Identification of factors that can cause mobile phone customer churn with application of symbolic interval-valued logistic regression and conjoint analysis
PBN-AR
Instytucja
Filia w Jeleniej Górze (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)
Książka
Tytuł książki
The 13th Professor Aleksander Zelias International Conference on Modelling and Forecasting of Socio-Economic Phenomena
Data publikacji
2019
ISBN
9788381587341
Wydawca
Publikacja
Główny język publikacji
pl
Tytuł rozdziału
Identification of factors that can cause mobile phone customer churn with application of symbolic interval-valued logistic regression and conjoint analysis
Rok publikacji
2019
Strony (od-do)
187-195
Numer rozdziału
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0.5
Hasło encyklopedyczne
Autorzy
(liczba autorów: 2)
Słowa kluczowe
en
customer churn
conjoint analysis
symbolic interval-valued logistic regression
mobile phone market
Konferencja
Indeksowana w Scopus
nie
Indeksowana w Web of Science Core Collection
nie
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
Nazwa konferencji
13th Professor Aleksander Zelias International Conference on Modelling and Forecasting of Socio-Economic Phenomena
Początek konferencji
2019-05-13
Koniec konferencji
2019-05-16
Lokalizacja konferencji
Zakopane
Kraj konferencji
PL
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
Streszczenia
Język
en
Treść
The Polish mobile market is a fast growing one: according to forecasts, in 2020 the whole telecommunication market will be worth 47.78 bln PLN. At the end of 2017 the number of active sim cards reached 53.3 mln. At the same time, post-paid services were more popular than pre-paid services. As customers can easily change their current phone operator to another, there arises a key question: what factors can cause customer churn on the Polish mobile phone market? To identify the main factors, conjoint analysis and symbolic logistic regression (with centers approach for model estimation) are used. Both techniques allow different groups of factors to be identified. Conjoint analysis focuses on preferences, while symbolic logistic regression allows main factors of customer loyalty to be identified. Both results complement each other and allow a more comprehensive look at mobile customer churn.
Inne
System-identifier
WUT54adb76a6ffd4e8ea5e9177ccd0ab7d6