Predictive to Prescriptive Analytics: Developing a Causal Machine Learning Framework for Customer Churn Intervention

يتناول هذا البحث مشكلة انسحاب العملاء (Customer Churn) التي تُعد من أكبر التحديات التي تواجه الشركات، خصوصًا الشركات التي تعتمد على الاشتراكات والعلاقات طويلة المدى مع العملاء. فخسارة العملاء تؤثر بشكل مباشر على أرباح المؤسسات واستمراريتها.

يعرض البحث كيف تم استخدام خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) للتنبؤ بالعملاء الذين قد يتركون الخدمة، وذلك من خلال تحليل أنماط سلوكهم. ومع ذلك، يشير البحث إلى أن معظم النماذج الحالية تركز على دقة التنبؤ فقط دون أن توضح الأسباب الحقيقية التي تدفع العملاء إلى الانسحاب.

لذلك يقترح البحث إطارًا متكاملًا (Framework) يجمع بين:

• التعلم العميق الزمني (Temporal Deep Learning) لتحليل سلوك العملاء عبر الزمن.

• الاستدلال السببي (Causal Inference) لفهم الأسباب الحقيقية التي تؤدي إلى انسحاب العملاء.

يساعد هذا الدمج بين الطريقتين على التنبؤ بالعملاء المعرضين للانسحاب مبكرًا، وفي نفس الوقت تقديم توصيات تساعد الشركات على اتخاذ قرارات مناسبة للحفاظ على العملاء ومنع فقدانهم.

كما يناقش البحث أيضًا بعض القضايا الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي مثل الشفافية، والعدالة، وحماية خصوصية البيانات.

في النهاية يوضح البحث أن إضافة التحليل السببي إلى نماذج التنبؤ بالانسحاب تجعل النتائج أكثر وضوحًا وفائدة في اتخاذ القرارات، مما يحول استخدام الذكاء الاصطناعي من مجرد أداة للتنبؤ إلى أداة لدعم اتخاذ القرار داخل المؤسسات