ارائه چارچوبی داده محور مبتنی بر شبیه سازی عامل بنیان برای پیش بینی ریزش مشتری در صنعت مخابرات

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی رشته دکتری مدیریت فناوری اطلاعات، گروه تخصصی مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 استاد، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی، دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران

3 دانشیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

چکیده
ریزش مشتریان یک چالش مهم برای صنعت ارتباطات از راه دور است که نیاز به استراتژی‌های موثر برای پیش‌بینی و پیشگیری دارد. در حالی که تحقیقات قبلی روش‌های مختلفی از جمله مدل‌سازی مبتنی بر عامل (ABM) را بررسی کرده‌اند، محدودیت‌ها همچنان وجود دارد. رویکردهای موجود به شدت بر ساختارهای نظری متکی هستند که منجر به مدل‌های ساده‌سازی شده و استفاده محدود از داده‌ها می‌شود. این مطالعه به یک شکاف تحقیقاتی مهم می پردازد: عدم وجود یک چارچوب جامع داده محور که داده های مشتری را با تصمیمات فردی و تعاملات اجتماعی برای پیش بینی ریزش در بازارهای مخابراتی یکپارچه می کند. برای پر کردن این شکاف، پس از مطالعه کسب و کار و مجموعه داده، یک مدل مفهومی ایجاد می شود. داده ها برای برآوردن معیارهای مدل از پیش پردازش می شوند. یادگیری ماشین (ML) برای برون یابی ویژگی های گمشده با استفاده از مدل رگرسیون استفاده می شود. مدل در یک ABM پیاده سازی شده است. طبقه بندی ML برای تعیین رفتار ریزش عوامل استفاده می شود. ABM حاصل با داده های واقعی و برون یابی غنی شده و در شبیه سازی استفاده می شود. مدل معتبر برای استفاده پیشرفته‌تر با یک بهینه‌ساز جفت می‌شود و کل فرآیند در یک چارچوب یکپارچه شکل می‌گیرد. نشان داده شده است که این چارچوب در سناریوهای مختلف رفتار ریزش را به درستی تعیین کرده است. همچنین توانایی های خود را در شرایطی نشان داده است که یک رقیب به طور تهاجمی برای افزایش سهم بازار خود حرکت می کند و مدل آن فرموله کردن پاسخ است. پاسخ پیشنهادی نه تنها منجر به بازیابی سهم از دست رفته 3 درصدی بازار شد، بلکه 8.6 درصد دیگر از سهم بازار را بدون آسیب رساندن به سود شرکت به دست آورد. این تحقیق به پیشرفت درک و مدیریت ریزش مشتری در صنعت مخابرات کمک می کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

A data-driven Agent-based model and framework for Churn prediction in Telecommunication Industry

نویسندگان English

Mohammad Javad Jafari 1
Mohammad Jafari Tarokh 2
Paria Soleimani 3
1 Department of Information Technology Management, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Professor, Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Khajeh Nasiruddin Toosi University, Tehran, Iran
3 Associate Professor, Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده English

Customer churn presents a significant challenge for the telecommunications industry, necessitating effective strategies for prediction and prevention. While prior research has explored diverse methodologies, including Agent-based Modeling (ABM), limitations persist. Existing approaches often rely heavily on theoretical constructs, resulting in oversimplified models and constrained data utilization. This study addresses a critical research gap: the absence of a comprehensive framework integrating empirical data, agent-based modeling, and machine learning techniques for churn prediction in telecommunication markets. By bridging the gap between theoretical abstraction and empirical reality, proposed framework enables more proactive churn management strategies. Additionally, it facilitates the simulation of diverse market scenarios, empowering stakeholders to optimize key metrics such as revenue and market share. Through the implementation of the proposed framework within a specific telecom market scenario involving two competing entities, this study demonstrates its efficacy in achieving desired market share objectives. This research contributes to advancing the understanding and management of customer churn in the telecommunications industry.

کلیدواژه‌ها English

Agent-based modeling
Machine learning
Churn prediction
data driven models
marketing
[1]    Dutta A. Business Planning for Network Services: A Systems Thinking Approach. Information Systems Research 2001;12:260–83. https://doi.org/10.1287/isre.12.3.260.9713.
[2]    Keramati A, Ardabili SM. Churn analysis for an Iranian mobile operator. Telecommunications Policy 2011;35:344–56.
[3]    Bonabeau E. Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences 2002;99:7280–7.
[4]    Bruch E, Atwell J. Agent-based models in empirical social research. Sociological Methods & Research 2015;44:186–221.
[5]    Heppenstall A, Crooks A, Malleson N, Manley E, Ge J, Batty M. Future developments in geographical agent-based models: Challenges and opportunities. Geographical Analysis 2021;53:76–91.
[6]    Kavak H, Padilla JJ, Lynch CJ, Diallo SY. Big data, agents, and machine learning: towards a data-driven agent-based modeling approach. Proceedings of the Annual Simulation Symposium, 2018, p. 1–12.
[7]    DeAngelis DL, Diaz SG. Decision-making in agent-based modeling: A current review and future prospectus. Frontiers in Ecology and Evolution 2019;6:237.
[8]    Nourozzadeh, F., Shahbazi, M., Karimi, T., Azar, A., & Farzam, S. (2023). Designing a resilience model for the distribution system of petroleum products using an agent-based simulation approach. Innovative Research in Decision Making, 8, 28–56. [in persian]
[9]    Kennedy WG. Modelling human behaviour in agent-based models. Agent-based models of geographical systems, Springer; 2011, p. 167–79.
[10]    Hassan S, Pavón J, Antunes L, Gilbert N. Injecting data into agent-based simulation. Simulating interacting agents and social phenomena, Springer; 2010, p. 177–91.
[11]    Ge Y, Meng R, Cao Z, Qiu X, Huang K. Virtual city: An individual-based digital environment for human mobility and interactive behavior. Simulation 2014;90:917–35.
[12]    Sajjad M, Singh K, Paik E, Ahn C-W. A data-driven approach for agent-based modeling: Simulating the dynamics of family formation. Journal of Artificial Societies and Social Simulation 2016;19:9.
[13]    Hayashi S, Prasasti N, Kanamori K, Ohwada H. Improving Behavior Prediction Accuracy by Using Machine Learning for Agent-Based Simulation. In: Nguyen NT, Trawiński B, Fujita H, Hong T-P, editors. Intelligent Information and Database Systems, vol. 9621, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2016, p. 280–9. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49381-6_27.
[14]    Kennedy C, Theodoropoulos G, Sorge V, Ferrari E, Lee P, Skelcher C. AIMSS: An Architecture for Data Driven Simulations in the Social Sciences. In: Shi Y, Van Albada GD, Dongarra J, Sloot PMA, editors. Computational Science – ICCS 2007, vol. 4487, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg; 2007, p. 1098–105. https://doi.org/10.1007/978-3-540-72584-8_144.
[15]    Wang W, Wang X, Ge X, Deng L. Multi-objective optimization model for multi-project scheduling on critical chain. Advances in Engineering Software 2014;68:33–9.
[16]    Mgbemena C, Bell D. Data-Driven customer behaviour model generation for agent based exploration. Proceedings of the 49th Annual Simulation Symposium, 2016, p. 1–7.
[17]    Baumann C, Elliott G, Burton S. Modeling customer satisfaction and loyalty: survey data versus data mining. Journal of Services Marketing 2012;26:148–57.
[18]     Zareei, A. (2021). Designing a structural model of customer churn in state-owned banks (Case study: Selected state-owned banks in Semnan city). Management Research in Iran, 21, 151–176. [in persian]
[19]    Beeharry Y, Tsokizep Fokone R. Hybrid approach using machine learning algorithms for customers’ churn prediction in the telecommunications industry. Concurrency and Computation: Practice and Experience 2022;34:e6627.
[20]    Ebrah K, Elnasir S. Churn prediction using machine learning and recommendations plans for telecoms. Journal of Computer and Communications 2019;7:33–53.
[21]    Lian-Ying Z, Amoh DM, Boateng LK, Okine AA. Combined appetency and upselling prediction scheme in telecommunication sector using support vector machines. International Journal of Modern Education and Computer Science 2019;10:1.
[22]    Momin S, Bohra T, Raut P. Prediction of customer churn using machine learning. EAI International Conference on Big Data Innovation for Sustainable Cognitive Computing, Springer; 2020, p. 203–12.
[23]    Dehkordi MAE, Lechner JM, Ghorbani A, Nikolic I, Chappin EJL, Herder PM. Using machine learning for agent specifications in agent-based models and simulations: A critical review and guidelines. Journal of Artificial Societies and Social Simulation 2023;26:9.
[24]    McKenzie FD. Systems modeling: analysis and operations research. Modeling and Simulation Fundamental: Theoretical Underpinnings and Practical Domains 2010:147–80.
[25]    Lamperti F, Roventini A, Sani A. Agent-based model calibration using machine learning surrogates. Journal of Economic Dynamics and Control 2018;90:366–89.
[26]    Ratner AJ, De Sa CM, Wu S, Selsam D, Ré C. Data programming: Creating large training sets, quickly. Advances in Neural Information Processing Systems 2016;29.
[27]      Eizadiar, M., Talooei Ashlaghi, A., & Mehri, Z. (2021). Application of system dynamics in assessing the performance sustainability of the large-scale supply chain in the automotive industry. Management Research in Iran, 25, 1–24.[in persian]
[28]      Faghani, J., Zargar, S., Shirdel, Gh., & Pilevari, N. (2022). Presenting a model for simulating the factors affecting customer acquisition rate using system dynamics approach in the case study of Sepah Bank. Innovative Research in Decision Making, 7, 169–192.[in persian]
[29]    Researcher. "A Pragmatic Reading of Friedman’s Methodological Essay." Google Scholar, Accessed November 21, 2023. [Online]. Available: https://scholar.google.com/scholar?hl=fa&as_sdt=0%2C5&q=A+Pragmatic+Reading+of+Friedman%27s+Methodological+Essay&btnG=
[30]    Arifin SMN, Madey GR. Verification, Validation, and Replication Methods for Agent-Based Modeling and Simulation: Lessons Learned the Hard Way! In: Yilmaz L, editor. Concepts and Methodologies for Modeling and Simulation, Cham: Springer International Publishing; 2015, p. 217–42. https://doi.org/10.1007/978-3-319-15096-3_10.
[31]    Macal CM, North MJ. Agent-based modeling and simulation: ABMS examples. 2008 Winter Simulation Conference, IEEE; 2008, p. 101–12.
[32]    Hayashi S, Prasasti N, Kanamori K, Ohwada H. Improving behavior prediction accuracy by using machine learning for agent-based simulation. Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, Springer; 2016, p. 280–9.