Ứng dụng phân lớp trong việc dự báo khách hàng rời bỏ tại ngân hàng

Abstract

Với sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trong lĩnh vực ngân hàng, các ngân hàng thường có xu hướng phát triển chiến lược giữ chân khách hàng thay vì cố gắng tăng thị phần bằng cách thu thu hút khách hàng mới. Bởi lẽ chi phí để giữ chân khách hàng hiện tại thấp hơn đáng kể so với chi phí thu hút khách hàng mới. Bài nghiên cứu so sánh hiệu quả của ba phương pháp phân lớp bao gồm SVM, Tree và Logistic Regression để đề xuất một mô hình hiệu quả nhằm dự đoán hành vi rời bỏ của khách hàng trong ngành ngân hàng châu Âu. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu sẽ cung cấp các đặc điểm của nhóm khách hàng có xu hướng rời bỏ nhằm góp phần giải quyết vấn đề khách hàng rời bỏ trong lĩnh vực ngân hàng ở châu Âu.