Ibis Data Analytics (IDA)
Sistemsko rešenje za prevenciju Churn-a dostupno svima
IDA softversko rešenje namenjeno je za rešavanje Churn problema kod telekomunikacionih operatora kao i bankama, ali se može koristiti za bilo koji problem binarne klasifikacije u različitim industrijama. Rešenje je intuitivno i veoma lako za primenu pa ga mogu koristiti oni koji nemaju iskustva u oblasti Data Science-a, kao i sami Data Scientist-i da bi ubrzali svoj rad. IDA ima za cilj automatizaciju procesa mašinskog učenja, čija je svrha konstruisanje algoritama koji su sposobni da uče na bazi iskustva i zatim se adaptiraju na nove situacije tj. vrše predviđanja.
Sve što je potrebno je da korisnik unese istorijske podatke i podatke nad kojim želi da vrši predikcije. Klikom na jedno dugme pokreće se automatizovani proces provere i obrade podataka, testiranja različitih algoritama i podešavanja njihovih parametara. Takođe se vrši i estimacija svih isprobanih modela i izdvaja se najbolji, koji se koristi za vršenje predviđanja.
- Testira desetina različitih modela za određeni skup podataka
- Definiše promenljive sa najvećom korelacijom sa ciljanim slučajem
- Definiše model koji najbolje odgovara
- Jednostavnost prilikom korišćenja zahvaljujući intuitivnim rešenjima
- Omogućava osobama bez tehničkog znanja iz oblasti Data Science da brzo dođu do odgovora
- Nije potrebna nikakva integracija, u par minuta se mogu dobiti upotrebljivi rezultati
- Ubrzava i olakšava rad iskusnim Data Scientistima
Kako Vam IDA može pomoći u rešavanju Churn-a
Ako želite da pitanje Churn-a držite pod kontrolom tj. da imate jasan uvid za koje korisnike je najveća verovatnoću da će napustiti Vašu kompniju u narednom periodu, naše softversko rešenje će Vam pružiti sve potrebne informacije kako biste mogli da delujete proaktivno i sprečiti odliv korisnika.
IDA će Vam kroz vizuelnu interpretaciju dati odgovore na sledeća pitanja:
- Koji su to parametri koji najviše utiču na odlazak korisnika i zbog čega
- Koliko je model precizan
- Za koje korisnike je najveća verovatnoća da će otići
- Zbog čega je verovatnoća najveća da će baš oni otići
Na osnovu ovih pitanja moguće je definisati i strategiju kojom bi se:
- Umanjio procenat korisnika koji napuštaju kompaniju (uvidom u varijable koje generalno dovode do odlazaka korisnika)
- Sprečili pojedinačni korisnici da odu (uvidom u varijable koje utiču na njihovu verovatnoću odlaska)
Funkcionalnosti koje Vam IDA donosi
- U odnosu na podatke koje je korisnik platforme uneo, prikazuju se informacije za model koji je dao najbolje rezultate. Informacije se tiču metrika za računanje nivoa greške, kao i prikaz ključnih varijabli.
- Nakon što je automatski selektovan najbolji model, u padajućoj listi se prikazuju sve opservacije iz test seta sortirane po verovatnoći da se dogodi posmatrani scenario. Odabirom pojedinačne opservacije prikazuju se atributi koji najviše utiču na mogućnost da se posmatrani scenario realizuje.
