Центральноазиатский журнал академических исследований 4-jild 8-son (2026) · 38–44-betlar

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТТОКА КЛИЕНТОВ: ПРЕИМУЩЕСТВА ДЛЯ БИЗНЕСА

Адилов, Рустам

DOI: 10.5281/zenodo.21873033 · Manbada o'qish → · PDF (manba serverida)

Annotatsiya

Статья посвящена применению моделей искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов (customer churn) в телекоммуникационной отрасли и смежных сферах обслуживания. Согласно проведённому анализу, телекоммуникационный сектор занимает первое место среди крупных отраслей по ежегодному уровню оттока, который превышает 30%. Различные авторы демонстрируют, что модели Random Forest, XGBoost, CatBoost и их ансамблевые комбинации способны достигать точности (accuracy) от 88% до 99%. В работе разбираются конкретные бизнес-преимущества внедрения подобных моделей: сокращение затрат на удержание клиентов, кратно более высокая - в 3-14 раз - вероятность успешной продажи действующему клиенту по сравнению с новым, а также итоговый рост прибыли компании. 

искусственный интеллект; машинное обучение; отток клиентов; удержание клиентов; Random Forest; XGBoost; CatBoost; SHAP; пожизненная ценность клиента (CLV)..

Metadata manbasi: jurnal OAI-PMH arxivi · Sindex to'liq matnni saqlamaydi, manbaga havola beradi.