Suponiendo que tiene acceso a datos de abandono existentes no triviales (¿equivalentes a varios miles de clientes?), Eso es más que suficiente para que al menos presente una regresión para predecir la tasa de abandono.
A menos que su hipótesis indique que la principal “causa” o característica que afecta la rotación es la calidad de la llamada (como en CCR o ALOC), no necesita CDR para esto. Si la QoS es un elemento dominante, puede hacer que Spectra o Brix simulen los datos de la llamada para confirmar. Si su red “” apesta “en un determinado par de llamadas de origen y destino, su informe de abandono probablemente le dará pistas incluso con CDR sintéticos (datos de prueba). Además: generalmente hay un registro de quejas de clientes asociado que lleva a la transferencia de su servicio (En el mundo inalámbrico de hoy en día, esto puede ser una huella de red o una suscripción excesiva que causa tales problemas de calidad de servicio)
Dicho todo esto, una conjetura educada es que la caída de las telecomunicaciones es causada por la guerra de precios. La oferta adicional de OTT (como las ofertas de calificación cero) o las nuevas actualizaciones con descuento son batallas de precios disfrazadas. Si lo desea: haga una correlación entre las fechas de salida o abandono del cliente frente a las promociones de la competencia y vea cuánto porcentaje de los datos de abandono recientes cae en esa categoría. Espero que esto no sea un negocio real sino académico. De lo contrario, su negocio es demasiado reactivo. Si esto es solo una lección de modelado o regresión de grandes datos, hable con su profesor. En el mundo real, las razones de la cancelación no estarán en los registros de llamadas sin procesar. Incluso si se debe a lagunas en la calidad, la “theta” significativa será de información derivada, como ALOC cortada y cortada en cubos con información de abandono. Espero que esto ayude
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