進化する離反予測：介入と再トレーニングのナビゲーション
『進化する顧客離反予測：介入と再トレーニングのナビゲーション』
顧客離脱モデルの再トレーニングには特別な注意が必要な固有の課題が存在する
顧客離脱予測に焦点を当てた機械学習モデルの再トレーニングは、時間とともにそれらの有用性と精度を確保するために必要不可欠なステップです。しかし、顧客離脱モデルの再トレーニングには特別な注意が必要です。最も注目すべきなのは、介入の因果効果を区別することです。つまり、積極的なリテンションプログラムによって留まった顧客を特定して、彼らにのみアプローチを行うことです。
顧客離脱の再トレーニングへの介入の影響
以下のイベントのシーケンスを考えてみましょう：
- 初期モデルトレーニング：過去の顧客データを使用してモデルをトレーニングします。
- モデル推論：特定の顧客が離脱する可能性があるとフラグが立てられます。
- 事業への介入：これらの顧客とのやり取りを行い、留まるよう説得するか、プロモーションや個別オファーなどの手段を使用してリテンションを促進します。
- 新しいデータでの再トレーニング：モデルのパフォーマンスが劣化した場合は、再トレーニングの時期です。より最近のデータを使用してモデルを更新し、これらの介入の結果を含めます。
シナリオを想像してみてください：顧客が離脱すると予測され、リテンション担当者が対応し、その後その顧客が留まります。問題は、彼らの決定の背後にある理由を把握しようとするときに発生します。介入が彼らの考えを変えたのか、それとも最初からモデルが誤分類したのか？このような曖昧なデータでモデルを再トレーニングする際には、モデルの将来的な予測を歪ませるリスクがあります。上記の顧客を「留まった」とラベル付けすることは誤解を招くかもしれません。なぜなら、私たちが説得しなかったら彼らは離れていたかもしれないからです。同様に、離脱ラベルについても、介入が離脱の唯一のトリガーである場合、いくつかの離脱ラベルは信頼性がなくなります。
バイアスを扱う可能な方法：
- コントロールグループと合成データ：介入を適用しない「離脱する可能性の高い」顧客のサブセットを作成します。コントロールグループと介入グループの結果を比較することで、介入の真の影響を把握することができます。特定のセグメントの顧客が介入を受けるとより多く離脱する場合、介入からの除外を検討する必要があります。再トレーニングの時点では、コントロールグループのデータを利用し、介入グループのデータを除外することで、信頼性のある離脱ラベルに依存するようにモデルを確保できます。この方法のデメリットは、重要なデータの損失です。したがって、介入された顧客の除外を補うために、合成サンプルを生成してコントロールグループを代表することを試みてください。これは、SMOTEなどの過剰サンプリング戦略を使用することができます。
- フィードバックアンケート：介入後に顧客と直接対話し、彼らが留まる/離脱する理由を把握します。収集した見解は、介入の有効性について明確さを提供し、真の留まり客と努力によって影響を受けた客とを区別するのに役立ちます。
- モデルの統合：初期トレーニングモデルと新しいモデルを組み合わせてみてください。予測の平均化やアンサンブル法の使用により、単一のモデルのバイアスが全体の予測を覆いすぎるリスクを軽減することができます。ただし、時間が経つにつれて、初期トレーニングデータはより関連性が低くなることに注意してください。
アップリフトモデリング：顧客離脱予測の洗練された手法
離脱する可能性のある顧客を予測する従来の離脱モデルとは異なり、アップリフトモデリングは介入によって直接行動が変化する顧客を特定します。介入グループとコントロールグループを比較することで、このモデルは、顧客が介入によって留まる理由と、一方で介入によって離脱する理由を予測します。この対象指向のアプローチは、ビジネスがリソースを最適化し、顧客価値を最大化するのに役立ちます。
顧客は、リテンションの取り組みに対して処理が行われたか行われていないかによって、4つの理論的なカテゴリに分けることができます。確実なもの：離反しない顧客。彼らをターゲットにすることは追加のリターンを提供せず、コミュニケーションの取り組みや潜在的な財務的インセンティブなどのコストを増やすだけです。失われたもの：介入に関係なく離反する顧客。彼らは収益を追加しない上、提供されるインセンティブを利用しませんので、確実なものと比較してコストを削減する結果となる場合があります。説得可能なもの：リテンションの取り組み後に残る顧客。彼らは追加の収益を貢献します。邪魔をしないもの：ターゲットにされる場合にのみ離反する顧客。彼らを放置することは有益であり、ターゲットにすると収益は増えずにかなりのコストがかかるため、彼らは「寝た犬」となります。
アップリフトモデリングの目標は、説得可能な顧客にのみ焦点を絞ることです。課題は、個々の人がどのカテゴリに属するかを判断できないことです。彼らに同時に対処することも、コントロールグループに含めることもできません。では、彼らを特定する方法はどうでしょうか？ 彼らが説得されたのか、最初から離反するつもりがなかったのかをどうやって知ることができるでしょうか？ ここでアップリフトモデリングが登場します。
この課題に対しては、いくつかのアップリフトアプローチがありますが、今回は「変換されたアウトカム」メソッドを見てみましょう。この方法では、コントロールグループと治療グループのデータが必要であり、分類課題から回帰課題に焦点を移します。ラベルは特定の公式に基づいて割り当てられ、治療傾向が0.5のランダムな治療割り当ての場合、目標変数は以下の値になります：
この回帰問題を解決するために、平均二乗誤差（MSE）などの損失関数を使用できます。説得可能な顧客について、コントロールは0とラベル付けされ、治療は2とラベル付けされます。彼らの間で最も低いMSEは、スコアが1の場所になり、説得可能な顧客のアップリフトを示します。邪魔をしない顧客については、コントロールは-2でラベル付けされ、治療は0であり、最適な予測値は-1となり、アップリフトを示します。失われたものと確実なケースの両方にとって、最良の予測値は0です。理想的には、説得可能な顧客を維持し、邪魔をしない顧客などをできるだけ避けるために、最高のスコアをターゲットにするべきです。
離反予測の未来を航海する
これまでに探求したように、干渉や進化するデータの複雑さを備えた離反予測の風景は、ビジネスにとって課題を提起します。モデルの再トレーニングは単なる技術的な演習ではなく、顧客の行動を理解し、本物のリテンションを把握する一部です。コントロールグループ、フィードバックメカニズム、およびアップリフトモデリングなどのツールを活用することです。しかし、もっとも重要なのは、データが静的ではないという認識です。顧客の行動に対する理解は適応する必要があります。このダイナミックな状況を受け入れて、モデルを常に改善し、移り変わりのあるパターンに敏感であることが、将来の離反予測と管理の鍵となります。
さらなる読み物：
- 変換されたアウトカムアプローチを使用したアップリフトモデリング
- 因果推論とアップリフトモデリング：文献レビュー
- 異質な因果効果の推定に向けた機械学習手法
- アップリフトモデリングのためのPylift Pythonパッケージ
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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