Churn Prediction in Vodafone Turkey

Loading...
Thumbnail Image

Date

2017

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

MEF Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü

Open Access Color

OpenAIRE Downloads

OpenAIRE Views

Research Projects

Journal Issue

Abstract

This Capstone Project focuses on finding a churn pattern in Vodafone postpaid consumer subscribers. The churn value refers to disconnection from subscription via port-out / Mobile number portability (MNP). It is one of the most important items that demonstrate revenue-loss. The subscriber who churned with MNP switches to a rival GSM operator. The cost of keeping an existing customer is generally cheaper than the cost of acquisition of a new customer. Focusing on customer retention is one of the most profitable strategy for growth. Statistical analysis and machine learning can help analyze churn activities and they can even alert companies when their existing customers are likely to churn. By using machine-learning algorithms, this project aims to detect Vodafone postpaid consumer subscribers who are likely to churn. This project will help the company to decrease its revenue loss.
Bu Capstone Projesi, faturalı mobil telefon hattına sahip Vodafone Türkiye bireysel abonelerinin numara taşıma vasıtasıyla diğer operatorlere geçiş sürecindeki paternleri belirlemeye ve henüz numara taşıması yapmamış aktif müşterilerde bu olasılığı tahminlemeye odaklanmaktadır. Rakip GSM operatorüne numara taşıma, bu şirketler için en önemli gelir kaybı kalemlerinden biridir. Numara taşıma ile hattı iptal edilen abone, geçiş yaptığı operatörde aktif olarak yaşam döngüsüne başlar. Sektöründe pazar liderliği hedefleyen şirketler için de churn oranının azaltılması çok önemli bir noktayı temsil etmektedir. Numara taşıma vasıtasıyla kaybedilen her abone rakip firmalarda yeni abone olarak sayılacağı için bir numara taşıma işlemi, abone sayısı bakımından incelendiğinde diğer operatörlerle abone sayısı farkı eksi yönde "iki abone" olarak değişmektedir. Numara taşıma işlemi çok önemli bir gelir kaybı kalemi yaratmasının dışında müşteri memnuniyetinin izlenmesi açısından da önemli kalemdir. Bir kullanıcı Net Promoter Score veya call center aramaları ile memnuniyet derecesini belirtebilir. Buna karşın aldığı hizmetin yeteri kadar iyi olmadığını düşünen müşteriler mevcut hatlarını geri bildirim olmaksızın iptal ettirebilirler. Numara taşıma yapan abonelerin yarattığı paternlere yakın paterne sahip aboneler belirlenerek gerekli aksiyonlar alınabilir. Bu abonelerin belirlenerek numara taşımaktan kaçındırılması, dolaylı yoldan müşteri sadakatinin artmasına yardımcı olacaktır.

Description

Keywords

Data Analytics, Machine Learning, Churn Prediction, Random Forest, Decision Tree

Turkish CoHE Thesis Center URL

Fields of Science

Citation

Genel, G. (2017). Churn prediction ın vodafone Turkey, MEF Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye

WoS Q

N/A

Scopus Q

N/A

Source

Volume

Issue

Start Page

End Page

Page Views

181

checked on Dec 06, 2025

Downloads

408

checked on Dec 06, 2025

Google Scholar Logo
Google Scholar™

Sustainable Development Goals

SDG data is not available