Partner Republic

Müşteri Churn Analizi

Predictive Analytics ve SAS

Telekom şirketleri için müşteri kaybı tahmin sistemi. SAS ve gelişmiş makine öğrenmesi teknikleri ile proaktif müşteri yönetimi

91%
Tahmin Doğruluğu
500K+
Müşteri Verisi
15%
Churn Azalma
3
Telekom Şirketi

Proje Hakkında

Partner Republic'te Data Engineer olarak görev yaptığım dönemde gerçekleştirdiğim en kapsamlı veri bilimi projelerinden birisidir. Bu proje kapsamında Vodafone, Türk Telekom ve Pegasus gibi büyük şirketler için müşteri kaybı (churn) tahmin modellerini geliştirdim.

Sistem, SAS platformu üzerinde geliştirilmiş gelişmiş makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak müşterilerin şirketten ayrılma olasılığını %91 doğrulukla tahmin edebilmektedir. Bu sayede şirketler proaktif müşteri tutma stratejileri geliştirebilmekte ve müşteri yaşam değerini optimize edebilmektedir.

Proje, feature engineering, model selection, hyperparameter tuning ve deployment süreçlerinin tamamını kapsayan end-to-end bir makine öğrenmesi pipeline'ı içermektedir. 500,000+ müşteri verisi üzerinde çalışarak sektörel bazda özelleştirilmiş çözümler sunmuştur.

Projede Rolüm

Veri Danışmanlığı ve ETL Süreçleri

  • Vodafone, Pegasus ve Türk Telekom müşteri verilerinin analizi
  • SAS üzerinde ETL (Extract, Transform, Load) pipeline'larının kurulması
  • Feature engineering ile model performansını artıracak değişkenlerin türetilmesi

Makine Öğrenmesi Modellemesi

  • SAS Enterprise Miner kullanarak predictive model geliştirme
  • Model validation, hyperparameter tuning ve performans metriklerinin analizi
  • Churn risk skorlarının hesaplanması ve müşteri segmentasyonuna entegrasyonu

Raporlama ve Sunum

  • SAS Visual Analytics ile interaktif dashboard'ların hazırlanması
  • Proje sonuçlarının ve iş etkisinin paydaşlara sunulması

Sonuçlar ve İş Etkisi

Model Performansı

  • Accuracy: 91.2%
  • Precision: 88.7%
  • Recall: 85.4%
  • F1-Score: 87.0%
  • AUC-ROC: 0.923

İş Sonuçları

  • Churn oranında %15 azalma
  • Müşteri tutma maliyetinde %25 azalma
  • CLV (Customer Lifetime Value) %18 artış
  • Proaktif kampanya etkinliği %30 artış

Proje Bilgileri

  • Proje Sahibi
    Furkan Tunç
  • Kategori
    Veri Bilimi, Makine Öğrenmesi
  • Teknolojiler
    SAS, Python, Predictive Analytics
  • Tarih
    Ocak 2025
  • Proje Durumu
    Tamamlandı

Sizin için de benzer bir proje geliştirebiliriz.

Veri odaklı çözümlerle işinizi bir adım öne taşıyalım. Proje detayları hakkında görüşmek için iletişime geçin.

İletişime Geç