Предсказание вероятности перехода каждого клиента компании в статус бывшего члена клуба

Добрый день! Безусловно, вы правы, — цели бизнеса отличаются от целей данного соревнования. Для бизнеса важно понимать процесс взаимодействия клиента с предоставляемыми услугами, отслеживать тенденции, предупреждать возможный отток и т.д. Соответственно необходим ввод различных метрик для учёта паттернов и изменений, а также методов для удержания клиентов, отнесённых к зоне риска.

На хакатоне же необходимо было предсказать вероятность продления клиентом контракта с клубом на конкретный период времени, т.е. некоторого конечного события в текущем процессе. Конечно, поведенческие паттерны необходимы и здесь, и мы постарались в некотором виде учесть их временную структуру при создании финального набора данных (в том числе регулярность посещений, частоту звонков, сезоны наибольшей активности и т.п.). Однако, так как не было необходимости проводить анализ выживаемости, с построением временного распределения вероятности оттока клиента, мы решили отказаться от непосредственного анализа процессов.

В результате, получили некоторую «гибридную» систему, которая искала придуманные нами признаки во временных рядах и отмечала их наличие/отсутствие в конечном наборе данных. К сожалению, точность на тестовых данных организаторами не сообщалась, но на валидации AUC составил порядка 0.98.