🛒 Customer Churn Analysis and Prediction

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통신 서비스에 있어서 고객이 이탈하는 요인을 분석하고, 고객의 이탈 가능성을 예측하는 모델을 제작하고자 합니다.
더 나아가 향후 고객 이탈을 방지하기 위한 서비스 기획 방향 역시 제안하고자 합니다.

1. 기획 배경

• "월 구독료만 모아도 월세가 나온다" 는 말이 있듯이, 사용자들은 본인 취향에 맞는 다양한 구독 서비스를 이용하고 있습니다.
  이러한 상황에서 서비스 제공자는 고객 이탈을 가장 두려워 할 수 밖에 없습니다.
  신규 가입자는 점점 줄어들고 플랫폼은 다양화 되니, 시장은 한정된 파이를 나눠 가져야 하는 셈입니다.

• 여기서 중요한 점은 신규 가입자를 유치시키는 방향보다, 서비스를 누리고 있는 기존 고객을 지키는 것이 무엇보다 중요한 점입니다.
  기존 고객을 지키지 않고, 신규 고객만을 바라본다면 밑빠진 독에 물붓기 격에 지나지 않습니다.

• 때문에 매출이나 마케팅 예산 측면에서 어렵게 확보한 고객을 놓치지 않는 것이 여러모로 유리합니다.

• 따라서 고객 이탈률이 지속해서 증가한다면 그 이유를 철저히 분석해야 할 것이고,
  이용자의 이탈률을 낮춤과 동시에 서비스 충성도를 높이는 방향을 모색해야 할 것입니다.

2. 사용 데이터

• Telco Customer Churn
• Telco? : 통신분야(Tele-communication). 국내의 경우 KT, SKT, U+의 통신3사가 거의 과점을 하고 있습니다.
• 특히 통신 산업 분야는 시장 포화 상태로, 신규 가입자를 유치시키는 것이 점점 어려워 지고 있는 상황입니다.

3. 주요 안건

• 고객 이탈에 많은 영향을 미치는 요인은 무엇인가?
• 고객 이탈을 막기 위해서는 향후 어떠한 서비스를 제공해야 하는가?

4. 프로젝트 정리

• 프로젝트 발표 자료 링크
• 프로젝트 발표 영상 링크

5. Reference

• https://statkclee.github.io/ml/ml-churn.html
• https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=bestinall&logNo=221748302953
• https://hwi-doc.tistory.com/entry/Kaggle-Telecom-Customer-Churn-Prediction-Part-2