تعداد نشریات | 27 |
تعداد شمارهها | 558 |
تعداد مقالات | 5,776 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,031,840 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 5,398,756 |
پیشبینی احتمال رویگردانی مشتریان در صنعت بانکداری ایران مورد مطالعه: یک بانک خصوصی ایرانی | ||
پژوهش های مدیریت عمومی | ||
مقاله 3، دوره 11، شماره 41، آذر 1397، صفحه 57-82 اصل مقاله (958.86 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/jmr.2018.4378 | ||
نویسندگان | ||
محسن عسگری1؛ محمدرضا تقوا ![]() ![]() | ||
1دانشجوی دکتری مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران | ||
2دانشیار گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی | ||
3دانشیار گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران، | ||
چکیده | ||
پس از ظهور بانکهای خصوصی در ایران به دلیل جذابیت صنعت شاهد رشد سریع تعداد این نوع بانکها و فشار رقابتی بالای این صنعت در کشور هستیم. ریزش مشتریان از یک بانک به معنی کاهش منابع بانک بوده و با توجه به هزینههای بالاتر جذب مشتریان نسبت به نگهداری آنها، بانکها به شدت تلاش میکنند که مشتریان خود را حفظ کنند. لذا محاسبه احتمال رویگردانی مشتریان با بررسی رفتار مالی آنها و در صورت امکان جلوگیری از ریزش آنها بسیار کلیدی است. در این مقاله با استفاده از تکنیک دادهکاوی خوشهبندی سلسهمراتبی برای تشخیص مشتریان از منظر رویگردانی و همچنین زنجیره احتمالات مارکوف برای تعیین احتمال رویگردانی در آینده، مدلی ساخته شده است که از طریق یادگیری دادههای رفتار مالی مشتریان بتواند احتمال ریزش مشتری را پیشبینی کند. این مدل روی یک سال دادههای واقعی تراکنشهای سپردههای کوتاهمدت روزشمار و قرضالحسنه جاری در یک بانک خصوصی ایرانی پیاده شد. نتایج نشان داد در صورتی که بانک مشتری را از دست بدهد احتمال بازگرداندن مشتری بسیار پایین است. همچنین مشتریان فعال که معمولاً با هزینههای بالا جذب بانک میشوند، بسیار ناپایدار هستند و به سرعت تغییر وضعیت میدهند. البته در صورتی که مشتری فعال از دست نرود فرصت محدودی از نظر زمانی برای بانکها جهت فعالسازی دوباره مشتریان وجود دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
پیشبینی رویگردانی؛ مشتریان بانک؛ زنجیره مارکوف؛ خوشهبندی سلسلهمراتبی؛ دادهکاوی | ||
مراجع | ||
1-Ali, Ö. G., & Arıturk, U. (2014). Dynamic churn prediction framework with more effective use of rare event data: The case of private banking. Expert Systems with Applications, 41(17), 7889-7903.
2-Anil Kumar, D., & Ravi, V. (2008). Predicting credit card customer churn in banks using data mining. international journal of data analysis techniques and strategies, 1(1), 4-28.
3-Babu, S., & Ananthanarayanan, N. R. (2018). Enhanced Prediction Model for Customer Churn in Telecommunication Using EMOTE. In International Conference on Intelligent Computing and Applications (pp. 465-475). Springer, Singapore.
4-Buckinx, W., & Van den Poel, D. (2005). Customer base analysis: partial defection of behaviourally loyal clients in a non-contractual FMCG retail setting. European Journal of Operational Research, 164(1), 252-268.
5-Caigny, A., Coussement, K., & De Bock, K. W. (2018). A new hybrid classification algorithm for customer churn prediction based on logistic regression and decision trees. European Journal of Operational Research, 269(2), 760-772.
6-Chiang, D. A., Wang, Y. F., Lee, S. L., & Lin, C. J. (2003). Goal-oriented sequential pattern for network banking churn analysis. Expert Systems with Applications, 25(3), 293-302.
7-Chitra, K., & Subashini, B. (2011). Customer retention in banking sector using predictive data mining technique. In ICIT 2011 The 5th International Conference on Information Technology.
8-Coussement, K., & De Bock, K. W. (2013). Customer churn prediction in the online gambling industry: The beneficial effect of ensemble learning. Journal of Business Research, 66(9), 1629-1636.
9-Coussement, K., Lessmann, S., & Verstraeten, G. (2017). A comparative analysis of data preparation algorithms for customer churn prediction: A case study in the telecommunication industry. Decision Support Systems, 95, 27-36.
10-Dahiya, K., & Bhatia, S. (2015, September). Customer churn analysis in telecom industry. In Reliability, Infocom Technologies and Optimization (ICRITO)(Trends and Future Directions), 2015 4th International Conference on (pp. 1-6). IEEE.
11-Farquad, M. A. H., Ravi, V., & Raju, S. B. (2014). Churn prediction using comprehensible support vector machine: An analytical CRM application. Applied Soft Computing, 19, 31-40.
12-Farquad, M. A. H., Ravi, V., & Raju, S. B. (2009, December). Data mining using rules extracted from SVM: an application to churn prediction in bank credit cards. In International Workshop on Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular-Soft Computing (pp. 390-397). Springer, Berlin, Heidelberg.
13-Gunther, C. C., Tvete, I. F., Aas, K., Sandnes, G. I., & Borgan, Ø. (2014). Modelling and predicting customer churn from an insurance company. Scandinavian Actuarial Journal, 2014(1), 58-71.
14-Huang, Y., & Kechadi, T. (2013). An effective hybrid learning system for telecommunication churn prediction. Expert Systems with Applications, 40(14), 5635-5647.
15-Kaur, M., Singh, K., & Sharma, N. (2013). Data Mining as a tool to Predict the Churn Behaviour among Indian bank customers. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 1(9), 720-725.
16-Kazemi, M., & Hejazinia, R. (2017). Study affective variables in mobile customers’ churn. Journal of Development Evolution Management, 7, 115-121. (In Persian)
17-Khashei, M., & Bijari, M. (2012). A new class of hybrid models for time series forecasting. Expert Systems with Applications, 39(4), 4344-4357.
18-Kim, K., Jun, C. H., & Lee, J. (2014). Improved churn prediction in telecommunication industry by analyzing a large network. Expert Systems with Applications, 41(15), 6575-6584.
19-Kim, Y. S., Lee, H., & Johnson, J. D. (2013). Churn management optimization with controllable marketing variables and associated management costs. Expert Systems with Applications, 40(6), 2198-2207.
20-Lu, N., Lin, H., Lu, J., & Zhang, G. (2014). A customer churn prediction model in telecom industry using boosting. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10(2), 1659-1665.
21-Mirmohammadi, SM., & Ghanei, H., & Keramati, A. (2015). Customer Churn Prediction Using Decision Tree Method in Electronic Banking Industry (Case Study: Ansar Bank). Journal of Development in Monetary and Banking Management, 3(6), 1-30. (In Persian)
22-Oyeniyi, A. O., Adeyemo, A. B., Oyeniyi, A. O., & Adeyemo, A. B. (2015). Customer churn analysis in banking sector using data mining techniques. Afr J Comput ICT, 8(3), 165-174.
23-Popovic, D., & Basic, B. D. (2009). Churn prediction model in retail banking using fuzzy C-means algorithm. Informatica, 33(2).
24-Prasad, U. D., & Madhavi, S. (2012). Prediction of churn behavior of bank customers using data mining tools. Business Intelligence Journal, 5(1), 96-101.
25-Rezaei Navaei, S., & Koosha, H. (2016). Applying Data Mining Techniques for Customer Churn Prediction in Insurance Industry. International Journal of Industrial Engineering & Production Management, 27(4), 635-653. (In Persian)
26-Riebe, E., Wright, M., Stern, P., & Sharp, B. (2014). How to grow a brand: Retain or acquire customers? Journal of Business Research, 67(5), 990-997.
Tsai, C. F., & Lu, Y. H. (2009). Customer churn prediction by hybrid neural networks. Expert Systems with Applications, 36(10), 12547-12553.
27-Verbeke, W., Dejaeger, K., Martens, D., Hur, J., & Baesens, B. (2012). New insights into churn prediction in the telecommunication sector: A profit driven data mining approach. European Journal of Operational Research, 218(1), 211–229
28-Vafeiadis, T., Diamantaras, K. I., Sarigiannidis, G., & Chatzisavvas, K. C. (2015). A comparison of machine learning techniques for customer churn prediction. Simulation Modelling Practice and Theory, 55, 1-9.
29-Xie, Y., Li, X., Ngai, E. W. T., & Ying, W. (2009). Customer churn prediction using improved balanced random forests. Expert Systems with Applications, 36(3), 5445-5449.
30-Yang, C., Shi, X., Luo, J., & Han, J. (2018). I Know You’ll Be Back: Interpretable New User Clustering and Churn Prediction on a Mobile Social Application.
31-Zhu, B., Xiao, J., & He, C. (2014). A Balanced Transfer Learning Model for Customer Churn Prediction. In Proceedings of the Eighth International Conference on Management Science and Engineering Management (pp. 97-104). Springer, Berlin, Heidelberg.
32-Zhu, B., Baesens, B., Backiel, A. E., & vanden Broucke, S. K. (2018). Benchmarking sampling techniques for imbalance learning in churn prediction. Journal of the Operational Research Society, 69(1), 49-65.
33-Zoric, B. A. (2016). Predicting customer churn in banking industry using neural networks. Interdisciplinary Description of Complex Systems: INDECS, 14(2), 116-124. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 955 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 776 |