Müşteri Kaybı Analitiği İçin Karar Odaklı Bir Çerçeve

Abstract

This study presents a comprehensive, decision-centered framework for analyzing customer churn in the telecommunications sector, addressing the critical gap between the technical accuracy of predictive models and their economic effectiveness in real- world business applications. Using an observational quantitative approach based on de- identified customer churn data from a telecommunications company, the research systematically examines three fundamental, interrelated questions that are crucial for transforming analytical predictions into profitable and actionable business decisions. The analyses were conducted in R Project software 4.3.0 version using the randomForest, xgboost, pROC, caret and ggplot2 packages. We chose R for its powerful machine learning, model calibration and cost-oriented threshold optimization. The analysis follows two linked and complementary methodological steps. First, it uses exploratory data analysis to describe churn patterns and define customer segments in a clear, systematic, and empirically verifiable way. This step includes visualizing distributions of key variables, identifying bivariate relationships between predictors and the response variable, and characterizing different customer profiles. Second, it links the model outputs to practical retention decisions by using clear and transparent decision thresholds and a rigorous, cost-based evaluation of the outcomes, incorporating real economic considerations such as customer lifetime value, the cost of retention interventions, and the success rates of retention offers. The key findings reveal that cost-conscious churn thresholds can significantly reduce total operating costs compared to conventional thresholds, often by 15 to 30 percent depending on the company's specific cost structure. Furthermore, model calibration substantially improves the reliability of predicted probabilities, reducing the Expected Calibration Error by more than 50 percent and enabling a more accurate interpretation of individual churn risks. The results also demonstrate that different customer segments exhibit markedly distinct performance levels under common retention strategies, with some segments generating positive returns while others resulting in net losses, suggesting the need for differentiated strategies by segment. This work contributes to the academic and practical literature in several important ways. First, it provides an integrated methodological framework that explicitly connects exploratory analysis, predictive modeling, and business decision-making. Second, it offers quantitative empirical evidence on the economic value of threshold optimization and model calibration in the specific context of customer churn in telecommunications. Third, it demonstrates the importance of considering customer heterogeneity at the segment level when designing retention strategies.Bu çalışma, telekomünikasyon sektöründe müşteri kaybını analiz etmek için kapsamlı, karar odaklı bir çerçeve sunarak, tahmin modellerinin teknik doğruluğu ile gerçek dünya iş uygulamalarındaki ekonomik etkinliği arasındaki kritik boşluğu ele almaktadır. Bir telekomünikasyon şirketinden elde edilen anonimleştirilmiş müşteri kaybı verilerine dayalı gözlemsel nicel bir yaklaşım kullanan araştırma, analitik tahminleri karlı ve uygulanabilir iş kararlarına dönüştürmek için çok önemli olan üç temel, birbiriyle ilişkili soruyu sistematik olarak incelemektedir. Analizler, R Project yazılımının 4.3.0 sürümünde randomForest, xgboost, pROC, caret ve ggplot2 paketleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Güçlü makine öğrenimi, model kalibrasyonu ve maliyet odaklı eşik optimizasyonu özellikleri nedeniyle R'yi tercih edilmiştir. Analiz, birbirine bağlı ve tamamlayıcı iki metodolojik adımı izlemektedir. İlk olarak, kayıp modellerini tanımlamak ve müşteri segmentlerini açık, sistematik ve ampirik olarak doğrulanabilir bir şekilde tanımlamak için keşifsel veri analizini kullanmaktadır. Bu adım, temel değişkenlerin dağılımlarını görselleştirmeyi, tahmin ediciler ve yanıt değişkeni arasındaki ikili ilişkileri belirlemeyi ve farklı müşteri profillerini karakterize etmeyi içerir. İkinci olarak, model çıktılarını, net ve şeffaf karar eşikleri ve sonuçların titiz, maliyete dayalı bir değerlendirmesi kullanarak, müşteri ömrü değeri, elde tutma müdahalelerinin maliyeti ve elde tutma tekliflerinin başarı oranları gibi gerçek ekonomik hususları da dahil ederek, pratik elde tutma kararlarına bağlar. Temel bulgular, maliyet bilincine sahip müşteri kaybı eşiklerinin, geleneksel eşiklere kıyasla toplam işletme maliyetlerini önemli ölçüde azaltabileceğini, şirketin özel maliyet yapısına bağlı olarak genellikle %15 ila %30 oranında azaltabileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca, model kalibrasyonu, tahmin edilen olasılıkların güvenilirliğini önemli ölçüde artırarak, Beklenen Kalibrasyon Hatasını %50'den fazla azaltır ve bireysel müşteri kaybı risklerinin daha doğru yorumlanmasını sağlar. Sonuçlar ayrıca, farklı müşteri segmentlerinin ortak elde tutma stratejileri altında belirgin şekilde farklı performans seviyeleri sergilediğini, bazı segmentlerin pozitif getiri sağlarken diğerlerinin net kayıplara yol açtığını ve segmente göre farklılaştırılmış stratejilere ihtiyaç duyulduğunu göstermektedir. Bu çalışma, akademik ve pratik literatüre çeşitli önemli katkılarda bulunmaktadır. Birincisi, keşifsel analiz, tahmine dayalı modelleme ve iş kararı verme süreçlerini açıkça birbirine bağlayan entegre bir metodolojik çerçeve sunmaktadır. İkincisi, telekomünikasyon sektöründe müşteri kaybı bağlamında eşik optimizasyonu ve model kalibrasyonunun ekonomik değerine ilişkin nicel ampirik kanıtlar sunmaktadır. Üçüncüsü, müşteri tutma stratejileri tasarlanırken segment düzeyinde müşteri heterojenliğinin dikkate alınmasının önemini göstermektedir.