A Greedy Approach for Offering to Telecom Subscribers

要約

顧客の維持や離脱の防止は、通信事業者にとって難しい課題です。
効果的なアプローチの 1 つは、加入者に魅力的なインセンティブや追加のサービス、またはお金を提供して、加入者を継続的に関与させ、確実に事業者のネットワークに長く留まるようにすることです。
多くの場合、事業者はオファー キャンペーンを実行するために一定の金額の予算を割り当てます。
このキャンペーンの難しい部分は、大規模な加入者ベースから一連の顧客を選択し、事業者の目的を達成するために個人に提供すべき金額を決定することです。
加入者の選択および選択された加入者へのオファーの選択には、複数の目的（収益の最大化、解約数の最小化など）が存在する可能性があります。
金銭的なメリットとは別に、追加データ、SMS、ホットスポット テザリングなどが特典として含まれる場合があります。
この問題はオファーの最適化として知られています。
この論文では、電気通信分野で一般的に見られる加入者離れのシナリオの下で期待される収益を最大化することにより、異種オファーの下でのオファーの最適化を解決するための新しい組み合わせアルゴリズムを提案します。
提案されたアルゴリズムは、非常に大規模な加入者ベースに対しても効率的かつ正確です。

要約(オリジナル)

Customer retention or churn prevention is a challenging task of a telecom operator. One of the effective approaches is to offer some attractive incentive or additional services or money to the subscribers for keeping them engaged and make sure they stay in the operator’s network for longer time. Often, operators allocate certain amount of monetary budget to carry out the offer campaign. The difficult part of this campaign is the selection of a set of customers from a large subscriber-base and deciding the amount that should be offered to an individual so that operator’s objective is achieved. There may be multiple objectives (e.g., maximizing revenue, minimizing number of churns) for selection of subscriber and selection of an offer to the selected subscriber. Apart from monetary benefit, offers may include additional data, SMS, hots-spot tethering, and many more. This problem is known as offer optimization. In this paper, we propose a novel combinatorial algorithm for solving offer optimization under heterogeneous offers by maximizing expected revenue under the scenario of subscriber churn, which is, in general, seen in telecom domain. The proposed algorithm is efficient and accurate even for a very large subscriber-base.

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