ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
← กลับไปกรณีศึกษา
AI / MLโทรคมนาคมเด่น

ระบบพยากรณ์การเลิกใช้บริการ

ผู้ให้บริการโทรคมนาคม · โทรคมนาคม

พัฒนาโมเดล ML พยากรณ์ลูกค้าที่มีความเสี่ยงสูงจะเลิกใช้บริการ เพื่อดำเนินการป้องกันล่วงหน้า

!ความท้าทาย

ผู้ให้บริการโทรคมนาคมสูญเสียลูกค้า 8-12% ต่อไตรมาส โดยไม่มีระบบเตือนล่วงหน้า ทำให้ไม่สามารถ retain ลูกค้าได้ทันเวลา

→วิธีการแก้ปัญหา

สร้าง churn prediction model ที่วิเคราะห์ 200+ features จากการใช้งาน การชำระเงิน และการโต้ตอบกับ support พร้อม retention workflow อัตโนมัติ

เทคโนโลยีที่ใช้

PythonXGBoostSHAPMLflowAirflowPostgreSQLTableau

ระยะเวลา

4 เดือน

แท็ก

Predictive AnalyticsChurnMLTelecom
ขั้นตอนการทำงาน

เริ่มต้นได้ใน 3 ขั้นตอน

จากไอเดียสู่โปรเจ็คจริง เราพร้อมดูแลทุกขั้นตอน

1

รับข้อมูลเริ่มต้น

แจ้งความต้องการผ่านช่องทางต่างๆ ได้ตลอด 24 ชั่วโมง

2

ประเมินราคา

ประเมินระยะเวลา และงบประมาณเบื้องต้น พร้อมเสนอราคาในเวลาอันรวดเร็ว

3

Get Started!

ประชุมเริ่มต้นโปรเจ็ค ทั้งรูปแบบนัดพบหรือออนไลน์

ติดต่อสอบถาม

ยินดีให้คำปรึกษา ประเมินระยะเวลาพัฒนา และงบประมาณดำเนินงาน ทั้งแบบออนไลน์และออนไซต์ ฟรี

บริการที่คุณสนใจ