Telkomünikasyon Sektöründe İptal Analizi

Abstract

Bu çalışmada telekomünikasyon sektöründe iptal etme eğiliminde olan abonelerin davranış özellikleri Bayes ağları ile modellenmiştir. Çalışmada kullanılan veriler Türkiye’de faaliyet gösteren telekomünikasyon şirketlerinden birinden alınmıştır. İlk olarak, Bayes ağlarında sadece kesikli değişkenler kullanıldığı için sürekli değişkenler CHAID karar ağacı algoritması ile kesikli hale getirilmiştir. Ardından değişkenler arasındaki ilişkiyi göstermek için korelasyon analizi ve eşdoğrusallık testi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlarla uzman görüşleri birleştirilerek Bayes ağının temelini oluşturan bir nedensel harita oluşturulmuştur. Bayes ağının sonuçlarına göre abonelerin ortalama konuşma süreleri, ortalama fatura tutarları, farklı operatörleri ortalama arama sıklığı ve bağlı oldukları tarife türünün iptali açıklayan önemli değişkenler olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonunda üç farklı senaryoyla iptal eden abonelerin özellikleri ortaya konmuş ve bu abonelerin iptal oranını azaltacak kampanya önerileri sunulmuştur.In this study, a model is constructed by Bayesian Belief Network to identify the behaviors of customers with a propensity to churn in telecommunication industry. The data used is collected from one of the telecommunication providers in Turkey. First, as only discrete variables are used in Bayesian Belief Networks, CHAID algorithm is applied to discretize continuous variables. Next, correlation analysis and multicollinearity test are performed to show the relationship between variables. Then a causal map as a base of Bayesian Belief Network is brought out via the results of correlation analysis, multicollinearity test and experts’ opinions. According to the results of Bayesian Belief Network, average minutes of calls, average billing amount, the frequency of calls to people from different providers and tariff type are the most important variables that explain customer churn. At the end of the study, three different scenarios that examine the characteristics of the churners are analyzed and promotions are suggested to reduce the churn rate.