Churn prediction e NBA

Aziende attive nel settore della gestione rifiuti per PA locale (comuni) e per clienti industriali.

Ridurre il tasso di abbandono dei clienti individuando le cause principali che generano il passaggio ad altro fornitore.

Ricerca dei modelli innovativi per churn prediction e Next Best Action con gli obiettivi  di:

1.Fornire la probabilità P dell’evento “il cliente X  abbandona/non rinnova il contratto Y”

2.Identificare la NBA che minimizza P.

Sviluppo ed implementazione di un modello ML-based con accuratezza (in validazione) superiore al  90% e identificazione della NBA su specifiche classi  di clienti/contratti per l’attivazione di specifiche azioni di marketing.

• Pulizia dei dati storici provenienti da fonti diverse, con formati eterogenei ed informazioni contradditorie.
• Uniformizzazione dello storico a un formato condiviso con il cliente.
• Integrazione dati mancanti/errati.
• Verifica della correttezza dell’ensemble ottenuto.
• Realizzazione di un modello ML blended (random forest + gradient boosting) potenziato con specifiche tecniche di analisi e predizione per dati tabulari.