsione di eventi futuri diventano indispensabili per la vita e il successo dell’azienda.
È qui che entra in gioco l’apprendimento automatico (machine learning) che è tanto più efficace quanto più la sua applicazione risulti valida, veloce ed economica. L’individuazione di un modello di apprendimento automatico che permetta la realizzazione di queste caratteristiche è dunque determinante.
Il presente lavoro di tesi si propone di applicare un approccio totalmente data driven al problema dell’identificazione dei clienti a rischio e di effettuare un confronto tra una serie di algoritmi di apprendimento allo scopo di individuare il metodo più efficace per l’analisi dei dati, partendo da un campione di dati reale tratto da una delle più grandi aziende di telecomunicazioni italiane.
I risultati ottenuti, soddisfacenti in relazione allo scopo prefissato, rendono la ricerca applicabile alle indagini di marketing sui clienti ogni qualvolta si vogliano mettere in atto verso la propria clientela adeguate strategie di prevention e retention.

Informazioni tesi

  Autore: Angelo Cianci
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università Telematica "E-Campus"
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Silvia Canale
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 84

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33 CAPITOLO 2 – Apprendimento automatico e modelli di classificazione 2.1 Apprendimento automatico Si è visto come mantenere un rapporto di qualità con la propria clientela, soddisfarla e fidelizzarla crei un vantaggio competitivo ed economico per una azienda del settore TLC. La quantità di informazioni presenti nei sistemi informativi aziendali cresce continuamente e grazie ai sistemi di gestione dei dati DBMS (Data Base Management System): si riescono a manipolare le informazioni in maniera efficace anche se non è risolto il problema della comprensione e dell’analisi dei dati stessi. È chiaro che tale mole di dati costituisce un patrimonio di conoscenza importantissimo, per le aziende, che non è facilmente gestibile con le classiche tecniche di analisi. Quindi emerge l'esigenza di utilizzare strumenti e tecniche con capacità di azioni automatiche ed intelligenti per l'estrazione di elementi di conoscenza dai dati attraverso tecniche di modellazione di “machine learning” (apprendimento automatico). La prima cosa che viene spontaneo chiedersi è: come fa una macchina ad imparare? L’apprendimento consiste nell’acquisizione di conoscenze, abilità, esperienze e comportamenti attraverso i quali creiamo delle regole generali, assimilabili a modelli di apprendimento. Sono questi modelli, che offrono le risposte su come comportarsi in una determinata circostanza e permettono di interagire,

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Parole chiave

customer retention
customer
machine learning
retention
csi
redemption
apprendimento automatico
operatore telco

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