يُستخدم علم البيانات في توقع ترك العملاء عبر تحليل البيانات السلوكية والتفاعلية للتنبؤ بأي العملاء مرجح أن يغادروا الخدمة. ويتم ذلك من خلال:
• جمع بيانات العملاء: مثل سجل المشتريات، تفاعلهم مع المنصات، شكاوى الدعم، ومدى تكرار الاستخدام.
• استخدام تقنيات التعلم الآلي: مثل الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، أو الشبكات العصبية لتصنيف العملاء إلى “مستمر” أو “معرض للترك”.
• تحليل الأنماط الخفية: مثل انخفاض معدل الاستخدام أو تراجع الإنفاق التدريجي.
• بناء استراتيجيات الاحتفاظ: عبر استهداف العملاء المعرّضين للمغادرة بعروض أو خدمات مخصصة.
يساعد Churn Prediction الشركات على تقليل خسائرها وزيادة الولاء عبر التدخل الاستباقي مع العملاء.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق