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J-GLOBAL ID：201802281143299712   整理番号：18A0686230

自己ネットワークの特徴による電信クライアントの流失への影響【JST・京大機械翻訳】

On the Influence of Ego Network Concerning Customer Attrition of the Telecommunication Industry

著者 (3件)： Zhou Jing (中国人民大学 統計学院,北京,100872) ,  Zhou Xiaoyu (上海科技大学 創業与管理学院,上海,201210) ,  Wang Hansheng (北京大学 光華管理学院,北京,100871)
資料名： Guanli Kexue  (Guanli Kexue)
巻： 30  号： 5  ページ： 28-37  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3901A  ISSN： 1672-0334  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年、モバイル通信業界の発展に伴い、市場の飽和度がますます高くなり、企業が新しいユーザーを獲得するコストもますます大きくなっている。中国の三大事業者の競争の激化に伴い、製品とサービスの均質化の程度もますます高くなり、企業が古い顧客の保留に異常をもたらすことができ、顧客の流失率も年々上昇している。高リスクの顧客を如何に識別し、顧客の流失を効果的に防止するかは、すでにこの業界の管理者が普遍的に関心を持つ問題の一つになっている。顧客損失の影響因子に関する研究に着目し、社交ネットワークの分析方法を用いて、ネットワーク構造に関連する変数を構築することによって、影響因子の検討を行い、論理回帰方法を用いて、顧客の流失早期警戒モデルを構築した。ソーシャルネットワークの視点から,顧客の通話データを用いて,顧客間の通信ネットワークを構築し,自己ネットワークの関連理論の枠組みの下で,3つの自己ネットワーク特性変数を構築し,個々の度合,リンク強度,および情報エントロピーを構築した。本論文は,中国のモバイル事業会社の月次顧客データ(基本的通信データと通話データを含む)を用いて,社会的ネットワーク変数に基づく顧客の早期警戒モデルを構築した。研究結果により、個体の度合、関連の強さと個体の情報エントロピーはいずれも顧客の流失予測に対して顕著な効果があることが分かった。具体的には,個体の大きさが大きいほど,リンク強度が強くなるほど,個体のエントロピーが大きくなるほど,クライアントは容易には失われなくなる.外部サンプルのAUC値は平均0.75以上に達し、モデルは良好な予測精度がある。研究結果は企業の実践に対して非常に重要な意義があり、協力企業は顧客の流失の早期警戒モデルを応用して高リスクの流失顧客の識別を行い、予測精度は70%に達し、企業の実践の期待に達した。顧客の早期警戒モデルは,企業が高リスクの顧客を認識することを助けることができて,企業の顧客のコストを大いに減少させることができるということを助けることができた。企業管理者は将来において、顧客のソーシャルネットワークに関連する変数に関心を持ち、ネットワーク構造の視点から消費者の行為を理解し、よりよく顧客関係管理を行うことを提案した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  管理者 ,  消費者 ,  *流亡 ,  携帯電話 ,  通信網 ,  中華人民共和国 ,  *ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  エントロピー
準シソーラス用語： 予測精度 ,  情報エントロピー ,  通話 ,  社会的ネットワーク ,  影響因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： social network ,  degree ,  entropy ,  customer attrition ,  ego network

分類 (1件)： 計算機ソフトウエア一般  (JD01010K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己 ,  電信 ,  クライアント ,  流失