Nguồn tham khảo: 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. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.09.031
Truy cập toàn văn: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.09.031
Tóm tắt nội dung
Verbeke, Dejaeger, Martens, Hur và Baesens (2012) tiếp cận bài toán dự báo khách hàng rời bỏ trong ngành viễn thông theo hướng khai phá dữ liệu định hướng lợi nhuận. Đóng góp nêu trong tóm tắt là một thước đo hiệu năng lấy lợi nhuận làm trung tâm, tính lợi nhuận tối đa có thể đạt khi đưa vào chiến dịch giữ chân một tỷ lệ tối ưu khách hàng có xác suất rời bỏ dự báo cao nhất. Tóm tắt không nêu dữ liệu, thuật toán hay kết quả so sánh, nên bản tóm lược chỉ trình bày ý tưởng cốt lõi.
Khác với độ chính xác hay AUC, thước đo này gắn mô hình với quyết định thực tế. Khách hàng được xếp hạng theo xác suất rời bỏ; mỗi lần mở rộng danh sách, tổ chức giữ thêm được một số người nhưng cũng tốn thêm chi phí cho những người vốn không định rời đi. Điểm cắt tối ưu là nơi lợi nhuận đạt cực đại, và mô hình tốt hơn là mô hình cho lợi nhuận cực đại cao hơn. Ý tưởng này chuyển sang bài toán bỏ học khá trực tiếp: nhà trường cũng phải quyết định tư vấn bao nhiêu sinh viên đầu danh sách rủi ro khi nguồn lực có hạn. Tài liệu vì thế là cơ sở cho việc chọn ngưỡng theo chi phí – lợi ích, và liên hệ với các nghiên cứu sau có Verbeke tham gia trong giáo dục đại học.
Luận điểm liên quan trong bài viết chính
Trong bài viết chính, tài liệu này được dẫn để làm rõ nhận định sau: Nhóm của Verbeke còn đi xa hơn: họ đo mô hình bằng lợi nhuận của chiến dịch giữ chân, tức là chỉ gọi điện cho một tỷ lệ khách hàng có xác suất rời bỏ cao nhất sao cho lợi nhuận kỳ vọng đạt cực đại (Verbeke và cộng sự, 2012). Maldonado và cộng sự (2021) đã xây dựng hẳn các thước đo lợi nhuận riêng cho bài toán giữ chân sinh viên, tiếp nối hướng tiếp cận lợi nhuận mà Verbeke và cộng sự (2012) đề xuất cho ngành viễn thông. Đây là cách đặt vấn đề mà Verbeke và cộng sự (2012) áp dụng cho chiến dịch giữ chân khách hàng: chọn tỷ lệ khách hàng tối ưu để đưa vào chiến dịch, thay vì chọn một ngưỡng xác suất cố định.
Xem bài viết chính: Ứng dụng học máy phát hiện sinh viên có nguy cơ bỏ học: từ bài toán lớp thiểu số đến quyết định can thiệp