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Enregistrement W2676630082

Understanding the influence basic service and value-added service usage has on customer churn in Pay-TV subscription services

2017· dissertation· en· W2676630082 sur OpenAlexaboutno aff
Marc‐André Gosselin

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer churn and segmentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttritionService (business)BusinessValue (mathematics)Accounts payableMarketingCore (optical fiber)AdvertisingTelecommunicationsComputer scienceFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Similarly to other North-American markets, new digital services and alternatives to the traditional pay-TV service are proliferating while the Canadian pay-TV industry is witnessing persistent subscriber losses. In an attempt to support changing viewing behaviors, generate more value and protect the subscriber base, pay-TV operators are extending their core TV service using value-added services (VAS). However, whether or not VAS successfully contributes to reducing subscriber attrition is unknown for academics and operators alike. Using survival analysis, the research examines VAS usage and churn behaviors for 11 647 pay-TV customers over a 12-month period. The results show that VAS users are not systematically less likely to churn and their churn behavior largely depends on usage frequency and usage patterns. Customers with constant or increasing usage frequency are less likely to churn than non VAS users and heaviest users appear to exhibit the greatest level of risk. Results also show that beneficial effects of VAS are generated by free services while payable VAS actually increases customers’ risk. These findings show that churn prediction models need to look beyond the core service and examine actual behavioral usage statistics for both the core service and value-added services. From a managerial perspective, the results confirm that service extensions do indeed generate value and operators can further reduce customer attrition by maximizing VAS adoption. However, the results also show operators need to maintain and stimulate usage to preserve the beneficial effect of VAS and better understand the drivers that increase service switching behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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