Hoş geldin, John

Müşteri kayıp riskini analiz et ve önlem al

Toplam Müşteri

0

+8.2%bu ay

Yüksek Risk

0

-3.1%bu ay

Ortalama Risk

0.00

0-1 skalası

Aylık Kayıp

%0.0

Tahmini

Risk Dağılımı

Düşük

0

(NaN%)

Orta

0

(NaN%)

Yüksek

0

(NaN%)

En Riskli Müşteriler

Tüm Müşterileri Gör

Nasıl Hesaplıyoruz?

AURA, gelişmiş makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak müşteri kayıp riskini tahmin eder

1

Veri Toplama

19 farklı müşteri özelliği analiz edilir: sözleşme tipi, ödeme yöntemi, hizmet kullanımı, demografik bilgiler

2

Ensemble Model

3 güçlü algoritma birlikte çalışır: Random Forest, Gradient Boosting, Logistic Regression (Voting Classifier)

3

SHAP Analizi

Her özelliğin risk skoruna etkisi hesaplanır. Hangi faktörlerin riski artırdığı açıklanır

4

Aksiyon Önerisi

AI, risk seviyesine göre özelleştirilmiş kampanya ve elde tutma stratejileri önerir

Model Performansı

82.4%

Doğruluk (Accuracy)

0.87

ROC-AUC Skoru

78.5%

Precision

81.2%

Recall

Analiz Edilen Özellikler (19 Adet)

Müşteri Süresi

Sözleşme Tipi

Aylık Ücret

Toplam Ücret

Ödeme Yöntemi

İnternet Hizmeti

Teknik Destek

Çevrimiçi Güvenlik

Çevrimiçi Yedekleme

Cihaz Koruma

Streaming TV

Streaming Film

Kağıtsız Fatura

Aile Durumu

Yaşlı Vatandaş

Telefon Hizmeti

Müşteri Analizi

Detaylı müşteri risk analizi görüntüle

Analiz Et

Risk Hesapla

Yeni müşteri profili için risk hesapla

Hesapla

ROI Simülasyonu

Kampanya ROI'sini simüle et

Simüle Et

Çoklu Hat

Cinsiyet

Partner Durumu