Третиник, Віолета ВікентіївнаСафонов, Артур Валерійович2024-05-232024-05-232024Сафонов, А. В. Математичне та програмне забезпечення системи аналізу відтоку клієнтів : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Сафонов Артур Валерійович. – Київ, 2024. – 172 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/66860Дисертацію виконано на 135 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 42 найменувань. У роботі наведено 45 рисунків та 10 таблиць. Актуальність теми. Проектування системи для аналізу відтоку клієнтів з використанням методів машинного навчання є дуже актуальною задачею в сучасному бізнес-середовищі. У сучасному світі конкуренція між компаніями росте, і залучення нових клієнтів стає дорожчим та складнішим завданням. Однак важливим аспектом підтримання прибутковості є збереження існуючих клієнтів. Зменшення відтоку клієнтів стало однією з ключових цілей для багатьох компаній, оскільки втрата клієнтів може призвести до значного зниження доходів та втрати ринкової частки. З використанням системи для аналізу відтоку клієнтів, побудованої на основі методів машинного навчання, компанії можуть: • Прогнозувати відтік клієнтів: Аналізуючи історичні дані та поведінку клієнтів, система може передбачити, які клієнти можуть ризикувати відтоком, і вчасно приймати заходи для їх утримання. • Покращувати сервіс та персоналізацію: Збір та аналіз даних про клієнтів дозволяє компаніям краще розуміти їхні потреби і надавати персоналізований сервіс. • Розробляти маркетингові стратегії: Система може допомогти визначити ефективні маркетингові стратегії для збереження клієнтів та виведення їхнього життєвого циклу. • Вдосконалювати продукти та послуги: Аналіз відтоку дозволяє ідентифікувати слабкі місця у продуктах або послугах, які можуть призводити до втрати клієнтів, і вдосконалювати їх. • Збільшувати прибутковість: Зменшення відтоку клієнтів може призвести до збільшення прибутків компанії без необхідності постійно привласнювати нових клієнтів. Отже, аналіз та прогнозування відтоку клієнтів з використанням методів машинного навчання стає важливим інструментом для підтримки стабільного та прибуткового розвитку бізнесу в сучасних умовах. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри прикладної математики Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Мета дослідження "Система для аналізу відтоку клієнтів з використанням методів машинного навчання " полягає в розробці і реалізації інтелектуальної системи, яка спроможна аналізувати та прогнозувати відтік клієнтів у компанії з використанням методів машинного навчання. Основні задачі дослідження можуть включати: 1. Збір та підготовка даних: Збір та обробка історичних даних про клієнтів, їхню активність та відтік. Це включає в себе структурування даних, обробку відсутніх значень та їх підготовку для подальшого аналізу. 2. Вибір методів машинного навчання: Визначення найбільш підходящих методів машинного навчання для завдання аналізу відтоку. Це може включати класифікаційні моделі, класичні методи аналізу даних, або нейронні мережі. 3. Розробка та навчання моделей: Створення та навчання моделей на підготовлених даних для прогнозування відтоку клієнтів. Це може включати в себе оптимізацію гіперпараметрів та забезпечення вищої точності прогнозування. 4. Тестування та ефективність моделей: Проведення тестів на окремому наборі даних для оцінки точності та ефективності моделей. Визначення метрик, таких як точність, чутливість та специфічність. 5. Впровадження системи в бізнес-процес: Інтеграція розробленої системи в робочий процес компанії з метою моніторингу та управління відтоком клієнтів. 6. Моніторинг та оптимізація: Постійний моніторинг роботи системи та її оптимізація для покращення точності прогнозування та зменшення відтоку клієнтів. 7. Звітність і візуалізація результатів: Підготовка звітів та візуалізація результатів для команди компанії, що допомагає приймати ефективні рішення щодо зменшення відтоку. Об’єктом досліджень є клієнтська база компанії, історичні дані про клієнтів, методи машинного навчання, аналіз даних, моделі прогнозування відтоку клієнтів, існуючі реалізації систем аналізу відтоку клієнтів. Предметом досліджень є розробка математичної та програмної системи для аналізу відтоку клієнтів на основі методів машинного навчання (створення та оптимізація моделей, інтеграція зі структурами компанії). Методи дослідження. Для розв’язання поставленої задачі використовувалися такі методи: аналіз літератури та попередніх досліджень, кореляційний аналіз, машинне навчання, системний аналіз. Наукова новизна одержаних результатів складається з таких положень: – комплексний підхід до визначення відтоку: Удосконалено методологію аналізу відтоку, інтегруючи не лише фінансові показники, але і поведінкові метрики клієнтів; – використання високоточних методів машинного навчання: Вперше застосовано алгоритм FastForest для прогнозування відтоку клієнтів в системі. Це дозволяє досягти високої точності в результатах; – розробка методів для діагностики та відлагодження моделі. Розроблена система здатна працювати в реальному часі, що є важливим кроком у практичному впровадженні систем аналізу відтоку клієнтів. Практичне значення одержаних результатів. Результати даного дослідження мають виражене практичне значення та можуть бути використані в ряді напрямів: – оптимізація бізнес-процесів. Система аналізу відтоку клієнтів може стати незамінним інструментом для маркетингових відділів компаній різних галузей. Це дозволить прогнозувати можливий відтік клієнтів та своєчасно реагувати на цю інформацію; – підвищення конкурентоспроможності. Застосування методів машинного навчання для аналізу клієнтських даних є трендом сучасності, і компанії, які це роблять, отримують конкурентну перевагу; – персоналізація маркетингових кампаній. За допомогою розробленої системи можна сегментувати клієнтів на основі їхньої «схильності» до відтоку, що дозволяє проводити більш цільові маркетингові кампанії; – економія ресурсів. За допомогою прогнозування відтоку можна значною мірою зекономити ресурси, які би інакше були витрачені на залучення нових клієнтів; – скорочення фінансових втрат. Проактивне управління відтоком клієнтів може зменшити фінансові втрати та підвищити прибутковість бізнесу. Апробація результатів дисертації. Основні положення й результати роботи представлено на шістнадцятій науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-30 листопада 2023 р.) Публікації. Результати дисертації викладено в 1 науковій праці, у тому числі: − в 1 публікації у тезах доповідей конференцій.172 с.ukвідтік клієнтівмашинне навчанняаналіз данихкласифікація клієнтівпрогнозування відтокуоптимізація клієнтської базиметоди аналізу данихвпровадження системимоніторинг та оптимізаціязвітністьефективність системиризик відтокуклієнтська базапрогнозування збереження клієнтівдані клієнтівсистема аналізуавтоматизація процесівінтеграція данихмоделі машинного навчанняпокращення клієнтського досвідуMaster Thesis004.62:510.22:004.023