Behavioral AI for enterprise customer lifecycle management : from transactional systems to explainable predictive decision support

Abstract

Η αποχώρηση πελατών (customer churn) δεν αποτελεί απλώς ένα πρόβλημα πρόβλεψης, αλλά μια σύνθετη επιχειρησιακή πρόκληση που συνδέεται άμεσα με τη συμπεριφορά των πελατών και τη λήψη αποφάσεων. Επηρεάζει την αξία πελάτη, την αποδοτικότητα των ενεργειών και τη μακροπρόθεσμη ανάπτυξη των οργανισμών. Στο περιβάλλον των online φαρμακείων, η ερμηνεία της καθίσταται ακόμη πιο απαιτητική, καθώς τα πρότυπα αλληλεπίδρασης διαφέρουν ουσιαστικά μεταξύ προϊόντων Prescription (RX), Over-the-Counter (OTC) και προϊόντων FREE.

Η παρούσα εργασία αναπτύσσει ένα πλαίσιο behavioral AI για την κατανόηση, ερμηνεία και πρόβλεψη της αποχώρησης πελατών, καθώς και για τη σύνδεσή της με την επιχειρησιακή λήψη αποφάσεων σε ένα πραγματικό περιβάλλον online φαρμακείου. Αντί να βασίζεται σε στατικούς ορισμούς αδράνειας ή αποκλειστικά σε προγνωστικά μοντέλα, η προσέγγιση ξεκινά από την ανάλυση της πραγματικής συμπεριφοράς των πελατών, όπως αυτή αποτυπώνεται σε συναλλακτικά δεδομένα, και εξελίσσεται σταδιακά σε τμηματοποίηση, εξατομικευμένη ερμηνεία churn, προγνωστική μοντελοποίηση και εφαρμογή σε επίπεδο υποστήριξης λήψης αποφάσεων.

Η ανάλυση βασίζεται σε μεγάλο σύνολο συναλλακτικών δεδομένων, το οποίο περιλαμβάνει 122,8 εκατομμύρια γραμμές παραγγελίας, 45,2 εκατομμύρια ολοκληρωμένες παραγγελίες και 10,9 εκατομμύρια πελάτες σε χρονικό ορίζοντα 24 μηνών. Η μελέτη πραγματοποιείται στο επίπεδο του πελάτη που πραγματοποιεί την παραγγελία και χρησιμοποιεί συμπεριφορικά σήματα που προκύπτουν αποκλειστικά από την παρατηρήσιμη αγοραστική δραστηριότητα, διασφαλίζοντας την αποφυγή πληροφοριακής διαρροής. Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στη δυναμική επιστροφών, στη συνέπεια της αγοραστικής συμπεριφοράς, στους δείκτες recency – frequency και στις διαφορές που εμφανίζονται μεταξύ των ομάδων πελατών. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι η αδράνεια δεν μπορεί να ερμηνευθεί με ενιαίο τρόπο για όλους τους πελάτες. Διαφορετικά πρότυπα συμπεριφοράς και ρυθμοί επαναγοράς οδηγούν σε διαφορετική σημασία της ίδιας χρονικής περιόδου αδράνειας. Με βάση αυτό, το προτεινόμενο πλαίσιο εισάγει ορισμούς churn ανά ομάδα πελατών, καθώς και εξατομικευμένους ορισμούς, οι οποίοι βασίζονται στην πραγματική συμπεριφορά επιστροφής και στα αναμενόμενα πρότυπα κάθε πελάτη.

Στη συνέχεια, η προσέγγιση επεκτείνεται σε προγνωστικά μοντέλα Machine Learning (ML), τα οποία προβλέπουν την εξέλιξη της κατάστασης των πελατών (ACTIVE, AT RISK, CHURNED) με βάση χαρακτηριστικά που είναι άμεσα συνδεδεμένα με τη συμπεριφορά τους. Πέρα από την προγνωστική ακρίβεια, η εργασία δίνει ιδιαίτερη έμφαση στην ερμηνευσιμότητα των αποτελεσμάτων, στη δυνατότητα επιχειρησιακής κλιμάκωσης και στην πρακτική εφαρμογή τους σε πραγματικά επιχειρησιακά περιβάλλοντα.

Η βασική συνεισφορά της εργασίας είναι ο σχεδιασμός ενός ενιαίου πλαισίου υποστήριξης λήψης αποφάσεων, το οποίο συνδέει την ανάλυση συμπεριφοράς, την προγνωστική μοντελοποίηση και την επιχειρησιακή προτεραιοποίηση ενεργειών. Η προσέγγιση αναδεικνύει πώς τα συναλλακτικά συστήματα, η μοντελοποίηση συμπεριφοράς και το ML μπορούν να συνδεθούν σε μία συνεκτική, επεξηγήσιμη και κλιμακούμενη αρχιτεκτονική για τη διαχείριση του κύκλου ζωής των πελατών σε σύγχρονα enterprise περιβάλλοντα.