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Churn sotto controllo: l’intelligenza artificiale segnala i clienti a rischio e attiva la risposta



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Gli operatori adottano l’AI per individuare eventuali “abbandoni”. Evidenze da uno studio pubblicato su Frontiers in Artificial Intelligence mostrano che modelli predittivi come Svm raggiungono il 97% di accuratezza, integrando Kpi di business e pratiche etiche per la retention

Pubblicato il 17 dic 2025



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Telco AI, nuova svolta: ora è possibile prevedere gli abbandoni prima che accadano, grazie a modelli predittivi basati su machine learning. La notizia‑chiave arriva da un articolo di Omari et al. pubblicato il 29 agosto 2025 su Frontiers in Artificial Intelligence, che sviluppa e valuta modelli di churn prediction collegandoli a Kpi di business e a un framework etico. Il Support Vector Machine (Svm) risulta il più performante, con accuracy al 97% e Roc‑Auc 0,98, superando Logistic Regression e Knn (89%) e Naïve Bayes (88%) su un dataset telco ampiamente utilizzato nella ricerca.

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