Mashinani o'rganishdan foydalangan holda Mijozning xulq-atvori va demografik ma'lumotlari asosida kompaniyani tark etishi (ketishi) ehtimolini bashorat qilish

Joylashtirish va monitoring

Va endi, charchoqni bashorat qilish loyihasining ish oqimining yakuniy bosqichi. Tanlangan model/modellar ishlab chiqarishga kiritilishi kerak. Model mavjud dasturiy ta'minotga kiritilishi yoki yangi dasturning asosiy qismiga aylanishi mumkin. Biroq, joylashtirish va unutish stsenariysi ishlamaydi: ma'lumotlar bo'yicha olimlar modelning aniqlik darajasini kuzatib borishlari va kerak bo'lganda uni yaxshilashlari kerak.
“Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt yordamida mijozlarning noroziligini bashorat qilish hech qachon tugamaydigan takrorlanadigan jarayondir. Mijozlarga qarashli jamoalar bizga fikr bildirganda yoki yangi maʼlumotlar paydo boʻlganda aniqlikni oshirish uchun modelning ishlashini kuzatib boramiz va zarur
boʻlganda xususiyatlarni moslashtiramiz. Har qanday insoniy o'zaro ta'sir nuqtasida - qo'llab-quvvatlash qo'ng'irog'i, CSM QBR [choraklik biznesni ko'rib chiqish] , Savdoni aniqlash qo'ng'irog'i - biz mashinani o'rganish modellarini kengaytiradigan va sog'lig'imiz aniqligini oshiradigan mijozlar yordamining insoniy talqinini kuzatib boramiz va qayd qilamiz. har bir mijoz uchun bashorat, - deya xulosa qiladi Maykl.
Model ishlashini sinovdan o'tkazish chastotasi tashkilotdagi ma'lumotlarning qanchalik tez eskirishiga bog'liq.
Xulosa
Chiqib ketish darajasi obunaga asoslangan kompaniyalar uchun salomatlik ko'rsatkichidir. Taqdim etilgan echimlardan mamnun bo'lmagan mijozlarni aniqlash qobiliyati korxonalarga mahsulot yoki narxlash rejasining zaif tomonlari, ish muammolari, shuningdek mijozlarning afzalliklari va umidlari haqida ma'lumot olish imkonini beradi.

Mijozlarning o'zaro munosabatlari tarixi haqida to'liq tasavvurga ega bo'lish uchun ma'lumotlar manbalari va kuzatuv davrini aniqlash muhimdir. Model uchun eng muhim xususiyatlarni tanlash uning bashoratli ishlashiga ta'sir qiladi: ma'lumotlar to'plami qanchalik sifatli bo'lsa, prognozlar shunchalik aniq bo'ladi.

Katta mijozlar bazasi va ko'plab takliflarga ega kompaniyalar mijozlar segmentatsiyasidan foyda ko'radi. ML modellarining soni va tanlovi segmentatsiya natijalariga ham bog'liq bo'lishi mumkin. Ma'lumotlar bo'yicha olimlar, shuningdek, o'rnatilgan modellarni kuzatishlari va kerakli bashorat aniqligini saqlab qolish uchun xususiyatlarni qayta ko'rib chiqishlari va moslashtirishlari kerak.