Telecom · Prescriptive ML

Churn'ü nedensel kanıtla çöz.

Çoğu araç sana kimin gideceğini söyler. Aegis neden gittiğini söyler — ve sonucu değiştirecek tam olarak hangi adımın, ne kadar geliri kurtaracağını.

tutuldu ayrıldı müdahale
01 — PROBLEM

Bir kayıp skoru, bir karar değildir.

Operatörler, riskli müşterileri işaretleyen ekranlara boğulmuş durumda; ama bir yüzde, ne yapılması gerektiğini, hangi müşteriyi tutmanın değdiğini ya da bir tutma teklifinin gerçekte ne kadar ettiğini söylemez. Nedenini bilmeyen bir tahmin, kimsenin harekete geçemediği bir alarmdan ibarettir.

02 — NASIL ÇALIŞIR

Tahmin et → açıkla → reçete et.

01 · TAHMİN

Riski ölç

Ayarları oturmuş bir model her müşteriyi kayıp olasılığına göre sıralar — cevabın kendisi değil, başlangıç noktası.

02 · AÇIKLA

Nedenini bul

Riskli her müşteri için Aegis şunu hesaplar: o müşteriyi tutmaya yetecek en küçük değişiklik neydi.

03 · YÖNLENDİR

Adım + gelir

Kurtaracağı tahmini gelire göre sıralanmış, nedene dayalı bir adım önerisi — bir ekran değil, bir karar.

03 — NE ELDE EDERSİN

Tahminden, atılacak adıma.

Sıralı adımlar

Her müşteri için, kurtaracağı tahmini gelire göre sıralanmış tutma hamleleri.

Gerçek neden

Her önerinin arkasında, nedene dayalı bir açıklama.

Yönetim PDF'i

Yönetimin harekete geçip arkasında durabileceği, paylaşılabilir bir rapor.

Çözmeye değer bir müşteri kaybı sorunun mu var?

Kayıp skorlarını, kanıtıyla birlikte kararlara çevirelim.

Projeye başla →