이탈률에 측정 Feature 및 점수화 기준 설계

1. 이탈률 측정 구조

이탈 위험도는 크게 두개의 축으로 관리합니다.

배치 기반 feature

일주일 단위로 집계하여 고객의 상태를 정리합니다.

실시간 feature

고객 행동이나 상담이 들어오는 순간이나, 사용자 행동 로그가 즉시 반영합니다. (해지하려고 하는 순간, 해지 위약금 조회하는 순간)

2. 최종 Feature 정리

A. 배치 기반 feature (주 1회 집계)

1) 계약 기반 feature

• 약정 종료까지 남은 주 수 (1주 ~ 12주)
• 가입 후 1개월 이내 여부 (boolean)

2) 가격 대비 사용량 feature

고객이 현재 요금제를 얼마나 정당화하고 있는가를 보는 항목입니다.

• 실제 데이터 사용량 / 제공 데이터량 usage_ratio

-> 사용량이 지나치게 낮으면 overpay risk로 간주. 현재 지불하는 요금 대비 체감 가치가 낮으면 고객의 만족도 요소에 들어감

3) 고객 불만 feature

고객센터 경험과 만족도는 이탈 위험도의 중요한 축입니다. 서비스 품질과 고객의 만족은 통신사 위험도에서 중요한 변수로 제시됩니다.

• 상담 만족도 평균
• 최근 일정 기간 내 부정 상담 여부
• 해지 관련 키워드 등장 여부

B. 실시간 feature

1) 행동 로그 기반

로그가 찍히는 순간 반영하는 feature 입니다.

• 요금제 비교
• 요금제 변경 시도
• 위약금 조회
• 실제 해지 행동 진입

이 중에서도 위약금 조회와 해지 행동 진입은 해지 의도에 매우 가까운 신호로 보는 것이 타당합니다.

2) 상담 기반 실시간 반영

상담이 들어온 순간 NLP 분석을 통해 반영합니다.

• 키워드 추출 -> 해지 관련 비즈니스 키워드 존재 여부
• 감정 분석 -> 부정 감정 여부

그리고 아래의 기준으로 해석을 합니다.

상담 감정	해지 비즈니스 키워드 존재	위험도
부정적 상담	존재	High risk
부정적 상담	없음	Medium risk
긍정적 상담	존재	Medium risk
긍정적 상담	없음	0

이탈률 Table