基于深度学习的序列框架建模零售业客户流失
机器学习
2023-04-04 v1 机器学习
应用统计
摘要
随着全球零售商加大针对不同类型受众开展定向营销活动的力度，营销团队提前准确预测最有可能流失的客户对于提升业务利润至关重要。本工作提出一种深度生存框架，用于在非契约情形下预测哪些客户有停止向零售企业购买的风险。通过利用由循环神经网络学习的生存模型参数，我们仅基于个体客户行为即可获得购买行为的个体级生存模型，并避免了训练机器学习模型时通常所需的耗时特征工程过程。
引用
@article{arxiv.2304.00575,
title = {Modelling customer churn for the retail industry in a deep learning based sequential framework},
author = {Juan Pablo Equihua and Henrik Nordmark and Maged Ali and Berthold Lausen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00575},
year = {2023}
}
备注
21 pages, 12 figures