Телеком: предсказание оттока абонентов

Ситуация: Месячный churn rate вырос с 1,8% до 2,5% после повышения цен. Нужно выявить группы риска и предложить retention-механики.

Оператор повысил цены на 15% для всех тарифов. Абонентская база — 8 млн. Наибольший отток наблюдается в сегменте 18–25 лет. Конкуренты проводят агрессивные промо-акции.

Доступные данные

• users: user_id, age, region, plan_id, tenure_months, acquisition_channel
• churn_events: user_id, churn_date, reason_code, last_interaction_date
• support_tickets: user_id, ticket_date, category, resolution_time_hours
• usage_monthly: user_id, month, data_gb, voice_min, arpu

Задачи

• Сегментировать базу по вероятности оттока (RFM или аналог).
• Определить ключевые предикторы оттока через корреляционный анализ.
• Рассчитать экономическую целесообразность retention-оффера для каждого сегмента.
• Предложить 3 retention-механики с оценкой стоимости и ожидаемого эффекта.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы