Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
Kurumsal Referanslarımız SED Quartile İstatistik S.S.S. Kullanım Kılavuzu Bize Ulaşın
Kurumsal Başvuru Dergi Başvurusu
Türkçe English
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 25
 İndirme 1
Menü
Mendeley
Endnote
Using Machine Learning Algorithms to Analyze Customer Churn in the Software as a Service (SaaS) Industry
2022
Dergi:  
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems
Yazar:  
DOI:  
10.21541/apjess.1139862
Özet:

Companies must retain their customers and maintain long-term relationships in industries with intense competition. Customer churn analysis is defined in the literature as identifying customers who may leave a company to take appropriate marketing precautions. While customer churn research is prevalent in B2C (Business to Customer) business models such as the telecoms and retail sectors, customer churn analysis in B2B (business to business) models is a relatively emerging topic. In this regard, the study carried out a customer churn analysis by considering an ERP (enterprise resource planning) company with a software as a service (SaaS) business model. Different machine learning algorithms analyzed ten features determined by selection methods and expert opinions. According to the analysis results, the random forest algorithm gave the best result. Additionally, it has been observed that the number of products and customer features has a relatively higher weight for the prediction of churner.

Anahtar Kelimeler:

null
2022
Dergi:  
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems
Yazar:  
DOI:  
10.21541/apjess.1139862
0
2022
Dergi:  
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems
Yazar:  
DOI:  
10.21541/apjess.1139862
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler
1. A Hybrid Data Mining Method for Customer Churn Prediction
2018


  Detaylar
 PDF Görüntüle
2. Telecom Churn Prediction Using an Ensemble Approach with Feature Engineering and Importance
2022


  Detaylar
 PDF Görüntüle
3. Customer Preference Towards The Purchase In Super Markets With Special Reference To Aditya Birla Retail Ltd (More Super Market) At Chennai
2021


  Detaylar
 PDF Görüntüle
4. EXTRACTION OF CUSTOMER DEMOGRAPHIC CHARACTERISTICS IN SUPERMARKETS BASED ON IMAGE PROCESSING TECHNIQUES
2018


  Detaylar
 PDF Görüntüle
5. A Study on Analysing Customer Satisfaction With Reference To Big Bazaar, Vijayawada
2021


  Detaylar
 PDF Görüntüle
6. Study On Customer Satisfaction Towards Tata Motors (Cars) With Special Significance To Maurya Motors Pvt. Ltd. Authorised Dealer
2021


  Detaylar
 PDF Görüntüle
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 388
Atıf : 871
2023 Impact/Etki : 0.067
Quarter
Fen Bilimleri ve Matematik Temel Alanı
Q3
92/135
Mühendislik Temel Alanı
Q3
83/114
Detaylı İncele
Academic Platform Journal of Engineering and Smart Systems